大家好，我是小马，今天想跟大家分享一个我最近开发的小工具——SVN提交日志分析工具。作为一名技术团队负责人，我一直在寻找一种简单高效的方法来统计团队成员的代码贡献，终于忍不住自己动手写了这个工具，希望能帮到有同样需求的小伙伴们。
开发这个工具的初衷
相信不少做技术管理的同学都有这样的烦恼：每到月底或季度末，需要统计团队成员的工作情况，而代码提交量是一个相对客观的指标。但如果团队使用SVN作为版本控制系统，手动统计简直是一场噩梦——尤其是当你有多个项目仓库，多个开发人员，还要按时间段筛选的情况下。
一开始，我尝试过让每个人自己提交统计数据，但难免会有遗漏；也试过手动通过SVN日志查询，但耗时太长。于是我决定写一个自动化工具，一劳永逸地解决这个问题。
这个工具能做什么？
简单来说，这个工具能够：
- 批量分析多个SVN仓库 ：不再需要一个仓库一个仓库地查询
- 支持多个开发者同时分析 ：一次性获取所有人的数据
- 按时间范围筛选 ：灵活设置统计区间
- 多线程并行处理 ：大幅提高分析速度
- 自动生成Excel报表 ：包含详细的提交记录和多维度统计
最终，你只需配置一次，点击运行，就能得到清晰的Excel报表，里面包含每个人的提交次数、提交文件数量，还有按项目和开发者的汇总数据。
实际使用体验
以我们团队为例，之前每月统计大概需要半天时间，还经常出错。使用这个工具后，只需5分钟配置，几分钟运行时间，就能得到比手动统计更全面、更准确的结果。
特别是在绩效考核期间，这个工具帮我省下了大量时间，也让团队成员对考核结果更加信服——毕竟数据是客观的，不会有人为因素影响。
有趣的是，自从开始使用这个工具，团队成员的代码提交也变得更加规范了。因为大家知道每次提交都会被记录和统计，所以更加注重提交的质量和说明信息。
技术实现
这个工具使用Python开发，主要依赖以下技术：
- SVN命令行工具和XML解析：获取和解析提交日志
- pandas：数据处理和Excel生成
- 多线程并行：提高分析效率
整个工具的核心逻辑非常清晰：配置SVN仓库信息和作者信息 → 多线程获取SVN日志 → 解析XML格式日志 → 生成统计报表。
使用非常简单
使用这个工具只需三步：
- 安装Python和依赖库：
pip install -r requirements.txt - 配置
config.ini文件：填写SVN仓库地址、用户名密码、需要分析的作者和时间范围 - 运行程序：
python svn_analyse.py
就这么简单，等待几分钟后就能在 results目录下看到生成的Excel报表了。
实际效果展示
生成的Excel报表包含四个工作表：
count：显示每个项目和作者组合的详细统计项目汇总：按项目统计总提交次数和文件数作者汇总：按作者和组别统计的提交情况log：包含所有详细的提交记录
这样的报表既可以用于团队整体情况分析，也可以用于个人绩效评估，非常实用。
后续计划
目前这个工具已经能满足我们团队的日常需求，但我也在考虑增加一些新功能：
- 可视化图表展示
- 支持Git仓库分析
- 提交内容质量分析
如果你有其他功能建议，欢迎在评论区留言讨论！
资源获取方式
我已经将这个工具开源到CSDN，欢迎大家下载使用和提出改进建议！
- 资源下载地址
- 使用中有任何问题，可以在评论区留言或私信我
- 无法下载的小伙伴也可以关注下方公众号私信获取
如果这个工具对你有帮助，别忘了点个赞支持一下！也欢迎分享给可能需要的同事和朋友。让我们一起提高工作效率，把时间花在更有价值的事情上！