IFTTT और Django का उपयोग करके Google फ़ॉर्म को स्वचालित रूप से सूचना के लिए निर्यात करें

सभी को शुभ दिन! मुझे लगता है कि यह लेख उन सभी के लिए दिलचस्प होगा जो नोटियन का उपयोग करते हैं, लेकिन किसी कारण से यह पूरी तरह से स्थानांतरित नहीं हो सका।

प्रागितिहास

मैं अपना प्रोजेक्ट विकसित कर रहा हूं । ईमेल दर्ज करने के बाद लैंडिंग पृष्ठ पर, Google फ़ॉर्म के आधार पर एक सामाजिक सर्वेक्षण का लिंक जारी किया जाता है। Google ड्राइव पर नेमप्लेट में जवाब दर्ज किए जाते हैं।

समस्या यह है कि सभी मुझे अपने साथ रखते हैं मैं नोटियन में रखता हूं । यह कॉर्न अधिक सुविधाजनक है। कॉपी-पेस्ट से निपटे, जबकि कुछ समीक्षाएँ थीं। तब उनमें से अधिक थे - और कुछ के साथ आने के लिए आवश्यक था। कौन परवाह करता है कि क्या हुआ - बिल्ली का स्वागत।

समस्या

Google प्रपत्र केवल नेमप्लेट में उत्तर रिकॉर्ड करता है - अर्थात, यहां कोई अन्य नुस्खा नहीं है। इसलिए, मेरे पास एक योजना थी: आइएफ़टीटी के माध्यम से गोलियों के अपडेट को सुनें, वेबहुक को नया डेटा भेजें, किसी तरह इसे संसाधित करें और इसे नोटियन पर अपलोड करें।

उन लोगों के लिए जो IFTTT से परिचित नहीं हैं: यह एक ऐसी सेवा है जो आपको कार्यों की श्रृंखला बनाने की अनुमति देती है। कहते हैं, "पोस्ट तार में आया" - "हम इसे VKontakte पर निर्यात करते हैं"।

योजना विफल होने लगी: धारणा के पास आधिकारिक एपीआई नहीं है। लेकिन किसी ने इसे उलट दिया और एक अनौपचारिक एपीआई बना दिया।



अंतिम योजना यह थी:

• हम IFTTT में एप्लेट बनाते हैं: “टैबलेट में एक लाइन जोड़ी गई है - इसे सर्वर पर भेजें
• हम सीधे सर्वर बनाते हैं जो डेटा प्राप्त करता है और इसे नोटियन को भेजता है

दूसरी समस्या तब सामने आई जब यह पता चला कि IFTTT ने Google शीट्स के साथ एकीकरण को तोड़ दिया है, और इसलिए एप्लेट काम नहीं करता है।



इसलिए, मुझे योजना को बदलना पड़ा: हमने Google शीट्स के साथ सीएसवीएचका को पंप किया, इसे सर्वर पर पार्स किया और नोटियन में नया सब कुछ फेंक दिया। IFTTT का उपयोग पूरी प्रक्रिया के लिए ट्रिगर के रूप में किया जाता है।

भाग 1. Google शीट्स के साथ CSV

यह हिस्सा शायद सबसे आसान है। हम देखने के लिए तालिका खोलते हैं (ताकि आपको कुकीज़ से परेशान न होना पड़े)। अगला, CSV को निर्यात करने के लिए लिंक को लें और कॉपी करें। ऐसा करने के लिए, बस कीबोर्ड पर Ctrl दबाएं और Ctrl + Shift + J टाइप करें (जो कि डेवलपर के कंसोल को खोलें), नेटवर्क टैब पर जाएं। इसके बाद File - Download - CSV पर क्लिक करें। हम अनुरोध देखते हैं और लिंक को कॉपी करते हैं।

भाग 2. एक सर्वर लेखन

चूँकि हमारे पास पाइथन लाइब्रेरी है, हम Django में लिखेंगे।

अब विशेष रूप से मेरी तालिका की संरचना के बारे में थोड़ा। Google शीट में एक तालिका के विपरीत, नोटियन की एक तालिका में एक "संदर्भ" कॉलम है। यह एक अन्य तालिका (मेरे मामले में, उपयोगकर्ताओं द्वारा पसंद किए गए कार्यों का विवरण) के लिए एक कड़ी है। बाकी आम तौर पर स्पष्ट है: सिर्फ डेटा के साथ कॉलम।

