禅道统计BUG解决时长过滤节假日和跨天问题

之前发过禅道的各种数据统计报表，使用过程中优化了一些，反映最多的是项目bug的解决时长统计问题：

1.比如当天下班左右提交的bug，研发第二天来解决，晚上这段时间应该去掉，不应计算在内

2.节假日、周末这些时间也应该去掉

python有公用模块chinesecalendar可以解决解决第二个问题，不过这个模块有个缺陷，每年需要更新一下，获取当年的节假日，当然你也可以把节假日周末信息存入数据库动态调整获取。

common_workday.py  计算两个时间内的休息日天数

##common_workday.py


# coding = utf-8
# 计算周末、节假日时间天数

from datetime import datetime, timedelta
from chinese_calendar import is_workday


def workdays(start, end):
    """
    :param start:
    :param end:
    :return:
    """
    # 字符串格式日期的处理
    if type(start) == str:
        start = datetime.strptime(start, '%Y-%m-%d').date()
    if type(end) == str:
        end = datetime.strptime(end, '%Y-%m-%d').date()
    # 开始日期大，颠倒开始日期和结束日期
    if start > end:
        start, end = end, start
    counts = 0
    while True:
        if start > end:
            break
        # 计算两个日期间的节假日和周末数
        if is_workday(start) is False:
            counts += 1
        start += timedelta(days=1)
    return counts

bug_time_summary.py  统计汇总时间（从数据库查询出数据后直接处理）

## bug_time_summary.py

##*****代码片段*****##

mysql_l = deal_mysql(sys._getframe())
if len(mysql_l) > 0:
    le = []
    for i in mysql_l:
        le.append(list(i))
    for i in le:
        # bug解决时间减去bug提交时间
        ta = round(float((i[7] - i[6]).total_seconds() / 3600), 2)
        # 两个时间之间的周末、节假日天数
        tb = float(workday.workdays(i[6].date(), i[7].date()) * 24)
        hour_sub = 0
        if i[6].day != i[7].day and i[6].hour >= 17:
            # 17点后提交的bug，计算需扣除的跨天小时数【8.5:计算方式自己动态调整，9点上班，考虑有人8点半来就修复bug了，所以取个8.5，提交bug分钟数舍弃计算，影响不大；另外17点之前提交的bug，不排除跨天时间】
            hour_sub = 24 - i[6].hour + 8.5
        # 最终结果
        time_subtract = round(ta - tb - hour_sub, 2)
        i.append(time_subtract)
    end = []
    name = ''
    count = 0
    avg_time = 0
    for index, i in enumerate(le):
        if index == 0:
            name = i[5]
            count = 1
            avg_time = i[8]
        else:
            if i[5] == name:
                count += 1
                avg_time += i[8]
                if index == len(le) - 1:
                    end.append([le[index][0], le[index][1], le[index][5], count, round(avg_time / count, 2)])
            else:
                end.append([le[index - 1][0], le[index - 1][1], le[index - 1][5], count, round(avg_time / count, 2)])
                name = i[5]
                count = 1
                avg_time = i[8]
                if index == len(le) - 1:
                    end.append([le[index][0], le[index][1], le[index][5], count, round(avg_time / count, 2)])
    sum_p = 0
    sum_time = 0
    for i in end:
        sum_p += i[3]
        sum_time += i[4]*i[3]
    avn = round(sum_time / sum_p, 2)
    end = sorted(end, key=lambda x: x[3], reverse=True)
    data = np.tile(end, 1)
    d = data.T
    # 获取列表合并算法
    al = dt.find_same_column(d, 1)
    # td 处理
    td = deal_td(al)
    # tr处理
    tr = deal_tr(td)
    s, h = deal_html(tr, avn)
##*****代码片段*****##

改进前：

 改进后：

同样的详情表也可以这样处理~~