Hoe stuur je Microsoft Teams-berichten met Python

In beide gevallen moet je uiteindelijk een DataLab werkblad krijgen met al uw bedrijfslogica gecodeerd:

3. Een bericht versturen naar Teams

Dus, Teams webhook: check. Bedrijfslogica: check. Om de Python notebook te integreren met Microsoft Teams, moeten we twee dingen doen: de webhook URL opslaan in het DataLab werkblad en een stuk Python code schrijven om een bericht naar het Teams kanaal te sturen.

Sla de webhook URL op

Ons Python notebook heeft de webhook URL nodig om het bericht naar het juiste Teams kanaal te sturen. Je kunt de URL gewoon kopiëren en plakken binnen een code cel van je notebook. Echter, dit is geen veilige aanpak en wordt niet aanbevolen. De webhook URL is een soort geheim. Als je je notebook met iemand anders deel, kunnen zij de webhook URL zien, en kunnen zij uw Teams kanaal spammen!

Deze aanpak zou ook ertoe leiden dat je deze kopiëren en plakken moet voor elk werkblad waarmee je berichten naar Teams wilt sturen. Als je de webhook URL voor iets redenen moet bijwerken, moet je door elk werkblad gaan en deze bewerken.

Een veiligere en scalablere aanpak is het opslaan van de webhook URL token in een zogenaamde omgevingsvariabele. Wanneer je deze omgevingsvariabele connecteert, zal ze beschikbaar zijn in uw Python sessie. In uw werkblad:

• Klik op de tab “Omgeving” aan de linkerkant
• Klik op het plus symbool naast “Omgevingsvariabelen”
• In het venster “Omgevingsvariabelen toevoegen”:
• Stel “Naam” in op MS_TEAMS_WEBHOOK_URL
• Plak in het veld “Waarde” de Webhook-URL die je eerder hebt opgeslagen.
• Stel de “Naam van de set omgevingsvariabelen” in op “Microsoft Teams” (dit kan eigenlijk alles zijn)

Nadat je alle velden hebt ingevuld, klik op “Aanmaken,” “Volgende,” en tenslotte op “Verbinden.” Je werkbladsessie zal herstarten, en MS_TEAMS_WEBHOOK_URL is nu beschikbaar als een omgevingsvariabele in je werkblad. Je kunt dit controleren door een Python-cel aan te maken met de volgende code en deze uit te voeren:

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

Als je dezelfde servicesaccountreferenties in een ander werkblad wilt hergebruiken, hoef je de omgevingsvariabele niet opnieuw in te stellen: je kunt de omgevingsvariabele in andere werkbladen hergebruiken.

Python-code om een bericht naar Microsoft Teams te sturen

Met de MS_TEAMS_WEBHOOK_URL ingeschakeld en geladen, kunnen we nu Python-code schrijven om een bericht naar Teams te sturen! Hiervoor gebruiken we het open-source pymsteams-pakket, dat een handige wrapper biedt voor de tamelijk ingewikkelde API om berichten naar Teams te sturen. Laten we het installeren en importeren, samen met het os-pakket om omgevingsvariabelen te lezen:

!pip install pymsteams
import pymsteams
import os

Vervolgens kunnen we een zogenaamde ‘connector card’ maken – een mooi woord voor een rijk tekstbericht in Teams –, voeg wat tekst toe, en stuur het:

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

Voer deze code uit! Je zou dit bericht moeten zien verschijnen in het kanaal:

Uitstekend! Dit was een zinloos voorbeeldbericht, maar u kunt ook een bericht maken gebaseerd op de uitkomst van uw bedrijfslogica, zoals we in het voorbeeldwerkboek hebben gedaan:

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()

Met het volgende resultaat:

Tenslotte kunt u ook de omgevingsvariabele DL_WORKBOOK_ID gebruiken om een knop op te nemen die verwijst naar uw werkboek, in geval u een gemakkelijke manier wilt bieden om vanuit Teams naar het DataLab-werkboek te gaan dat dit bericht aanstuurt:

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()

Met het volgende resultaat:

Mooi strak, toch?!

4. Automatiseren!

U heeft een Python-script geschreven dat een bruikbare analyse uitvoert en een samenvatting van deze analyse verzendt naar Teams, inclusief een link terug naar het complete notebook voor diegenen die meer details willen kennen. Fantastisch! Nu, veronderstel dat u dit notebook kunt instellen om automatisch uit te voeren, dagelijks of wekelijks, zodat u constant wordt geupdate met verse resultaten. Het goede nieuws is, dat kunt u! DataLab biedt de mogelijkheid van geplande uitvoeringen om dit mogelijk te maken.

• Gebruik de menubalk bovenin en klik op Run > Schedule Run
• Stel de planning in zoals u wilt:
• Stel het notebook in om automatisch dagelijks of wekelijks uit te voeren. Voor wekelijke schema’s kunt u de exacte dag en tijd kiezen.
• Voeg DataCamp-gebruikers toe die je wilt informeren elke keer als het notebook voltooid is (mee succes of met een fout). Het is handig om dit te doen bij fouten, zodat je in kan duiken en het probleem kan oplossen als er een issue optreedt.

Als je het zoals in de bovenstaande schermafbeelding hebt ingesteld, zal het notebook elke dag op 9:30 uur lokale tijd worden uitgevoerd, wat betekent dat er elke ochtend een bericht in de aangegeven Teams-kanaal wordt geplaatst.

Automatiseren of niet automatiseren

Niet elke taak is een goede kandidaat voor automatisering. Het hangt af van hoe vaak je het doet, hoe lang het duurt om het handmatig uit te voeren, en de tijd die het kost om een Python-script te schrijven om het te automatiseren. Bijvoorbeeld, overwegen een jaarlijkse rapportage die 20 minuten duurt om handmatig samen te stellen. Als het je een halve dag kost om een script voor te schrijven, zal het nog veel jaren duren voordat je de tijd die je aan automatisering hebt besteed, terugkrijgt!

Hier is een samenvatting in tabelvorm:

Dus als een taak die je dagelijks moet uitvoeren 5 minuten duurde, kan je maximaal 6 dagen besteden om die taak te automatiseren. Als je minder tijd dan dat besteedt aan automatisering, zal je tijd winnen (geteld over vijf jaar).

Conclusie

Het instellen van DataLab om berichten naar Microsoft Teams te sturen houdt in dat je aanvankelijk door meerdere schermen moet navigeren. Maar eenmaal je alles hebt ingesteld met de webhook-URL in DataLab, is het verzenden van een bericht gewoon een kwestie van een paar regels Python-code toevoegen – het is heel gemakkelijk! Het beste deel? Je kunt bijna elk Python-script automatiseren en je stakeholders direct op hun favoriete plek informeren: op Teams.

Het tijdperk van het instellen van herinneringen voor herhalende, saaie taken is voorbij. Welkom bij een tijdperk van efficiente, geautomatiseerde werkstromen waarin u geen tools moet schakelen. Alles wat nodig is, is het aanvaarden van DataLab.

Onthoud, als u een herhaling nodig heeft van het schrijven van Python-code, is ons Introductie tot Python cursus de ideale startplaats.