实战 | 如何用 Python 统计 Jira 数据并可视化

目前公司使用 Jira 作为项目管理工具，在每一次迭代完成后的复盘会上，我们都需要针对本次迭代的 Bug 进行数据统计，以帮助管理层能更直观的了解研发的代码质量

本篇文章将介绍如何利用统计 Jira 数据，并进行可视化

1. 准备

首先，安装 Python 依赖库

# 安装依赖库
pip3 install jira
pip3 install html-table
pip3 install pyecharts
pip3 install snapshot_selenium
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其中

jira 使用 jsql 语法从在项目中获取需要的数据

html-table 用于生成一个 HTML 格式的表格数据

pyecharts 和 snapshot_selenium 用于数据可视化

2. 实战一下

下面我们通过 7 个步骤来实现上面的功能

2-1 登录获取客户端连接对象

from jira import JIRA

class JiraObj(object):
    def __init__(self, bug_style, project_type):
        """
        :param project_name
        :param sprint: 迭代号码
        :param bug_style: BUG状态
        """
        # Jira首页地址
        self.server = 'https://jira.**.team'

        # Jira登录账号信息
        self.basic_auth = ('用户名', '密码')

        # 创建一个客户端连接信息
        self.jiraClinet = JIRA(server=self.server, basic_auth=self.basic_auth)
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2-2 根据项目类型获取看板 id

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        # 获取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):
        """
        获取看板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
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2-3 根据看板 id 获取迭代 id 及迭代名称

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 # 获取项目Sprint，让用户进行选择
        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"选择Sprint，id：{self.sprint_id},name：{self.sprint_name}")
                break
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2-4 根据项目名、Bug 类型、迭代 id 组成 jsql 语句，并查询数据

...
 def get_bug_status_jsql(self, bug_status: BUG_STATUS):
        """
        通过bug状态，获取jsql
        :param bug_status:
        :return:
        """
        status_jsql = ''
        if bug_status == BUG_STATUS.ALL:
            status_jsql = ' '
        elif bug_status == BUG_STATUS.TO_VERIFY:
            # 待验证（已解决）
            status_jsql = ' AND status = 已解决 '
        elif bug_status == BUG_STATUS.TO_FIXED:
            # 待解决（打开、重新打开、处理中）
            status_jsql = ' AND status in (打开, 重新打开, 处理中) '
        elif bug_status == BUG_STATUS.CLOSED:
            # 关闭
            status_jsql = ' AND status = Closed '
        elif bug_status == BUG_STATUS.TO_FIXED_CONTAIN_DELAY:
            # 待解决（打开、重新打开、处理中、延期处理）
            status_jsql = ' AND status in (打开, 延期处理, 重新打开, 处理中) '
        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)
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2-5 生成本地 HTML 统计数据

需要注意的是，使用 a 标签组装的链接不能直接跳转，需要针对数据进行二次替换才能正常进行链接跳转

from HTMLTable import (
    HTMLTable
)

...
 def gen_html_table(self, datas):
        """
        初始化表单样式
        :return:
        """
        table = HTMLTable(caption=f'实时BUG统计【{self.project_name}】，一共{len(datas)}个')

        # 表头行
        table.append_header_rows((('ID', '状态', '优先级', '责任人', '终端', 'URL'),))

        # 添加数据
        table.append_data_rows(datas)

        # 设置样式
        table.caption.set_style({'font-size': '15px'})

        # 其他样式设置
        ...

        # 替换数据，便于展示href地址
        html = table.to_html().replace("<", "<").replace(">", ">").replace(""", '"')

        with open(f"./output/{self.project_name}-bug_{current_time()}.html", 'w', encoding='utf-8') as file:
            file.write(html)
...
# 生成本地文件的数据
output_tuples = tuple([
            (item.get("key"), item.get("status"), item.get("priority"), item.get('duty'), item.get('end_type'),
             f'点我查看') for item in lists])

# 生成本地HTML文件
self.gen_html_table(output_tuples)
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2-6 数据统计

首先，这里按 Bug 责任人进行分组，然后按数目进行降序排列

然后，按 Bug 优先等级进行降序排列

最后，获取每一个端的 Bug 总数

...
        # 2、统计每个人（按数目）
        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总数排序:", datas_by_count)

        # 3、统计每个人（按优先级）
        datas_by_priority = {}

        for item in datas_by_count:
            # 责任人
            name = item[0]
            # 5个优先级对应的数目
            counts = self.get_assignee_count(lists, name)
            datas_by_priority[name] = counts

        # 排序（按优先级多条件降序排列）
        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优先级排序:", datas_by_priority)

        # 4、根据终端进行统计分类
        keys, values = self.get_end_type_count(lists)
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2-7 可视化

针对上面的 3 组数据，使用 pyecharts 绘制成柱状图和饼状图

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      def draw_image(self, datas_by_count, datas_by_priority, keys, values):
        """
        绘制图片
        :param values:
        :param keys:
        :param datas_by_count: 按bug总数排序结果
        :param datas_by_priority: 按bug优先级排序结果
        :return:
        """
        # 1、按BUG总数排序绘制
        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总数", [item[1] for item in datas_by_count])

        # render 会生成本地 HTML 文件，默认会在当前目录生成 render.html 文件
        # 也可以传入路径参数，如 bar.render("mycharts.html")
        # bar.render(path=f'{sprint_name}-BUG总数.html')
        make_snapshot(snapshot, bar.render(), "./output/1.png")

        # 2、按优先级排序绘制
        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优先级.html')
        make_snapshot(snapshot, bar2.render(), "./output/2.png")

        # 3、根据终端来绘制饼图
        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="{b}: {c}"))
            )
            make_snapshot(snapshot, c.render(), f"./output/{self.project_name}_end.png")

        # 4、合并两张图片
        self.concatenate_img(['./output/1.png', './output/2.png'], img_name=f'./output/{self.sprint_name}_bug.png',
                             axis=1)
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3. 总结

通过上面的操作，每次只需要输入项目类型、迭代版本号、要统计的 Bug 类型，就能统计出所需要的数据并绘制成图表

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