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原文链接:https://blog.wangjiegulu.com/2018/04/03/huginn_douban_high_score_movies_and_slack/
Huginn实现自动通过slack推送豆瓣高分电影
如果尚未安装 Huginn,可以参考这里
想象下以下场景:每当有正在上映的电影在豆瓣上的评分超过7.8分,则 huginn 自动编辑一条信息并通过 Slack
(当然也可以用 telegram 等app)通知到我电脑或者手机上。收到信息后,点击不喜欢忽略,或者点击购票按钮直接进入到购票页面。甚至 Huginn 可以结合 Google Calendar
查询你这几天的行程安排,推送高分电影信息的同时给你选择一个比较合适观看电影的时间点,购买好电影票后,huginn 又自动帮你把日程事件写入到 Google Calendar
中,并设置提醒。是不是很酷?!
Huginn 就如你的贴心管家,按照你的意愿自动帮你完成很多事情。
我们先来实现 每当有正在上映的电影在豆瓣上的评分超过7.8分,则给我推送 Slack 信息
这一部分需求。
最后达到的效果如下:
手机端效果
PC端效果
创建 Agents
首先进入 Huginn 首页(默认localhost:3000
),左上角进入 Scenarios
:
我的理解:Scenario 代表一种场景,一般会包含多个 agent,一个 agent 表示进行一次事件的处理或者变换。拿我们现在的例子来说,自动通过slack推送豆瓣高分电影 这一整个就是一个 Scenario
,但是这个 Scenario
会有很多的 agent
s 组成,比如:
- 有一个 agent 是用来从豆瓣网页获取当前上映中的所有电影和它们的分数等信息;
- 一个 agent 是用来从第一个 agent 里面拿到的所有电影进行过滤,过滤的标准就是
score > 7.8
, - 还有一个 agent 是用来把过滤后的电影通过 slack 推送到我们手机上。
看着跟 RxJava
的观察者模式是不是很像?第一个从豆瓣页面拉取数据的过程就像是 Observable
,然后其它的 agent 就像很多的 operator
用来把数据进行转换和变化,最终通知到 subscriber
,这里的 subscriber
就是我们自己。我们通过 huginn 订阅了 豆瓣高分电影
,就是这么简单。
点击左下角的 New Scenario
创建一个名为 douban_high_score_movie
的 Scenario。
创建获取数据 agent
第一个 agent 用来从豆瓣官网获取所有正在上映的电影
在 douban_high_score_movie
的 Scenario 中点击 + New Agent
来创建第一个 Agent。
如上图,你需要去决定你要创建的 agent 的类型(这里是目前 Huginn 支持的所有的类型)。
我们通过输入 "web" 来进行过滤选择 Website Agent
。
上图,左边是我们需要去配置的地方;右边是每个设置对应的说明。
-
Name:给这个 agent 取个名字,我们这里取名为
step1_get_douban_playing_movies
,表示这个 agent 是douban_high_score_movie
这个 Scenario 的第一步,是用来从豆瓣获取当前正在上映的所有电影。 -
Schedule:表示调度周期,表示在什么时候自动执行这个 agent,比如
Every 1d
表示每一天执行一次、Every 2h
表示每2小时执行一次、8pm
表示每天下午8点执行等等;这里我们选择3pm
,每天下午3点执行一次。 - Keep events:表示事件保留的时间;比如我们从豆瓣上获取到所有上映的电影,每一部电影信息都是一个 event,Huginn会把这些 event 保留在本地,你可以通过这个参数来设置这些 events 在本地保留多少时间,超过这个时间,Huginn会把数据清除。我们这里设置1小时(为什么只设置为1小时,下面我们会再讨论)。
- Sources:表示这个 agent 处理的数据来源是哪个 agent。我们现在创建的 agent 是第一个 agent,是从豆瓣网站上获取正在上映的所有电影,所以不需要从其他 agent 传递数据(也就是上面说的 events)过来,所以这个留空。
-
Receivers:表示这个 agent 处理完数据之后把这些数据传入到哪个 agent。还是用
RxJava
做类比,因为每个 agnet 都有可能只是整个观察者模式中的一个操作符,用来转化数据,数据转化完之后,可能还需要其他 agent 把这些数据做进一步的转化。 - Scenarios:表示这个 agent 是数据哪个 Scenario 的。
- Options:这个非常关键,就是通过这个配置文件(JSON)来进行网络请求和豆瓣电影数据解析相关的操作的,这个我们重点讲下。
注意:以上没提到的配置可以留空
Options 配置
Options 配置其实就是一个 JSON 文件。Website Agent 的 Options 主要的元素有如下:
-
url:网站地址,表示我需要从哪个网站获取数据,现在我们是从豆瓣,所以需要输入豆瓣正在上映的网址,这里我们输入
https://movie.douban.com/cinema/nowplaying/hangzhou/
,当然最后一个地点可以根据你的常驻地点做相应的修改。 -
type:数据解析的类型,支持的类型有
xml
、html
、json
、text
四种,当前豆瓣网址返回的当然是 html 了,所以这里我们填写html
。如果其他场景,比如 调用第三方开放的 api,返回的类型可能就是json
