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轻松掌握：打造个人项目进度记录脚本，告别手动统计烦恼

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在项目管理中，记录项目进度是一项必不可少的任务。对于个人项目来说，手动统计进度往往既耗时又容易出错。今天，就让我们一起探索如何打造一个简单的个人项目进度记录脚本，让你告别手动统计的烦恼。

脚本设计思路

  1. 自动化收集数据：脚本可以通过定时任务（如cron job）自动收集项目相关信息，减少手动操作。
  2. 易于扩展：脚本应具备良好的扩展性，方便后续添加更多功能。
  3. 数据可视化：通过图表等形式展示项目进度，更直观地了解项目状况。

脚本实现

以下是一个基于Python的简单脚本示例，用于记录个人项目进度。

安装依赖

首先，确保你的Python环境中已安装以下库：

pip install requests matplotlib pandas

脚本代码

import requests
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import time

# 项目信息
project_name = "我的个人项目"
tasks = [
    {"name": "需求分析", "progress": 50},
    {"name": "设计", "progress": 20},
    {"name": "开发", "progress": 30},
    {"name": "测试", "progress": 10},
]

# 获取项目进度数据
def get_project_progress():
    # 模拟从API获取数据，实际应用中替换为你的API请求
    return tasks

# 保存进度数据
def save_progress_data(data):
    df = pd.DataFrame(data, columns=["name", "progress"])
    df.to_csv(f"{project_name}_progress.csv", index=False)

# 绘制进度图
def draw_progress_chart(data):
    df = pd.DataFrame(data, columns=["name", "progress"])
    df.sort_values(by="progress", ascending=False, inplace=True)
    plt.bar(df["name"], df["progress"])
    plt.xlabel("任务")
    plt.ylabel("进度")
    plt.title(f"{project_name} 项目进度")
    plt.savefig(f"{project_name}_progress.png")
    plt.show()

# 主函数
def main():
    while True:
        progress_data = get_project_progress()
        save_progress_data(progress_data)
        draw_progress_chart(progress_data)
        time.sleep(60)  # 每分钟更新一次进度

if __name__ == "__main__":
    main()

使用方法

  1. 修改脚本中的project_name和tasks变量，根据你的项目情况进行设置。
  2. 运行脚本，即可自动记录项目进度并生成进度图。

总结

通过以上脚本，你可以轻松实现个人项目进度的自动化记录和可视化展示。当然，这只是一个简单的示例，你可以根据自己的需求对其进行扩展和优化。希望这个脚本能帮助你更好地管理你的项目进度，告别手动统计的烦恼。

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