前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >TeamFlowy——结合Teambition与Workflowy

TeamFlowy——结合Teambition与Workflowy

原创
作者头像
青南
修改2018-08-31 09:45:48
1.1K0
修改2018-08-31 09:45:48
举报
文章被收录于专栏:未闻Code未闻Code

Teambition是一个跨平台的团队协作和项目管理工具,相当于国外的Trello。使用Teambition可以像使用白板与便签纸一样来管理项目进度,如下图所示。

Teambition虽然便于管理项目,但是如果直接在Teambition上面创建一个项目对应的任务,却容易陷入面对茫茫白板,不知道如何拆分任务的尴尬境地。如下图所示。

面对这个空荡荡的窗口,应该添加哪些任务进去?直接用脑子现想,恐怕容易出现顾此失彼或者干脆漏掉了任务的情况。

当我要开始一个项目的时候,我一般不会直接打开Teambition就写任务,而是使用一个大纲工具——Workflowy来梳理思路,切分任务。等任务已经切分好了,在誊写到Teambition中,如下图所示。

但这样就出现了一个问题:首先在Workflowy上面把需要做的任务写好。然后再打开Teambition,把这些任务又誊写到Teambition中。为了减少“誊写”这一步重复劳动,于是就有了TeamFlowy这个小工具。它的作用是自动誊写Workflowy中的特定条目到Teambition中。

功能介绍

TeamFlowy是一个Python脚本,运行以后,它会登录Workflowy账号,读取上面所有的条目。名为Teambition的条目是任务开始的标记,这个条目下面的一级条目会作为任务被添加到Teambition中。如果任务下面还有二级条目,这些二级条目会作为子任务被添加到任务中。由于Teambition是按照项目-Stage-任务-子任务的形式组织一个工程(其中Stage对应了Teambition中工程下面的面板,例如:“待处理”,“进行中”,“完成”。)不会存在子任务的子任务,所以Workflowy中Teambition这个条目下面最多出现二级缩进。如下图所示。

实现原理

Workflowy

获取Workflowy上面的条目,需要进行三步操作:

  1. 登录Workflowy
  2. 获取所有条目对应的JSON字符串
  3. 提取需要添加到Teambition中的条目
登录Workflowy

打开Chrome监控登录Wokrflowy的过程,可以看到登录Workflowy需要访问的接口为:https://workflowy.com/accounts/login/。使用HTTP POST方式发送请求,提交的数据包括usernamepassword和一个不知道用途的next。如下图所示。

使用Python的第三方网络模块requests向这个模块发送POST请求,提交用户名和密码即可实现登录。其代码如下:

代码语言:txt
复制
login\_url = 'https://workflowy.com/accounts/login/'

session = requests.Session()

session.post(login\_url,

             data={'username': '12345@qq.com',

                   'password': '8888888',

                   'next': ''})
获取所有条目

使用requestssession登录Workflowy以后,Cookies会被自动保存到session这个对象里面。于是使用session继续访问Workfowy就可以以登录后的身份查看自己的各个条目。

通过Chrome可以看到获取所有条目的接口为https://workflowy.com/get\_initialization\_data?client\_version=18,接口返回的数据是一个包含所有条目的超大型JSON字符串,如下图所示。

使用Python的json模块可以解析这个JSON字符串为字典,并获取所有条目,代码如下:

代码语言:txt
复制
outline\_url = 'https://workflowy.com/get\_initialization\_data?client\_version=18'

outlines\_json = session.get(outline\_url).text

outlines\_dict = json.loads(outlines\_json)

project\_list = outlines\_dict.get('projectTreeData', {})\

    .get('mainProjectTreeInfo', {})\

    .get('rootProjectChildren', [])
提取任务与子任务

所有的条目层层嵌套在列表-字典结构中,其基本的形态如下:

代码语言:txt
复制
{

    "ch": [子条目], 

    "lm": 308496, 

    "id": "957996b9-67ce-51c7-a796-bfbee44e3d3f", 

    "nm": "AutoEmo"

