


Guide ultime : créez un suivi complet des problèmes avec l'API GitHub
Ce guide vous aidera à créer un suivi des problèmes automatisé et efficace intégré à l'API GitHub. Vous apprendrez comment configurer la création de problèmes, les affectations, les notifications et bien plus encore, étape par étape !
1. Étape 1 : obtenez votre jeton d'accès personnel GitHub (PAT)
Pour accéder aux référentiels privés ou éviter les limites de débit, vous avez besoin d'un Jeton d'accès personnel (PAT).
Comment générer un jeton :
- Allez dans Paramètres > Paramètres du développeur > Jetons d'accès personnels dans votre compte GitHub.
- Cliquez sur Générer un nouveau jeton.
- Sélectionnez les autorisations comme repo (pour l'accès au référentiel).
- Enregistrez le jeton : vous en aurez besoin pour l'autorisation dans votre code.
2. Étape 2 : Créer un suivi des problèmes de base
Ce code vous permet de créer un problème dans n'importe lequel de vos référentiels via l'API GitHub.
async function createIssue(owner, repo, title, body, token) { const url = `https://api.github.com/repos/${owner}/${repo}/issues`; const response = await fetch(url, { method: 'POST', headers: { Authorization: `token ${token}`, 'Content-Type': 'application/json', }, body: JSON.stringify({ title, body }), }); const issue = await response.json(); console.log(`Issue Created: ${issue.html_url}`); } createIssue('YourGitHubUsername', 'my-repo', 'Bug Report', 'Details about the bug.', 'your_token');
? Comment ça marche :
- Remplacez "YourGitHubUsername" et "my-repo" par votre nom d'utilisateur et le nom du référentiel.
- Cette fonction publie un nouveau numéro dans le référentiel.
- Consultez le journal de la console pour connaître le lien du problème.
3. Étape 3 : Automatiser l'attribution des problèmes
Assurez-vous que chaque problème est automatiquement attribué à un membre de l'équipe. Cette étape peut faire gagner du temps, garantissant la responsabilité.
async function assignIssue(owner, repo, issueNumber, assignees, token) { const url = `https://api.github.com/repos/${owner}/${repo}/issues/${issueNumber}`; const response = await fetch(url, { method: 'PATCH', headers: { Authorization: `token ${token}`, 'Content-Type': 'application/json', }, body: JSON.stringify({ assignees }), }); const updatedIssue = await response.json(); console.log(`Issue Assigned: ${updatedIssue.html_url}`); } assignIssue('YourGitHubUsername', 'my-repo', 42, ['assignee_username'], 'your_token');
? Ce que cela fait :
- Utilisez cette fonction après avoir créé un ticket pour l'attribuer à un membre de l'équipe.
- Remplacez 42 par le numéro de numéro que vous souhaitez attribuer.
4. Étape 4 : Récupérer les problèmes ouverts pour une meilleure gestion
Le suivi de tous les problèmes ouverts est essentiel pour gérer efficacement un projet. Utilisez ce code pour répertorier tous les problèmes non résolus.
async function getOpenIssues(owner, repo, token) { const url = `https://api.github.com/repos/${owner}/${repo}/issues?state=open`; const response = await fetch(url, { headers: { Authorization: `token ${token}` }, }); const issues = await response.json(); console.log(`Total Open Issues: ${issues.length}`); issues.forEach(issue => console.log(`#${issue.number}: ${issue.title}`)); } getOpenIssues('YourGitHubUsername', 'my-repo', 'your_token');
? Comment ça aide :
- Récupère tous les problèmes ouverts dans le référentiel.
- Vous pouvez les afficher dans un tableau de bord ou envoyer des notifications aux développeurs.
5. Étape 5 : Surveiller les problèmes obsolètes et envoyer des alertes
Créez des alertes pour les problèmes qui restent trop longtemps non résolus. Définissez une tâche cron pour exécuter ce code périodiquement (par exemple, tous les jours) et envoyer des notifications via Slack ou par e-mail.