हम नोटियन में जाते हैं, हम पहले से ही Ctrl + Shift + J से परिचित हैं, कंसोल खोलें, एप्लिकेशन - कुकीज़ पर जाएं, token_v2 को कॉपी करें और इसे TOKEN पर कॉल करें। फिर हम उस पृष्ठ पर जाते हैं जिसे हमें प्लेट के साथ चाहिए और लिंक को कॉपी करना होगा। कॉल न। यदि आपके पास भी संबंध है, तो संबंध के साथ पृष्ठ पर जाएं, लिंक की प्रतिलिपि बनाएं और उदाहरण के लिए, NOTION_FUNCTIONS

अगला, निम्न कोड (पूर्व-आयात धारणा) लिखें:

def index(request): if request.method == "POST": client = NotionClient(token_v2=TOKEN) database = client.get_collection_view(NOTION) current_rows = database.default_query().execute() database_functions = client.get_collection_view(NOTION_FUNCTIONS) current_rows_functions = database_functions.default_query().execute() 

इसमें हम NotionClient को जोड़ते हैं, हम कहते हैं connect डेटाबेस? दो दे दो! ”और हम सीधे इन दो प्लेटों से डेटा प्राप्त करते हैं (डिफ़ॉल्ट अनुरोध द्वारा, लेकिन यह छँटाई के साथ संभव है, अधिक विवरण के लिए, पुस्तकालय के लिए प्रलेखन देखें)।

फिर हमें निम्न कार्य करना चाहिए: Google से CSV का अनुरोध करें और इसे पार्स करें। हम इसे पंडासोम करेंगे।

 result = requests.get(SHEET).content pandas_result = pd.read_csv(io.StringIO(result.decode('utf-8'))) timestamps = pandas_result[[" "]].values ages = pandas_result[[" "]].values sexes = pandas_result[[" "]].values cities = pandas_result[[" "]].values socials = pandas_result[["   (   )"]].values agreements = pandas_result[["   ,   - ."]].values control_usages = pandas_result[["      "]].values health_usages = pandas_result[["       "]].values prices = pandas_result[["        .    :)"]].values mentions = pandas_result[[", ,       "]].values 

फिर हमें इस प्लेट से सभी डेटा के माध्यम से जाना होगा और यह जांचना होगा कि उन्हें नोटियन में जोड़ा गया है या नहीं। ऐसा करने के लिए, हमने प्लेटों से डेटा का अनुरोध किया।

 def checkTimestamp(rows, timestamp): for i in range(0, len(rows)): row = rows[i] if row.name == timestamp: return True return False 

अलग-अलग, यह "row.name" के बारे में ध्यान देने योग्य है, क्योंकि एक चौकस पाठक शायद पूछेगा: यह क्या है?

यह नोटियन में कॉलम का नाम है (जहां रिकॉर्डिंग समय संग्रहीत हैं)। मैंने किसी तरह रूसी नामों के साथ जोड़ने का प्रबंधन नहीं किया, इसलिए मैंने सभी नामों को अंग्रेजी में बदल दिया और उन्हें जोड़ दिया।



और अब डेटा को सत्यापित करने और धारणा लेबल में एक पंक्ति जोड़ने के लिए कोड:

 for i in range(0, len(timestamps)): if not checkTimestamp(current_rows, timestamps[i]): row = database.collection.add_row() health_usage = health_usages[i][0] control_usage = control_usages[i][0] ticks = health_usage + "," + control_usage row.title = timestamps[i][0] row.age = ages[i][0] row.sex = sexes[i][0] row.social_network = checkEmptiness(socials[i][0]) row.can_we_write_you = checkEmptiness(agreements[i][0]) row.city = checkEmptiness(cities[i][0]) row.controlling_examples = checkEmptiness(control_usages[i][0]) row.health_examples = checkEmptiness(health_usages[i][0]) row.cost = checkEmptiness(prices[i][0]) row.noticements = checkEmptiness(mentions[i][0]) row.castdev_relation = findIds(current_rows_functions, ticks) 

checkEmptiness एक फ़ंक्शन है जो यह जांचता है कि क्या कोई शून्य आइटम इसे पारित किया गया है। जब मैंने उसे शून्य क्षेत्र खिलाया, तब किसी तरह अनिच्छा से काम किया गया।

