Python 및 Flask를 사용하여 GitHub 문제 댓글에서 JIRA 티켓을 자동으로 생성하여 워크플로를 간소화하세요
? 소개
DevOps의 세계에 오신 것을 환영합니다! 오늘 우리는 원활한 통합을 위해 Jira와 GitHub를 연결하는 흥미로운 프로젝트에 대해 알아보겠습니다. 이 프로젝트의 목표는 GitHub 문제 댓글에서 직접 Jira 티켓 생성을 자동화하여 개발자의 시간을 절약하고 수동 작업을 줄이는 것입니다.
이 프로젝트를 진행하는 방법은 다음과 같습니다.
- Flask API 설정: Flask 애플리케이션을 호스팅하기 위해 t2.micro Ubuntu 기반 EC2 인스턴스를 시작합니다.
- Jira 구성: Jira에서 프로젝트를 만들고 해당 API를 티켓 생성에 사용하겠습니다.
- API 통합: Flask 앱에 Jira API 토큰을 제공하면 앱이 Jira와 상호 작용할 수 있습니다.
모든 것이 설정되면 Flask 앱이 GitHub용 웹훅 API 역할을 합니다. 개발자가 GitHub 문제에 대해 /jira에 댓글을 달 때마다 프로그램은 Jira 대시보드에 표시되는 해당 Jira 티켓을 자동으로 생성합니다. 흥미롭죠? 시작해 보세요!
? 전제조건
프로젝트를 시작하기 전에 다음 사항을 준비하세요.
- GitHub 및 Jira 계정: 통합을 구성하려면 두 플랫폼 모두에서 활성 계정이 필요합니다.
- Flask 설치: Python 환경에 Flask가 설정되어 있는지 확인하세요. 그렇지 않은 경우 다음을 사용하여 설치할 수 있습니다.
pip install flask
- EC2 및 Flask에 대한 기본 이해: EC2 인스턴스 설정 및 간단한 Flask 애플리케이션 생성에 익숙하면 원활하게 진행하는 데 도움이 됩니다.
이러한 전제 조건이 충족되면 이 프로젝트를 시작할 준비가 모두 완료되었습니다!
? EC2 인스턴스 및 Flask 애플리케이션 설정
Flask 애플리케이션을 호스팅하기 위한 EC2 인스턴스를 생성하고 설정하여 프로젝트를 시작하겠습니다. 다음 단계를 따르세요.
1단계: EC2 인스턴스 생성
- AWS EC2 대시보드로 이동하여 새로운 t2.micro Ubuntu 기반 인스턴스를 생성합니다.
- 인스턴스 이름을 jira-github-integration으로 지정하세요.
- SSH 접속을 위한 키 쌍 파일을 다운로드하세요.
- Flask 애플리케이션에 액세스하려면 보안 그룹에서 포트 5000을 엽니다.
2단계: 인스턴스에 SSH 접속
다운로드한 키 쌍 파일을 사용하여 인스턴스에 SSH로 연결합니다.
pip install flask
3단계: Python 환경 설정
Python과 Flask를 설치하려면 다음 명령을 실행하세요.
ssh -i your-key.pem ubuntu@<instance-public-ip> </instance-public-ip>
이렇게 하면 프로젝트에 필요한 모든 종속성이 설정됩니다.
4단계: Flask 애플리케이션 생성
- github_jira.py라는 새 파일을 만듭니다.
sudo apt update sudo apt install python3-pip python3-venv python3 -m venv myvenv source myvenv/bin/activate # Activate the virtual environment pip3 install flask # Install Flask in the virtual environment
파일에 다음 콘텐츠를 추가하세요.
nano github_jira.py
? Atlassian API 토큰 생성
github_jira.py 스크립트를 실행하기 전에 두 가지 중요한 정보가 필요합니다.
- Atlassian API 토큰
- Atlassian 도메인 이름
Atlassian API 토큰 생성 단계:
- Atlassian 계정에 로그인하세요:
- Atlassian을 방문하여 자격 증명으로 로그인하세요.
계정 설정으로 이동하세요:
- 오른쪽 상단에 있는 프로필 사진이나 아바타를 클릭하세요.
- 드롭다운 메뉴에서 계정 설정을 선택하세요.
- 보안 탭으로 이동:
- 계정 설정 페이지에서 보안 탭을 클릭하세요.
- API 토큰 섹션에서 API 토큰 생성을 클릭하세요.
새 API 토큰 생성:
- 설명(예: GitHub Jira 통합)을 제공하고 메시지가 표시되면 토큰 만료 날짜를 설정합니다.
- 만들기를 클릭하면 API 토큰이 생성됩니다.
API 토큰 복사:
- 복사 버튼을 클릭해 토큰을 복사하세요.
- github_jira.py 스크립트의 API_TOKEN 변수에 토큰을 붙여넣습니다.
import requests from requests.auth import HTTPBasicAuth import json from flask import Flask, request app = Flask(__name__) # Define a route that handles POST requests @app.route('/createJira', methods=['POST']) def createJira(): # The comment's body field in the GitHub payload comment_data = request.json.get("comment", {}) comment_body = comment_data.get("body", "") # Check if the body field of the comment is "/jira" if comment_body == "/jira": print("Condition met. Proceeding with POST request...") # Jira API details url = "https://<your-atlassian-domain>/rest/api/3/issue" API_TOKEN = "<your_api_token>" auth = HTTPBasicAuth("<your_email_addresss_connected_to_the_account>", API_TOKEN) headers = { "Accept": "application/json", "Content-Type": "application/json" } payload = json.dumps({ "fields": { "description": { "content": [ { "content": [ { "text": "Order entry fails when selecting supplier.", "type": "text" } ], "type": "paragraph" } ], "type": "doc", "version": 1 }, "project": { "key": "<your_key>" }, "issuetype": { "id": "<your_issue_id>" }, "summary": "Main order flow broken", }, "update": {} }) # POST request to create an issue in Jira response = requests.post(url, data=payload, headers=headers, auth=auth) print("POST request response:", response.status_code, response.text) # Return the response back return json.dumps(json.loads(response.text), sort_keys=True, indent=4, separators=(",", ": ")) else: print("No matching comment found. POST request will not be made.") return json.dumps({"error": "No matching comment found. POST request was not made."}, sort_keys=True, indent=4, separators=(",", ": ")) if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=5000) </your_issue_id></your_key></your_email_addresss_connected_to_the_account></your_api_token></your-atlassian-domain>
