一.背景介绍
继自动提交bug到jira文章之后，这时候就会有人有疑问了，我每天都在跑自动化测试（美其名曰每日构建），也每天都在自动提交bug，可能昨天提交的bug尚未解决，今天又重新提了一遍，一周下来累计的bug好几千了，怎么办?一个个去手动过滤，有木有感觉直接崩溃了？那么为了解决这个问题，今天我们就来介绍一个自动化过滤的方案及其实践。
二.测试需求分析
此方案也主要使用python/pytest实现,主要针对于jira上bug的处理，当然也可以使用过滤重复需求，重复任务等等均可以。
准备工作：
1.在处理之前，你首先需要了解部门的jira流转图（不同公司或部门都可能不一样），确认清楚后，你才知道找出重复的issue之后需要怎么处理，其状态应该怎么流转，本文将主要以我具体实践的为例，若有不同，可自行修改。
2.申请可用的jira账号（为了方便多人使用，建议申请一个公共账号）。
三.测试用例设计
1 获取现有的所有未处理自动化bug，具体过滤为：
项目为xxx，报告人为xxx， 状态为未解决Unresolved（对应状态为open）
2 比较bug的标题和详细信息
比较bug的标题是否一致，若一致则比较详细描述description，如果详细描述的重复度达90%（此指标可以更改）以上则视为这样的bug重复
3 确认bug重复后处理
如果比较得出bug重复，则将重复bug（仅保留一个，其他相似的均）关闭，根据流转图（如下图），关闭最简单的流转状态就是先transit to待讨论，再转换成关闭
四.自动化脚本实现
1 获取所有bug，可以直接使用jira接口
/rest/api/2/search
https://docs.atlassian.com/software/jira/docs/api/REST/8.5.5/#api/2/search
也可以python中封装好的jira(先pip install jira，即可使用)库中的 search_issues
先获取issue总数。
再根据总数 逐页遍历获取summary（标题）和description（详细描述）。
2 比较issue相似度
比较标题 直接通过 ”==“ 来判断
比较描述通过python自带库difflib来比较
3 关闭issue
同1，可以直接调用jira接口https://docs.atlassian.com/software/jira/docs/api/REST/8.5.5/#api/2/issue-doTransition，也可以使用python中的jira库transition_issue。
jira库支持的方法：
五. 脚本迭代优化等
1第四节脚本中主要是通过90%的重复度来判度是否重合，这个指标可以各人根据需要调整，或是通过args参数传参等。
2本文脚本中主要是通过先转换为discuss-done的方式处理的其流转状态，若有其他不同操作可以修改transition_issue的参数。
3 不同公司的transition_issue id不一致，此项值可以询问jira管理员或是通过http请求工具捕捉。
六. 可能遇到的问题，难点等
能想到此需求的话，那么此方案就木有太大难点了，主要是需要了解issue流转流程，其次可能需要了解difflib这个库。
七. 总结
此方案及示例可以结合自动提交bug到jira使用，也可以单独使用，因为此过滤信息并不依赖于提交issue的方式，此方案的主要流程是 获取所有issue信息（标题、详细描述等等）—比较各issue的重复信息—确定重复后，修改issue的状态（可能为关闭也可为其他，根据需要操作）。除了处理bug，也可以此方案上拓展例如分析jira上的需求、任务等等。
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