TeamFlowy

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A simple sync tool to sync task from Workflowy to Teambition

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# TeamFlowy——结合Teambition与Workflowy

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。

![](http://7sbpmp.com1.z0.glb.clouddn.com/2017-10-03-23-45-13.png)

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。

![](http://7sbpmp.com1.z0.glb.clouddn.com/2017-10-03-23-47-38.png)

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。

![](http://7sbpmp.com1.z0.glb.clouddn.com/2017-10-03-23-53-06.png)

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。

![](http://7sbpmp.com1.z0.glb.clouddn.com/2017-10-04-10-28-13.png)

## 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`username`，`password`和一个不知道用途的`next`。如下图所示。

![](http://7sbpmp.com1.z0.glb.clouddn.com/2017-10-04-10-47-51.png)

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：

```python
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`requests`的`session`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。

![](http://7sbpmp.com1.z0.glb.clouddn.com/2017-10-04-10-55-40.png)

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：

```python
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：

```python
{
    "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：

```python
 {
    "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：

```python
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：

```python
{'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': []}
```

![](http://7sbpmp.com1.z0.glb.clouddn.com/2017-10-04-16-09-03.png)

## 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](https://developer.teambition.com/dashboard)并单击`新建应用`，如下图所示。

![](http://7sbpmp.com1.z0.glb.clouddn.com/2017-10-04-16-14-38.png)

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 ID`和`Client Secret`，如下图所示。

![](http://7sbpmp.com1.z0.glb.clouddn.com/2017-10-04-16-18-20.png)

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。

![](http://7sbpmp.com1.z0.glb.clouddn.com/2017-10-04-16-20-49.png)

#### 使用Python获取access_token

首先在Python中安装Teambition的SDK：

```bash
pip install teambition
```
接下来，在Python中获取授权URL：

```python
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：

```
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。

![](http://7sbpmp.com1.z0.glb.clouddn.com/2017-10-04-16-31-25.png)

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：

```python
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。

```python
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：

```python
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。

![](http://7sbpmp.com1.z0.glb.clouddn.com/2017-10-04-16-45-51.png)

有了工程ID以后，就可以使用下面的代码创建任务：

```python
    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。

![](http://7sbpmp.com1.z0.glb.clouddn.com/2017-10-04-16-55-34.png)

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](https://github.com/kingname/TeamFlowy)。代码需要使用Python 3运行。完整的代码运行效果如下图所示。

![](http://7sbpmp.com1.z0.glb.clouddn.com/2017-10-04-17-01-11.png)

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