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': '',
'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('') @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': '',
'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)

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