Python 操作JIRA

2021年2月25日 没有评论

最近被各种统计和归总纠结着,从系统里查询然后在 Excel 里填数据。就寻思着是否有方式可以加速,网上检索下,果然找到有访问 JIRA 现成的库。

pip3 install jira

认证
JIRA的访问是有权限的,在访问Jira项目时首先要进行认证,JIRA Python库提供了3种认证方式:

通过Cookis方式认证(用户名,密码)
通过Basic Auth方式认证(用户名,密码)
通过OAuth方式认证

form jira import JIRA

jira = JIRA('http://jira.***.com/', auth=('用户名', '登录密码')

返回的jira对象便可以对Jira进行操作。主要的操作包括:

  • 项目
  • 问题
  • 搜索
  • 关注者
  • 评论
  • 附件

项目(Project)
jira.projects(): 查看所有项目列表
jira.project(“项目的Key”): 查看单个项目


项目对象的主要属性及方法如下:

  • key: 项目的Key
  • name: 项目名称
  • description: 项目描述
  • lead: 项目负责人
  • projectCategory: 项目分类
  • components: 项目组件
  • versions: 项目中的版本
  • raw: 项目的原始API数据
print(jira.projects()) # 打印所有你有权限访问的项目列表
project = jira.project('某个项目的Key')
print(project.key, project.name, project.lead)

问题(Issue)
Issue是 JIRA 的核心,JIRA 中的任务,用户Story,Bug实质上都是一个Issue。
单个问题对象可以通过jira.issue(“问题的Key”)得到,问题的主要属性和方法如下:

  • id: 问题的id
  • key: 问题的Key
  • permalink(): 获取问题连接
  • fields: 问题的描述,创建时间等所有的配置域
  • raw: 问题的原始API数据


配置域(Fields)
一般问题的ields中的属性分为固定属性和自定义属性,自定义属性格式一般为类似customfield_10012这种。常用的问题的Fields有:

  • assignee:经办人
  • created: 创建时间
  • creator: 创建人
  • labels: 标签
  • priorit: 优先级
  • progress:
  • project: 所示项目
  • reporter: 报告人
  • status: 状态
  • summary: 问题描述
  • worklog: 活动日志
  • updated: 更新时间
  • watches: 关注者
  • comments: 评论
  • resolution: 解决方案
  • subtasks: 子任务
  • issuelinks: 连接问题
  • lastViewed: 最近查看时间
  • attachment
issue = jira.issue('JRA-1330')
print(issue.key, issue.fields.summary, issue.fields.status)

关注者/评论/附件

  • jira.watchers(): 问题的关注者
  • jira.add_watcher(): 添加关注者
  • jira.remove_watcher(): 移除关注者
  • jira.comments(): 问题的所有评论
  • jira.comment(): 某条评论
  • jira.add_comment():添加评论
  • comment.update()/delete(): 更新/删除评论
  • jira.add_attachment(): 添加附件
issue = jira.issue('JRA-1330')

print(jiaa.watchers(issue)) # 所有关注者
jira.add_watcher(issue, 'username') # 添加关注者

print(jira.comments(issue)) # 所有评论
comment = jira.comment(issue, '10234') # 某条评论
jira.add_comment(issue, 'new comment') # 新增评论
comment.update(body='update comment') # 更新评论
comment.delete() # 删除该评论

print(issue.fields.attachment) # 问题附件
jira.add_attachment(issue=issue, attachment='/some/path/attachment.txt') # 添加附件


创建/分配/转换问题
jira.create_issue(): 创建问题
jira.create_issues(): 批量创建问题
jira.assign_issue(): 分配问题
jira.transitions(): 获取问题的工作流
jira.transition_issue(): 转换问题

# 创建问题
issue_dict = {
    'project': {'id': 123},
    'summary': 'New issue from jira-python',
    'description': 'Look into this one',
    'issuetype': {'name': 'Bug'},
}
new_issue = jira.create_issue(fields=issue_dict)

# 批量创建问题
issue_list = [
{
    'project': {'id': 123},
    'summary': 'First issue of many',
    'description': 'Look into this one',
    'issuetype': {'name': 'Bug'},
},
{
    'project': {'key': 'FOO'},
    'summary': 'Second issue',
    'description': 'Another one',
    'issuetype': {'name': 'Bug'},
},
{
    'project': {'name': 'Bar'},
    'summary': 'Last issue',
    'description': 'Final issue of batch.',
    'issuetype': {'name': 'Bug'},
}]
issues = jira.create_issues(field_list=issue_list)

