时间表:每个软件工程师存在的祸根。 您不想在凌晨3点搏斗一个复杂的错误,也不想记录您的工作日吗? 不幸的是,自由职业或全职工作通常需要这项繁琐的任务。
今年,我达到了极限。 经过一年忙碌的一年(有些被取消,有些重新设计,有些被无限期推迟),我面临着迫在眉睫的年终时间表截止日期。手动重现我整整一年的工作的前景令人生畏。 我的解决方案?自动化它。这是我从时间表的恐惧到编码冒险的旅程。 为简化,高效的方法做好准备。
问题:时间表是一场噩梦
>让我们设置舞台:
- 挑战:记录全年每项任务每次花费的每个小时。
- 障碍:我的记忆比书面单位测试不那么可靠。
- 截止日期:
有一天。 只是一个一个。 >手动输入是不可能的。我的计划:从日常工具中提取数据 - JIRA,GIT,SLACK和OUTLOOK-并将其组合成全面的时间表。
工具
我的武器库:
- > jira:
- 任务和票务跟踪。 git: 提交历史记录(因为每个好工程师链接都致力于门票,对吗?)。
- slack: 团队通信(包括会议和消息)。
- Outlook:日历事件(因为,是的,会议是有效的)。 >
- 步骤1:提取Jira门票
>
这个Python脚本检索Jira门票:
功能
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) ...>身份验证:
使用您的JIRA电子邮件和API代币进行身份验证。>
- jql查询:
- 构造一个JQL查询,以获取在日期范围内分配给您的票证。 数据导出:
- >导出结果为CSV进行分析。
- 步骤2:检索git consits
接下来,我处理了git。 由于我们的团队在提交消息中包含JIRA票证ID,因此我创建了一个脚本来提取提交数据并将其链接到门票。
脚本 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) ...
功能- git log:使用来获取提交历史记录。
git log
- > jira ID提取:使用正则表达式从提交消息中提取JIRA票证ID。>
- csv导出:将结果保存到csv。
懈怠被证明更具挑战性。消息是上下文丰富的,使直接任务映射变得困难。 我绕过了AI(由于成本和复杂性),并为通信时间创建了一张通用的票,然后写了一个脚本来获取松弛消息。
脚本 功能
import subprocess import csv import re def get_git_commits(since_date=None, author=None): # ... (rest of the script remains the same) ...
对话列表:- 检索机器人可访问的所有频道和DMS。
- >消息检索: >在指定的日期范围内检索消息。
- CSV导出: 将消息保存到CSV。
- 步骤4:捕获Outlook会议
python库,我创建了一个脚本来提取日历事件并将其导出到CSV。脚本 功能
exchangelib
import os from datetime import datetime from slack_sdk import WebClient from slack_sdk.errors import SlackApiError import pandas as pd # ... (rest of the script remains the same) ...
使用您的Outlook电子邮件和密码进行身份验证。- 日历查询:
- 在指定的日期范围内获取日历事件。 CSV导出:
- 将事件保存到CSV。 下一步是什么?
- 现在我有四个CSV文件:
>>所有编码。
>- 松弛消息:所有通信。
- Outlook会议:参加的所有会议都参加了。>
- >在第2部分>中,我将演示如何组合这些数据集以创建一个完整的时间表。 提示:更多的Python,数据操纵和魔术触感。 请继续关注! 请记住:效率是关键。
- 作为软件工程师,您最不喜欢的任务是什么?你自动化了吗?在评论中分享您的经验!
- git log:使用来获取提交历史记录。
以上是懒工程师自动化时间表指南:第1部分的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

pythonlistsareimplementedasdynamicarrays,notlinkedlists.1)他们areStoredIncoNtiguulMemoryBlocks,mayrequireRealLealLocationWhenAppendingItems,EmpactingPerformance.2)LinkesedlistSwoldOfferefeRefeRefeRefeRefficeInsertions/DeletionsButslowerIndexeDexedAccess,Lestpypytypypytypypytypy

pythonoffersFourmainMethodStoreMoveElement Fromalist:1)删除(值)emovesthefirstoccurrenceofavalue,2)pop(index)emovesanderturnsanelementataSpecifiedIndex,3)delstatementremoveselemsbybybyselementbybyindexorslicebybyindexorslice,and 4)

toresolvea“ dermissionded”错误Whenrunningascript,跟随台词:1)CheckAndAdjustTheScript'Spermissions ofchmod xmyscript.shtomakeitexecutable.2)nesureThEseRethEserethescriptistriptocriptibationalocatiforecationAdirectorywherewhereyOuhaveWritePerMissionsyOuhaveWritePermissionsyYouHaveWritePermissions,susteSyAsyOURHomeRecretectory。

ArraysarecrucialinPythonimageprocessingastheyenableefficientmanipulationandanalysisofimagedata.1)ImagesareconvertedtoNumPyarrays,withgrayscaleimagesas2Darraysandcolorimagesas3Darrays.2)Arraysallowforvectorizedoperations,enablingfastadjustmentslikebri

ArraySaresificatificallyfasterthanlistsForoperationsBenefiting fromDirectMemoryAcccccccCesandFixed-Sizestructures.1)conscessingElements:arraysprovideconstant-timeaccessduetocontoconcotigunmorystorage.2)iteration:araysleveragececacelocality.3)

ArraySareBetterForlement-WiseOperationsDuetofasterAccessCessCessCessCessCessAndOptimizedImplementations.1)ArrayshaveContiguucuulmemoryfordirectAccesscess.2)列出sareflexible butslible dueTopotentEnallymideNamicizing.3)forlarargedAtaTasetsetsetsetsetsetsetsetsetsetsetlib

在NumPy中进行整个数组的数学运算可以通过向量化操作高效实现。 1)使用简单运算符如加法(arr 2)可对数组进行运算。 2)NumPy使用C语言底层库,提升了运算速度。 3)可以进行乘法、除法、指数等复杂运算。 4)需注意广播操作,确保数组形状兼容。 5)使用NumPy函数如np.sum()能显着提高性能。

在Python中,向列表插入元素有两种主要方法:1)使用insert(index,value)方法,可以在指定索引处插入元素,但在大列表开头插入效率低;2)使用append(value)方法,在列表末尾添加元素,效率高。对于大列表,建议使用append()或考虑使用deque或NumPy数组来优化性能。


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