async function checkStaleIssues(owner, repo, daysOld, token) { const url = `https://api.github.com/repos/${owner}/${repo}/issues?state=open`; const response = await fetch(url, { headers: { Authorization: `token ${token}` }, }); const issues = await response.json(); const today = new Date(); issues.forEach(issue => { const createdDate = new Date(issue.created_at); const ageInDays = (today - createdDate) / (1000 * 60 * 60 * 24); if (ageInDays > daysOld) { console.log(`Stale Issue: #${issue.number} - ${issue.title}`); // Send alert logic here (e.g., Slack or email notification) } }); } checkStaleIssues('YourGitHubUsername', 'my-repo', 7, 'your_token');
? Ce que cela fait :
- Identifie les problèmes obsolètes plus anciens que le nombre de jours spécifié.
- Utilisez cette fonction avec Slack, Discord ou les alertes par e-mail pour avertir les membres de l'équipe.
6. Étape 6 : Automatiser les étiquettes de problèmes en fonction de mots clés
Étiquetez automatiquement les problèmes en fonction de leur contenu à l'aide d'une simple correspondance de mots clés. Cela peut aider à catégoriser les problèmes instantanément.
async function createIssue(owner, repo, title, body, token) { const url = `https://api.github.com/repos/${owner}/${repo}/issues`; const response = await fetch(url, { method: 'POST', headers: { Authorization: `token ${token}`, 'Content-Type': 'application/json', }, body: JSON.stringify({ title, body }), }); const issue = await response.json(); console.log(`Issue Created: ${issue.html_url}`); } createIssue('YourGitHubUsername', 'my-repo', 'Bug Report', 'Details about the bug.', 'your_token');
? Utilisation :
- Ajoutez automatiquement des étiquettes comme « bug » ou « demande de fonctionnalité » aux problèmes pertinents.
- Combinez cela avec analyse de texte pour détecter des mots-clés (par exemple, « erreur », « demande ») dans le titre ou la description du problème.
7. Étape 7 : Créer un tableau de bord pour afficher les problèmes
Créez un tableau de bord à l'aide de JavaScript et de l'API GitHub pour afficher tous les problèmes ouverts sur une page Web. Vous pouvez visualiser les statuts des problèmes, les affectations et les étiquettes.
async function assignIssue(owner, repo, issueNumber, assignees, token) { const url = `https://api.github.com/repos/${owner}/${repo}/issues/${issueNumber}`; const response = await fetch(url, { method: 'PATCH', headers: { Authorization: `token ${token}`, 'Content-Type': 'application/json', }, body: JSON.stringify({ assignees }), }); const updatedIssue = await response.json(); console.log(`Issue Assigned: ${updatedIssue.html_url}`); } assignIssue('YourGitHubUsername', 'my-repo', 42, ['assignee_username'], 'your_token');
? Comment ça marche :
- Ce code affiche dynamiquement les problèmes dans un tableau de bord Web.
- Stylisez-le avec CSS pour le rendre visuellement attrayant.
8. Étape 8 : Déployez votre outil de suivi des problèmes
Options de déploiement :
- Vercel/Netlify : Parfait pour déployer des tableaux de bord statiques.
- Heroku : Idéal pour les services back-end qui nécessitent des alertes périodiques.
- Actions GitHub : automatisez les tâches directement dans GitHub (par exemple, créez des problèmes lors des validations).
9. Conclusion
En créant un suivi des problèmes avec l'API GitHub, vous automatisez la gestion de projet, améliorez la productivité et garantissez la responsabilité. Que vous gériez de petits projets ou de grands référentiels open source, ces outils d'automatisation peuvent vous faire gagner du temps et garder votre équipe sur la bonne voie.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Différents moteurs JavaScript ont des effets différents lors de l'analyse et de l'exécution du code JavaScript, car les principes d'implémentation et les stratégies d'optimisation de chaque moteur diffèrent. 1. Analyse lexicale: convertir le code source en unité lexicale. 2. Analyse de la grammaire: générer un arbre de syntaxe abstrait. 3. Optimisation et compilation: générer du code machine via le compilateur JIT. 4. Exécuter: Exécutez le code machine. Le moteur V8 optimise grâce à une compilation instantanée et à une classe cachée, SpiderMonkey utilise un système d'inférence de type, résultant en différentes performances de performances sur le même code.