或者xml
了。 -
mode:表示获取数据的模式,我们这里选择
on_change
。- on_change:在数据有更改时才会获取作为 events。
- merge:把新数据和输入的数据进行合并。
- all:获取所有数据。
-
extract:用来配置(JSON)从这个网站解析出真正我们想要的数据。如果
type
是html
,则每个数据通过css
选择器或者xpath
来解析出真正的数据。
注意:
on_change
这个设置在我们现在的场景下其实用处不大,这个下面我们会再讨论。
最后的 options 如下:
{
"expected_update_period_in_days": "2",
"url": "https://movie.douban.com/cinema/nowplaying/hangzhou/",
"type": "html",
"mode": "on_change",
"extract": {
"title": {
"css": "li[@data-category='nowplaying']",
"value": "@data-title"
},
"score": {
"css": "li[@data-category='nowplaying']",
"value": "@data-score"
},
"star": {
"css": "li[@data-category='nowplaying']",
"value": "@data-star"
},
"release": {
"css": "li[@data-category='nowplaying']",
"value": "@data-release"
},
"region": {
"css": "li[@data-category='nowplaying']",
"value": "@data-region"
},
"actors": {
"css": "li[@data-category='nowplaying']",
"value": "@data-actors"
},
"director": {
"css": "li[@data-category='nowplaying']",
"value": "@data-director"
},
"detail_url": {
"css": "li[@data-category='nowplaying']/ul/li/a[@data-psource='poster']",
"value": "@href"
},
"image_url": {
"css": "li[@data-category='nowplaying']/ul/li/a[@data-psource='poster']/img",
"value": "@src"
}
}
}
以上可以看出,我们从豆瓣的每部电影中获取了以下信息:
- title:电影名字
- score:电影分数,满分10分
- star:电影分数,满分50分
- release:上映日期
- region:地区
- actors:演员
- director:导演
- detail_url:详细 url
- image_url:电影封面
注意:获取具体 xpath 比较简单的方法:通过 chrome 右键的
inspect
来复制拿到。
以上配置完毕后,点击下面的 Dry Run
,应该就会出现以下页面
最后进行保存。第一个 agent 就创建完毕了。
同时,这个 agent 在运行的过程中会生成以下 events:
创建过滤 agnet
step1_get_douban_playing_movies
把所有正在上映的电影数据从豆瓣上拉取下来并解析好,生成一个个 events。然后我们第二个 agent 就需要从这些 events 里面进行过滤筛选出所有分数大于 7.8
(具体的标准可以自己定) 的电影。相当于 RxJava 的 filter 操作符吧。
同样创建 agent,选择为 TriggerAgent
,名字为 step2_pick_high_score_movies
。这是把 Sources 填写为第一个 agent 的名字,即 step1_get_douban_playing_movies
,表示我要创建的 agent 处理的数据(events)是从 step1_get_douban_playing_movies
来的。
然后重点还是在 Options 中
-
keep_event:表示是否把我从
step1_get_douban_playing_movies
这个 agent 收到的 events 原封不动地再传给下一个 agent(下一个 agent 我们还没创建),我们设置为 true。因为下一个 agent 我们是用来把数据通过 slack 发送到给我们自己的,那肯定需要第一个 agent 中获取到的例如电影名字、分数等信息。 - rules:表示我们过滤的规则,可以多个,具体下面说。
- must_match:表示 rules 中我必须要满足几个规则,如果是1,则意味着 rules 中所有的规则是或关系(只要满足 rules 中的1个规则即可);默认不填写的话是必须要满足 rules 中所有的规则。,因为我们这里只需要满足一个分数大于7.8就可以,所以可以不填写。
最后 Options 的配置如下:
{
"expected_receive_period_in_days": "2",
"keep_event": "true",
"rules": [
{
"type": "field>=value",
"value": "7.8",
"path": "$.score"
}
],
"message": "Looks like your pattern matched in '{{value}}'!"
