禅道统计BUG解决时长过滤节假日和跨天问题
之前发过禅道的各种数据统计报表,使用过程中优化了一些,反映最多的是项目bug的解决时长统计问题:
1.比如当天下班左右提交的bug,研发第二天来解决,晚上这段时间应该去掉,不应计算在内
2.节假日、周末这些时间也应该去掉
python有公用模块chinesecalendar可以解决解决第二个问题,不过这个模块有个缺陷,每年需要更新一下,获取当年的节假日,当然你也可以把节假日周末信息存入数据库动态调整获取。
common_workday.py 计算两个时间内的休息日天数
1 ##common_workday.py
2
3
4 # coding = utf-8
5 # 计算周末、节假日时间天数
6
7 from datetime import datetime, timedelta
8 from chinese_calendar import is_workday
9
10
11 def workdays(start, end):
12 """
13 :param start:
14 :param end:
15 :return:
16 """
17 # 字符串格式日期的处理
18 if type(start) == str:
19 start = datetime.strptime(start, '%Y-%m-%d').date()
20 if type(end) == str:
21 end = datetime.strptime(end, '%Y-%m-%d').date()
22 # 开始日期大,颠倒开始日期和结束日期
23 if start > end:
24 start, end = end, start
25 counts = 0
26 while True:
27 if start > end:
28 break
29 # 计算两个日期间的节假日和周末数
30 if is_workday(start) is False:
31 counts += 1
32 start += timedelta(days=1)
33 return counts
bug_time_summary.py 统计汇总时间(从数据库查询出数据后直接处理)
## bug_time_summary.py ##*****代码片段*****## mysql_l = deal_mysql(sys._getframe())
if len(mysql_l) > 0:
le = []
for i in mysql_l:
le.append(list(i))
for i in le:
# bug解决时间减去bug提交时间
ta = round(float((i[7] - i[6]).total_seconds() / 3600), 2)
# 两个时间之间的周末、节假日天数
tb = float(workday.workdays(i[6].date(), i[7].date()) * 24)
hour_sub = 0
if i[6].day != i[7].day and i[6].hour >= 17:
# 17点后提交的bug,计算需扣除的跨天小时数【8.5:计算方式自己动态调整,9点上班,考虑有人8点半来就修复bug了,所以取个8.5,提交bug分钟数舍弃计算,影响不大;另外17点之前提交的bug,不排除跨天时间】
hour_sub = 24 - i[6].hour + 8.5
# 最终结果
time_subtract = round(ta - tb - hour_sub, 2)
i.append(time_subtract)
end = []
name = ''
count = 0
avg_time = 0
for index, i in enumerate(le):
if index == 0:
name = i[5]
count = 1
avg_time = i[8]
else:
if i[5] == name:
count += 1
avg_time += i[8]
if index == len(le) - 1:
end.append([le[index][0], le[index][1], le[index][5], count, round(avg_time / count, 2)])
else:
end.append([le[index - 1][0], le[index - 1][1], le[index - 1][5], count, round(avg_time / count, 2)])
name = i[5]
count = 1
avg_time = i[8]
if index == len(le) - 1:
end.append([le[index][0], le[index][1], le[index][5], count, round(avg_time / count, 2)])
sum_p = 0
sum_time = 0
for i in end:
sum_p += i[3]
sum_time += i[4]*i[3]
avn = round(sum_time / sum_p, 2)
end = sorted(end, key=lambda x: x[3], reverse=True)
data = np.tile(end, 1)
d = data.T
# 获取列表合并算法
al = dt.find_same_column(d, 1)
# td 处理
td = deal_td(al)
# tr处理
tr = deal_tr(td)
s, h = deal_html(tr, avn)
##*****代码片段*****##
改进前:
改进后:
同样的详情表也可以这样处理~~
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