1つは、データを取得する
前回の記事は 、Jiraの自動欠陥レポート分析に基づいています。（5）プロジェクト ごとの欠陥統計プロジェクトの欠陥の検出数、残りの数、および修理の数を毎日カウントしています。
ここでは、を使用してデータを直接取得できます
次に、折れ線グラフを描きます
Jiraベースの欠陥自動レポート分析（7）matplotlib円グラフ：欠陥重大度分布 に関する記事に従い、 Drawクラスで折れ線グラフを描画するメソッドを追加します
データから、欠陥発見、修理、残存データ数の3つのデータがあることがわかります。つまり、横軸に日付、縦軸に数量をとって3本の破線を描く必要があります。
＃coding = utf-8 import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker
plt.rcParams ['font.sans-serif'] = ['simhei']＃
通常は中国のラベルを表示するために使用されますplt.rcParams ['axes。 unicode_minus '] = False＃通常は負の符号を表示するために使用されます
class Draw：
"" "
Drawing
" ""
def __init __（self、reportpath）：
self.reportpath = reportpath
＃1つ以上のタグのみを表示します
def my_autopct（self、pct、limit = 1）：
return（ '％。2f %%'％pct）if pct> limit else ''
def drawing_cake（self）：
"" "
パイチャートの描画
" ""
pass
def drawing_histogram（self）：
"" "
ヒストグラム
" ""
pass
def drawing_linechart_more（self、project_name、title、x_lebal、* y_labels、** kw）：
"" "
折れ線グラフの描画：複数の折れ線グラフをサポート
" ""
fig、ax = plt.subplots（1、1）
＃設定x軸表示密度
tick_spacing = 10
ax.xaxis.set_major_locator（ticker.MultipleLocator（tick_spacing））
for i in range（len（y_labels））：
plt.plot（x_lebal、y_labels [i]、kw ['marker'] [i]、linewidth = 1、label = kw ['label'] [i]）
plt.legend（）＃凡例を有効にする
x = range（len（x_lebal））
plt.xticks（x、x_lebal、rotation = 90、fontsize = 6）
plt .margins（0）
plt.subplots_adjust（bottom = 0.15）
plt.xlabel（ "Date（day）"）＃X軸ラベル
plt.ylabel（ "Number"）＃Y轴PWM签
plt.title（project_name + title）＃¸
题plt.savefig（self.reportpath + "/" + project_name + title + '。png'）
plt.show（）
plt。
cla （）plt.close（ "all"）
3.統計とグラフ化
1.依存モジュールをインポートします
from ana_jira import Ana_jira from draw import Draw from common.mysqluntil import MysqlUntil
2.ポリラインデータをカウントするクラスを定義します
クラス行：
def __init __（self、project_name、test_jira、first_day、last_day、types、weeks、report_path）：
self.project_name = project_name
self.test_jira = test_jira
self.first_day = first_day
self.last_day = last_day
self.types = typesself
。週=週
self.report_path = report_path
＃折れ線グラフ-プロジェクト、修复、遗留電磁趋势図
def line_lave（self）：
sql = '' '
SELECT
`date`、
` amount_find`、
`amount_lave`、
` amount_repair`
FROM
` project_issues`
WHERE
`project` = '{}'
AND` date` BETWEEN '{}'
AND '{}';
'' '.format（self.project_name、self.first_day、self.last_day）
datas = MysqlUntil（）。mysql_select（sql）
date、amount_find、amount_lave、amount_repair = []、[]、[]、[]
for data in
datas ：date.append（data ['date'] if data ['date'] else '未表写'）
amount_find.append（int（data ['amount_find']）if data ['amount_find'] else 0）
＃amount_lave .append（int（data ['amount_lave']）if data ['amount_lave'] else 0）＃遗留
量amount_repair.append（int（data ['amount_repair']）if data ['amount_repair'
label =（ 'find'、 'lave'、 'repair'）＃Legend
Draw（self.report_path）.drawing_linechart_more（self.project_name、
"Issues Trend Analysis（IT WEEK）"、
date、
amount_find、amount_lave、amount_repair、
marker =マーカー、label = label
）
print（ '包括的な欠陥傾向グラフ：最近の{}週に完了したデータ統計' .format（self.weeks））
else：
print（ '包括的な欠陥グラフ：最近の{}週にデータがありません' .format （self.weeks））
3.統計手法を拡張する
上記は、プロジェクトの欠陥データの毎日の統計に基づいています。さらに、JQLクエリデータを直接実行することもできます。
たとえば、統計結果の数
def days（start_time、weeks、m = 0）：
days = []
for i in range（m、7 * weeks + m）：
enddays = start_time + datetime.timedelta（days = i）
time_Stamp1 = int（time.mktime（ enddays.timetuple（）））＃タイムスタンプに変換：
t1 = time.localtime（time_Stamp1）＃時間の祖先に変換
day = time.strftime（ "％Y-％m-％d"、t1）＃他に変換文字文字列形式：
days.append（day）
戻り日
DEFライン（自己）：
"" "
绘制折线图：发现数量
：PARAMのPROJECT_NAME：
：リターン
："""
START_TIME = datetime.datetime.strptime（self.first_day + ' 〇時00分00秒'、「％Y-％ m-％d％H：％M：％S "）
＃x轴
start = days（start_time、self.weeks）
end = days（start_time、self.weeks、1）
y_lebal = []
for m、n in zip（ start、end）：
everyday_find_jql = 'project = "{}" AND created> = {} AND created <= {}'。format（self.project_name、m、n）
one_line = Ana_jira（self.test_jira、everyday_find_jql）.req_jira （）＃缺陷
Plainusy_lebal.append（one_line）
if sum（y_lebal）> 0：
マーカー=（ 'b-。'）
ラベル=（ '検索'）
Draw（self.report_path）.drawing_linechart_more（self.project_name、
"Issues Discovery Trend Analysis（IT WEEK）"、
start、
y_lebal、
marker = marker、label = label
）
print（ 'Project {}最近の{}欠陥発見傾向統計完了'.format（self.project_name、self.weeks））
else：
print（'プロジェクト{}は最近{}週にBUGを送信しておらず、欠陥発見の傾向を分析できません'.format（self.project_name、self.weeks ））
4、実行統計
li = Line（project_name、test_jira、first_day、last_day、types、weeks、project_report_path） ＃li.line（）＃（プロジェクト）ディスカバリー数量トレンド li.line_lave（）＃（プロジェクト）包括的なトレンド分析：ディスカバリー、修復、残りの数量（トレンドは収束していますか？）
