Linearユーザーの皆さん、LinearはCSV形式で設定メニューからIssueをエクスポートできます。この記事では、プログラミング初心者の方向けに、Pythonを使って手元の環境でLinearからエクスポートしたCSVファイルのIssue数を簡単に数える方法を解説します。

　実際には、一覧に表示されるので、数える必要は実際にはありませんが、今後CSVを解析する第一歩としてやってみましょう。

処理の概要

このスクリプトでは、引数から渡されたCSVファイルが存在するかを確認し、存在しなければ終了します。
そしてテキストとしてCSVファイルを読み込み各行を辞書形式に変換します。
最後にArchived(削除)されたものと、そうでないもの(Active)なIssue数を数えます。

Python Code

"""
License MIT
https://github.com/akjava/
"""

import os

import argparse
import csv


def parse_arguments():
    """引数を解析します。

    Returns:
    """
    parser = argparse.ArgumentParser(description="create rotated data")
    parser.add_argument("--input", "-i", default="example.csv", help="Input Linear CSV")
    return parser.parse_args()


def read_csv_with_newlines(filepath):
    """
    改行を含むCSVファイルを読み込む関数

    Parameters:
        filepath (str): CSVファイルのパス

    Returns:
        list: 読み込んだCSVデータをリストのリストで返す
    """
    data = []
    with open(filepath, "r", encoding="utf-8") as file:
        reader = csv.reader(file)
        for row in reader:
            data.append(row)
    return data


def issue_text_to_dict(head, csv_lines):
    """
    issue-csv-textを辞書に変換

    Parameters:
        head (str):header 通常csvの最初の行
        csv_lines:csvテキストのリスト

    Returns:
        list: 読み込んだissue-CSVデータを辞書のリストで返す
    """
    result = []
    for line in csv_lines:
        dict = {}
        for i, key in enumerate(head):
            if i < len(line):
                dict[key] = line[i]
        result.append(dict)
    return result


if __name__ == "__main__":
    args = parse_arguments()
    csv_path = args.input
    if not os.path.exists(csv_path):
        print(f"csv not exist {csv_path}")
        exit(0)

    csv_issue_texts = read_csv_with_newlines(csv_path)
    dicts = issue_text_to_dict(csv_issue_texts[0], csv_issue_texts[1:])
    archived = 0
    for dic in dicts:
        if dic["Archived"]:
            archived += 1
    print(f"total {len(dicts)} archived {archived} active {len(dicts)-archived}")

このPythonコードでは、csvモジュールを使ってCSVファイルを読み込んでいます。CSVの1行目は、"ID","Team","Title","Description","Status"...といったヘッダーになっており、それをキーとして各行を辞書形式に変換します。
念のため、データの長さをチェックしています。
Archivedとは、LinearでIssueが削除された時に一時的に設定される状態を表し、残りがActive Issueです。

実行結果

このコードは、コマンドプロンプトで実行できます。実行すると、以下のように、アーカイブされたIssueとアクティブなIssueの数が表示されます。

PS C:\pythons\test> python .\count_issue.py -i "Export Wed Jan 22 2025.csv"
total 104 archived 90 active 14

この結果から、現在のプロジェクトにおけるIssueの数を把握できます。

まとめ

LinearのCSVに含まれる項目は以下の通り豊富で。issueごとに、かかった作業時間をガントチャートにしたり、次のCycleの予定を予測したりもできそうだ。

"ID","Team","Title","Description","Status","Estimate","Priority","Project ID","Project","Creator","Assignee","Labels","Cycle Number","Cycle Name","Cycle Start","Cycle End","Created","Updated","Started","Triaged","Completed","Canceled","Archived","Due Date","Parent issue","Initiatives","Project Milestone ID","Project Milestone","SLA Status","Roadmaps"

　ぜひ皆さんも、いろいろ試してみてください。
私も以下レポジトリーで時間があれば、更新したいと思います。