Como enviar mensagens no Slack com Python

Em ambos os casos, você deve terminar com um workbook no DataLab com toda a sua lógica de negócio implementada:

3. Enviando a mensagem no Slack

App do Slack: ok. Lógica de negócio: ok. Para integrar o notebook em Python ao Slack, precisamos de duas coisas: armazenar o token OAuth do Slack no workbook e escrever um pouco de código Python para enviar uma mensagem no Slack.

Armazene o token OAuth do Slack

Nosso notebook precisa do token OAuth para comprovar que está autorizado a enviar mensagens para o seu workspace do Slack. Você poderia simplesmente copiar e colar esse token em uma célula de código do notebook. Porém, isso não é seguro e não é recomendado. Se você compartilhar o notebook com alguém, essa pessoa verá o token.

Esse caminho também exigiria repetir o copiar-e-colar em todo workbook em que você quiser enviar mensagens ao Slack. Se precisar atualizar o token, será necessário editar cada workbook.

Uma abordagem mais segura e escalável é armazenar o token OAuth do Slack em uma variável de ambiente. Ao conectar essa variável, ela ficará disponível na sua sessão Python. No seu workbook:

• Clique na aba “Environment” no lado esquerdo
• Clique no ícone de “+” ao lado de “Environment Variables”
• No modal “Add Environment Variables”:
• Defina “Name” como SLACK_TOKEN
• No campo “Value”, cole o token OAuth obtido no passo 1 deste guia.
• Defina “Environment Variables Set Name” como “Slack” (pode ser qualquer nome)

Depois de preencher tudo, clique em “Create”, “Next” e, por fim, “Connect”. Sua sessão do DataLab será reiniciada e SLACK_TOKEN ficará disponível como variável de ambiente no seu workbook. Você pode verificar criando uma célula Python com o código abaixo e executando:

import os
slack_token = os.environ["SLACK_TOKEN"]
print(slack_token)

Se quiser reutilizar as mesmas credenciais de conta de serviço em outro workbook, não precisa configurar a variável de ambiente de novo: é só reutilizá-la nos outros workbooks.

Código Python para enviar a mensagem no Slack

Com o SLACK_TOKEN em mãos, inclua um pequeno trecho no final do seu notebook para enviar uma mensagem de teste para o canal #bot-updates no seu workspace do Slack:

import os
from slack_sdk import WebClient

message = "This is my first Slack message from Python!"

# Set up a WebClient with the Slack OAuth token
client = WebClient(token=os.environ["SLACK_TOKEN"])

# Send a message
client.chat_postMessage(
    channel="bot-updates", 
    text=message, 
    username="Bot User"
)

Esse código usa o SDK oficial de Python do Slack. Rode esse código! Você deve ver a mensagem aparecer no seu workspace do Slack:

Essa foi uma mensagem simples, mas você também pode criar uma mensagem baseada no resultado da sua lógica de negócio, como fizemos no workbook de exemplo:

message = f"Total value of my portfolio on {portfolio_df.index[-1]:%B %d, %Y} is ${latest_total:,.2f}."

Com o seguinte resultado:

Por fim, você também pode usar a variável de ambiente DL_WORKBOOK_ID para incluir um link para o seu workbook, caso queira facilitar o acesso direto do Slack ao DataLab que gerou a mensagem:

message = f"""
Total value of my portfolio on {portfolio_df.index[-1]:%B %d, %Y} is ${latest_total:,.2f}.
For the full analysis, check <https://www.datacamp.com/workbook/w/{os.environ.get('DL_WORKBOOK_ID', 'invalid')}/edit|this workbook> (updates daily)
"""

Com o seguinte resultado:

4. Automatize!

Você escreveu um script em Python que faz uma análise relevante e envia um resumo para o Slack, com link para o notebook completo caso o pessoal queira se aprofundar. Demais! Mas não seria ótimo configurar esse notebook para rodar toda semana ou todo dia e manter todos atualizados automaticamente? Boa notícia: dá para fazer isso! O DataLab oferece execuções agendadas exatamente para esse fim.

• No menu superior, clique em Run > Schedule Run
• Configure o agendamento como preferir:
• Programe o notebook para rodar diariamente ou semanalmente, com opção de ajustar horário e dia da semana (no caso de semanal)
• Adicione usuários da DataCamp para serem notificados sempre que o notebook terminar com sucesso, apresentar erro ou ambos. É uma boa ideia receber alerta quando falhar, para investigar se necessário.

Configurado como no print acima, o notebook vai rodar todo dia às 9h30 no horário local — e uma mensagem será postada no canal #bot-updates do Slack todas as manhãs.

Automatizar ou não automatizar

Nem toda tarefa vale a pena ser automatizada. Depende da frequência, do tempo que leva manualmente e do esforço para construir um script em Python que faça isso por você. Um exemplo ajuda: digamos que você precise compilar um relatório anual que leva 20 minutos para fazer manualmente. Se levar meio dia para escrever um script que faça isso, vai demorar muitos anos até você “recuperar” o tempo investido na automação!

Essa ideia é bem resumida nesta tabela:

Vale a pena gastar tempo automatizando? Fonte

Então, se uma tarefa diária levava 5 minutos, você pode gastar até 6 dias tentando automatizá-la. Se investir menos do que isso, você sai no lucro (contando um horizonte de 5 anos).

Conclusão

A configuração inicial para enviar mensagens do DataLab para o Slack pode levar um tempinho. Mas, depois que tudo estiver certinho e o token do Slack estiver armazenado no DataLab, enviar uma mensagem é questão de acrescentar duas linhas de Python — simples assim! E o melhor: você pode automatizar praticamente qualquer script em Python e avisar seus stakeholders onde eles estão: no Slack.

Acabou a era de criar lembretes para repetir as mesmas tarefas entediantes. Bem-vindo(a) à era de fluxos de trabalho poderosos e automatizados, sem ter que ficar pulando entre ferramentas. Tudo o que você precisa é de amor DataLab.

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