python怎样实现代码审查自动回复消息-创新互联

这篇文章将为大家详细讲解有关python怎样实现代码审查自动回复消息，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

在一个规范化的研发流程中，一般遵循如下流程：

1. 开发阶段：研发功能或者修复bug，在本地自测。

2. 代码审核阶段：提交代码，并请求团队内人员做code review。

3. 测试环境测试阶段：部署到测试环境并请求测试。

4. 发布线上待测阶段：测试环境通过测试发布到线上进行测试。

5. 验收完成任务：线上验证成功，关闭这个任务。

实际上这只是一种最理想化的过程，因为我们默认每次状态流转都是顺利的，开发没有毛病，测试一次就通过，现实中的研发

流程的情况更复杂，如图所示。

整个过程一气呵成，环环相扣。而其中可以被自动化的正好是第二步：请求他人进行code review的时候的反馈消息。

根据实践的经验，比较好的内容格式如下（包含Markdown格式，因为跟踪任务的系统支持这种格式）：

**Changes has been committed to feature/xxx-xxx**

- https://git.xxx.com/xxxx/ddaf18f9be4613c31363d4c92b8bafc3sdfdsf

**Details**
Remove invalid logic for admin pannel

由于每次走到Code Review的步骤的时候都需要写类似的回复在任务管理系统中，所以考虑使用Python脚本去自动生成这段文字，简化工作。

根据样例回复进行分析，需要获取项目的分支名（任务目标分支），项目最后一次提交的commit id去组装第二行的git commit的链接，然后Details的内容可以从git log中的提交信息里面提取。

第一步：获取分支名称。

为了简化过程，默认项目的当前分支就是我们需要的分支，那么问题简化为获取当前分支名。可以利用git的相关命令实现，如下：

git branch | sed -n '/\* /s///p'

第二步：获取commit id。

而获取commit id也非常简单，只需要如下命令：

git rev-parse HEAD

第三步：获取提交信息。

还需要获取提交信息，利用git log的命令进行过滤也能得到：

git log --pretty=format:"%s" -1

git log --pretty=format命令很强大，除了获得提交信息外，还有如下参数可以使用。

%H 提交对象（commit）的完整哈希字串 
%h 提交对象的简短哈希字串 
%T 树对象（tree）的完整哈希字串 
%t 树对象的简短哈希字串 
%P 父对象（parent）的完整哈希字串 
%p 父对象的简短哈希字串 
%an 作者（author）的名字 
%ae 作者的电子邮件地址 
%ad 作者修订日期（可以用 -date= 选项定制格式） 
%ar 作者修订日期，按多久以前的方式显示 
%cn 提交者(committer)的名字 
%ce 提交者的电子邮件地址 
%cd 提交日期 
%cr 提交日期，按多久以前的方式显示 
%s 提交说明

所以第二步也可以使用git log命令实现，如下所示：

git log --pretty=format:"%H" -1

当然还需要在后面加一点人性化的感谢的话，毕竟是麻烦其他人来对你代码进行审核，说一些感谢的话吧，这里我就用一个list来装一些感谢的话，然后随机获取一段贴到最后。
如果是以面向过程的方式去编写，那么可以编写如下代码：

#coding=utf-8
#!/usr/bin/python

import os, subprocess
import random

# use subprocess to get the current branch name from output
def get_branch_name(cd_path):
 os.chdir(cd_path)
 status, branch_name = subprocess.getstatusoutput("git branch | sed -n '/\* /s///p'")
 # print(output)
 # exit(0)
 return branch_name

def get_latest_git_log(cd_path):
 """
 docstring
 """
 os.chdir(cd_path)
 status, log_info = subprocess.getstatusoutput("git log --pretty=format:\"%s\" -1")
 return log_info

def get_latest_commit_id(cd_path):
 os.chdir(cd_path)
 status, commit_id = subprocess.getstatusoutput("git rev-parse HEAD")
 return commit_id

def get_reviewer_by_random(reviewers):
 return random.choice(reviewers)

def get_thanks_words_by_random(thanks_words):
 return random.choice(thanks_words)

def create_comment(reviewers, branch_name, log_info, commit_id, thanks_words):
 print(get_reviewer_by_random(reviewers))
 print("*Changes made has been committed to " + branch_name + "*")
 print("- https://git.xxxxx.com/someproject/subname/-/commit/" + commit_id)
 print("*Details*")
 print("-" + log_info)
 print(get_thanks_words_by_random(thanks_words))

branch_name = get_branch_name('/Users/tony/www/autoWork')
log_info = get_latest_git_log('/Users/tony/www/autoWork')
commit_id = get_latest_commit_id('/Users/tony/www/autoWork')

reviewers = [
 '[~Harry]',
 '[~Tom]'
]

random_thanks_words = [
 'Review it please, thanks.',
 'Actually, I am glad to see you have time to review it, thanks a lot.',
 'Please check it if you have free time, thanks.',
 'Check it please.'
 'Waiting for your code review, thank you.'
]

create_comment(reviewers, branch_name, log_info, commit_id, random_thanks_words)