}

其中的nm为这个条目的名字。如果一个条目有子条目,那么ch列表中就会有很多个字典,每个字典的都是这个结构,如果一个条目没有子条目,那么就没有ch这个key。这样一层一层嵌套下去:

代码语言:txt
复制
 {

    "ch": [

        {

            "lm": 558612, 

            "id": "5117e20b-25ba-ba91-59e1-790c0636f78e", 

            "nm": "准备并熟背一段自我介绍,在任何需要自我介绍的场合都有用"

        }, 

        {

            "lm": 558612, 

            "id": "4894b23e-6f47-8028-a26a-5fb315fc4e6f", 

            "nm": "姓名,来自哪里,什么工作",

            "ch": [

                {"lm": 5435246, 

                 "id": "4894b23e-6f47-8028-a26a-5fbadfasdc4e6f", 

                 "nm": "工作经验"}

            ]

        }

    ], 

    "lm": 558612, 

    "id": "ea282a1c-94f3-1a44-c5b3-7907792e9e6e", 

    "nm": "自我介绍"

}

由于条目和子条目的结构是一样的,那么就可以使用递归来解析每一个条目。由于需要添加到Teambition的任务,从名为Teambition的条目开始,于是可以使用下面这样一个函数来解析:

代码语言:txt
复制
task\_dict = {}

def extract\_task(sections, task\_dict, target\_section=False):

    for section in sections:

        name = section['nm']

        if target\_section:

            task\_dict[name] = [x['nm'] for x in section.get('ch', [])]

            continue



        if name == '[Teambition]':

            target\_section = True

        sub\_sections = section.get('ch', [])

        extract\_task(sub\_sections, task\_dict, target\_section=target\_section)

下图所示为一段需要添加到Teambition中的条目,运行这段函数以后,得到的结果为:

代码语言:txt
复制
{'登录Workflowy': [], '获取需要添加到Teambition的内容': ['获取任务', '获取子任务'], '调试Teambition API': [], '添加任务到Teambition': []}

Teambition

将任务添加到Teambition,需要使用Teambition的Python SDK登录Teambition并调用API添加任务。Teambition的Python SDK在使用OAuth2获取access\_token的时候有一个坑,需要特别注意。

登录Teambition

设置Teambition应用

Teambition 是使用OAuth2来进行权限验证的,所以需要获取access\_token

首先打开Teambition的开发者中心并单击新建应用,如下图所示。

应用名称可以随便写。创建好应用以后,可以看到应用的信息,需要记录Client IDClient Secret,如下图所示。

点击左侧的OAuth2配置,填写回调URL,如下图所示。这里的这个URL其实使用任何一个可以访问的网站的域名都可以,这里以我的博客地址为例。

使用Python获取access_token

首先在Python中安装Teambition的SDK:

代码语言:txt
复制
pip install teambition

接下来,在Python中获取授权URL:

代码语言:txt
复制
from teambition import Teambition



tb\_client\_id = '7bfae080-a8dc-11e7-b543-77a936726657'

tb\_client\_secret = '9830fc8c-81b3-45ed-b3c0-e039ab8f2d8b'

tb = Teambition(tb\_client\_id,

                tb\_client\_secret)

authorize\_url = tb.oauth.get\_authorize\_url('https://kingname.info')

print(authorize\_url)

代码运行以后,会得到一段形如下面这段URL的授权URL:

代码语言:txt
复制
https://account.teambition.com/oauth2/authorize?client\_id=7bfae080-a8dc-11e7-b543-77a936726657&redirect\_uri=https://kingname.info&state=&lang=zh

在电脑浏览器中**人工**访问这个URL,会出现下面这样的页面。

单击授权并登录,可以看到浏览器上面的网址变为形如:https://kingname.info/?code=Pn7ebs4sZh3NYOz2FvVJQ4uu,此时,需要记录code=后面的这一串字符串Pn7ebs4sZh3NYOz2FvVJQ4uu

