利用Python統計Jira數據并可視化

    目錄

    大家好,我是安果!

    目前公司使用 Jira 作為項目管理工具,在每一次迭代完成后得復盤會上,我們都需要針對本次迭代得 Bug 進行數據統計,以幫助管理層能更直觀得了解研發得代碼質量

    本篇內容將介紹如何利用統計 Jira 數據,并進行可視化

    1. 準備

    首先,安裝 Python 依賴庫

    #?安裝依賴庫pip3?install?jirapip3?install?html-tablepip3?install?pyechartspip3?install?snapshot_selenium

    其中

    • jira 使用 jsql 語法從在項目中獲取需要得數據
    • html-table 用于生成一個 HTML 格式得表格數據
    • pyecharts 和 snapshot_selenium 用于數據可視化

    2. 實戰一下

    下面我們通過 7 個步驟來實現上面得功能

    2-1 登錄獲取客戶端連接對象

    from?jira?import?JIRAclass?JiraObj(object):????def?__init__(self,?bug_style,?project_type):????????"""????????:param?project_name????????:param?sprint:?迭代號碼????????:param?bug_style:?BUG狀態????????"""????????#?Jira首頁地址????????self.server?=?'https://jira.**.team'????????#?Jira登錄賬號信息????????self.basic_auth?=?('用戶名',?'密碼')????????#?創建一個客戶端連接信息????????self.jiraClinet?=?JIRA(server=self.server,?basic_auth=self.basic_auth)

    2-2 根據項目類型獲取看板 id

    ...????????#?獲取boards看板????????#?所有看板信息????????boards?=?[(item.id,?item.name)?for?item?in?self.jiraClinet.boards()]????????board_id?=?self.__get_board_id(boards,?project_type)????????print("看板id:",?board_id)...????def?__get_board_id(self,?boards,?project_type):????????"""????????獲取看板id????????:param?project_type:????????:return:????????"""????????board_id?=?1????????for?item?in?boards:????????????if?(project_type?==?PROJ_TYPE.Type1?and?item[1]?==?'t1')?or?(????????????????????project_type?==?PROJ_TYPE.Type2?and?item[1]?==?'t2'):????????????????board_id?=?item[0]????????????????break????????return?board_id..

    2-3 根據看板 id 獲取迭代 id 及迭代名稱

    ...?#?獲取項目Sprint,讓用戶進行選擇????????sprints?=?self.jiraClinet.sprints(board_id=board_id)????????for?item?in?sprints:????????????if?str(sprint_no)?in?item.name:????????????????self.sprint_id?=?item.id????????????????self.sprint_name?=?item.name????????????????print(f"選擇Sprint,id:{self.sprint_id},name:{self.sprint_name}")????????????????break...

    2-4  根據項目名、Bug 類型、迭代 id 組成 jsql 語句,并查詢數據

    ...?def?get_bug_status_jsql(self,?bug_status:?BUG_STATUS):????????"""????????通過bug狀態,獲取jsql????????:param?bug_status:????????:return:????????"""????????status_jsql?=?''????????if?bug_status?==?BUG_STATUS.ALL:????????????status_jsql?=?'?'????????elif?bug_status?==?BUG_STATUS.TO_VERIFY:????????????#?待驗證(已解決)????????????status_jsql?=?'?AND?status?=?已解決?'????????elif?bug_status?==?BUG_STATUS.TO_FIXED:????????????#?待解決(打開、重新打開、處理中)????????????status_jsql?=?'?AND?status?in?(打開,?重新打開,?處理中)?'????????elif?bug_status?==?BUG_STATUS.CLOSED:????????????#?關閉????????????status_jsql?=?'?AND?status?=?Closed?'????????elif?bug_status?==?BUG_STATUS.TO_FIXED_CONTAIN_DELAY:????????????#?待解決(打開、重新打開、處理中、延期處理)????????????status_jsql?=?'?AND?status?in?(打開,?延期處理,?重新打開,?處理中)?'????????return?status_jsql...jql?=?f'project?=?{project_name}?and?issuetype?=?故障??{self.get_bug_status_jsql(self.bug_style)}?AND?Sprint?=?{self.sprint_id}?ORDER?BY?priority?desc,?updated?DESC'????????print(jql)????????lists?=?self.get_issue_list(jql)...

