Chat App Message Service:関数呼び出し

コンポーネント情報

手順の概要

[関数呼び出し] コンポーネントを使用するには、まず Function Compute サービスを有効化し、次に関数を作成する必要があります。

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 で関数を設計します。

3. コンポーネントの設定：フロー内で [関数呼び出し] コンポーネントを設定し、Function Compute の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

1. Function Compute コンソールにログインします。ページ上部でリージョンを選択します。フローと同じリージョン (例：シンガポール) を選択することを推奨します。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、[関数] ページに移動します。

2. 関数リスト ページで、関数を作成 > Web 関数 をクリックします。

   1. 主な構成: コード セクションで、[ランタイム] には、適切なランタイムタイプを選択します。このトピックでは、組み込み実行時 > Python > Python 3.10 を例に説明します。

      タブ 1 のタイトル

      タブ 1 のコンテンツ

      タブ 2 のタイトル

      タブ 2 のコンテンツ

   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すると、ビジネスロジックに集中し、迅速に関数をデプロイできます。

1. 関数の詳細 ページで、コード タブをクリックし、index.py ファイルのデフォルトの内容を次のテンプレートで置き換えます。

   説明

   このコードは、フローの呼び出しロジックと互換性のある WSGI (Web Server Gateway Interface) ハンドラーです。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コンテンツは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)
       # パス情報を取得
       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 つの関数を含める必要があります。

両関数の戻り値の構造は、カスタムロジックに関係なく固定されています。

• success：関数呼び出しが成功したかどうかを示します。false に設定すると、フローはエラーで停止します。

• message：追加情報を提供するためのカスタムメッセージです。

• await：フローが後続のイベント処理を待機する必要があるかどうかを示します。false に設定すると、フローは返された outputVariables と toBranchCode を使用して直ちに続行します。

• outputVariables：フローに出力変数として渡されるキーと値のペアの辞書です。後続のコンポーネントでこれらの変数を参照できます。この辞書は await が false の場合にのみ使用されます。

• toBranchCode：複数分岐設定に基づいて、フローが次にどの分岐に進むかを決定するコードです。このコードは await が false の場合にのみ使用されます。

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. コンポーネント設定

次の手順に従って、フロー内の [関数呼び出し] コンポーネントを設定します。

1. 前提条件

   このコンポーネントを設定するには、既存のフローを使用するか、新しいフローを作成してフローキャンバスにアクセスします。

   • 既存のフローのキャンバスに移動

     フローエディター > フロー管理 > フロー名

   • 新しいフローを作成してキャンバスを開きます。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、右側に設定ペインを表示します。

   フローエディターで、[関数呼び出し] (FunctionComputeNode) ノードを選択します。右側に設定パネルが開きます。利用可能な変数には、incomingMessage、wabaId、wabaPhoneNumber、customerPhoneNumber、customerName があります。[HTTP トリガー設定] セクションで、[URL] と[リージョン] (必須) を入力し、[タイムアウト (秒)] を設定します。[ランタイム設定] セクションでは、Webhook または API を使用してノードをトリガーし、必要に応じて非同期トリガースイッチを有効にできます。設定が完了したら、[保存] をクリックします。

3. 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、「設定の詳細」をご参照ください。

4. 設定が完了したら、保存 をクリックします。表示されるダイアログボックスで、保存 をクリックします。

パラメーター