Как отправлять сообщения в Microsoft Teams с помощью Python

В обоих случаях вы должны получить рабочей книгу DataLab с вашей коммерческой логикой, написанной на коде:

3. Отправка сообщения в Teams

Так, вебхок Teams: проверенное. Бизнес-логика: проверенное. Чтобы интегрировать Python-ноутбук с Microsoft Teams, нам нужно сделать два дела: сохранить URL вебхока в рабочей книге DataLab и написать какое-то Python-код для отправки сообщения в канал Teams.

Сохранение URL вебхока

Наш Python-ноутбук нужен URL вебхока, чтобы отправить сообщение в правильный канал Teams. Вы могли бы просто скопировать и вставить этот URL в ячейку кода вашего ноутбука. Однако это небезопасный подход и не рекомендуется. URL вебхока является своего рода секретом. Если вы делите ваш ноутбук с кем-то еще, они могут увидеть URL вебхока, и они могут спаммить ваш канал Teams!

Этот подход также требует вашего повторяющегося вставки этого URL во все рабочие книги, с которыми вы хотите отправлять сообщения в Teams. Если вы почему-то захотите обновить URL вебхока, вам придется пройтись по всем рабочим книгам и исправить их.

Более безопасный и масштабируемый подход — это хранение URL-токена вебхока в так называемом environment variable . когда вы подключите эту environment variable, она станет доступна в вашем Python-сессии. В вашей рабочей книге:

• Click the “Environment” tab on the left-hand side
• Click on the plus icon next to “Environment Variables”
• В модальном окне “Добавить переменные среды”:
• Установите “Имя” как MS_TEAMS_WEBHOOK_URL
• В поле “Значение”, вставьте URL webhook, который вы сохранили ранее.
• Установите “Имя набора переменных среды” как “Microsoft Teams” (это может быть что угодно, на самом деле)

После заполнения всех полей, нажмите “Создать”, “Далее” и, наконец, “Подключить”. Ваша сессия рабочейbooks будет перезапущена, и MS_TEAMS_WEBHOOK_URL теперь будет доступен как переменная среды в вашей рабочейbooks. Вы можете проверить это, создав Python ячейку следующим кодом и запустив его:

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

Если вы хотите re-use相同的 services account credentials в другой рабочейbooks, вам не нужно настроить переменную среды снова: вы можете re-use переменной среды в других рабочихbooks.

Python код для отправки сообщения Microsoft Teams

MS_TEAMS_WEBHOOK_URL заблокирован и готов, теперь мы можем написать Python код для отправки сообщения в Teams! Для этого мы будем использовать open-source pymsteams package, который обеспечивает удобную оболочку для сложного API отправки сообщений в Teams. Пожалуйста, установите его и импортируйте его, а также импортируйте os package, чтобы читать переменные среды:

!pip install pymsteams
import pymsteams
import os

Next, we can create a so-called ‘connector card’ – a fancy word for a rich text message in Teams –, add some text to it, and send it:

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

Run this code! You should see this message appear in the channel:

fantastichno! Это был не значащийся пример сообщения, но теперь ты также можешь создать сообщение на основе результатов бизнес-логики, как мы это сделали в демонстрационном файле:

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()

Следующий результат:

В конечном итоге ты также можешь использовать переменную среды DL_WORKBOOK_ID, чтобы включить кнопку, ссылающуюся на твой рабочий файл, если хочешь включить удобный способ перехода от Teams к рабочему файлу DataLab, который двигает это сообщение:

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()

Следующий результат:

Конечно же, правильно!?

4. Автоматизируйте!

Ты написал Python скрипт, который выполняет полезный анализ и рассылает краткое описание этого анализа в Teams, включая ссылку на полную страничку для тех, кто заинтересован в более детальных сведениях. fantastichno! Теперь подумайте о том, чтобы этот ноутб Корк мог выполняться автоматически ежедневно или еженедельно, чтобы тебе было всегда актуально.ホームのお知らせにあるように、素晴らしいニュースは、それは可能です！ DataLabを使ってplaneado ejecuciónを提供しています。

• 在顶部菜单栏中，点击运行 > 计划运行
• 像你看到的那样配置计划：
• 设置笔记本电脑自动运行的每日或每周计划。对于每周计划，选择确切的日期和时间。
• Добавьте пользователей DataCamp, которых нужно информировать каждый раз, когда заметка заканчивает свою работу (успешно или с ошибкой). Это полезно делать для ошибок, чтобы вы могли вникнуть и исправить проблему, когда она возникает.

Если настроить, как показано на скриншоте выше, заметка теперь будет запускаться в 9:30 утра по местному времени каждый день, что означает, что сообщение будет размещаться в указанном канале Teams каждое утро.

Автоматизировать или нет

Не каждая задача является хорошим кандидатом для автоматизации. Это зависит от того, как часто вы выполняете эту задачу, сколько времени занимает ее выполнение вручную и сколько времени потребуется на создание сценария на Python для автоматизации. Например, рассмотрим годовой отчет, который занимает 20 минут для сборки вручную. Если вам потребуется половина дня, чтобы написать сценарий для него, то многие года вам придется ждать, пока вы сравняетесь с затраченным на автоматизацию временем!

Вот краткая сводка в виде таблицы:

Так что если задача, которую вам нужно было выполнять ежедневно, до этого занимала 5 минут, вы можете потратить до 6 дней, чтобы попытаться автоматизировать эту задачу. Если вы потратите меньше времени на автоматизацию, вы сэкономите время (принимая во внимание пять лет).

Заключение

Настройка DataLab для отправки сообщений в Microsoft Teams требует первоначального перемещения по нескольким экранам. Но как только вы настроите всё с использованием URL вебхука в DataLab, отправка сообщения сводится к добавлению нескольких строк Python-кода – это действительно просто! Лучшая часть? Вы можете автоматизировать почти любой сценарий на Python и немедленно уведомить ваших заинтересованных сторон прямо там, где они находятся: в Teams.

Прошлые дни, когда нужно было настраивать напоминания для повторяющихся, скучных задач. Приветствуем эру эффективных, автоматизированных рабочих потоков, где вам не требуется переключаться между инструментами. Все, что нужно, это принять DataLab.

Посмитритесь, если вам нужно обновить знания о написании кода на Python, наш курс Введение в Python является идеальным местом начала.