저는 최근 7일 동안의 세션 수를 시각화하는 그래프를 사용하여 Slack 알림을 자동화하는 시스템을 구축했습니다. 이는 데이터 처리 및 그래프 생성을 위한 Cloud Run 기능과 실행 예약을 위한 Cloud Scheduler의 조합을 사용하여 달성되었습니다.
구현 개요
클라우드런 기능
Cloud Run 기능은 BigQuery에 쿼리하여 세션 데이터를 가져오고 Matplotlib를 사용하여 선 차트를 만든 다음 Slack API를 통해 차트를 Slack으로 보냅니다. 다음 단계에서는 설정 프로세스를 간략하게 설명합니다.
main.py의 코드는 다음과 같습니다. 실행하기 전에 SLACK_API_TOKEN 및 SLACK_CHANNEL_ID를 환경 변수로 설정해야 합니다. 나중에 설정하므로 지금은 비워두어도 됩니다.
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>
종속성
requirements.txt 파일을 만들고 다음 종속성을 포함합니다.
functions-framework==3.* google-cloud-bigquery matplotlib slack_sdk pytz
Cloud Run 함수에 대한 액세스 권한 부여
Cloud Scheduler 또는 기타 서비스가 Cloud Run 기능을 호출하도록 허용하려면 해당 항목에roles/run.invoker 역할을 할당해야 합니다. 이를 수행하려면 다음 명령을 사용하십시오.
gcloud functions add-invoker-policy-binding create-weekly-total-sessions-chart \ --region="asia-northeast1" \ --member="MEMBER_NAME"
MEMBER_NAME을 다음 중 하나로 바꾸세요.
- Cloud Scheduler용 서비스 계정: serviceAccount:scheduler-account@example.iam.gserviceaccount.com
- 공개용(권장하지 않음): 모든사용자
Cloud Scheduler 설정
Cloud Scheduler를 사용하여 매주 월요일 오전 10시(JST)에 함수 실행을 자동화하세요. 구성 예는 다음과 같습니다.
슬랙 API 구성
Cloud Run 기능을 활성화하여 Slack 알림을 보내려면 다음 단계를 따르세요.
- Slack API로 이동하여 새 앱을 생성하세요.
-
OAuth 및 권한에서 다음 봇 토큰 범위를 할당합니다.
- 채널:읽기
- 채팅:쓰기
- 파일:쓰기
- Slack 작업 공간에 앱을 설치하고 봇 사용자 OAuth 토큰을 복사합니다.
- 알림을 게시하려는 Slack 채널에 앱을 추가하세요.
- 채널 ID를 복사하여 봇 토큰과 함께 Cloud Run 함수의 SLACK_CHANNEL_ID 및 SLACK_API_TOKEN 환경 변수에 붙여넣습니다.
최종 결과
모든 것이 설정되면 Slack 채널은 다음과 같은 그래프가 포함된 주간 알림을 받게 됩니다.
위 내용은 Cloud Run Functions 및 Cloud Scheduler를 사용하여 그래프로 Slack 알림 자동화의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python에는 두 개의 목록을 연결하는 방법이 많이 있습니다. 1. 연산자 사용 간단하지만 큰 목록에서는 비효율적입니다. 2. 효율적이지만 원래 목록을 수정하는 확장 방법을 사용하십시오. 3. 효율적이고 읽기 쉬운 = 연산자를 사용하십시오. 4. 메모리 효율적이지만 추가 가져 오기가 필요한 itertools.chain function을 사용하십시오. 5. 우아하지만 너무 복잡 할 수있는 목록 구문 분석을 사용하십시오. 선택 방법은 코드 컨텍스트 및 요구 사항을 기반으로해야합니다.

Python 목록을 병합하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 1. 단순하지만 큰 목록에 대한 메모리 효율적이지 않은 연산자 사용; 2. 효율적이지만 원래 목록을 수정하는 확장 방법을 사용하십시오. 3. 큰 데이터 세트에 적합한 itertools.chain을 사용하십시오. 4. 사용 * 운영자, 한 줄의 코드로 중소형 목록을 병합하십시오. 5. Numpy.concatenate를 사용하십시오. 이는 고성능 요구 사항이있는 대규모 데이터 세트 및 시나리오에 적합합니다. 6. 작은 목록에 적합하지만 비효율적 인 Append Method를 사용하십시오. 메소드를 선택할 때는 목록 크기 및 응용 프로그램 시나리오를 고려해야합니다.

CompiledLanguagesOfferSpeedSecurity, while InterpretedLanguagesProvideeaseofusEandportability

Python에서, for 루프는 반복 가능한 물체를 가로 지르는 데 사용되며, 조건이 충족 될 때 반복적으로 작업을 수행하는 데 사용됩니다. 1) 루프 예제 : 목록을 가로 지르고 요소를 인쇄하십시오. 2) 루프 예제 : 올바르게 추측 할 때까지 숫자 게임을 추측하십시오. 마스터 링 사이클 원리 및 최적화 기술은 코드 효율성과 안정성을 향상시킬 수 있습니다.

목록을 문자열로 연결하려면 Python의 join () 메소드를 사용하는 것이 최선의 선택입니다. 1) join () 메소드를 사용하여 목록 요소를 ''.join (my_list)과 같은 문자열로 연결하십시오. 2) 숫자가 포함 된 목록의 경우 연결하기 전에 맵 (str, 숫자)을 문자열로 변환하십시오. 3) ','. join (f '({fruit})'forfruitinfruits와 같은 복잡한 형식에 발전기 표현식을 사용할 수 있습니다. 4) 혼합 데이터 유형을 처리 할 때 MAP (str, mixed_list)를 사용하여 모든 요소를 문자열로 변환 할 수 있도록하십시오. 5) 큰 목록의 경우 ''.join (large_li

PythonuseSahybrideactroach, combingingcompytobytecodeandingretation.1) codeiscompiledToplatform-IndependentBecode.2) bytecodeistredbythepythonvirtonmachine, enterancingefficiency andportability.

"for"and "while"loopsare : 1) "에 대한"loopsareIdealforitertatingOverSorkNowniterations, whide2) "weekepindiTeRations.Un

Python에서는 다양한 방법을 통해 목록을 연결하고 중복 요소를 관리 할 수 있습니다. 1) 연산자를 사용하거나 ()을 사용하여 모든 중복 요소를 유지합니다. 2) 세트로 변환 한 다음 모든 중복 요소를 제거하기 위해 목록으로 돌아가지 만 원래 순서는 손실됩니다. 3) 루프 또는 목록 이해를 사용하여 세트를 결합하여 중복 요소를 제거하고 원래 순서를 유지하십시오.


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