Huginn实现自动通过slack推送豆瓣高分电影

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Huginn实现自动通过slack推送豆瓣高分电影
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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 agents 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。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/tiantianbyconan/p/8719444.html

Huginn实现自动通过slack推送豆瓣高分电影

Huginn实现自动通过slack推送豆瓣高分电影

创建 Agents

创建获取数据 agent

Options 配置

创建过滤 agnet

创建去重 agnet

创建 slack 通知的 agent

配置 Slack 环境

创建 Agent 发送 Slack 消息

总结