Microsoft-Teams-Nachrichten mit Python senden

In beiden Fällen solltest du am Ende ein DataLab-Workbook haben, in dem deine Business-Logik vollständig implementiert ist:

3. Eine Nachricht an Teams senden

Teams-Webhook: Check. Business-Logik: Check. Um das Python-Notebook mit Microsoft Teams zu verbinden, müssen wir zwei Dinge tun: die Webhook-URL im DataLab-Workbook speichern und etwas Python-Code schreiben, um eine Nachricht an den Teams-Kanal zu schicken.

Die Webhook-URL speichern

Unser Python-Notebook braucht die Webhook-URL, um die Nachricht an den richtigen Teams-Kanal zu senden. Du könntest die URL einfach in eine Codezelle einkopieren. Das ist jedoch unsicher und nicht zu empfehlen. Die Webhook-URL ist eine Art Geheimnis. Wenn du dein Notebook teilst, sehen andere die URL und können deinen Teams-Kanal zuspammen!

Außerdem müsstest du dieses Copy-Paste in jedem Workbook wiederholen, das Nachrichten an Teams senden soll. Ändert sich die Webhook-URL, musst du alle Workbooks manuell anpassen.

Sicherer und skalierbarer ist es, das Webhook-Token in einer sogenannten Umgebungsvariablen zu speichern. Wenn du diese Variable verbindest, ist sie in deiner Python-Session verfügbar. In deinem Workbook:

• Klicke links auf den Tab „Environment“
• Klicke auf das Plus-Symbol neben „Environment Variables“
• Im Modal „Add Environment Variables“:
• Setze „Name“ auf MS_TEAMS_WEBHOOK_URL
• Füge im Feld „Value“ die zuvor gespeicherte Webhook-URL ein.
• Setze „Environment Variables Set Name“ auf „Microsoft Teams“ (der Name ist frei wählbar)

Nachdem du alles ausgefüllt hast, klicke auf „Create“, „Next“ und schließlich „Connect“. Deine Workbook-Session startet neu, und MS_TEAMS_WEBHOOK_URL steht dir nun als Umgebungsvariable zur Verfügung. Du kannst das mit einer Python-Zelle prüfen:

import os
webhook_url = os.environ["MS_TEAMS_WEBHOOK_URL"]
print(webhook_url)

Wenn du dieselben Zugangsdaten in einem anderen Workbook verwenden willst, musst du die Umgebungsvariable nicht erneut einrichten: Du kannst sie in anderen Workbooks wiederverwenden.

Python-Code zum Senden der Microsoft-Teams-Nachricht

Mit der MS_TEAMS_WEBHOOK_URL am Start können wir jetzt Python-Code schreiben, um eine Nachricht an Teams zu schicken! Dafür nutzen wir das Open-Source-Paket pymsteams, das eine bequeme Hülle um die recht komplexe API zum Senden von Nachrichten in Teams bietet. Installieren und importieren wir es sowie das os-Paket zum Auslesen von Umgebungsvariablen:

!pip install pymsteams
import pymsteams
import os

Als Nächstes erstellen wir eine sogenannte „Connector Card“ – im Grunde eine Rich-Text-Nachricht in Teams –, fügen Text hinzu und senden sie:

card = pymsteams.connectorcard(os.environ["MS_TEAMS_WEBHOOK_URL"])
card.text("Hello Teams!")
assert card.send()

Führe diesen Code aus! Du solltest die Nachricht im Kanal sehen:

Großartig! Das war eine simple Beispielnachricht, aber du kannst die Message natürlich auch aus dem Ergebnis deiner Business-Logik erstellen – so wie im Beispiel-Workbook:

card = pymsteams.connectorcard(os.environ["MS_TEAMS_WEBHOOK_URL"])
card.title("Weather Forecast")
card.text("\n".join([
    f"Weather for {CITY} in the next three days:",
    f"- Min temperature: {weather_df['temperature_2m'].min()} {unit_temperature}",
    f"- Max temperature: {weather_df['temperature_2m'].max()} {unit_temperature}", 
    f"- Total precipitation: {weather_df['precipitation'].sum():.2f} {unit_prec}"
]))
assert card.send()

