Chat App Message Service:関数を呼び出す

コンポーネント情報

プロセス概要

「関数を呼び出す」コンポーネントを使用するには、Alibaba Cloud Function Compute を有効化し、関数を作成して設計する必要があります。プロセスには、主に 3 つのステップがあります。

1. 関数の作成: Function Compute コンソールで関数を作成し、設定します。

2. 関数の設計: 関数にカスタムビジネスロジックを追加します。

3. コンポーネントの設定: フローで [関数を呼び出す] コンポーネントを設定して、作成した関数を呼び出します。

前提条件

Function Compute が有効化されていること。

1. 関数の作成と設定

以下の手順に従って、関数を作成し、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] > [関数リスト] を選択します。ページの上部で、リージョンを選択します。フローが存在するリージョンと同じリージョンを選択することをお勧めします。

2. [関数リスト] ページで、[関数の作成] > [Web 関数の作成] をクリックします。

   1. 基本設定を構成します。[関数コード] > [ランタイム] で、ランタイムを選択します。この例では、[Built-in Runtimes] > [Python] > [Python 3.10] ランタイムを使用します。

      

   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

提供されている関数テンプレートを使用して、簡単な関数を迅速にデプロイできます。これにより、カスタムビジネスロジックの実装に集中できます。

1. [関数詳細] ページの [コード] タブで、index.py ファイルのデフォルトコンテンツを次のテンプレートに置き換えます。

   説明

   このテンプレートは、フローの呼び出しロジックと互換性のある Web Server Gateway Interface (WSGI) ハンドラを提供します。カスタムビジネスロジックは含まれていません。このファイル内のハンドラ関数または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
   # wsgi について: https://wsgi.readthedocs.io/en/latest/learn.html
   def handler(environ, start_response):
       # request_body を取得
       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
       path_info = environ['PATH_INFO']
       print(path_info)
   
       # http トリガーリクエストを json にロード
       # 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
       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 という名前の新しいスクリプトファイルを作成し、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:
    # fun リクエストを変換
    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 つの関数が必要です。

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。値が `false` の場合、フローはエラーをスローして停止します。

• message: カスタマイズ可能なメッセージ。

• await: 後続のイベント処理を待機するかどうかを指定します。このパラメーターは、フロー内の「関数を呼び出す」コンポーネントのイベント処理を設定した場合に使用されます。ほとんどの場合、イベント処理は必要ありません。このパラメーターが `false` に設定されている場合、フローは出力変数とブランチコードを使用して続行します。

• outputVariables: フローに出力する変数の名前と値。後続のステップでこれらの変数を参照できます。フローは `await` が `false` に設定されている場合にのみこれらの変数を使用します。

• toBranchCode: フローに出力するブランチコード。これは、「関数を呼び出す」コンポーネントに複数のブランチを設定した場合に使用されます。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設定に基づいて次のステップを決定します。フローは `await` が `false` に設定されている場合にのみこのコードを使用します。

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、[コードのデプロイ] をクリックします。

3. コンポーネントの設定

以下の手順に従って、フロー内の「関数を呼び出す」コンポーネントを設定します。この設定により、フローは Function Compute のユーザー定義関数を呼び出し、カスタムビジネスロジックを実装できます。

2. キャンバス上の [関数を呼び出す] コンポーネントアイコンをクリックして、右側にコンポーネント設定パネルを表示します。

   

3. 必要に応じてコンポーネントデータを設定します。設定項目の詳細については、「設定項目」をご参照ください。

4. 右上隅の [保存] をクリックします。表示されるメッセージで、[保存] をクリックします。

   

設定項目