Erstellen Sie zuverlässige Slack-Apps
Das Erstellen einer Slack-App macht Spaß! Aber ist Ihre App zuverlässig?
Als ich selbst eines erstellte, sind mir zwei häufige Probleme in beliebten Open-Source-Slack-Apps aufgefallen:
Viele Apps verarbeiten Ereignisse synchron, was zu Timeouts führen kann. Slack erwartet Antworten innerhalb von 3 Sekunden, aber wenn Ihre App AI/RAG-Pipelines auslöst, kann es sein, dass KI-Modelle länger brauchen, um eine Antwort zu generieren (z. B. kann das neue o1-Modell etwa 10 Sekunden zum „Denken“ brauchen). Die Best Practices von Slack empfehlen, Ereignisse in die Warteschlange zu stellen und sie asynchron zu verarbeiten.
Viele Apps verarbeiten keine doppelten Ereignisse. Wenn Ihre App nicht reagiert, wiederholt Slack das Ereignis dreimal. Ohne ordnungsgemäße Handhabung können Wiederholungsversuche zu doppelten oder inkonsistenten Antworten der App führen. Dies führt zu schlechten Benutzererfahrungen.
So löse ich sie mit DBOS Python, einer leichten, langlebigen Open-Source-Ausführungsbibliothek. Ich habe mit einer Standard-AI/RAG-basierten Slack-App-Demo (Lamabot von LlamaIndex) begonnen und die Funktionen leicht modifiziert und mit Anmerkungen versehen, sodass jede eingehende Nachricht einen DBOS-Workflow startet.
Der Nachrichtenversandcode ist einfach:
@slackapp.message()
def handle_message(request: BoltRequest) -> None:
DBOS.logger.info(f"Received message: {request.body}")
event_id = request.body["event_id"]
# Use the unique event_id as an idempotency key to guarantee each message is processed exactly-once
with SetWorkflowID(event_id):
# Start the event processing workflow in the background then respond to Slack.
# We can't wait for the workflow to finish because Slack expects the
# endpoint to reply within 3 seconds.
DBOS.start_workflow(message_workflow, request.body["event"])
Der Workflow wird im Hintergrund initiiert, sodass meine App schnell auf Slack reagieren kann. DBOS-Workflows werden nach dem Start immer vollständig ausgeführt (auch wenn sie asynchron ausgeführt werden). Somit werden Nachrichten immer zuverlässig verarbeitet.
Ich verwende die Ereignis-ID der Nachricht als Idempotenzschlüssel des Workflows, sodass DBOS sie verwendet, um sicherzustellen, dass jede Nachricht genau einmal verarbeitet wird.
Weitere Details zur KI-gestützten Slack-App, die ich erstellt habe, finden Sie in diesem GitHub-Repo: https://github.com/dbos-inc/dbos-demo-apps/tree/main/python/llamabot
Die README-Datei enthält detaillierte Anweisungen, wie Sie diese App direkt in Ihrem Slack-Arbeitsbereich verwenden können.
Wie erstellt man normalerweise zuverlässige Anwendungen? Haben Sie Feedback zu dieser App? Bitte lassen Sie es mich wissen!
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonErstellen Sie zuverlässige Slack-Apps. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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Abgeschlossener Python Blockbuster Online -Eingang Python Free Fertig -Website -Sammlung
Jul 23, 2025 pm 12:36 PM
Dieser Artikel hat mehrere "Fertig" -Projekt-Websites von Python und "Blockbuster" -Portalen "Blockbuster" für Sie ausgewählt. Egal, ob Sie nach Entwicklungsinspiration suchen, den Quellcode auf Master-Ebene beobachten und lernen oder Ihre praktischen Fähigkeiten systematisch verbessern, diese Plattformen sind nicht zu übersehen und können Ihnen helfen, schnell zu einem Python-Meister zu werden.
Python Run Shell -Befehlsbeispiel
Jul 26, 2025 am 07:50 AM
Verwenden Sie Subprozess.run (), um die Befehle von Shell sicher auszuführen und die Ausgabe zu erfassen. Es wird empfohlen, Parameter in Listen zu übergeben, um Einspritzrisiken zu vermeiden. 2. Wenn die Shell -Eigenschaften erforderlich sind, können Sie Shell = True einstellen, aber achten Sie auf die Befehlsinjektion. 3. verwenden subprocess.popen, um die Echtzeit-Ausgangsverarbeitung zu realisieren. 4. Setzen Sie check = true, um Ausnahmen zu werfen, wenn der Befehl fehlschlägt. 5. Sie können direkt Ketten anrufen, um die Ausgabe in einem einfachen Szenario zu erhalten. Sie sollten Subprozess vorrangig machen. Die obigen Methoden überschreiben die Kernverwendung der Ausführung von Shell -Befehlen in Python.