接下来就是Teambition的SDK的坑点了,根据Teambition官方文档的说法,要获取access_token,只需要如下两段代码:

代码语言:txt
复制
code = 'Pn7ebs4sZh3NYOz2FvVJQ4uu' #前面浏览器中的字符串

tb.oauth.fetch\_access\_token(code)

# 上面的代码完成授权,接下来直接使用tb.xxxx就可以操作任务了。

但实际上,上面这一段代码一定会报错。提示grant invaild。要解决这个问题,就必需使用Teambition的HTTP 接口来人工获取access_token。

代码语言:txt
复制
code = 'Pn7ebs4sZh3NYOz2FvVJQ4uu' #前面浏览器中的字符串

fetch\_result\_dict = session.post('https://account.teambition.com/oauth2/access\_token',

                  data={'client\_id': tb\_client\_id,

                        'client\_secret': tb\_client\_secret,

                        'code': code,

                        'grant\_type': 'code'}).json()

tb\_access\_token = fetch\_result\_dict.get('access\_token', '')

此时得到的access_token是一段非常长的字符串。接下来,重新初始化tb变量:

代码语言:txt
复制
tb = Teambition(tb\_client\_id,

                tb\_client\_secret,

                access\_token=tb\_access\_token)

初始化以后,使用tb这个变量,就可以对工程和任务进行各种操作了。

Teambition的简单使用

要在某个工程里面创建任务,就需要知道工程的ID。首先在Teambition中手动创建一个工程,在浏览器中打开工程,URL中可以看到工程的ID,如下图所示。

有了工程ID以后,就可以使用下面的代码创建任务:

代码语言:txt
复制
    def create\_task(task\_name, sub\_task\_list):

        tasklist = tb.tasklists.get(project\_id='59d396ee1013d919f3348675')[0]

        tasklist\_id = tasklist['\_id']

        todo\_stage\_id = tasklist['stageIds'][0]

        task\_info = tb.tasks.create(task\_name, tasklist\_id=tasklist\_id, stage\_id=todo\_stage\_id)

        if sub\_task\_list:

            task\_id = task\_info['\_id']

            for sub\_task\_name in sub\_task\_list:

                tb.subtasks.create(sub\_task\_name, task\_id=task\_id)

        print(f'task: {task\_name} with sub tasks: {sub\_task\_list} added.')

这段代码首先使用tb.tasklists.get()根据工程ID获得任务组的ID和待处理这个面板的ID,接下来调用tb.tasks.create()接口添加任务。从添加任务返回的信息里面拿到任务的ID,再根据任务ID,调用tb.subtasks.create()添加子任务ID。

效果测试

上面的代码实现了TeamFlowy的基本逻辑。运行TeamFlowy脚本以后,Teambition这个条目下面的任务被成功的添加到了Teambition中,如下图所示。

将代码组合起来并进行完善,让代码更容易使用,完整的代码可以查看https://github.com/kingname/TeamFlowy。完整的代码运行效果如下图所示。

关注我的公众号:未闻Code(ID: itskingname)获取更即时的推送。

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
目录
  • 功能介绍
  • 实现原理
    • Workflowy
      • 登录Workflowy
      • 获取所有条目
      • 提取任务与子任务
  • Teambition
    • 登录Teambition
      • 设置Teambition应用
      • 使用Python获取access_token
      • Teambition的简单使用
  • 效果测试
相关产品与服务
项目管理
CODING 项目管理(CODING Project Management,CODING-PM)工具包含迭代管理、需求管理、任务管理、缺陷管理、文件/wiki 等功能,适用于研发团队进行项目管理或敏捷开发实践。结合敏捷研发理念,帮助您对产品进行迭代规划,让每个迭代中的需求、任务、缺陷无障碍沟通流转, 让项目开发过程风险可控,达到可持续性快速迭代。
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档