A oes gennych chi dasgau sy'n ailadrodd ddydd ar ôl dydd, wythnos ar ôl wythnos? Er enghraifft, ysgrifennu adroddiadau. Rydych chi'n gofyn am ddata, yn ei ddadansoddi, yn ei ddelweddu (gwneud graffiau, siartiau), ac yna'n ei anfon at eich rheolwr. Ond beth os oedd hyn i gyd yn awtomataidd?
Yn y tiwtorial hwn byddwn yn creu bot ar gyfer Telegram a fydd yn helpu i awtomeiddio adrodd. A'r peth cŵl yw y bydd y rhaglen gyfan yn cynnwys dim ond 50 llinell o god! Os ydych chi'n creu bot ar gyfer Telegram am y tro cyntaf, yna dylech chi ddarllen yr un hwn hefyd .
Mae Skillsbox yn argymell: Cwrs ymarferol .
Rydym yn atgoffa: i holl ddarllenwyr "Habr" - gostyngiad o 10 rubles wrth gofrestru ar unrhyw gwrs Skillbox gan ddefnyddio'r cod hyrwyddo "Habr".
Gadewch i ni ddechrau
Gosod llyfrgelloedd
Byddwn yn defnyddio i gael data gan Google BigQuery. , и yn eich helpu i ddelweddu eich data. yn anfon y data gorffenedig i Telegram.
pip3 gosod google-cloud-bigquery matplotlib pandas numpy python-telegram-bot
Cysylltu Google BigQuery API
Os ydym am ddefnyddio'r gwasanaeth, mae angen i ni gysylltu API BigQuery Google. I wneud hyn awn i a chreu prosiect newydd (neu ddewis un sy'n bodoli eisoes).
Yn y panel rheoli, dewiswch GALLUOGI APIS A GWASANAETHAU ac edrychwch am BigQuery API.
Dewiswch Galluogi i gysylltu'r API.
Creu allwedd cyfrif
Gadewch i ni fynd i eto , dewiswch y tab Credentials, Creu tystlythyrau ac allwedd cyfrif Gwasanaeth.
Yna - Cyfrif gwasanaeth newydd, a nodwch yr enw yn y maes enw cyfrif Gwasanaeth.
O'r gwymplen Rôl, dewiswch Prosiect > Perchennog, yna Creu.
Enw'r ffeil a fydd yn cael ei lawrlwytho'n awtomatig yw creds.json.
Gosod GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS, gan nodi'r llwybr i creds.json yn y derfynell.
allforio GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS='[PATH_TO_CREDS.JSON]'
Os aeth popeth yn iawn, mae'n bryd dechrau ysgrifennu'r rhaglen.
Creu cais
Ar gyfer y tiwtorial byddwn yn defnyddio data o bigquery-public-data.stackoverflow, ar gyfer ein hadroddiad byddwn yn dewis nifer y cyhoeddiadau dyddiol.
Mae popeth yn eithaf syml.
Cwestiynu'r tabl -> Delweddu'r data -> Cadw'r delweddu -> Anfon y ddelwedd
Gadewch i ni greu un swyddogaeth i ddiffinio pob edefyn.
Ymholiad i BigQuery
Yn gyntaf rydym yn mewnforio'r llyfrgell.
o google.cloud mewnforio bigquery
Rydyn ni'n creu swyddogaeth o'r enw query_to_bigquery, lle mae'r paramedr yn ymholiad.
def query_to_bigquery(query):
client = bigquery.Client()
query_job = client.query(query)
result = query_job.result()
dataframe = result.to_dataframe()
return dataframeBydd y swyddogaeth hon yn dychwelyd y cais fel ffrâm ddata.
Delweddu data
I ddatrys y broblem hon, dewiswch matplotlib.
mewnforio matplotlib.pyplot fel plt
Mae angen pum paramedr arnom, lle x yw'r data echelin x, x_label yw'r teitl ar gyfer yr echelin, y yw'r data echelin-y, y_label yw'r teitl ar gyfer yr echelin, a'r teitl yw teitl y delweddu cyfan.
def visualize_bar_chart(x, x_label, y, y_label, title):
plt.title(title)
plt.xlabel(x_label)
plt.ylabel(y_label)
index = np.arange(len(x))
plt.xticks(index, x, fontsize=5, rotation=30)
plt.bar(index, y)
return pltArbedwch y ddelwedd
Nawr, gadewch i ni ddefnyddio dwy swyddogaeth i greu delweddiad a'i gadw.
Byddwn yn anfon nifer y postiadau a gyhoeddir yn ddyddiol. Yn gyntaf rydym yn ysgrifennu cais.
query = """
SELECT DATE(creation_date) date, COUNT(*) total_posts
FROM `bigquery-public-data.stackoverflow.post_history`
GROUP BY 1
HAVING date > DATE_SUB('2018-12-02', INTERVAL 14 DAY)
ORDER BY 1
"""Mae'r ymholiad yn helpu i gasglu data am bythefnos gan ddechrau Rhagfyr 2, 2018.
Rydym yn defnyddio'r dyddiad hwn oherwydd 2018-12-02 yw'r data diweddaraf a gofnodwyd yn bigquery-public-data.stackoverflow.post_history, mewn achosion eraill gallwch ddefnyddio CURRENT_DATE() i gael y data diweddaraf.
