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基于 Jenkins 的测试报告获取与处理并写入 Jira Wiki 的技术总结

news 来源：原创 2025/5/15 21:12:31

title: 基于 Jenkins 的测试报告获取与处理并写入 Jira Wiki 的技术总结
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在软件开发的持续集成与持续交付（CI/CD）流程里，及时、准确地获取并分析测试报告对保障软件质量至关重要。本文将详细阐述如何借助 Jenkins 搭建自动化系统，实现批量触发测试任务、获取测试报告关键信息并写入 Jira Wiki 的全流程自动化，为技术同行提供技术参考与实践经验。

一、功能实现概述

批量任务触发与结果等待

借助jenkins库，通过run_jenkins_task函数实现批量触发 Jenkins 测试自动化任务。关键代码如下：

import asyncioasync def run_jenkins_task(env,testNG_job_name_dict,sosotest_job_name_dict,robot_job_name_dict):job_names = testNG_job_name_dict.get(env, [])testNG_results, sosotest_results, robot_results = await asyncio.gather(*[trigger_and_get_result(server, job_name) for job_name in job_names],* [trigger_and_get_result(sosotest_server, job_name, sosotest_params) for job_name,sosotest_params in sosotest_job_name_dict.items()],*[trigger_and_get_result(sosotest_server, job_name, sosotest_params) for job_name,sosotest_params in robot_job_name_dict.items()],return_exceptions=True)return testNG_results, sosotest_results, robot_results

该函数根据不同环境（如gray、cd等）和任务类型（testNG、sosotest、robot），批量触发对应的 Jenkins 任务。利用asyncio.gather并发执行任务，极大提高了执行效率。执行过程中，程序会等待所有任务完成，获取每个任务的执行结果，确保后续处理基于完整的任务数据。

测试报告关键信息提取

针对testNG、sosotest和robot三种不同类型的测试报告，分别编写get_testNG_report、get_sosotest_report和get_robot_report函数，运用正则表达式提取关键信息。以get_testNG_report函数为例：

import re
import requestsdef get_testNG_report(testReport_url):report_info={}report_info['testReport_url'] = testReport_urltry:res = requests.get(testReport_url)if res.status_code == 200:failures_pattern = r'(\d+) failures'failures_match = re.search(failures_pattern, res.text)if failures_match:failures = int(failures_match.group(1))else:failures = 0tests_pattern = r'(\d+) tests'tests_match = re.search(tests_pattern, res.text)if tests_match:tests = int(tests_match.group(1))else:tests = 0success_num = tests - failuresif tests!= 0:success_rate = "{:.2%}".format(success_num / tests)report_info['success_rate'] = success_ratereport_info['success_num'] = success_numreport_info['failures'] = failuresreport_info['tests'] = testselse:print(f"请求失败，状态码: {res.status_code}")except requests.RequestException as e:print(f"请求时发生异常: {e}")return report_info

此函数通过requests库获取测试报告页面内容，然后使用正则表达式匹配(\d+) failures和(\d+) tests，分别提取失败次数和测试总次数，进而计算成功次数和成功率。针对不同类型报告，通过调整正则表达式，精准提取出报告执行数、成功率、失败数等关键信息。

信息组装与 Jira Wiki 写入

利用assembly_content函数将提取的关键信息组装成特定格式的 HTML 表格内容，再通过与 Jira API 交互的函数将其写入 Jira Wiki。assembly_content函数核心代码如下：

def assembly_content(content_list):content_header = f'''<table class=\"wrapped confluenceTable\" style=\"width: 2093.0px;\"><!-- 省略表格头部详细定义 --></tr>'''content_body = ""for value in content_list:content_body += f'''<tr><td class=\"confluenceTd\" style=\"width: 208.0px;\" rowspan=\"3\">{value['functional_domain']}</td>'''for key1, value1 in value.items():if key1 == "functional_domain":continuevalue1 = {} if value1 is None else value1# 构建表格行内容content_body += f'''<td class=\"confluenceTd\" style=\"width: 171.0px;\">{key1}</td><td class=\"confluenceTd\" style=\"width: 125.0px;\">{value1.get("tests")}</td><!-- 省略其他列内容构建 --><td class=\"confluenceTd\" style=\"width: 766.0px;\"><a href=\"{value1.get('testReport_url')}">{value1.get('testReport_url')}</a></td></tr><tr>'''content_body += f'''</tr>'''content_fooder = f''' </tbody></table>'''content = content_header + content_body + content_fooderreturn content

该函数将不同任务的测试报告关键信息，按照功能域和报告类型进行整理，生成对应的 HTML 表格行。最终将这些行组合成完整的表格内容，其中包含报告执行数、成功率、失败数以及报告链接等信息。在写入 Jira Wiki 时，需要根据 Jira 对内容格式的要求，对生成的 HTML 内容进行适当转义和调整，确保顺利写入。

二、经验总结

异步并发提升效率

使用asyncio库实现异步操作，通过asyncio.gather并发触发和等待多个测试任务，极大减少了整体任务执行时间。在处理大量测试任务时，避免了顺序执行带来的时间浪费，提升了测试效率，加快了反馈周期，有助于开发团队及时根据测试结果调整开发方向。

正则表达式精准提取

在报告解析中，正则表达式能针对不同结构的测试报告，精准提取关键信息。通过为不同报告类型编写专门的正则表达式模式，能够快速、准确地获取报告执行数、成功率、失败数等数据。不过，由于测试框架版本变化可能导致报告格式改变，需要建立正则表达式库，对解析模式进行统一管理，以便及时调整适配。

模块化设计增强维护性

代码采用模块化设计，每个函数负责独立功能，如任务触发、报告解析、内容组装等。这使得代码结构清晰，可读性和可维护性大大提高。当需要修改或扩展功能时，仅需关注对应的模块，减少了对整体代码的影响。在团队协作开发中，模块化设计有助于提高开发效率，降低沟通成本，提升代码质量。

可扩展性保障系统长期可用

系统具备良好的可扩展性。对于新的测试类型或报告格式，只需添加新的报告解析函数和相应映射关系，就能集成到现有系统。例如，未来引入新测试框架，按照现有模式编写解析函数并配置映射，即可实现对新报告的处理，保障系统能适应不断变化的测试需求。

三、改进方向探讨

强化错误处理机制

目前部分函数对异常仅做简单打印输出，在实际生产环境中远远不够。应使用logging模块记录详细日志，方便后续排查问题；针对不同异常类型，制定更合理的抛出与恢复策略，确保系统稳定可靠。与 Jira Wiki 交互时，针对网络异常、权限不足等问题，增加重试机制、优化权限管理，保障数据顺利写入。

消除代码冗余

run_jenkins_task函数中触发不同类型任务的代码存在重复。可将触发任务的公共部分封装成独立函数，减少代码冗余，使代码结构更清晰，降低维护成本，便于统一修改和优化触发任务的逻辑。

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