# 分配问题
jira.assign_issue(issue, 'newassignee')

# 转换问题
jira.transition_issue(issue, '5', assignee={'name': 'pm_user'}, resolution={'id': '3'})

搜索
JIRA 的搜索非常强大,并配有一套专门的搜索语言,称为JQL(Jira Query Language),JIRA 的Python库便是基于JQL语法进行搜索的,返回的是搜索到的问题列表。

jira.search_issues('JQL语句')
#默认最大结果数未1000,可以通过maxResults参数配置,该参数为-1时不限制数量,返回所有搜索结果。

jira.search_issues('project=PROJ and assignee = currentUser()', maxResults=-1)
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判断某个 UWP 程序是否已经安装

2021年1月20日 没有评论

在一些代码逻辑里,经常需要判断指定的 UWP程序是否已经安装,其实微软已经提供了相应的API了,无论是Win32还是原生的 UWP程序都可以直接使用,这就是 PackageManager,其文档地址见这里

但是这个类,微软给添加了一个标记 [Windows.Foundation.Metadata.WebHostHidden],所以如果是网页里就无法调用了。为了规避掉这个问题,发现了一个类似hack 的方式。

就是使用 QueryUriSupportAsync 方法,向请求的UWP程序发送一个不存在的协议字符串,然后检查其返回值。返回的是一个枚举类型,也就是说,如果是 0(已安装)或者3(不支持该协议),就表明这个程序对于当前用户来说是已安装的。

下面是一段 js 的调用示例代码:

static queryUriSupport(uri, packageName) {
    return Windows.System.Launcher.queryUriSupportAsync(
        new Windows.Foundation.Uri(uri),
        0,
        packageName
    );
}

简单、暴力、直接,恰好解决了网页里的权限问题。

分类: 日常 标签:

NTLM SSP攻击服务器解决办法

2020年12月16日 没有评论

最近无聊就翻看了下服务器的日志情况,看到有好多攻击记录,都是使用 NtLmSsp 暴力破解,查了一下,都是使用的俄罗斯那边的代理,创建了防火墙规则,过滤了一波IP地址,又观察了2天,发现还有有部分攻击,不过把尝试频率给降低了。

按照网上的方式,打开本地安全策略管理,按下图修改。

下面是修改前的默认值

经过测试,发现仅仅拒绝所有域账户还是会存在攻击的情况。直接拒绝所有账户,世界就清净了,当然了,远程桌面也别想用了,使用别的方式咯。

分类: 日常 标签:

python 实现 windows 身份验证登录

2020年12月1日 没有评论

最近在打算写个工具去获取车辆的停车信息,以提醒自己及时地挪车。

常规地讲,需要先登录内网系统查看,内网在域里,使用了单点登录和 winodws 身份验证机制。Python 里大家使用的比较多的是 requests 库,但是它不支持这样的登录。

我们就需要别的库来帮忙了,经过一番搜索,发现 requests_ntlm 满足要求。

import requests
from requests_ntlm import HttpNtlmAuth

response = requests.get(url, auth=HttpNtlmAuth(“name”, “password”))

经过实际验证,这个库会有2次的401错误请求。

顺便也搜索了下如何使用 .Net 来获取,看起来更简单:

string url = “http://adm.xxxx.com/Biz/ParkingCarOverTime/List_Employee.aspx”;

HttpWebRequest request = (HttpWebRequest)WebRequest.Create(url);
request.PreAuthenticate = true;
NetworkCredential credential = new NetworkCredential(“name”, “password”);
request.Credentials = credential;

HttpWebResponse response = (HttpWebResponse)request.GetResponse();

Console.WriteLine($”Authentication successful {response.StatusCode}”);
StreamReader sr = new StreamReader(response.GetResponseStream());
Console.WriteLine(sr.ReadToEnd());

不要问细节,问就是使用 PreAuthenticate 属性

分类: Python, 日常 标签:

Python 提取图片的主体颜色

2020年11月5日 没有评论

如果要计算一个图片的平均色或者是主题色,过去的做法是遍历图片的像素点,然后分别针对R\G\B做加权平均。但是这样会产生一个意料之外的结果,就是这个平均值的颜色,在这个图片上根本就没有出现过。它仅仅是数学意义上的平均值。

所以另外一种思路就是根据图片里的颜色做聚类分析,只在已经存在的颜色范围里计算。这里可以使用 k-means 传统机器学习算法。

from skimage import io
from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

# k-means中的k值,即选择几个中心点
k = 3

img = io.imread('city.jpg')
# 转换数据维度
img_ori_shape = img.shape
img1 = img.reshape((img_ori_shape[0] * img_ori_shape[1], img_ori_shape[2]))
img_shape = img1.shape

# 获取图片色彩层数
n_channels = img_shape[1]
# 构造聚类器
estimator = KMeans(n_clusters=k, max_iter= 4000, init='k-means++', n_init=50)
estimator.fit(img1) # 聚类
centroids = estimator.cluster_centers_  # 获取聚类中心

