検索
ホームページバックエンド開発Python チュートリアル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

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:

Automate Slack Notifications with Graphs Using Cloud Run Functions and Cloud Scheduler

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。

  1. Slack API に移動し、新しいアプリを作成します。
  2. 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

Automate Slack Notifications with Graphs Using Cloud Run Functions and Cloud Scheduler

  1. 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。

Automate Slack Notifications with Graphs Using Cloud Run Functions and Cloud Scheduler

  1. 通知を投稿したい Slack チャネルにアプリを追加します。

Automate Slack Notifications with Graphs Using Cloud Run Functions and Cloud Scheduler

  1. 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。

Automate Slack Notifications with Graphs Using Cloud Run Functions and Cloud Scheduler

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:

Automate Slack Notifications with Graphs Using Cloud Run Functions and Cloud Scheduler

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。

声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。
LinuxターミナルでPythonバージョンを表示するときに発生する権限の問題を解決する方法は?LinuxターミナルでPythonバージョンを表示するときに発生する権限の問題を解決する方法は?Apr 01, 2025 pm 05:09 PM

LinuxターミナルでPythonバージョンを表示する際の許可の問題の解決策PythonターミナルでPythonバージョンを表示しようとするとき、Pythonを入力してください...

HTMLを解析するために美しいスープを使用するにはどうすればよいですか?HTMLを解析するために美しいスープを使用するにはどうすればよいですか?Mar 10, 2025 pm 06:54 PM

この記事では、Pythonライブラリである美しいスープを使用してHTMLを解析する方法について説明します。 find()、find_all()、select()、およびget_text()などの一般的な方法は、データ抽出、多様なHTML構造とエラーの処理、および代替案(SEL

Pythonオブジェクトのシリアル化と脱介入:パート1Pythonオブジェクトのシリアル化と脱介入:パート1Mar 08, 2025 am 09:39 AM

Pythonオブジェクトのシリアル化と脱介入は、非自明のプログラムの重要な側面です。 Pythonファイルに何かを保存すると、構成ファイルを読み取る場合、またはHTTPリクエストに応答する場合、オブジェクトシリアル化と脱滑り化を行います。 ある意味では、シリアル化と脱派化は、世界で最も退屈なものです。これらすべての形式とプロトコルを気にするのは誰ですか? Pythonオブジェクトを維持またはストリーミングし、後で完全に取得したいと考えています。 これは、概念レベルで世界を見るのに最適な方法です。ただし、実用的なレベルでは、選択したシリアル化スキーム、形式、またはプロトコルは、プログラムの速度、セキュリティ、メンテナンスの自由、およびその他の側面を決定する場合があります。

TensorflowまたはPytorchで深い学習を実行する方法は?TensorflowまたはPytorchで深い学習を実行する方法は?Mar 10, 2025 pm 06:52 PM

この記事では、深い学習のためにTensorflowとPytorchを比較しています。 関連する手順、データの準備、モデルの構築、トレーニング、評価、展開について詳しく説明しています。 特に計算グラップに関して、フレームワーク間の重要な違い

Pythonの数学モジュール:統計Pythonの数学モジュール:統計Mar 09, 2025 am 11:40 AM

Pythonの統計モジュールは、強力なデータ統計分析機能を提供して、生物統計やビジネス分析などのデータの全体的な特性を迅速に理解できるようにします。データポイントを1つずつ見る代わりに、平均や分散などの統計を見て、無視される可能性のある元のデータの傾向と機能を発見し、大きなデータセットをより簡単かつ効果的に比較してください。 このチュートリアルでは、平均を計算し、データセットの分散の程度を測定する方法を説明します。特に明記しない限り、このモジュールのすべての関数は、単に平均を合計するのではなく、平均()関数の計算をサポートします。 浮動小数点数も使用できます。 ランダムをインポートします インポート統計 fractiから

美しいスープでPythonでWebページを削る:検索とDOMの変更美しいスープでPythonでWebページを削る:検索とDOMの変更Mar 08, 2025 am 10:36 AM

このチュートリアルは、単純なツリーナビゲーションを超えたDOM操作に焦点を当てた、美しいスープの以前の紹介に基づいています。 HTML構造を変更するための効率的な検索方法と技術を探ります。 1つの一般的なDOM検索方法はExです

人気のあるPythonライブラリとその用途は何ですか?人気のあるPythonライブラリとその用途は何ですか?Mar 21, 2025 pm 06:46 PM

この記事では、numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn、tensorflow、django、flask、and requestsなどの人気のあるPythonライブラリについて説明し、科学的コンピューティング、データ分析、視覚化、機械学習、Web開発、Hの使用について説明します。

Pythonでコマンドラインインターフェイス(CLI)を作成する方法は?Pythonでコマンドラインインターフェイス(CLI)を作成する方法は?Mar 10, 2025 pm 06:48 PM

この記事では、コマンドラインインターフェイス(CLI)の構築に関するPython開発者をガイドします。 Typer、Click、Argparseなどのライブラリを使用して、入力/出力の処理を強調し、CLIの使いやすさを改善するためのユーザーフレンドリーな設計パターンを促進することを詳述しています。

See all articles

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

AIヘンタイを無料で生成します。

ホットツール

EditPlus 中国語クラック版

EditPlus 中国語クラック版

サイズが小さく、構文の強調表示、コード プロンプト機能はサポートされていません

ZendStudio 13.5.1 Mac

ZendStudio 13.5.1 Mac

強力な PHP 統合開発環境

VSCode Windows 64 ビットのダウンロード

VSCode Windows 64 ビットのダウンロード

Microsoft によって発売された無料で強力な IDE エディター

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

Dreamweaver Mac版

Dreamweaver Mac版

ビジュアル Web 開発ツール