게으른 엔지니어의 자동화 시간 시트 안내서 : 1 부
타임 시트 : 모든 소프트웨어 엔지니어의 존재의 베인. 당신은 당신의 근무일을 세 심하게 문서화하는 것보다 오전 3시에 복잡한 버그를 씨름하지 않겠습니까? 불행히도, 프리 랜싱 또는 풀 타임 고용은 종종이 지루한 과제를 필요로합니다.
올해 제한에 도달했습니다. 바쁜 한 해의 프로젝트가 끝난 후-일부는 취소되고 일부는 재 설계되었으며 다른 일부는 무기한 연기-나는 연말 연말 시점 마감일에 직면했습니다. 1 년 내내 일을 수동으로 재현 할 전망은 어려웠습니다. 내 해결책? 자동화하십시오.
도전 :
1 년 동안 모든 작업에 소비 한 시간마다 기록.장애물 : 내 메모리는 제대로 작성된 단위 테스트보다 신뢰할 수 없습니다.
마감일 : 언젠가. 그냥one
.도구
jira : 작업 및 티켓 추적. git :
- 역사 커밋 (모든 좋은 엔지니어 링크가 티켓을 추구하기 때문에).
슬랙 : 팀 커뮤니케이션 (회의 및 메시지 포함)
전망 :
- 캘린더 이벤트 (예, 회의가 작동하기 때문에)
1 단계 : Jira 티켓 추출
먼저, 나는 지라를 다루었 다. 특정 기간 내에 나에게 할당 된 모든 티켓이 필요했습니다. Jira의 강력한 API와 약간의 Python Magic 은이 성과를 달성 할 수있었습니다. 스크립트 이 파이썬 스크립트는 jira 티켓을 검색합니다 - 기능성 인증 : 인증을 위해 jira 이메일과 API 토큰을 사용하십시오. JQL 쿼리 :
- 는 날짜 범위 내에서 할당 된 티켓을 가져 오기 위해 JQL 쿼리를 구성합니다.
데이터 내보내기 : 수출은 분석을 위해 CSV로 결과를 내보내고 있습니다
2 단계 : git 검색
다음으로, 나는 git을 처리했다. 우리 팀은 커밋 메시지에 Jira 티켓 ID를 포함하기 때문에 커밋 데이터를 추출하고 티켓에 연결하는 스크립트를 만들었습니다. 스크립트
import os from jira import JIRA import pandas as pd from datetime import datetime import logging import sys from typing import List, Dict, Any import argparse # ... (rest of the script remains the same) ...
로그인 후 복사<🎜 🎜> <<> git log :
를 사용하여- 를 사용하여 히스토리를 가져옵니다
<🎜 🎜> <<> jira id 추출 :
- 정규 표현식을 사용하여 커밋 메시지에서 jira 티켓 ID를 추출합니다.
CSV 내보내기 : CSV에 결과를 CSV로 저장합니다
git log
3 단계 : 슬랙 메시지 처리 <🎜 🎜> 슬랙은 더 어려운 것으로 판명되었습니다. 메시지는 컨텍스트가 풍부하여 직접 작업 매핑을 어렵게 만듭니다. 나는 AI를 우회하고 (비용과 복잡성으로 인해) 통신 시간을위한 일반 티켓을 만들어 슬랙 메시지를 가져 오기 위해 스크립트를 작성했습니다. <<> 스크립트 <🎜 🎜> - 기능성 <🎜 🎜> <<> 대화 목록 : 봇에 액세스 할 수있는 모든 채널과 DMS를 검색합니다. <🎜 🎜> <<> 메시지 검색 :
- 지정된 날짜 범위 내에서 메시지를 검색합니다 CSV 내보내기 : CSV에 메시지를 저장합니다 4 단계 : 전망 회의 캡처
마지막으로, 나는 회의를 설립했다. Python 라이브러리를 사용하여 캘린더 이벤트를 추출하여 CSV로 내보내는 스크립트를 만들었습니다. <<> 스크립트 <🎜 🎜>
기능성
<🎜 🎜> <<> 인증 :
인증을 위해 Outlook 이메일과 비밀번호를 사용하십시오<<> 캘린더 쿼리 :
지정된 날짜 범위 내에서 캘린더 이벤트를 가져옵니다. CSV 내보내기 :CSV에 이벤트를 저장합니다import subprocess import csv import re def get_git_commits(since_date=None, author=None): # ... (rest of the script remains the same) ...
로그인 후 복사- jira 티켓 : 모든 작업이 작동했습니다 git 커밋 : 모든 코드가 작성되었습니다 슬랙 메시지 : 모든 커뮤니케이션. 전망 회의 :
- 모든 회의가 참석했습니다 in 2 부 ,이 데이터 세트를 결합하여 완전한 시간 시트를 만드는 방법을 보여줍니다. 힌트 : 더 많은 파이썬, 데이터 조작 및 마법의 터치.
- 계속 지켜봐주세요! 기억하십시오 : 효율성은 핵심입니다. 소프트웨어 엔지니어로서 가장 좋아하는 작업은 무엇입니까? 아직 자동화 했습니까? 의견에 당신의 경험을 공유하십시오!
이제 4 개의 CSV 파일이 있습니다 : - 정규 표현식을 사용하여 커밋 메시지에서 jira 티켓 ID를 추출합니다.
CSV 내보내기 : CSV에 결과를 CSV로 저장합니다
위 내용은 게으른 엔지니어의 자동화 시간 시트 안내서 : 1 부의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 작업에 적합한 반면 C는 시스템 프로그래밍, 게임 개발 및 임베디드 시스템에 적합합니다. Python은 단순성과 강력한 생태계로 유명하며 C는 고성능 및 기본 제어 기능으로 유명합니다.

2 시간 이내에 파이썬의 기본 사항을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우십시오. 이를 통해 간단한 파이썬 프로그램 작성을 시작하는 데 도움이됩니다.

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

2 시간 이내에 Python의 기본 프로그래밍 개념과 기술을 배울 수 있습니다. 1. 변수 및 데이터 유형을 배우기, 2. 마스터 제어 흐름 (조건부 명세서 및 루프), 3. 기능의 정의 및 사용을 이해하십시오. 4. 간단한 예제 및 코드 스 니펫을 통해 Python 프로그래밍을 신속하게 시작하십시오.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

Python은 초보자부터 고급 개발자에 이르기까지 모든 요구에 적합한 단순성과 힘에 호의적입니다. 다목적 성은 다음과 같이 반영됩니다. 1) 배우고 사용하기 쉽고 간단한 구문; 2) Numpy, Pandas 등과 같은 풍부한 라이브러리 및 프레임 워크; 3) 다양한 운영 체제에서 실행할 수있는 크로스 플랫폼 지원; 4) 작업 효율성을 향상시키기위한 스크립팅 및 자동화 작업에 적합합니다.
