JIRA rest api tesztelése 2

Egy minta mely egy lépésről lépésre bemutatott teljes megoldás, amit Google Colab-ban futtathatsz:

✅ 🧰 Cél:

JIRA API kapcsolat létrehozása
Összes issue lekérdezése egy projekthez
pandas DataFrame-be rakása
Mentés .xlsx fájlba

🧪 1. Csomagok telepítése Colab-ban

Futtasd elsőként ezt:

---python
!pip install jira pandas openpyxl

🔐 2. Hitelesítési adatok beállítása

👉 Tipp: Inkább Google Colab secret-tel vagy külön .env fájlból olvasd majd be, ne hagyd nyilvánosan.

---python
from jira import JIRA
import pandas as pd

# --- HITELSÍTÉS ---
jira_url = "https://yourname.atlassian.net"  # Saját JIRA URL-ed
email = "te.email@domain.com"                # Atlassian fiók email
api_token = "API_TOKEN_IDE"                  # Előzőleg generált API token

# --- KAPCSOLAT ---
jira = JIRA(server=jira_url, basic_auth=(email, api_token))

🔎 3. Issue-k lekérdezése adott projektből

Például a DEMO projekt összes feladata:

---python
project_key = "DEMO"
jql = f'project = {project_key} ORDER BY created ASC'

# Lekérdezés (max 1000-ig - tömbösíteni is lehetne)
issues = jira.search_issues(jql, maxResults=1000)

🧾 4. DataFrame létrehozása

Kinyerjük a fontos adatokat:

---python
data = []

for issue in issues:
    fields = issue.fields
    data.append({
        "Key": issue.key,
        "Summary": fields.summary,
        "Status": fields.status.name,
        "Assignee": fields.assignee.displayName if fields.assignee else "Unassigned",
        "Reporter": fields.reporter.displayName if fields.reporter else "Unknown",
        "Created": fields.created,
        "Updated": fields.updated
    })

df = pd.DataFrame(data)
df.head()

💾 5. Excel fájl mentése

Mentés .xlsx fájlba a Colab munkakönyvtárba:

---python
output_file = "jira_issues_export.xlsx"
df.to_excel(output_file, index=False)

# Letöltéshez link:
from google.colab import files
files.download(output_file)

📦 Kimenet

Ez a folyamat:

letölti a kiválasztott projekt összes feladatát
átalakítja pandas DataFrame-be
elmenti Excel fájlba
és letölthetővé teszi

Új példában az összes projekt összes issue-ját letöltse, majd egy Excel fájlba mentse – akár külön munkalapokra projektként, vagy egy közös táblába projektnévvel bővítve. Itt most az egyetlen táblába mentéses verziót mutatom (egyszerűbb és praktikusabb a feldolgozáshoz).

✅ Google Colab: Összes projekt összes issue export `.xlsx` fájlba

---python
!pip install jira pandas openpyxl

🔐 Hitelesítés és kapcsolat

---python
from jira import JIRA
import pandas as pd
from google.colab import files

# --- JIRA hozzáférés ---
jira_url = "https://yourname.atlassian.net"
email = "te.email@domain.com"
api_token = "API_TOKEN_IDE"

# --- JIRA API kapcsolat ---
jira = JIRA(server=jira_url, basic_auth=(email, api_token))

🔄 Összes projekt és issue lekérdezése

---python
all_data = []

# Összes projekt lekérdezése
projects = jira.projects()

for project in projects:
    project_key = project.key
    print(f"🔍 Lekérdezés: {project_key}")

    try:
        # JQL minden issue-ra a projektben
        jql = f'project = {project_key} ORDER BY created ASC'
        issues = jira.search_issues(jql, maxResults=1000)  # Igény esetén lapozás implementálható

        for issue in issues:
            fields = issue.fields
            all_data.append({
                "Project": project_key,
                "Issue Key": issue.key,
                "Summary": fields.summary,
                "Status": fields.status.name,
                "Assignee": fields.assignee.displayName if fields.assignee else "Unassigned",
                "Reporter": fields.reporter.displayName if fields.reporter else "Unknown",
                "Created": fields.created,
                "Updated": fields.updated
            })

    except Exception as e:
        print(f"⚠️ Hiba a(z) {project_key} projekt feldolgozásakor: {e}")

📊 DataFrame és mentés

---python
# DataFrame létrehozás
df = pd.DataFrame(all_data)