    2-5  生成本地 HTML 統計數據

    需要注意得是,使用 a 標簽組裝得鏈接不能直接跳轉,需要針對數據進行二次替換才能正常進行鏈接跳轉 

    from?HTMLTable?import?(????HTMLTable)...?def?gen_html_table(self,?datas):????????"""????????初始化表單樣式????????:return:????????"""????????table?=?HTMLTable(caption=f'實時BUG統計【{self.project_name}】,一共{len(datas)}個')????????#?表頭行????????table.append_header_rows((('ID',?'狀態',?'優先級',?'責任人',?'終端',?'URL'),))????????#?添加數據????????table.append_data_rows(datas)????????#?設置樣式????????table.caption.set_style({'font-size':?'15px'})????????#?其他樣式設置????????...????????#?替換數據,便于展示href地址????????html?=?table.to_html().replace("&lt;",?"<").replace("&gt;",?">").replace("&quot;",?'"')????????with?open(f"./output/{self.project_name}-bug_{current_time()}.html",?'w',?encoding='utf-8')?as?file:????????????file.write(html)...#?生成本地文件得數據output_tuples?=?tuple([????????????(item.get("key"),?item.get("status"),?item.get("priority"),?item.get('duty'),?item.get('end_type'),?????????????f'<a?href="{item.get(" rel="external nofollow" url")}"?target="_blank">點我查看</a>')?for?item?in?lists])#?生成本地HTML文件self.gen_html_table(output_tuples)..

    2-6 數據統計

    首先,這里按 Bug 責任人進行分組,然后按數目進行降序排列

    然后,按 Bug 優先等級進行降序排列

    最后,獲取每一個端得 Bug 總數

    ...????????#?2、統計每個人(按數目)????????datas_by_count?=?{}????????for?item?in?lists:????????????datas_by_count[item.get("duty")]?=?datas_by_count.get(item.get("duty"),?0)?+?1????????#?降序排序????????datas_by_count?=?sorted(datas_by_count.items(),?key=lambda?item:?item[1],?reverse=True)????????#?print("按Bug總數排序:",?datas_by_count)????????#?3、統計每個人(按優先級)????????datas_by_priority?=?{}????????for?item?in?datas_by_count:????????????#?責任人????????????name?=?item[0]????????????#?5個優先級對應得數目????????????counts?=?self.get_assignee_count(lists,?name)????????????datas_by_priority[name]?=?counts????????#?排序(按優先級多條件降序排列)????????datas_by_priority?=?sorted(datas_by_priority.items(),???????????????????????????????????key=lambda?item:?(item[1][0],?item[1][1],?item[1][2],?item[1][3]),?reverse=True)????????#?print("按Bug優先級排序:",?datas_by_priority)????????#?4、根據終端進行統計分類????????keys,?values?=?self.get_end_type_count(lists)...