Mit folgendem Ergebnis:

Abschließend kannst du die Umgebungsvariable DL_WORKBOOK_ID nutzen, um eine Schaltfläche mit Link zu deinem Workbook hinzuzufügen – praktisch, wenn du einen schnellen Sprung von Teams ins DataLab-Workbook ermöglichen willst, das die Nachricht erzeugt hat:

card = pymsteams.connectorcard(os.environ["MS_TEAMS_WEBHOOK_URL"])
card.title("Weather Forecast")
card.text("\n".join([
    f"Weather for {CITY} in the next three days:",
    f"- Min temperature: {weather_df['temperature_2m'].min()} {unit_temperature}",
    f"- Max temperature: {weather_df['temperature_2m'].max()} {unit_temperature}", 
    f"- Total precipitation: {weather_df['precipitation'].sum():.2f} {unit_prec}"
]))
card.addLinkButton("View detailed forecast", f"https://www.datacamp.com/datalab/w/{os.environ.get('DL_WORKBOOK_ID', 'invalid')}/edit")
assert card.send()

Mit folgendem Ergebnis:

Ziemlich cool, oder?

4. Automatisieren!

Du hast ein Python-Skript gebaut, das eine hilfreiche Analyse durchführt und eine Zusammenfassung an Teams schickt – inklusive Link zurück zum vollständigen Notebook für alle, die ins Detail gehen möchten. Stark! Stell dir jetzt vor, dieses Notebook läuft automatisch – täglich oder wöchentlich – und hält dich mit frischen Ergebnissen auf dem Laufenden. Gute Nachrichten: Genau das geht! DataLab bietet dafür geplante Ausführungen.

• Klicke in der oberen Menüleiste auf Run > Schedule Run
• Richte den Zeitplan nach deinen Bedürfnissen ein:
• Lass das Notebook automatisch täglich oder wöchentlich laufen. Bei wöchentlichen Läufen wählst du Wochentag und Uhrzeit.
• Füge DataCamp-User hinzu, die benachrichtigt werden sollen, sobald das Notebook fertig ist (erfolgreich oder mit Fehler). Besonders bei Fehlern ist das hilfreich, um schnell reagieren zu können.

Konfiguriert wie im Screenshot oben, läuft das Notebook jetzt jeden Tag um 9:30 Uhr Ortszeit. Das bedeutet: Jeden Morgen wird eine Nachricht im angegebenen Teams-Kanal gepostet.

Automatisieren oder nicht?

Nicht jede Aufgabe eignet sich für Automatisierung. Es hängt davon ab, wie oft du sie erledigst, wie lange die manuelle Ausführung dauert und wie viel Zeit die Skripterstellung kostet. Ein Beispiel: Ein jährlicher Report dauert manuell 20 Minuten. Wenn du dafür einen halben Tag Skriptbau investierst, dauert es sehr lange, bis sich die Automatisierung „rechnet“.

Hier die Faustregel in Tabellenform:

Quelle: XKCD

Wenn eine täglich anfallende Aufgabe bisher 5 Minuten brauchte, kannst du bis zu 6 Tage in die Automatisierung investieren. Schaffst du es schneller, sparst du über fünf Jahre gesehen Zeit ein.

Fazit

Die Einrichtung von DataLab zum Senden von Nachrichten an Microsoft Teams führt anfangs durch einige Screens. Ist aber einmal alles konfiguriert und die Webhook-URL in DataLab hinterlegt, genügen ein paar Zeilen Python – und das Versenden ist kinderleicht! Das Beste: Du kannst nahezu jedes Python-Skript automatisieren und deine Stakeholder genau dort informieren, wo sie sind – in Teams.

Vorbei sind die Zeiten, in denen du dich für wiederkehrende Routineaufgaben an Erinnerungen klammern musstest. Willkommen in einer Ära effizienter, automatisierter Workflows – ganz ohne Toolwechsel. Alles, was es braucht, ist DataLab.

Denke daran: Wenn du deine Python-Kenntnisse auffrischen möchtest, ist unser Kurs Introduction to Python der ideale Start.