Python convient plus aux débutants, avec une courbe d'apprentissage en douceur et une syntaxe concise; JavaScript convient au développement frontal, avec une courbe d'apprentissage abrupte et une syntaxe flexible. 1. La syntaxe Python est intuitive et adaptée à la science des données et au développement back-end. 2. JavaScript est flexible et largement utilisé dans la programmation frontale et côté serveur.

Le passage de C / C à JavaScript nécessite de s'adapter à la frappe dynamique, à la collecte des ordures et à la programmation asynchrone. 1) C / C est un langage dactylographié statiquement qui nécessite une gestion manuelle de la mémoire, tandis que JavaScript est dynamiquement typé et que la collecte des déchets est automatiquement traitée. 2) C / C doit être compilé en code machine, tandis que JavaScript est une langue interprétée. 3) JavaScript introduit des concepts tels que les fermetures, les chaînes de prototypes et la promesse, ce qui améliore la flexibilité et les capacités de programmation asynchrones.

Les principales utilisations de JavaScript dans le développement Web incluent l'interaction client, la vérification du formulaire et la communication asynchrone. 1) Mise à jour du contenu dynamique et interaction utilisateur via les opérations DOM; 2) La vérification du client est effectuée avant que l'utilisateur ne soumette les données pour améliorer l'expérience utilisateur; 3) La communication de rafraîchissement avec le serveur est réalisée via la technologie AJAX.

L'application de JavaScript dans le monde réel comprend un développement frontal et back-end. 1) Afficher les applications frontales en créant une application de liste TODO, impliquant les opérations DOM et le traitement des événements. 2) Construisez RestulAPI via Node.js et Express pour démontrer les applications back-end.

Comprendre le fonctionnement du moteur JavaScript en interne est important pour les développeurs car il aide à écrire du code plus efficace et à comprendre les goulots d'étranglement des performances et les stratégies d'optimisation. 1) Le flux de travail du moteur comprend trois étapes: analyse, compilation et exécution; 2) Pendant le processus d'exécution, le moteur effectuera une optimisation dynamique, comme le cache en ligne et les classes cachées; 3) Les meilleures pratiques comprennent l'évitement des variables globales, l'optimisation des boucles, l'utilisation de const et de locations et d'éviter une utilisation excessive des fermetures.

Python et JavaScript ont leurs propres avantages et inconvénients en termes de communauté, de bibliothèques et de ressources. 1) La communauté Python est amicale et adaptée aux débutants, mais les ressources de développement frontal ne sont pas aussi riches que JavaScript. 2) Python est puissant dans les bibliothèques de science des données et d'apprentissage automatique, tandis que JavaScript est meilleur dans les bibliothèques et les cadres de développement frontaux. 3) Les deux ont des ressources d'apprentissage riches, mais Python convient pour commencer par des documents officiels, tandis que JavaScript est meilleur avec MDNWEBDOCS. Le choix doit être basé sur les besoins du projet et les intérêts personnels.

Les choix de Python et JavaScript dans les environnements de développement sont importants. 1) L'environnement de développement de Python comprend Pycharm, Jupyternotebook et Anaconda, qui conviennent à la science des données et au prototypage rapide. 2) L'environnement de développement de JavaScript comprend Node.js, VScode et WebPack, qui conviennent au développement frontal et back-end. Le choix des bons outils en fonction des besoins du projet peut améliorer l'efficacité du développement et le taux de réussite du projet.
