也許有人每天執行自動化測試，每天自動提交bug。可能昨天提交的bug還沒解決，今天又提了一次。如果一週內積累了成千上萬的bug該怎麼辦？手動逐個過濾是否太複雜了？
然後，為了解決這個問題，今天我們將介紹一種自動過濾方案及其實踐。
測試需求分析
該方案主要由python/pytest實現，主要針對jira上的bug進行處理。當然也可以用來過濾重複的需求，重複的任務等等。
準備工作
1。在處理之前，首先需要了解部門的jira流程圖（不同的公司或部門可能不同）。確認後，您將知道在發現重複問題後應該做什麼，以及它的狀態應該如何流動。
本文主要以我的具體實踐為例。如果有什麼不同，可以自己修改。
2。申請一個可用的jira賬戶（為了方便很多人，建議申請一個公共賬戶）。
測試用例設計
獲取未處理自動化bug
獲取所有已存在的未處理的自動化bug，具體過濾如下：專案為xxx，報告者為xxx，狀態為Unresolved（對應狀態為open）。
比較bug標題和詳細資訊
比較bug的標題是否一致。如果一致，請詳細描述描述。如果詳細描述的重複率達到90%以上（此指標可以更改），則視為此類bug重複。
確認bug重複後處理
如果比較顯示bug重複，重複的bug中的一個會被保留，其他類似的bug會被關閉。根據流程圖（如下圖），關閉最簡單的流程狀態是先中轉待討論，再關閉。
自動化指令碼實現
獲取所有bug
可以直接使用jira介面/rest/api/2/search
您還可以使用python打包的jira （pip install jira）庫中的search_issues獲取問題總數。
然後，根據總數，逐頁遍歷，得到summary（標題）和description（詳細描述）。
比較issue相似度
比較標題直接用“= =”判斷，比較描述用python自帶的庫difflib比較。
關閉issue
1、可以直接呼叫jira介面https：//docs 。 atlassian 。 com/software/jira/docs/API/rest/8 。 5 。 5/# API/2/issue-do transition，也可以使用python中的jira庫transition_issue。
指令碼迭代最佳化
劇本的第四段，主要是透過90%的重複度來判斷是否有重合。這個指標可以根據個人需要進行調整，也可以透過args引數等傳遞。
在本文中，該指令碼主要透過將其轉換為先討論後完成來處理其迴圈狀態。如果有其他不同的操作，可以修改transition_issue的引數。
不同公司的Transition_issue id不一致。這個值可以由jira管理員詢問，也可以由http請求工具獲取。
可能遇到的問題
如果你能想到這個需求，那麼這個方案就簡單多了，主要是因為你需要知道發行流程，其次你可能需要知道difflib庫。
總結
這個方案和例子可以和自動提交bug給jira結合使用，也可以單獨使用，因為這個過濾資訊不依賴於提交問題的方式。
該方案的主要流程是獲取所有的發行資訊（標題、詳細描述等）。）——對比每個問題的重複資訊——確認重複後，修改問題的狀態（可以是關閉或其他，按要求操作）。
除了處理bug，這個方案還可以擴充套件，比如分析jira上的需求和任務。
