毎週、毎日繰り返されるタスクがありますか？ たとえば、レポートの作成。 データを要求し、分析を行い、視覚化（グラフ、チャートを作成）して、それをボスに送信します。 しかし、これがすべて自動化されたらどうなるでしょうか？
このチュートリアルでは、レポートの自動化に役立つTelegramのボットを作成します。 そして、最もクールなことは、プログラム全体がわずか50行のコードで構成されることです！ 初めてTelegramのボットを作成する場合は、こちらの
投稿をご覧ください 。
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降りる
ライブラリをインストールするgoogle-cloud-bigqueryを使用して、Google BigQueryからデータを取得します。
matplotlib 、
numpy 、および
pandasは、データを視覚化するのに役立ちます。
python-telegram-botは、完成したデータをTelegramに送信します。
pip3 google-cloud-bigquery matplotlib numpy pandas python-telegram-botをインストールするGoogle BigQuery APIを接続しますサービスを使用する場合は、Google BigQuery APIを接続する必要があります。 これを行うには、
Google Developers Consoleに移動して新しいプロジェクトを作成します（または既存のプロジェクトを選択します）。
コントロールパネルで[APIとサービスを有効にする]を選択し、BigQuery APIを探します。
[有効]を選択して、APIを接続します。
アカウントキーを作成する再び
Google Developers Consoleに移動し 、[認証情報]、[認証情報の作成]、[サービスアカウントキー]タブを選択します。
次に、新しいサービスアカウントを選択し、[サービスアカウント名]フィールドに名前を入力します。
[ロール]ドロップダウンリストから、[プロジェクト]> [所有者]を選択し、[作成]を選択します。
自動的にロードされるファイルは、creds.jsonと呼ばれます。
GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALSを公開し、ターミナルのcreds.jsonへのパスを示します。
エクスポートGOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS = '[PATH_TO_CREDS.JSON]'すべてがうまくいったら、プログラムを書き始めましょう。
アプリケーション作成
チュートリアルでは、bigquery-public-data.stackoverflowのデータを使用します。レポートでは、毎日の発行数を選択します。
すべてが非常に簡単です。
テーブルのクエリ->データの視覚化->視覚化の保存->画像の送信
各スレッドを定義する関数を1つ作成しましょう。
BigQueryへのクエリまず、ライブラリをインポートします。
google.cloud import bigqueryからquery_to_bigqueryという関数を作成します。パラメーターはqueryです。
def query_to_bigquery(query): client = bigquery.Client() query_job = client.query(query) result = query_job.result() dataframe = result.to_dataframe() return dataframe
この関数は、リクエストをデータフレームとして返します。
データを視覚化するこの問題を解決するには、matplotlibを選択します。
matplotlib.pyplotをpltとしてインポート5つのパラメーターが必要です。xはx軸のデータ、x_labelは軸の名前、yはy軸のデータ、y_labelは軸の名前、titleは視覚化全体のタイトルです。
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
画像を保存次に、2つの関数を使用して視覚化を作成し、保存します。
毎日公開される投稿の数を送信します。 最初にリクエストを書きます。
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 """
このクエリは、2018年12月2日から2週間のデータを収集するのに役立ちます。
2018-12-02はbigquery-public-data.stackoverflow.post_historyに記録された最新のデータであるため、この日付を使用します。その他の場合は、CURRENT_DATE（）を使用して最新のデータを取得できます。
query_to_bigquery関数を呼び出してデータを取得します。
データフレーム= query_to_bigquery（クエリ）次に、x軸に日付列を使用し、y軸にtotal_posts列を使用します。
x =データフレーム['date']。tolist（）
y =データフレーム['total_posts']。tolist（）Visualize_bar_chart関数を使用して視覚化し、画像として保存します。
plt = visualize_bar_chart（x = x、x_label = 'Date'、y = y、y_label = 'Total Posts'、title = 'Daily Posts'）
plt.savefig（ 'viz.png'）このコードをget_and_save_imageという関数でラップします。
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')
画像を送信受信者にレポートを送信するには、chat_idパラメーターを知っている必要があります。
userinfobotを使用し
て 、/ startと入力します。 ボットは必要な情報で応答します。chat_idはidフィールドに含まれています。
次に、send_image関数を作成します。 get_and_save_image関数を使用して、イメージを取得および保存します。 そして、すべてを正しい連絡先に送信します。
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'))
主なプログラム最後に、アプリケーションを起動する別の関数mainを作成します。 ボットのYOUR_TOKENを変更することを忘れないでください。
注意：このプログラムは、指定した時間に自動的に画像を送信します。 たとえば、毎日午前9時にレポートを送信します。
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()
その結果、アプリケーションは次のようになります。
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()
ファイルを保存し、main.pyという名前を付けます。
ターミナルでコマンドを入力して、アプリケーションを起動します。
python3 main.pyすべて準備完了です。 これで、介入なしでレポートを生成する50行のコードで構成されるロボットができました。
/ sendコマンドを選択して、
ここからボット
を確認しましょう。
GitHubで完成したコードを取得でき
ます 。
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