Atlassian 도메인 추가:
? github_jira.py 스크립트에서 필수 필드 구성
스크립트를 실행하기 전에 Jira 계정과 통합이 원활하게 작동하도록 github_jira.py 파일에서 몇 가지 중요한 필드를 업데이트해야 합니다.
1. HTTP 기본 인증(이메일 주소)
HTTPBasicAuth의 첫 번째 매개변수를 Jira 계정에 연결된 이메일 주소로 바꿉니다.
API_TOKEN = "<your-generated-api-token>" </your-generated-api-token>
2. 프로젝트 키
- 프로젝트 키는 티켓이 생성될 Jira 프로젝트를 고유하게 식별합니다.
- 프로젝트 키를 찾으려면:
- Jira 대시보드로 이동하세요.
- 프로젝트 탭에서 티켓이 생성될 프로젝트를 찾으세요.
- 프로젝트 키는 간단한 괄호(()) 안에 표시됩니다. 예를 들어 Project ABC(SCRUM) 프로젝트에서 키는 SCRUM입니다.
스크립트 필드 아래의 "키" 필드를 바꿉니다.
pip install flask
3. 문제 유형 ID
- 문제 유형 ID는 문제 유형(예: 버그, 스토리, 작업)에 대한 고유 식별자입니다.
- 문제 ID를 찾으려면:
- Jira 대시보드에서 오른쪽 상단에 있는 세 개의 점을 클릭하고 사용자 정의 필드 관리를 선택하세요.
- 프로젝트 설정의 왼쪽 메뉴에서 이슈 유형으로 이동하세요.
- 스토리나 사용하려는 이슈 유형을 클릭하세요.
- 브라우저에서 URL을 확인하세요. URL 끝에는 숫자 값(예: 10005)이 있습니다. 이것이 귀하의 문제 유형 ID입니다.
스크립트의 issuetype 아래에 있는 "id" 필드를 교체하세요.
ssh -i your-key.pem ubuntu@<instance-public-ip> </instance-public-ip>
스크립트에서 업데이트된 필드의 예:
sudo apt update sudo apt install python3-pip python3-venv python3 -m venv myvenv source myvenv/bin/activate # Activate the virtual environment pip3 install flask # Install Flask in the virtual environment
마지막 단계: 스크립트 실행
이러한 필드가 업데이트되면 다음을 사용하여 스크립트를 실행하세요.
nano github_jira.py
이제 스크립트가 완전히 구성되었으며 GitHub 댓글을 Jira 티켓 생성과 통합할 준비가 되었습니다!
? 웹훅을 추가하여 통합 완료
이제 스크립트가 준비되었으므로 마지막 단계는 GitHub 저장소에 웹훅을 구성하는 것입니다. 이 웹훅은 특정 이벤트(이 경우 주석 발행)를 수신하고 Flask 애플리케이션을 트리거합니다.
웹훅 추가 단계:
- GitHub 저장소로 이동:
- 이 프로젝트를 테스트하려는 GitHub 저장소를 엽니다. 저장소 설정 액세스:
- 저장소 메뉴에 있는 설정 탭을 클릭하세요.
- 왼쪽 탐색 모음의 '코드 및 자동화' 섹션에서 웹후크를 선택하세요.
새 웹훅 추가:
- 웹훅 추가 버튼을 클릭하세요.
- 웹훅 구성:
- 페이로드 URL: Flask 애플리케이션의 URL을 입력하세요. 여기에는 EC2 인스턴스의 퍼블릭 DNS와 Flask 엔드포인트에 대한 경로가 포함되어야 합니다.
pip install flask
콘텐츠 유형:
드롭다운 메뉴에서 애플리케이션/json을 선택합니다.트리거:
"개별 이벤트 선택" 옵션을 선택하세요.
이슈 댓글에만 체크하세요.
웹훅 저장:
- 웹훅 추가 버튼을 클릭하여 설정을 저장하세요.
통합 테스트
- GitHub에서 문제 만들기:
- 저장소의 문제 탭으로 이동하세요.
- 새호를 클릭하고 제목과 설명을 입력한 후 저장하세요.
- 문제에 대한 의견:
- 생성된 이슈를 열고 /jira로 댓글을 추가하세요.
마법 관찰:
- 웹후크가 Flask 서버에 POST 요청을 실행하고 보냅니다.
- Flask 애플리케이션은 요청을 처리하고 Jira API를 사용하여 Jira 티켓을 생성합니다.
Jira 대시보드에서 확인:
- Jira 대시보드를 열고 스크립트에 지정된 프로젝트로 이동하세요.
- GitHub 문제 댓글에 해당하는 새로 생성된 티켓이 표시됩니다.
? 결론
축하합니다! ? GitHub와 Jira를 통합하는 실습 프로젝트를 성공적으로 완료했습니다. Flask 애플리케이션을 중개자로 활용하여 GitHub 문제 댓글에서 직접 Jira 티켓을 생성하는 프로세스를 자동화했습니다.
이 프로젝트에서 다룬 내용은 다음과 같습니다.
- Flask 앱을 호스팅하기 위한 EC2 인스턴스 설정
- Jira API와 상호작용하도록 Flask 앱을 구성합니다.
- 워크플로를 트리거하기 위한 GitHub 웹훅 생성 및 추가.
- GitHub 댓글에서 Jira 티켓이 원활하게 생성되는 모습을 관찰합니다.
이 통합은 수동 작업을 줄이고 중요한 작업이 누락되지 않도록 보장하여 개발자와 프로젝트 관리자 간의 공동 작업을 단순화합니다. DevOps 워크플로에서 자동화가 어떻게 생산성을 향상할 수 있는지 보여주는 실제적인 시연입니다.
이 기반을 바탕으로 자유롭게 통합을 맞춤화하거나 Jira에서 GitHub Pull Request 추적을 자동화하거나 다른 도구를 워크플로에 통합하는 등 추가 사용 사례를 탐색해 보세요.
이 프로젝트가 유익하고 흥미로웠기를 바랍니다. ? 더 많은 정보를 제공하는 블로그를 원하시면 Hashnode, X(Twitter) 및 LinkedIn에서 저를 팔로우하세요.
코딩과 자동화를 즐겨보세요! ?
위 내용은 Flask API를 사용하여 JIRA 티켓 생성 자동화: GitHub Webhook 통합 가이드의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Python 또는 C를 선택하는 것은 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) 빠른 개발, 데이터 처리 및 프로토 타입 설계가 필요한 경우 Python을 선택하십시오. 2) 고성능, 낮은 대기 시간 및 근접 하드웨어 제어가 필요한 경우 C를 선택하십시오.