}
如上,在 rules 中添加一个规则,type 表示匹配规则,field>=value
:
-
field: 通过下面 path 从 events 匹配出来的数据,这里是
$.score
,所以表示的是电影的分数; -
value:表示下面 json 的
value
字段的值,这里为7.8
。
通过简单的表达式 field>=value
来设定匹配规则:电影分数 >= 7.8分。
至此,第二个 agent 创建完毕。
你同样可以通过下面的 Dry Run
来进行测试,测试时因为有 Sources
,需要你构造一些假数据作为输入来运行。
创建去重 agnet
step2_pick_high_score_movies
用来把 step1_get_douban_playing_movies
中从豆瓣官网获取的电影信息进行高分的过滤(分数>=7.8)。
我们还需要创建一个去重的 agent,来避免重复给我们自己推送高分电影(因为我们现在获取的频率是每天进行获取检测,但是电影总不可能是每部电影只上映一天吧,第二天获取的时候肯定有第一天获取的数据)。
这里大家可能会有个问题,因为我们在配置第一个 agent 的时候,已经把 mode
已经设置为 on_change
了,为什么还是会有重复数据呢?因为这里的电影信息中,有诸如 分数
这类的数据,这些数据是随时可能会有变化的,虽然是同一个电影,但是分数从 8.1
上升到 8.2
,那 Huginn 也会认为满足了 on_change
条件,所以会造成重复推送。所以,我们还需要单独做去重处理。
注意: 之前提到过
on_change
等设置在第一个 agent 其实用处不大,同样也是由于上面说的原因,我们也不知道同样的电影什么时候分数会发生变化,就算用了on_change
,也可能会把之前获取过的数据拿到。所以第一个 agent 的 keep_event 设置的时间比较短,因为这些 events 提供给on_change
匹配意义不大,所以还是节省空间,设置短一点。
创建 agent,type 选择 DeDuplicationAgent
,名字取为 step2_1_deduplication_high_score_movies
,Sources 填写为上一个 agent 的名字,即 step2_pick_high_score_movies
。
注意:这里 keep_event 设置了90天,因为一旦经过我们这个 agent 去重后,events 假设保留1小时,那下一天我再去获取所有上映的电影并高分过滤后,因为昨天的数据(events)已经被清空了,所以就没办法做比较去重了,所以会导致重复数据。所以这里保存时间应该要>=电影上映的时长,所以这里设置为90天,即3个月左右。
DeDuplicationAgent 的 Options 填写就比较简单了
-
Property:填写你要去重依据的字段,我们这里根据电影名字来去重,也就是
title
。 - Lookback:表示去重的时候跟之前的多少条历史 events 做比较,同一时期一起上映的电影应该不会超过100部,所以设置为100了。
创建 slack 通知的 agent
Huginn 自带有一个 SlackAgent
,用来发送 slack 消息。
它使用了 incoming-webhooks 来实现消息的发送。
但是为了有更多的可玩性,我们这里选择,自己创建一个 slack app
,然后通过它的 open api 实现。
因此,我们需要创建一个 PostAgent
。但是在此之前我们先来配置好 Slack 环境。
配置 Slack 环境
安装 Slack:https://slack.com
- Google Play for Android:https://play.google.com/store/apps/details?id=com.Slack
创建自己的 workspace(单独创建一个自己私有的,注意不要使用公司、团队的 workspace),比如我的是 https://wangjie.slack.com
。
在自己私有的 workspace 中创建一个私有的 channel:#huginn-movie
这个 channel 就是用来接收高分电影的数据了,当然你也可以使用 #general
。
然后我们创建一个自己的 app,用来发送电影信息。进入 https://api.slack.com/
点击 Start Building
,
- App Name:可以随意填写
- Development Slack Workspace:选择你刚刚创建的私有的 workspace
在 Add features and functionality
中点击 Permissions
进入权限配置。
在 Scope
中添加如下权限:
添加完以上所有权限后,点击保存,然后重新打开 Permissions
,点击下面按钮安装我们的这个 app 到 slack。
安装完毕之后,再次进入 Permissions
,拷贝 OAuth Access Token
:
然后,我们就可以使用我们的 token 来访问 slack 的 open api 了,具体文档在这里:https://api.slack.com/web。
我们需要的发送消息到 #huginn-movie
channel 的接口文档:
https://api.slack.com/methods/chat.postMessage
有了 api 文档,有了 token,一切就好办了。
由上述文档,我们可以通过 post 请求,把我们要发送的电影信息封装到 attachments