# Excel fájl mentés
output_file = "all_jira_issues.xlsx"
df.to_excel(output_file, index=False)

# Letöltés link
files.download(output_file)

🧠 Hasznos megjegyzések

maxResults=1000: ha projektjeidben több ezer issue van, akkor lapozásos lekérés (startAt) szükséges.
Ha külön sheet-ekbe akarod szétmenteni a projekteket, azt is meg tudjuk csinálni ExcelWriter segítségével.

készítünk egy részletes JIRA exportálót, ami:

lekérdezi az összes projekt összes issue-ját,
minden issue-ból a lehető legtöbb adatot kigyűjt (leírás, státusz, assignee, priority, labels, due date, time tracking, stb.),
és tartalmazza a történéseket is (kommentek, változások: státuszváltás, mezőmódosítás stb.).

Ez egy erőteljes és részletes Python-alkalmazás lesz, amit Google Colab-ból futtathatsz.

✅ 0. Előkészítés: Csomagok telepítése

---python
!pip install jira pandas openpyxl

🔐 1. JIRA API kapcsolat létrehozása

---python
from jira import JIRA
import pandas as pd
from google.colab import files

# --- JIRA hozzáférés ---
jira_url = "https://yourname.atlassian.net"
email = "te.email@domain.com"
api_token = "API_TOKEN_IDE"

# --- Kapcsolat ---
jira = JIRA(server=jira_url, basic_auth=(email, api_token))

🔍 2. Részletes issue lekérdezés az összes projektre

---python
detailed_data = []

projects = jira.projects()

for project in projects:
    project_key = project.key
    print(f"🔄 Projekt: {project_key}")

    try:
        # JQL lekérdezés az összes issue-ra
        jql = f'project = {project_key} ORDER BY created ASC'
        issues = jira.search_issues(jql, maxResults=1000, expand='changelog')

        for issue in issues:
            fields = issue.fields
            changelog = issue.changelog

            # Alapadatok kigyűjtése
            item = {
                "Project": project_key,
                "Issue Key": issue.key,
                "Issue Type": fields.issuetype.name if fields.issuetype else None,
                "Summary": fields.summary,
                "Status": fields.status.name if fields.status else None,
                "Priority": fields.priority.name if fields.priority else None,
                "Assignee": fields.assignee.displayName if fields.assignee else "Unassigned",
                "Reporter": fields.reporter.displayName if fields.reporter else "Unknown",
                "Labels": ", ".join(fields.labels) if fields.labels else "",
                "Created": fields.created,
                "Updated": fields.updated,
                "Due Date": fields.duedate,
                "Time Spent (sec)": fields.timespent,
                "Original Estimate (sec)": fields.timeoriginalestimate,
                "Remaining Estimate (sec)": fields.timeestimate,
                "Description": fields.description
            }

            # --- Változások története (changelog) ---
            changelog_summary = []
            for history in changelog.histories:
                when = history.created
                for change in history.items:
                    changelog_summary.append(
                        f"{when} – {change.field}: {change.fromString} → {change.toString}"
                    )
            item["Changelog Summary"] = "\n".join(changelog_summary)

            # --- Kommentek lekérdezése ---
            comments = jira.comments(issue)
            item["Comments"] = "\n---\n".join([f"{c.author.displayName}: {c.body}" for c in comments])

            # Hozzáadás
            detailed_data.append(item)

    except Exception as e:
        print(f"⚠️ Hiba: {project_key} projekt: {e}")

📊 3. Excel fájlba exportálás

---python
df = pd.DataFrame(detailed_data)

# Fájl mentés
output_file = "jira_issues_detailed.xlsx"
df.to_excel(output_file, index=False)

# Letöltés
files.download(output_file)

📦 Milyen mezők szerepelnek benne?

Oszlop neve	Jelentés
Issue Key	Feladat azonosító pl. `PROJ-123`
Summary, Description	Cím, leírás
Issue Type, Status	Feladattípus, aktuális státusz
Assignee, Reporter	Kiosztott személy, jelentő
Priority, Labels	Prioritás, címkék
Created, Updated	Létrehozás, módosítás dátuma
Due Date	Határidő (ha van)
Time Spent, Estimate	Elszámolt idő, becslés
Comments	Kommentek tartalma
Changelog Summary	Státusz és mezőváltozások listája

🧠 További lehetőségek:

Minden projekt külön sheet-re mentése
Képek, csatolmányok kigyűjtése
Jira custom mezők lekérdezése (customfield_XXXXX)

IT, BI, DWH, DM, AI

Keresés ebben a blogban