私は最近、過去 7 日間のセッション数を視覚化するグラフを使用して Slack 通知を自動化するシステムを構築しました。これは、データ処理とグラフ生成のための Cloud Run 機能と、実行のスケジュール設定のための Cloud Scheduler の組み合わせを使用して実現されました。
実装の概要
クラウドラン機能
Cloud Run 関数は、BigQuery にクエリを実行してセッション データを取得し、Matplotlib を使用して折れ線グラフを作成し、そのグラフを Slack API 経由で Slack に送信します。次の手順では、セットアップ プロセスの概要を説明します。
これが main.py のコードです。実行する前に、SLACK_API_TOKEN と SLACK_CHANNEL_ID を環境変数として設定する必要があります。後で設定するため、今は空のままにしておいても問題ありません。
import os import matplotlib.pyplot as plt from google.cloud import bigquery from datetime import datetime, timedelta import io import pytz from slack_sdk import WebClient from slack_sdk.errors import SlackApiError def create_weekly_total_sessions_chart(_): SLACK_TOKEN = os.environ.get('SLACK_API_TOKEN') SLACK_CHANNEL_ID = os.environ.get('SLACK_CHANNEL_ID') client = bigquery.Client() # Calculate the date range for the last 7 days jst = pytz.timezone('Asia/Tokyo') today = datetime.now(jst) start_date = (today - timedelta(days=7)).strftime('%Y-%m-%d') end_date = (today - timedelta(days=1)).strftime('%Y-%m-%d') query = f""" SELECT DATE(created_at) AS date, COUNT(DISTINCT session_id) AS unique_sessions FROM `<project>.<dataset>.summary_all` WHERE created_at BETWEEN '{start_date} 00:00:00' AND '{end_date} 23:59:59' GROUP BY date ORDER BY date; """ query_job = client.query(query) results = query_job.result() # Prepare data for the graph dates = [] session_counts = [] for row in results: dates.append(row['date'].strftime('%Y-%m-%d')) session_counts.append(row['unique_sessions']) # Generate the graph plt.figure() plt.plot(dates, session_counts, marker='o') plt.title('Unique Session Counts (Last 7 Days)') plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Unique Sessions') plt.xticks(rotation=45) plt.tight_layout() # Save the graph as an image image_binary = io.BytesIO() plt.savefig(image_binary, format='png') image_binary.seek(0) # Send the graph to Slack client = WebClient(token=SLACK_TOKEN) try: response = client.files_upload_v2( channel=SLACK_CHANNEL_ID, file_uploads=[{ "file": image_binary, "filename": "unique_sessions.png", "title": "Unique Session Counts (Last 7 Days)" }], initial_comment="Here are the session counts for the last 7 days!" ) except SlackApiError as e: return f"Error uploading file: {e.response['error']}" return "Success" </dataset></project>
依存関係
requirements.txt ファイルを作成し、次の依存関係を含めます:
functions-framework==3.* google-cloud-bigquery matplotlib slack_sdk pytz
Cloud Run 機能へのアクセス権の付与
Cloud Scheduler または他のサービスが Cloud Run 関数を呼び出せるようにするには、roles/run.invoker ロールを適切なエンティティに割り当てる必要があります。これを行うには、次のコマンドを使用します:
gcloud functions add-invoker-policy-binding create-weekly-total-sessions-chart \ --region="asia-northeast1" \ --member="MEMBER_NAME"
MEMBER_NAME を次のいずれかに置き換えます:
- Cloud Scheduler のサービス アカウント: サービスアカウント:scheduler-account@example.iam.gserviceaccount.com
- パブリックアクセスの場合 (推奨されません): すべてのユーザー
クラウドスケジューラのセットアップ
Cloud Scheduler を使用して、毎週月曜日の午前 10:00 (日本時間) に関数の実行を自動化します。設定例を次に示します:
Slack API 構成
Cloud Run 機能で Slack 通知を送信できるようにするには、次の手順に従います。
- Slack API に移動し、新しいアプリを作成します。
-
OAuth と権限 で次のボット トークン スコープを割り当てます。
- チャンネル:読み取り
- チャット:書き込み
- ファイル:書き込み
- アプリを Slack ワークスペースにインストールし、Bot User OAuth Token をコピーします。
- 通知を投稿したい Slack チャネルにアプリを追加します。
- チャネル ID をコピーし、ボット トークンとともに Cloud Run 関数の SLACK_CHANNEL_ID 環境変数と SLACK_API_TOKEN 環境変数に貼り付けます。
最終結果
すべての設定が完了すると、Slack チャンネルは次のようなグラフ付きの通知を毎週受け取ります:
以上がCloud Run 機能と Cloud Scheduler を使用してグラフによる Slack 通知を自動化するの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonに2つのリストを接続する多くの方法があります。1。オペレーターを使用しますが、これはシンプルですが、大きなリストでは非効率的です。 2。効率的ですが、元のリストを変更する拡張メソッドを使用します。 3。=演算子を使用します。これは効率的で読み取り可能です。 4。itertools.chain関数を使用します。これはメモリ効率が高いが、追加のインポートが必要です。 5。リストの解析を使用します。これはエレガントですが、複雑すぎる場合があります。選択方法は、コードのコンテキストと要件に基づいている必要があります。