매일 2 시간의 파이썬 학습을 투자하면 프로그래밍 기술을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 문서를 읽거나 자습서를 시청하십시오. 2. 연습 : 코드를 작성하고 완전한 연습을합니다. 3. 검토 : 배운 내용을 통합하십시오. 4. 프로젝트 실무 : 실제 프로젝트에서 배운 것을 적용하십시오. 이러한 구조화 된 학습 계획은 파이썬을 체계적으로 마스터하고 경력 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

2 시간 이내에 Python을 효율적으로 학습하는 방법 : 1. 기본 지식을 검토하고 Python 설치 및 기본 구문에 익숙한 지 확인하십시오. 2. 변수, 목록, 기능 등과 같은 파이썬의 핵심 개념을 이해합니다. 3. 예제를 사용하여 마스터 기본 및 고급 사용; 4. 일반적인 오류 및 디버깅 기술을 배우십시오. 5. 목록 이해력 사용 및 PEP8 스타일 안내서와 같은 성능 최적화 및 모범 사례를 적용합니다.

Python은 초보자 및 데이터 과학에 적합하며 C는 시스템 프로그래밍 및 게임 개발에 적합합니다. 1. 파이썬은 간단하고 사용하기 쉽고 데이터 과학 및 웹 개발에 적합합니다. 2.C는 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 적합한 고성능 및 제어를 제공합니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

Python은 데이터 과학 및 빠른 개발에 더 적합한 반면 C는 고성능 및 시스템 프로그래밍에 더 적합합니다. 1. Python Syntax는 간결하고 학습하기 쉽고 데이터 처리 및 과학 컴퓨팅에 적합합니다. 2.C는 복잡한 구문을 가지고 있지만 성능이 뛰어나고 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 종종 사용됩니다.

파이썬을 배우기 위해 하루에 2 시간을 투자하는 것이 가능합니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 목록 및 사전과 같은 1 시간 안에 새로운 개념을 배우십시오. 2. 연습 및 연습 : 1 시간을 사용하여 소규모 프로그램 작성과 같은 프로그래밍 연습을 수행하십시오. 합리적인 계획과 인내를 통해 짧은 시간에 Python의 핵심 개념을 마스터 할 수 있습니다.

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.


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