jira以及jira API简单介绍

最近需要预言：是否可以通过jira API实现用例管理，对jira的应用、API、扩展等进行了一定的了解。

 

Jira介绍：

jira是目前比较流行的基于Java架构的管理系统（Atlassian公司支持），有开源代码，方便做二次开发（可扩展性）。

 

Jira的主要功能：

1. 问题追踪和管理：用它管理项目，跟踪任务、bug、需求，通过jira的邮件通知功能进行协作通知，在实际工作中使工作效率提高很多
2. 问题跟进情况的分析报告：可以随时了解问题和项目的进展情况
3. 项目类别管理功能：可以将相关的项目分组管理：
4. 任务分配功能：方便测试管理人员，实现平台上的任务分配，将任务分配给不同的负责人。
5. 项目email地址功能：每个项目可以有不同的email（该项目的通知邮件从该地址发出）
6. 无限制的工作流：可以创建多个工作流为不同的项目使用：

 

Jira 官方API文档:

https://docs.atlassian.com/software/jira/docs/api/REST/7.6.1/#api/2

 

Jira简单介绍参考链接：

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1600789671759427109&wfr=spider&for=pc
https://blog.csdn.net/liumiaocn/article/details/81301550

 

Python 的jira库 ？

python的库中有专门针对jira的操作。官方文档：https://jira.readthedocs.io/en/latest/api.html#jira

• 简单增删改查操作：

#!/usr/bin/env python
# encoding: utf-8
from jira import JIRA
import time

jac = JIRA('http://xxx.xxx.xx.xxx:8080', basic_auth=('xxx', 'xxxyyy'))
issue_list1 = []
for i in range(1000, 2000):
    issue_list1.append({
        'project': {'key': 'TE'},
        'summary': "[%s]summary bulk added by api" % i,
        'description': '0', 
        'issuetype': {'id': 10007}
})

def func_time(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end = time.time()
        print("call %s, time: %f" %(func.__name__, end - start))
        return result
    return wrapper

@func_time
def create_issues(issue_list2):
    # 批量创建
    issues = jac.create_issues(field_list=issue_list1)
    print(len(issue_list2))

@func_time
def search_one_issue():
    # 搜索指定的一个issue
    jra = jac.project('TE')
    a=jac.search_issues('project=TE and key = TE-400')

@func_time
def search_issues():
    # 批量搜索
    issues = jac.search_issues('project=TE', maxResults=600)
    print(len(issues))

@func_time
def update_one_issue():
    # 更新指定的一个issue
    myissue = jac.issue('TE-400')
    issueupdate = {
        'summary': 'test1001',
        'description': 'update_for_myisue'
    }
    myissue.update(issueupdate)

    a = myissue.fields()
    if a.summary == issueupdate.get('summary'):
        print("true")
    else:
        raise RunnerError('error')

@func_time
def get_issue():
    # 获取一个issue issueid or issuekey
    myissue = jac.issue('12006')

@func_time
def delete_issues():
    # 批量删除
    issues = jac.search_issues('project = TE AND description ~ "0"')
    for i in issues:
        i.delete()

@func_time
def delete_one_issue():
    # 删除一个指定的issue
    myissue = jac.issue('TE-1')
    myissue.delete()

    
create_issues(issue_list1)
search_one_issue()
search_issues()
update_one_issue()
get_issue()
delete_issues()
delete_one_issue()

 

插件Zephyr：

• 主要功能包括:

1. 创建、查看、编辑、克隆和执行测试
2. 链接到故事、任务、需求等。
3. 计划测试执行周期
4. 逻辑上用文件夹结构将测试周期中的测试用例分组
5. 与测试板的新的敏捷集成
6. 将文件夹和周期链接到sprint以增强可追溯性
7. 链接的缺陷
8. Project-centric导航
9. 带有基本/高级搜索和预定义/保存过滤器的执行导航器
10. 双向端到端跟踪报告
11. 配置，跟踪质量指标共享仪表板
12. 用于高级搜索的Zephyr查询语言(ZQL)
13. 将测试自动化和CI工具与ZAPI集成(单独销售)
14. 支持德语、法语、西班牙语、俄语、韩语、日语、简体中文和土耳其语

• jira的插件Zephyr可以实现测试用例管理—参考链接：

https://blog.csdn.net/qq_32532165/article/details/83105442

 

并发操作：

进程池—设定指定数量的进程，当有新的请求提交到pool中时，如果进程池还没有满，那么就会创建一个新的进程来执行该请求；如果进程池中的进程数已经达到最大值，那么该请求就会等待，直到进程池中有进程结束，才会创建新的进程进行相应的执行。

•  简单代码示例：

#coding:utf-8
from multiprocessing import Pool
import time
import gevent
from gevent import monkey
from jira import JIRA

jac = JIRA('http://200.200.84.135:8080', basic_auth=('zjx', 'jiaxin32213'))

def run():
    for i in range(0,10):
        issue_value = {
            'project': {'key': 'TE'},
            'summary': "[%s]summary bulk added by api" % i,
            'description': '0',
            'issuetype': {'id': 10007}
        }
        jac.create_issue(fields = issue_value)

def call_gevent(count):
    """调用gevent 模拟高并发"""
    begin_time = time.time()
    run_gevent_list = []
    for i in range(count):
        print('--------------%d--Test-------------' % i)
        run_gevent_list.append(gevent.spawn(run()))
    gevent.joinall(run_gevent_list)
    end = time.time()
    #print('单次测试时间（平均）s:', (end - begin_time) / count)
    print('累计测试时间 s:', end - begin_time)

def main():
    begin_time = time.time()
    pool = Pool(processes=4)
    for x in range(3):
        result = pool.apply_async(call_gevent,(10,))
    pool.close()
    pool.join()
    if result.successful():
        print 'successful'
    end = time.time()
    print('累计测试时间 s:', end - begin_time)

#main()
call_gevent(count=30)