अब हम संबंधों के विश्लेषण पर आगे बढ़ते हैं, क्योंकि आधिकारिक दस्तावेज में मैंने इसके बारे में नहीं देखा था। किसी अन्य डेटाबेस से एक लाइन का लिंक बनाने के लिए, आपको इसे (इस लाइन का) लेने और इसे स्थानांतरित करने की आवश्यकता है। तदनुसार, यदि किसी अन्य प्लेट से तारों के लिंक की एक सरणी निहित है, तो आपको उनके पहचानकर्ताओं की एक सरणी लेने की आवश्यकता है। मैंने फ़ंक्शन नामों से व्यक्तिगत रूप से संबंध जोड़े हैं।

 def findIds(current_rows, titles): print("titles", titles) print("current rows", current_rows) array = [] for a in range(0, len(current_rows)): if current_rows[a].name in titles: array.append(current_rows[a].id) print("Ids", array) return array 

अंत में, लाइनें बनाने के बाद, हम उत्तर जोड़ते हैं ताकि दूसरे छोर पर उन्हें पता चले कि अनुरोध आ गया है।

 return HttpResponse("Hello, habr.") 

सबसे महत्वपूर्ण सर्वर के साथ Taschemta समाप्त हो गया है, IFTTT पर जाएं।

भाग 3. IFTTT

एप्लेट निर्माण टैब पर जाएं । हम ट्रिगर का चयन करते हैं (हमारे मामले में यह तिथि और समय है), "हर घंटे" सेट करें। हम इसका परीक्षण करने के लिए ट्रिगर किए गए (यानी, "वह") वेबहूक का चयन करते हैं, हमारे (अभी तक) स्थानीय पते को निर्दिष्ट करें। खैर, यह बात है। टेस्ट।

भाग 4. हरोकू

आपने सोचा कि हम IFTTT से इस ट्रिगर के साथ क्या गड़बड़ कर रहे हैं - यह भुगतान नहीं करना है। हरोकू हमारे सामान की मेजबानी के लिए एक मुफ्त दर प्रदान करता है। मुख्य बात यह है कि सेवा कम से कम 6 घंटे सोती है। और वह निश्चित रूप से सोएगा, क्योंकि हम उसे हर घंटे काम करने के लिए कहते हैं, और हर मिनट नहीं।



आगे हम निम्नलिखित करते हैं। नया प्रोजेक्ट बनाने के लिए हरोकू जाएं। अगला, उनके क्लाइंट को उनके ऑपरेटिंग सिस्टम पर स्थापित करें। और फिर हम एप्लिकेशन बनाने के बाद दिखाई देने वाले निर्देशों के अनुसार सब कुछ करते हैं।

हरोकू पर सब कुछ डाउनलोड करने के बाद, हमारे एप्लेट पर जाएं और एक नए URL को संपादित करें।

अब सूची को हर घंटे अपडेट किया जाना चाहिए। Hypothetically, IFTTT एक त्रुटि दे सकता है कि आपके पास किसी प्रकार का लंबा अनुरोध है, लेकिन यह इतना महत्वपूर्ण नहीं है।

अद्यतन

यह महत्वपूर्ण निकला। जब IFTTT लगातार त्रुटियों को पकड़ता है, तो यह एपलेट्स को छोड़ना शुरू कर देता है।
इस समस्या को हल करने के लिए, तुरंत इस पूरे सामान के लिए एक नया सूत्र शुरू करें, तुरंत उत्तर दें।

 if request.method == "POST": thread = Thread(target=run_notion_import) thread.start() return HttpResponse("Hello, habr.") 

एक और विचार है कि मैं लेख में आवाज करना भूल गया, मानक पांडा विधि का उपयोग करते हुए अशक्तता की जांच करना है।
अर्थात्, आपका चेक कुछ इस तरह दिखाई देगा:

 if not pd.isna(health_usages[i][0]): row.health_examples = health_usages[i][0]