参数中执行请求即可。
而且 attachments
参数可以参考文档 https://api.slack.com/docs/message-attachments 来封装信息。
Slack 环境一切就绪,接下来,回到 Huginn。
创建 Agent 发送 Slack 消息
创建 PostAgent
(注意,不是 SlackAgent
),取名为 step3_high_score_movies_to_slack_post
。Sources 填写为 step2_1_deduplication_high_score_movies
,因为这个 agent 需要把去重后的电影信息通过 slack 发送给我们。
最终的 Options 配置如下:
{
"post_url": "{% credential slack_huginn_url_post_message %}",
"expected_receive_period_in_days": "1",
"content_type": "json",
"method": "post",
"payload": {
"channel": "huginn-movie",
"username": "Douban Movie",
"icon_url": "https://img3.doubanio.com/pics/douban-icons/favicon_48x48.png",
"attachments": [
{
"fallback": "Required plain-text summary of the attachment.",
"mrkdwn_in": [
"text",
"pretext"
],
"color": "#36a64f",
"pretext": "Hi~ <@{% credential slack_at_user_id %}>, There is *high score* movie.",
"author_name": "{{director}}",
"author_link": "{{detail_url}}",
"author_icon": "",
"title": "《{{title}}》",
"title_link": "{{detail_url}}",
"text": "*Actors*: {{actors}}",
"fields": [
{
"title": "Score",
"value": "{{score}}",
"short": true
},
{
"title": "Star",
"value": "{{star}}",
"short": true
},
{
"title": "Region",
"value": "{{region}}",
"short": true
},
{
"title": "Release",
"value": "{{release}}",
"short": true
}
],
"image_url": "",
"thumb_url": "{{image_url}}",
"footer": "Slack",
"footer_icon": "https://platform.slack-edge.com/img/default_application_icon.png",
"ts": "{{\"now\" | date: \"%s\"}}"
}
]
},
"headers": {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": "{% credential slack_huginn_token %}"
},
"emit_events": "false",
"no_merge": "false",
"output_mode": "clean"
}
需要注意的是:
-
{\% credential slack_huginn_url_post_message %\}
:此类的表达式为 Liquid-interpolated,具体的值配置在Credentials
中,可以理解为全局定义,在Credentials
中配置好key-value
之后,可以在其它地方以诸如{\% credential key \%}
的方式来使用,这里不做过多介绍了。
- 在消息中使用Slack 中的
@
某人的功能时,需要拿到对应用户的 ID,可以的获取方式可以通过在 slack 中选中名字然后Copy link
的方式拿到用户链接,用户连接的最后就是 ID。
保存该 Agent,至此,所需的所有的 Agent 都已经创建完毕了。
总结
整个 Scenario 的事件流程图如下:
Huginn 还支持公开你创建的 Scenario,提供给其它人使用,以上的代码也已经公开:
http://h.wangjiegulu.com/scenarios/8/export.json
大家可以直接下载使用,不过需要在 Credentials
中配置如下参数:
- slack_huginn_token:你创建的 Slack App 的 OAuth Access Token,具体方式可以参考这里
- slack_at_user_id:你需要 @ 的 slack 用户 ID,填写你自己的,拿到你 ID 的方式可以参考这里
-
slack_huginn_url_post_message:填写
https://slack.com/api/chat.postMessage
即可。
除了以上例子,Huginn 还可以完成更多奇思妙想,限制你的只有你的想象力。