Cách gửi tin nhắn Slack bằng Python

Dù theo cách nào, bạn cũng sẽ có một workbook DataLab với toàn bộ business logic đã được viết xong:

3. Gửi tin nhắn Slack

Vậy là: ứng dụng Slack — xong. Business logic — xong. Để tích hợp notebook Python với Slack, ta cần làm hai việc: lưu trữ Slack OAuth token trong workbook và viết một ít mã Python để gửi tin nhắn Slack.

Lưu Slack OAuth token

Notebook Python của chúng ta cần OAuth token để chứng minh rằng nó được phép gửi tin nhắn vào workspace Slack của bạn. Bạn có thể sao chép và dán token này trong một ô mã của notebook. Tuy nhiên, cách này không an toàn và không được khuyến nghị. Nếu bạn chia sẻ notebook với người khác, họ sẽ thấy token.

Cách này cũng buộc bạn phải lặp lại thao tác sao chép-dán trong mọi workbook mà bạn muốn gửi tin nhắn Slack. Nếu cần cập nhật token, bạn sẽ phải đi sửa từng workbook.

Cách an toàn và có thể mở rộng hơn là lưu Slack OAuth token trong một biến môi trường. Khi bạn kết nối biến môi trường này, nó sẽ khả dụng trong phiên Python. Trong workbook của bạn:

• Nhấp tab “Environment” ở bên trái
• Nhấp biểu tượng dấu cộng cạnh “Environment Variables”
• Trong cửa sổ “Add Environment Variables”:
• Đặt “Name” là SLACK_TOKEN
• Trong ô “Value”, dán OAuth token bạn có ở bước 1 của hướng dẫn này.
• Đặt “Environment Variables Set Name” là “Slack” (thực ra có thể là bất kỳ tên nào)

Sau khi điền xong, nhấp “Create,” “Next,” và cuối cùng “Connect.” Phiên DataLab của bạn sẽ khởi động lại và SLACK_TOKEN sẽ khả dụng dưới dạng biến môi trường trong workbook. Bạn có thể kiểm tra bằng cách tạo một ô Python với đoạn mã sau và chạy nó:

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

Nếu bạn muốn tái sử dụng cùng thông tin xác thực tài khoản dịch vụ trong một workbook khác, bạn không cần thiết lập lại biến môi trường: bạn có thể dùng lại biến môi trường đó trong các workbook khác.

Mã Python để gửi tin nhắn Slack

Khi SLACK_TOKEN đã sẵn sàng, hãy thêm một đoạn ngắn ở cuối notebook để gửi một tin nhắn mẫu tới kênh #bot-updates trong workspace Slack của bạn:

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"
)

Đoạn mã này sử dụng Python SDK chính thức của Slack. Hãy chạy mã! Bạn sẽ thấy tin nhắn này xuất hiện trong workspace Slack của mình:

Đây là một tin nhắn mẫu vô thưởng vô phạt, nhưng bạn cũng có thể tạo tin nhắn dựa trên kết quả business logic của mình, như chúng tôi đã làm trong workbook mẫu:

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

Với kết quả như sau:

Cuối cùng, bạn cũng có thể tận dụng biến môi trường DL_WORKBOOK_ID để chèn liên kết đến workbook, phòng khi muốn chuyển nhanh từ Slack sang DataLab workbook đang cung cấp dữ liệu cho tin nhắn này:

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)
"""

Với kết quả như sau:

4. Tự động hóa!

Bạn đã viết một script Python thực hiện phân tích hữu ích và gửi tóm tắt phân tích đó lên Slack, kèm liên kết trở lại notebook đầy đủ để mọi người đào sâu khi cần. Tuyệt! Nhưng sẽ tuyệt hơn nữa nếu bạn có thể cấu hình notebook này chạy hằng tuần hoặc hằng ngày để tự động cập nhật kết quả mới? Tin vui là bạn có thể! DataLab hỗ trợ lịch chạy theo kế hoạch để làm điều đó.

• Trên thanh menu trên cùng, nhấp Run > Schedule Run
• Cấu hình lịch theo ý bạn:
• Thiết lập notebook chạy hằng ngày hoặc hằng tuần, với tùy chọn đặt giờ và ngày trong tuần (nếu chọn hằng tuần)
• Thêm người dùng DataCamp mà bạn muốn thông báo mỗi khi notebook chạy xong thành công, gặp lỗi, hoặc cả hai. Nên thiết lập để bạn nhận thông báo khi thất bại, nhằm kịp thời kiểm tra khi cần.

Nếu cấu hình như ảnh chụp màn hình trên, notebook sẽ chạy lúc 9:30 sáng theo giờ địa phương mỗi ngày, đồng nghĩa mỗi sáng sẽ có một tin nhắn đăng vào kênh #bot-updates trên Slack.

Tự động hóa hay không tự động hóa

Không phải tác vụ nào cũng đáng để tự động hóa, còn tùy tần suất bạn phải làm, thời gian làm thủ công mất bao lâu, và thời gian cần để viết một script Python làm thay bạn. Ví dụ sẽ rõ: giả sử bạn phải tổng hợp một báo cáo mỗi năm, làm thủ công mất 20 phút. Nếu viết script để làm thay mất nửa ngày, thì sẽ cần rất nhiều năm bạn mới “gỡ vốn” được thời gian đã bỏ ra để tự động hóa!

Bảng sau đây tóm tắt rất đúng ý này:

Có đáng dành thời gian để tự động hóa không? Nguồn

Vì vậy, nếu một tác vụ bạn phải làm hằng ngày trước đây mất 5 phút, bạn có thể dành tối đa 6 ngày để thử tự động hóa tác vụ đó. Nếu bạn mất ít hơn con số này, bạn đã tiết kiệm thời gian (tính trong vòng 5 năm).

Kết luận

Thiết lập ban đầu trước khi có thể gửi tin nhắn từ DataLab lên Slack có thể mất một lúc. Tuy nhiên, khi mọi thứ đã được cấu hình đúng với Slack token lưu trong DataLab, việc gửi tin nhắn chỉ còn là thêm hai dòng Python: đơn giản vậy thôi! Và mặt lợi là: giờ bạn có thể tự động hóa hầu như mọi script Python và thông báo cho các bên liên quan ngay nơi họ hiện diện: trên Slack.

Tạm biệt thời kỳ phải đặt nhắc việc để lặp lại những tác vụ nhàm chán hết lần này đến lần khác, chào đón kỷ nguyên quy trình công việc mạnh mẽ, tự động — không cần nhảy qua lại giữa các công cụ. Tất cả những gì bạn cần là tình yêu DataLab.

Nâng tầm kỹ năng Python của bạn với khóa Intermediate Python của DataCamp. Mở rộng kiến thức về trực quan hóa dữ liệu và các tính năng Python nâng cao. Tiếp tục hành trình học tập ngay hôm nay!