由于Python脚本和项目没有放在一个目录下面，所以每次在执行git相关命令之前都需要先cd到目标项目目录下。而分别执行git命令的时候使用subprocess.getstatusoutput()来执行，方便获取标准化输出的结果。这里之所以不使用os.system来执行命令，是因为os.system运行命令的返回值里面包括两个部分，第一部分是命令的结果输出，第二部分是结果是否成功的标识符。

例如执行os.system("git branch | sed -n '/* /s///p'")会返回如下内容：

feature/ST-247
0

第一行是我们获取到的分支名，第二行是成功的标识符，0表示命令没有任何问题。

所以我考虑使用subprocess.getstatusoutput来运行命令，这个函数会分别返回结果标识和输出，方便得到想要的执行输出结果。

虽然代码还可以进一步优化，但是已经能满足我的需求了，运行这个脚本就能得到如下的输出结果：

[~Harry]
*Changes made has been committed to feature/ST-247*
- https://git.xxxxx.com/someproject/subname/-/commit/d21033057677e6d49d9cea07c64c49e35529545dx
*Details*
- Remove some invalid logic
Please check it if you have free time, thanks.

如果改写成面向对象的方式会更好，调用更简单，传递参数也更少，采用Python3语法编写的代码如下所示：

#coding=utf-8
#!/usr/bin/python
import os
import subprocess
import random

class CommitComment:
 def __init__(self, project_path: str, reviewers: list, thanks_words: list):
  self.project_path = project_path
  self.reviewers = reviewers
  self.thanks_words = thanks_words
 # use subprocess to get the current branch name from output
 def get_branch_name(self) -> str:
  os.chdir(self.project_path)
  status, branch_name = subprocess.getstatusoutput("git branch | sed -n '/\* /s///p'")
  return branch_name
 # use subprocess to get the latest commit message from git log 
 def get_latest_git_log(self) -> str:
  os.chdir(self.project_path)
  status, log_info = subprocess.getstatusoutput("git log --pretty=format:\"%s\" -1")
  return log_info

 # use subprocess to get the latest commit id from git log
 def get_latest_commit_id(self) -> str:
  os.chdir(self.project_path)
  status, commit_id = subprocess.getstatusoutput("git rev-parse HEAD")
  return commit_id

 def get_reviewer_by_random(self) -> str:
  return random.choice(self.reviewers)

 def get_thanks_words_by_random(self) -> str:
  return random.choice(self.thanks_words)

 def create_comment(self):
  print(self.get_reviewer_by_random())
  print("*Changes has been committed to " + self.get_branch_name() + "*")
  print("- https://git.xxxx.com/MyProject/ProjectName/-/commit/" + self.get_latest_commit_id())
  print("*Details*")
  print("-" + self.get_latest_git_log())
  print(self.get_thanks_words_by_random())


thanks_words = [
  'Review it please, thanks.',
  'Actually, I am glad to see you have time to review it, thanks a lot.',
  'Please check it if you have free time, thanks.',
  'Check it please.'
  'Waiting for your code review, thank you.'
 ]
reviewers = [
'[~Harry]',
'[~Tom]'
]

comment = CommitComment('/Users/tony/www/autoWork', reviewers, thanks_words)

comment.create_comment() # will print out the complete comment

thanks_words列表可以在增加多一点，这样随机获取之下重复的概率会更少。当然最后一段也可以自己每次diy，毕竟感谢要发自内心的好。

这种简化工作流的脚本本质是减少重复性劳动，特别是一天完成了很多个任务的时候。但是反思本身是无法被简化的，不做工作的奴隶，而是工作的主人。
抛砖引玉，希望对自己和未来的自己也是一个还原镜像。

Todo：

1.可以每天定时执行这个脚本去生成回复消息。
2.通过脚本传参来动态选择需要被处理的项目目录。在这个案例代码中是hard code的，默认是选择了autoWork这个项目。
3.还可以考虑接入语料库（thanks words），这样感谢的话永不重复，还能学点新单词。：）

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