Как избежать ошибки тайм-аута команды slack?

Согласно документации по команде Slack, вам нужно ответить в течение 3000 мс (трех секунд). Если ваша команда занимает больше времени, вы получаете ошибку Timeout was reached. Ваш код, очевидно, не перестанет работать, но пользователь не получит никакого ответа на свою команду.

Трех секунд достаточно для быстрой работы, когда ваша команда имеет мгновенный доступ к данным, но может быть недостаточно, если вы обращаетесь к внешним API или делаете что-то сложное. Если вам действительно нужно больше времени, см. раздел документации Отложенные ответы и множественные ответы:

1. Подтвердите, что запрос в порядке.
2. Немедленно верните ответ 200, возможно, что-то вроде {'text': 'ok, got that'}
3. Идите и выполните фактическое действие, которое вы хотите сделать.
4. In the original request, you get passed a unique response_url parameter. Make a POST request to that URL with your follow-up message:
   • Content-type needs to be application/json
   • С телом сообщения в формате JSON: {'text': 'all done :)'}
   • вы можете возвращать эфемерные или внутриканальные ответы и добавлять вложения так же, как и при немедленном подходе.

Согласно документам, «вы можете отвечать на команды пользователя до 5 раз в течение 30 минут после вызова пользователя».

После того, как я сам разобрался с этой проблемой и разместив свое приложение Flask на Heroku, я обнаружил, что самым простым решением было использование многопоточности. Я следовал примеру отсюда: https://blog.miguelgrinberg.com/post/the-flask-mega-tutorial-part-xi-email-support

from threading import Thread

def backgroundworker(somedata,response_url):

    # your task

    payload = {"text":"your task is complete",
                "username": "bot"}

    requests.post(response_url,data=json.dumps(payload))    

@app.route('/appmethodaddress',methods=['POST','GET'])
def receptionist():

    response_url = request.form.get("response_url")

    somedata = {}

    thr = Thread(target=backgroundworker, args=[somedata,response_url])
    thr.start()

    return jsonify(message= "working on your request")  

Всю медленную тяжелую работу выполняет функция backgroundworker(). Моя команда slack указывает на https://myappaddress.com/appmethodaddress, где функция receptionist() берет response_url полученного сообщения Slack и передает его вместе с любыми другими необязательными данными в backgroundworker(). Поскольку процесс теперь разделен, он просто возвращает сообщение "working on your request" в ваш канал Slack почти мгновенно, а по завершении backgroundworker() отправляет второе сообщение "your task is complete".

Я тоже часто сталкивался с этой ошибкой:

«Черт возьми, эта косая черта не сработала (сообщение об ошибке: Timeout was reached). Управляйте командой через косую черту»

Я писал Slack-command "bot " на AWS Lambda, который иногда требовал выполнения медленных операций (вызов других внешних API и т. д.). В некоторых случаях функция Lambda занимала более 3 секунд, вызывая ошибку Timeout was reached от Slack.

Я нашел здесь отличный ответ @rcoup и применил его в контексте AWS Lambda. Ошибка больше не появляется.

Я сделал это с двумя отдельными функциями Lambda. Одним из них является «диспетчер» или «регистратор», который приветствует входящую команду Slack с косой чертой «200 OK» и возвращает пользователю простое сообщение типа «Хорошо, понял». Другая — это фактическая «рабочая» лямбда-функция, которая асинхронно запускает длинную операцию и отправляет результат этой операции в Slack response_url позже.

Это лямбда-функция диспетчера/регистратора:

def lambda_handler(event, context):
    req_body = event['body']

    try:
        retval = {}

        # the param_map contains the 'response_url' that the worker will need to post back to later
        param_map = _formparams_to_dict(req_body)
        # command_list is a sequence of strings in the slash command such as "slashcommand weather pune"
        command_list = param_map['text'].split('+')

        # publish SNS message to delegate the actual work to worker lambda function
        message = {
            "param_map": param_map,
            "command_list": command_list
        }

        sns_response = sns_client.publish(
            TopicArn=MY_SNS_TOPIC_ARN,
            Message=json.dumps({'default': json.dumps(message)}),
            MessageStructure='json'
        )

        retval['text'] = "Ok, working on your slash command ..."
    except Exception as e:
        retval['text'] = '[ERROR] {}'.format(str(e))

    return retval


def _formparams_to_dict(req_body):
    """ Converts the incoming form_params from Slack into a dictionary. """
    retval = {}
    for val in req_body.split('&'):
        k, v = val.split('=')
        retval[k] = v
    return retval

Как видно из вышеизложенного, я не вызывал рабочую лямбда-функцию напрямую из диспетчера (хотя это возможно). Я решил использовать AWS SNS для публикации сообщения, которое получает рабочий процесс, и процессы.

Основываясь на этом ответе StackOverflow, это лучший подход, поскольку он неблокирующий (асинхронный) и масштабируемый. Также было проще использовать SNS для разделения двух функций в контексте AWS Lambda, прямой вызов для этого варианта использования сложнее.

Наконец, вот как я использую событие SNS в моей рабочей лямбда-функции:

def lambda_handler(event, context):
    message = json.loads(event['Records'][0]['Sns']['Message'])
    param_map = message['param_map']
    response_url = param_map['response_url']

    command_list = message['command_list']
    main_command = command_list[0].lower()

    # process the command as you need to and finally post results to `response_url`