Pythonリストをマージするには多くの方法があります。1。オペレーターを使用します。オペレーターは、シンプルですが、大きなリストではメモリ効率的ではありません。 2。効率的ですが、元のリストを変更する拡張メソッドを使用します。 3. Itertools.chainを使用します。これは、大規模なデータセットに適しています。 4.使用 *オペレーター、1つのコードで小規模から中型のリストをマージします。 5. numpy.concatenateを使用します。これは、パフォーマンス要件の高い大規模なデータセットとシナリオに適しています。 6.小さなリストに適したが、非効率的な追加方法を使用します。メソッドを選択するときは、リストのサイズとアプリケーションのシナリオを考慮する必要があります。

compiledlanguagesOfferspeedandsecurity、foredlanguagesprovideeaseofuseandportability.1)compiledlanguageslikec arefasterandsecurebuthavelOnderdevelopmentsplat dependency.2)

Pythonでは、forループは反復可能なオブジェクトを通過するために使用され、条件が満たされたときに操作を繰り返し実行するためにしばらくループが使用されます。 1)ループの例:リストを通過し、要素を印刷します。 2)ループの例:正しいと推測するまで、数値ゲームを推測します。マスタリングサイクルの原則と最適化手法は、コードの効率と信頼性を向上させることができます。

リストを文字列に連結するには、PythonのJoin()メソッドを使用して最良の選択です。 1)join()メソッドを使用して、 '' .join(my_list)などのリスト要素を文字列に連結します。 2)数字を含むリストの場合、連結する前にマップ(str、数字)を文字列に変換します。 3) '、'などの複雑なフォーマットに発電機式を使用できます。 4)混合データ型を処理するときは、MAP(STR、Mixed_List)を使用して、すべての要素を文字列に変換できるようにします。 5)大規模なリストには、 '' .join(lage_li)を使用します

pythonusesahybridapproach、コンコイリティレーショントビテコードと解釈を組み合わせて、コードコンピレッドフォームと非依存性bytecode.2)

keydifferencesは、「for」と「while "loopsare:1)" for "for" loopsareideal forterating overencesonownowiterations、while2) "for" for "for" for "for" for "for" for "for" for for for for "wide" loopsarebetterunuinguntinunuinguntinisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisations.un

Pythonでは、さまざまな方法でリストを接続して重複要素を管理できます。1)オペレーターを使用するか、すべての重複要素を保持します。 2)セットに変換してから、リストに戻ってすべての重複要素を削除しますが、元の順序は失われます。 3)ループを使用するか、包含をリストしてセットを組み合わせて重複要素を削除し、元の順序を維持します。


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