PythonでMicrosoft Teamsメッセージを送信する方法

どちらの場合も、ビジネスロジックを全て書かれたDataLabワークブックができあがるはずです：

3. Teamsへのメッセージの送信

では、TeamsのWebhookは確認済み、ビジネスロジックも確認済みです。PythonノートブックをMicrosoft Teamsと統合するためには、2つのことを行う必要があります：DataLabワークブックにWebhook URLを格納し、Teamsチャンネルにメッセージを送信するPythonコードを書く。

Webhook URLの格納

私たちのPythonノートブックは、正しいTeamsチャンネルにメッセージを送信するためにWebhook URLが必要です。このURLをノートブックのコードセルにコピー＆ペーストすることができます。しかし、これは安全ではなく、推奨されません。Webhook URLはある種の秘密です。他の人とノートブックを共有すると、彼らはWebhook URLを見て、Teamsチャンネルにスパムを送信できます！

このアプローチでは、Teamsメッセージを送信したいすべてのワークブックにこのコピー＆ペーストを繰り返す必要があります。何か理由でWebhook URLを更新する必要があると、すべてのワークブックを開きながら編集する必要があります。

より安全で拡張性のあるアプローチは、環境変数と呼ばれるものにWebhook URLトークンを格納する方法です。この環境変数に接続すると、Pythonセッションで利用可能になります。ワークブック内では以下のようにします：

• 左側の“Environment”（環境）タブをクリックする
• “Environment Variables”（環境変数）の横のプラスアイコンをクリックする
• 環境変数の追加 modal 内で以下を行います。
• “名前”欄に MS_TEAMS_WEBHOOK_URL を設定します。
• “値”欄に先程保存したWebhook URLを貼り付けます。
• “環境変数セット名”を “Microsoft Teams” に設定します（これは実は何でも構いません）。

全ての欄に入力した後、 “作成”、”次へ”、最後に “接続” をクリックします。ワークブックのセッションは再起動され、MS_TEAMS_WEBHOOK_URL はワークブック内で環境変数として利用可能になります。これを確認するためには、以下のコードを含むPythonセルを作成して実行します。

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

別のワークブックでも同じサービスアカウントの資格情報を再利用したい場合、環境変数を再度設定する必要はありません。他のワークブックでも環境変数を再利用できます。

Microsoft Teams にメッセージを送信する Python コード

MS_TEAMS_WEBHOOK_URL を読み込んでおり、今度は Teams にメッセージを送信する Python コードを書くことができます！これには、Teams にメッセージを送信する.pretty Intricate API の便利なラッパーを提供する开源の pymsteams パッケージ を使用します。これをインストールして import し、環境変数を読み取るための os パッケージも一緒に導入します。

!pip install pymsteams
import pymsteams
import os

次に、’コネクターカード’を作成します。これは Teams でのリッチテキストメッセージのことです。テキストを追加して送信します。

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

このコードを実行！このメッセージがチャンネルに表示されるはずです。

すごい！これは無意味なサンプルメッセージでしたが、サンプルワークブックで行ったように、ビジネスロジックの結果に基づいてメッセージを作成することもできます。

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()

次の結果を使用して：

最後に、DL_WORKBOOK_ID環境変数を活用して、Teamsからこのメッセージを生成しているDataLabワークブックに簡単にアクセスできるようにするボタンを含めることもできます：

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()

次の結果を使用して：

かなりすごいですよね？！

4. 自動化！

有用な分析を行い、この分析の概要をTeamsに送信し、詳細に興味がある人のために完全なノートブックへのリンクを含めるPythonスクリプトを作成しました。素晴らしい！さて、このノートブックを毎日または毎週自動的に実行して、常に新鮮な結果で更新されるようにできるとしたらどうでしょうか。良いニュースです、それができるのです！DataLabはこれを可能にするスケジュール実行機能を提供しています。

• 上部のメニューバーで、実行 > スケジュール実行をクリックします。
• スケジュールを設定します：
• ノートブックを毎日または毎週自動的に実行するように設定します。毎週のスケジュールの場合、具体的な日付と時間を選択します。
• データキャンプのユーザーを追加して、ノートブックが完了（成功または失敗）するたびに通知を受け取りたい人を指定します。これは失敗時に特に役立ちます。問題が発生したときに迅速に診断して修正することができます。

上記のスクリーンショットのように設定すると、ノートブックは毎日の当地时间の9:30に実行され、これは、指定したTeamsチャンネルに毎朝メッセージが投稿されることを意味します。

自動化するかどうか

すべてのタスクが自動化の適した対象ではありません。どの程度頻繁に行うか、手動で行うのにどのくらい時間がかかるか、そしてPythonスクリプトを作成して自動化するのにかかる時間にもよります。たとえば、一年に一度の報告書を手動で作成するのに20分かかるとします。それには半天をかけてスクリプトを書くことになるので、自動化に投資した時間を回収するまでには数年がかかります。

以下がテーブル形式でのまとめです：

ですから、1日に5分かかるタスクを自動化するために、最大6日間をかけて試みることができます。それ以下の時間で自動化することができれば、5年間で時間を節約できます。

結論

データラボでMicrosoft Teamsにメッセージを送信するための設定を行うときは、最初に複数の画面を操作する必要があります。しかし、DataLabでwebhook URLを設定した後は、メッセージを送信するためには数行のPythonコードを追加するだけで、非常に簡単です。最高の部分は？ほぼすべてのPythonスクリプトを自動化して、ステークホルダーが存在する場所、すなわちTeamsに直接通知することができることです。

過去、繰り返し、退屈な仕事にて Reminder を設定する日々は、終わりを告げました。DataLab を受け入れることで、効率的で、ツール間で切り替える必要のない自動化された workflow の時代への挨拶をしましょう。

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