    2-7 可視化

    針對上面得 3 組數據,使用 pyecharts 繪制成柱狀圖和餅狀圖

    ...??????def?draw_image(self,?datas_by_count,?datas_by_priority,?keys,?values):????????"""????????繪制圖片????????:param?values:????????:param?keys:????????:param?datas_by_count:?按bug總數排序結果????????:param?datas_by_priority:?按bug優先級排序結果????????:return:????????"""????????#?1、按BUG總數排序繪制????????bar?=?(????????????Bar().set_global_opts(????????????????title_opts=opts.TitleOpts(title=f"{self.project_name}",?subtitle=f"{self.sprint_name}")))????????bar.add_xaxis([item[0]?for?item?in?datas_by_count])????????bar.add_yaxis(f"BUG總數",?[item[1]?for?item?in?datas_by_count])????????#?render?會生成本地?HTML?文件,默認會在當前目錄生成?render.html?文件????????#?也可以傳入路徑參數,如?bar.render("mycharts.html")????????#?bar.render(path=f'{sprint_name}-BUG總數.html')????????make_snapshot(snapshot,?bar.render(),?"./output/1.png")????????#?2、按優先級排序繪制????????bar2?=?(????????????#?Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.INFOGRAPHIC))????????????Bar()????????????????.add_xaxis([item[0]?for?item?in?datas_by_priority])????????????????.add_yaxis(self.__get_priority(BUG_PRIORITY.Highest),?[item[1][0]?for?item?in?datas_by_priority],???????????????????????????color='#6aa84f')????????????????.add_yaxis(self.__get_priority(BUG_PRIORITY.High),?[item[1][1]?for?item?in?datas_by_priority],???????????????????????????color='#a2c4c9')????????????????.add_yaxis(self.__get_priority(BUG_PRIORITY.Medium),?[item[1][2]?for?item?in?datas_by_priority],???????????????????????????color="#ff9900")????????????????.add_yaxis(self.__get_priority(BUG_PRIORITY.Low),?[item[1][3]?for?item?in?datas_by_priority],???????????????????????????color="#ea9999")????????????????.add_yaxis(self.__get_priority(BUG_PRIORITY.Lowest),?[item[1][4]?for?item?in?datas_by_priority],???????????????????????????color="#980000")????????????????.set_global_opts(????????????????title_opts=opts.TitleOpts(title=f"{self.project_name}",?subtitle=f"{self.sprint_name}"))????????)????????#?bar2.render(path=f'{sprint_name}-BUG優先級.html')????????make_snapshot(snapshot,?bar2.render(),?"./output/2.png")????????#?3、根據終端來繪制餅圖????????if?len(keys)?>?0?and?len(values)?>?0:????????????c?=?(????????????????Pie()????????????????????.add("",?[list(z)?for?z?in?zip(keys,?values)])????????????????????.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="各端BUG分布"))????????????????????.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(formatter=":?{c}"))????????????)????????????make_snapshot(snapshot,?c.render(),?f"./output/{self.project_name}_end.png")????????#?4、合并兩張圖片????????self.concatenate_img(['./output/1.png',?'./output/2.png'],?img_name=f'./output/{self.sprint_name}_bug.png',?????????????????????????????axis=1)...

    3. 總結

    通過上面得操作,每次只需要輸入項目類型、迭代版本號、要統計得 Bug 類型,就能統計出所需要得數據并繪制成圖表

    到此這篇關于利用Python統計Jira數據并可視化得內容就介紹到這了,更多相關Python統計Jira數據內容請搜索之家以前得內容或繼續瀏覽下面得相關內容希望大家以后多多支持之家!

    聲明:所有內容來自互聯網搜索結果,不保證100%準確性,僅供參考。如若本站內容侵犯了原著者的合法權益,可聯系我們進行處理。
    發表評論
    更多 網友評論1 條評論)
    暫無評論

    返回頂部

    主站蜘蛛池模板: 日本免费一区二区三区最新| 日韩一区二区三区视频| 亚洲片一区二区三区| 成人精品视频一区二区三区尤物| 日韩人妻无码一区二区三区99| 欧美人妻一区黄a片| 日韩精品无码一区二区三区免费 | 八戒久久精品一区二区三区| 日韩伦理一区二区| 无码毛片一区二区三区中文字幕 | 亚洲国产欧美国产综合一区| 无码人妻精品一区二区三区99性 | 无码人妻精品一区二区三区99不卡 | 亚洲码一区二区三区| 亚洲欧洲专线一区| 国产成人AV区一区二区三| 久久精品国产一区二区三区不卡| 波多野结衣一区二区三区| 国产成人无码aa精品一区| 亚洲一区二区视频在线观看| 99精品国产高清一区二区| 国产精品视频免费一区二区三区| 麻豆一区二区99久久久久| 无码av中文一区二区三区桃花岛 | 精品视频一区二区三三区四区| 无码少妇丰满熟妇一区二区 | 久久AAAA片一区二区| 肉色超薄丝袜脚交一区二区| 日本一区二区三区在线观看视频 | 国产婷婷色一区二区三区深爱网 | 蜜芽亚洲av无码一区二区三区| 中文字幕在线一区二区三区| 国产精品日本一区二区在线播放| 日本精品视频一区二区三区| 免费av一区二区三区| 韩国精品一区视频在线播放| 无码午夜人妻一区二区三区不卡视频| 精品日本一区二区三区在线观看| 精品无码国产一区二区三区51安 | 激情亚洲一区国产精品| 亚洲国模精品一区|