# 生成一个可视化矩阵
result = []
result_width = 200
result_height_per_center = 80
for center_index in range(k):
    result.append(np.full((result_width * result_height_per_center, n_channels), 
    centroids[center_index], dtype=int))
result = np.array(result)
result = result.reshape((result_height_per_center * k, result_width, n_channels))
# 保存矩阵到图片
io.imsave('result.jpg', result)

最后放上测试使用的图片,有兴趣的同学可以试一试,顺序有可能不一样,但是颜色应该是这几个。

分类: Python, 日常 标签:

SoundTouch

2020年10月1日 没有评论

SoundTouch是一个开源的音频处理库,其官网(http://soundtouch.surina.net),该库支持在windows、GNU、android平台的安装,有编译好的库也有源码。

主要实现包含变速、变调、变速同时变调等三个 功能模块,能够对媒体流实时操作,也能对音频文件操作。

Soundtouch支持音频的变时不变调处理(tempo),变调不变时处理(pitch),和变时变调处理(playback rate),在soundtouch的可执行命令里对应tempo、pitch、rate。

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获取Firefox当前打开的标签页地址

2020年9月3日 没有评论

说起三大浏览器,当然少不了火狐浏览器了。我们继续探讨如何获取该浏览器的当前标签页地址。

首选我们需要下载 NDde.dll 这个文件,添加其引用。

using NDde.Client;

DdeClient dde = new DdeClient("Firefox", "WWW_GetWindowInfo");
dde.Connect();
string url = dde.Request("URL", int.MaxValue);
dde.Disconnect();

MessageBox.Show(url);

虽然是要借助于第三方的库,但是可用快速实现 Demo 也是蛮不错的选择了。

关于NDde,原来的官网已经停止维护了,我看Github上有一个fork该项目的地址,https://github.com/anphonic/NDde 大家可以移步看看。

分类: 一句话 标签:

获取IE当前打开的标签页地址

2020年8月3日 没有评论

在前面的文章中,有分享获取chrome标签页地址的代码。现在,再来看看如何查找到 IE标签页的地址。

首先,我们需要添加2个引用:

1、引用c:\windows\system32\SHDocVw.dll

2、引用COM组件Microsoft HTML Object Library

SHDocVw.ShellWindows sws = new SHDocVw.ShellWindows();
StringBuilder sb = new StringBuilder();
foreach (SHDocVw.InternetExplorer iw in sws)
{
	sb.AppendLine(iw.LocationURL);
}
MessageBox.Show(sb.ToString());

这里iw是所有一打开的IE,包括IE本身或者基于IE内核的企业浏览器,还包括我的电脑打开的所有窗口。
你可根据实际情况筛选掉 file 开头的地址。http开头的都是当前打开的IE的地址。

分类: 一句话, 日常 标签:

图像形态学处理cv2.dilate膨胀函数

2020年7月29日 没有评论

在前面接触到阈值处理函数后,又继续了解到 opencv 的腐蚀函数和膨胀函数。腐蚀函数可以用来处理图片里不重要的噪音或者纹理。而膨胀函数如字面意义,处理后图像看起来像气球涨起来了一样,可以借此兼容图片里的孔洞或者边缘的缺陷。

膨胀函数定义如下:
cv2.dilate(src, kernel, iteration)

参数说明:
src表示输入的图片,
kernel表示方框的大小,
iteration表示迭代的次数,迭代次数越多,膨胀幅度越大

膨胀操作原理:存在一个kernel,在图像上进行从左到右,从上到下的平移,如果方框中存在白色,那么这个方框内所有的颜色都是白色。有此可见,这个kernel 的尺寸选择,就比较重要了。

下面是效果示意图:

左上角部分是添加了噪音部分,左下角是对其进行腐蚀后的图,可以看到,基本上可以得到我们所需要的内容了。右下角是针对腐蚀后的图进行膨胀,这2个函数都是只进行1次迭代。结果可以看到和原图差不多了。

分类: Python 标签:

Yolo探索之 OpenCV 安装

2020年7月6日 没有评论

其实 opencv 对于 windows 平台是很友好的,先从这里下载最新版本的opencv的包,看起来是个exe,其实就是一个自解压缩包,解压缩完成后,界面就会自动消失,所以大家不要慌。

我这里就给放到了 c:\tools 目录下。

再接下来就是要添加环境变量了,在 opencv\build 目录下,有一个setup_vars_opencv4.cmd 文件,在命令行下以管理员权限执行它,就会增加一部分环境变量。

然后【我的电脑(右键)】->【属性】->【高级系统设置】->【高级(标签)】->【环境变量】->“双击”系统变量中的Path->在变量值里面添加相应的路径。

由于目录下有 vc14 和 vc15 两个目录,所以建议把这两个都给加进去,例如 C:\Tools\opencv\build\x64\vc15\bin。

还有最后一步,就是重启系统以便生效。我没有重启系统,后面编译 yolo 的时候就报错了。所以为了稳妥起见,重启下还是比较好。

分类: AI, 一句话 标签: ,