Ffoniwch y swyddogaeth query_to_bigquery i gael y data.
dataframe = query_to_bigquery(ymholiad)
Yna rydyn ni'n defnyddio'r golofn data dyddiad ar gyfer yr echelin-x, a'r golofn total_posts ar gyfer yr echelin-y.
x = ffrâm data['dyddiad'].tolist()
y = dataframe['total_posts'].tolist()
Rydyn ni'n ei ddelweddu gan ddefnyddio'r swyddogaeth visualize_bar_chart a'i gadw fel delwedd.
plt = visualize_bar_chart(x=x, x_label='Dyddiad', y=y, y_label='Cyfanswm Postiadau', teitl='Postiadau Dyddiol')
plt.savefig('viz.png')
Rydym yn lapio'r cod hwn mewn swyddogaeth o'r enw get_and_save_image.
def get_and_save_image():
query = """
SELECT DATE(creation_date) date, COUNT(*) total_posts
FROM `bigquery-public-data.stackoverflow.post_history`
GROUP BY 1
HAVING date > DATE_SUB('2018-12-02', INTERVAL 14 DAY)
ORDER BY 1
"""
dataframe = query_to_bigquery(query)
x = dataframe['date'].tolist()
y = dataframe['total_posts'].tolist()
plt = visualize_bar_chart(x=x, x_label='Date', y=y, y_label='Total Posts', title='Daily Posts')
plt.savefig('viz.png')Anfon delwedd
Er mwyn anfon adroddiad at y derbynnydd, mae angen i chi wybod y paramedr chat_id.
Rydym yn defnyddio a theipio / dechrau. Mae'r bot yn ymateb gyda'r wybodaeth angenrheidiol, mae chat_id wedi'i gynnwys yn y maes id.
Nawr, gadewch i ni greu'r swyddogaeth send_image. Bydd yn defnyddio'r swyddogaeth get_and_save_image i adfer ac arbed y ddelwedd. Ac yna rydym yn anfon popeth at y cyswllt cywir.
def send_image(bot, update):
get_and_save_image()
chat_id = 'CHAT_ID_RECEIVER'
bot.send_photo(chat_id=chat_id, photo=open('viz.png','rb'))Prif raglen
Yn olaf, rydym yn creu swyddogaeth arall, prif, i lansio'r cais. Peidiwch ag anghofio newid YOUR_TOKEN ar gyfer y bot.
Cofiwch: bydd y rhaglen hon yn anfon y ddelwedd yn awtomatig ar yr amser a nodir gennych. Er enghraifft, byddwn yn anfon adroddiad am naw y bore bob dydd.
def main():
updater = Updater('YOUR_TOKEN')
updater.job_queue.run_daily(send_image, time=datetime.datetime.strptime('9:00AM', '%I:%M%p').time(), days=(0,1,2,3,4,5,6))
updater.start_polling()
updater.idle()
if __name__ == '__main__':
main()O ganlyniad, bydd ein cais yn edrych fel hyn:
from google.cloud import bigquery
from telegram.ext import Updater
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import datetime
def query_to_bigquery(query):
client = bigquery.Client()
query_job = client.query(query)
result = query_job.result()
dataframe = result.to_dataframe()
return dataframe
def visualize_bar_chart(x, x_label, y, y_label, title):
plt.title(title)
plt.xlabel(x_label)
plt.ylabel(y_label)
index = np.arange(len(x))
plt.xticks(index, x, fontsize=5, rotation=30)
plt.bar(index, y)
return plt
def get_and_save_image():
query = """
SELECT DATE(creation_date) date, COUNT(*) total_posts
FROM `bigquery-public-data.stackoverflow.post_history`
GROUP BY 1
HAVING date > DATE_SUB('2018-12-02', INTERVAL 14 DAY)
ORDER BY 1
"""
dataframe = query_to_bigquery(query)
x = dataframe['date'].tolist()
y = dataframe['total_posts'].tolist()
plt = visualize_bar_chart(x=x, x_label='Date', y=y, y_label='Total Posts', title='Daily Posts')
plt.savefig('viz.png')
def send_image(bot, update):
get_and_save_image()
chat_id = 'CHAT_ID_RECEIVER'
bot.send_photo(chat_id=chat_id, photo=open('viz.png', 'rb'))
def main():
updater = Updater('YOUR_TOKEN')
updater.job_queue.run_daily(send_image, time=datetime.datetime.strptime('9:00AM', '%I:%M%p').time(), days=(0,1,2,3,4,5,6))
updater.start_polling()
updater.idle()
if __name__ == '__main__':
main()Arbedwch y ffeil a'i alw'n main.py.
Rydym yn lansio'r cais trwy nodi'r gorchymyn yn y derfynell:
python3 prif.py
Mae'r cyfan yn barod. Nawr mae gennym robot sy'n cynnwys 50 llinell o god sy'n cynhyrchu adroddiadau heb ein hymyrraeth.
Gadewch i ni wirio'r bot trwy ddewis y gorchymyn / anfon.
Gallwch gael y cod gorffenedig yn .
Mae Skillsbox yn argymell:
- Cwrs ymarferol dwy flynedd .
- Cwrs ar-lein .
- Cwrs blwyddyn ymarferol .
Ffynhonnell: hab.com