Python Seeborn JointPlot Beispiel
Jul 26, 2025 am 08:11 AM
Verwenden Sie die Jointplot von Seeborn, um die Beziehung und Verteilung zwischen zwei Variablen schnell zu visualisieren. 2. Das grundlegende Streudiagramm wird durch sns.jointplot (data = tips, x = "total_bill", y = "tip", sort = "scatter") implementiert, das Zentrum ist ein Streudiagramm und das Histogramm wird auf der oberen und unteren und rechten Seite angezeigt. 3. Fügen Sie Regressionslinien und Dichteinformationen zu einer Art "Reg" hinzu und kombinieren Sie Marginal_KWS, um den Edge -Plot -Stil festzulegen. 4. Wenn das Datenvolumen groß ist, wird empfohlen, "Hex" zu verwenden,
Python httpx Async Client Beispiel
Jul 29, 2025 am 01:08 AM
Verwenden Sie httpx.asyncclient, um asynchrone HTTP -Anforderungen effizient zu initiieren. 1. Basic-Get-Anfragen verwalten Clients über Asyncwith und verwenden Sie AwaitClient.get, um nicht blockierende Anforderungen zu initiieren. 2. kombiniert asyncio.gather, sich mit asyncio zu kombinieren. Gather kann die Leistung erheblich verbessern, und die Gesamtzeit entspricht der langsamsten Anfrage. 3.. Unterstützen Sie benutzerdefinierte Header, Authentifizierung, Base_url und Zeitüberschreitungseinstellungen; 4. kann Postanfragen senden und JSON -Daten tragen; 5. Achten Sie darauf, dass das Mischen von synchronem asynchronem Code vermieden wird. Der Proxy-Support muss auf die Back-End-Kompatibilität achten, die für Crawlers oder API-Aggregation und andere Szenarien geeignet ist.
Python -Liste zum String Conversion Beispiel
Jul 26, 2025 am 08:00 AM
String -Listen können mit der join () -Methode wie '' .Join (Words) zusammengeführt werden, um "helloWorldfrompython" zu erhalten; 2. Die Zahlenlisten müssen vor dem Beitritt in Zeichenfolgen mit Karte (STR, Zahlen) oder [STR (x) ForxInnumbers] konvertiert werden. 3. Jede Typliste kann direkt in Zeichenfolgen mit Klammern und Zitaten umgewandelt werden, die zum Debuggen geeignet sind. 4. Benutzerdefinierte Formate können durch Generatorausdrücke in Kombination mit Join () implementiert werden, wie z.
Optimierung von Python für Speichervorgänge
Jul 28, 2025 am 03:22 AM
PythoncanbeoptimizedFormemory-BoundoperationsByreducingoverheadThroughGeneratoren, effiziente Datastrukturen und ManagingObjectLifetimes.First, UseGeneratorsinSteadofListStoprocesslargedatasetasetasematatime, Vermeidung von loloadingeNthertomemory.Secondatasetasetematatime, Choos
Python verbinden sich mit SQL Server PyoDBC -Beispiel
Jul 30, 2025 am 02:53 AM
Installieren Sie PYODBC: Verwenden Sie den Befehl pipinstallpyoDBC, um die Bibliothek zu installieren. 2. SQLServer verbinden: Verwenden Sie die Verbindungszeichenfolge, die Treiber, Server, Datenbank, UID/PWD oder Trusted_Connection über die Methode Pyodbc.Connect () und die SQL -Authentifizierung bzw. der Windows -Authentifizierung unterstützen; 3. Überprüfen Sie den installierten Treiber: Führen Sie Pyodbc.Drivers () aus und filtern Sie den Treibernamen mit 'SQLServer', um sicherzustellen, dass der richtige Treiberame wie 'ODBCDRIVER17 für SQLServer' verwendet wird. 4. Schlüsselparameter der Verbindungszeichenfolge
Python Shutil Rmtree Beispiel
Aug 01, 2025 am 05:47 AM
Shutil.rmtree () ist eine Funktion in Python, die den gesamten Verzeichnisbaum rekursiv löscht. Es kann bestimmte Ordner und alle Inhalte löschen. 1. Basisnutzung: Verwenden Sie Shutil.rmtree (Pfad), um das Verzeichnis zu löschen, und Sie müssen FilenotFoundError, Erlaubnissekror und andere Ausnahmen verarbeiten. 2. Praktische Anwendung: Sie können Ordner, die Unterverzeichnisse und Dateien enthalten, in einem Klick löschen, z. B. temporäre Daten oder zwischengespeicherte Verzeichnisse. 3. ANMERKUNGEN: Der Löschvorgang wird nicht wiederhergestellt; FilenotFoundError wird geworfen, wenn der Weg nicht existiert. Es kann aufgrund von Berechtigungen oder Einstellungen fehlschlagen. 4. Optionale Parameter: Fehler können von ignore_errors = true ignoriert werden
