Chat App Message Service:関数の呼び出し

コンポーネント情報

概要

「関数の呼び出し」コンポーネントを使用するには、まず Alibaba Cloud の Function Compute サービスを有効化し、次に Function Compute コンソールで関数を作成して設計する必要があります。このプロセスは、主に次の 3 つのステップで構成されます。

1. 関数の作成と設定：Function Compute で関数を作成し、設定します。

2. 関数の設計：Function Compute で関数ロジックを設計します。

3. コンポーネントの設定：フロー内で「関数の呼び出し」コンポーネントを設定し、カスタム関数を呼び出します。

前提条件

Function Compute サービスが有効化されていること。

1. 関数の作成と設定

次の手順に従って、関数を作成および設定します。

1. Function Compute コンソールに移動します。左側のナビゲーションウィンドウで、関数管理 > [関数] を選択します。ページの上部で、ご利用のフローと同じリージョンを選択します。

2. [関数] ページで、関数を作成 > Web 関数 > Web Function の作成 をクリックします。

   1. 主な設定：コード > [ランタイム] で、適切なランタイムを選択します。この例では、組み込み実行時 > Python > Python 3.10 ランタイムを持つ関数を使用します。

      

   2. 必要に応じて他のパラメーターを設定します。

2. 関数の設計

フローエディターで関数テンプレートを使用すると、カスタムビジネスロジックの実装に集中でき、シンプルで実用的なフロー関数を迅速にデプロイできます。

1. 関数の詳細 ページの コード タブで、デフォルトの index.py ファイルの内容を、次のテンプレートの内容に置き換えます。

   説明

   この内容は、フローの呼び出しロジックと互換性のある Web Server Gateway Interface (WSGI) ハンドラです。カスタムビジネスロジックは含まれていません。このファイル内の関数やその内容を変更しないでください。

   

   import json
   from my import *
   
   
   # このファイル全体を変更しないでください。
   
   # wsgi リクエストを処理します
   # wsgi について: https://wsgi.readthedocs.io/en/latest/learn.html
   def handler(environ, start_response):
       # request_body を取得します
       try:
           request_body_size = int(environ.get('CONTENT_LENGTH', 0))
       except ValueError:
           request_body_size = 0
   
       request_body = environ['wsgi.input'].read(request_body_size)
       print(request_body)
   
       # path_info を取得します
       path_info = environ['PATH_INFO']
       print(path_info)
   
       # HTTP トリガーリクエストを JSON にロードします
       # フローノードの入力引数として
       body = json.loads(request_body.decode('utf-8'))
   
       # カスタムノードプロセスを実行します
       if path_info == '/handle_exec':
           output = handle_exec(body['variables'])
       elif path_info == '/handle_awake':
           output = handle_awake(
               body['asyncId'],
               body['async_event_data'],
               body['variables']
           )
       else:
           raise Exception('Invalid path ' + path_info)
   
       status = '200 OK'
       response_headers = [('Content-type', 'text/plain')]
       start_response(status, response_headers)
   
       return [json.dumps(output).encode('utf-8')]
    

2. my.py という名前のスクリプトファイルを作成します。次のコードを my.py ファイルにコピーします。

import random


# 実装: py spi handle_exec
def handle_exec(variables) -> dict:
    # 関数リクエストを変換します
    random_number_length = variables['random_number_length']

    random_number = generate_random_by_length(random_number_length)
    print("random generated as " + str(random_number))

    if (random_number % 2) == 0:
        number_type = "even"
    else:
        number_type = "odd"

    result = {
        'success': True,
        'message': 'OK',
        'await': False,
        'outputVariables': {
            'random': random_number,
            'type': number_type
        },
        'toBranchCode': number_type
    }

    return result


# 実装: py spi handle_awake
def handle_awake(async_id, async_event_data, variables) -> dict:
    return {}


def generate_random_by_length(random_number_length) -> int:
    length = int(random_number_length)

    start = 10 ** (length - 1)
    stop = 10 ** length

    print("from " + str(start) + "(inclusive) to " + str(stop) + "(exclusive)")
    return random.randrange(start, stop)

カスタムロジックに関係なく、my.py ファイルには次の 2 つの関数を含める必要があります。

カスタムロジックに関係なく、2 つの関数の戻り値の構造は固定されています。

• success：関数の呼び出しが成功したかどうかを示します。失敗した場合、フローはエラーをスローして停止します。

• message：カスタムメッセージ。

• await：後続のイベント処理を待機するかどうかを示します。これは、フロー内の Function Compute コンポーネントに対してイベント処理を設定した場合に適用されます。ほとんどの場合、イベント処理は不要です。これを False に設定すると、フローは次の出力変数とブランチコードを使用して処理を続行します。

• outputVariables：フローに出力する変数の名前と値。フローの後続のステップでこれらの変数を参照できます。これらは、await が False の場合にのみフローに採用されます。

• toBranchCode：フローに出力するブランチコード。これは、Function Compute コンポーネントに複数のブランチを設定した場合に適用されます。フローは、返されたブランチコードとフローエディターでのフロー設定に基づいて次のステップを決定します。これは、await が False の場合にのみフローに採用されます。

result = {
    'success': True,
    'message': 'OK',
    'await': False,
    'outputVariables': {
        'myVarExample1': 'a',
        'myVarExample2': 'b'
    },
    'toBranchCode': 'example'
}

3. ファイルを変更した後、デプロイメントコード をクリックします。

3. コンポーネントの設定

次の手順に従って、フロー内の「関数の呼び出し」コンポーネントを設定します。これにより、フローは Function Compute で作成したカスタム関数を呼び出し、ビジネスロジックを実行できるようになります。

1. 前提条件

   既存のフローのキャンバスページに移動するか、新しいフローを作成します。

   • 既存のフローのキャンバスページに移動します。

     Chat Flow > Flow Management タブで、編集したいフローの Flow Name をクリックして、フローオーケストレーションページに移動します。

     

   • 新しいフローを作成してキャンバスページに移動します。詳細については、「フローの作成」をご参照ください。

2. キャンバスで、関数の呼び出しコンポーネントのアイコンをクリックして、右側にその設定ペインを表示します。

   

3. 必要に応じてコンポーネントのパラメーターを設定します。詳細については、「パラメーター詳細」をご参照ください。

4. 設定後、Save をクリックします。表示されるダイアログボックスで、Save をクリックします。

   

パラメーター詳細