Реализовать отложенный отклик Slack с косой чертой

Я хочу реализовать команду slack slash, которая должна обрабатывать функцию pipeline, которая занимает около 30 секунд. Теперь, поскольку команды Slack позволяют реагировать только на 3 секунды, как это реализовать? . Я сослался на это, но не знаю, как это реализовать.

Пожалуйста, подожди меня. Я делаю это впервые. Это то, что я пробовал. Я знаю, как ответить ok status в течение 3 секунд, но не понимаю, как снова позвонить pipeline

import requests
import json
from bottle import route, run, request
from S3_download import s3_download
from index import main_func

@route('/action')
def action():
        pipeline()
        return "ok"

def pipeline():
        s3_download()
        p = main_func()
        print (p)

if __name__ == "__main__":
      run(host='0.0.0.0', port=8082, debug=True)

Я наткнулся на эту статью. Является ли использование AWS lambda единственным решением? Разве мы не можем сделать это полностью на Python?


python response slack slack-api slash
person prashantitis    schedule 07.10.2016    source источник
comment
Вы пробовали использовать очереди? В своем запросе на получение вы можете получить параметры запроса и сохранить их в очереди, а ваш рабочий процесс может обработать очередь и вернуться с ожидаемым ответом. Если нет, может быть, мы можем попробовать использовать фреймворк неблокирующих запросов, например, использовать торнадо вместо бутылки?   -  person Sirius    schedule 07.10.2016
comment
Вы можете объяснить с помощью сниппета или псевдокода? ваш первый подход   -  person prashantitis    schedule 07.10.2016

Ответы (2)


arrow_upward
2
arrow_downward

Что-то вроде этого:

from boto import sqs
@route('/action', method='POST')
def action():
    #retrieving all the required request example
    params = request.forms.get('response_url')

    sqs_queue = get_sqs_connection(queue_name)
    message_object = sqs.message.Message()
    message_object.set_body(params)
    mail_queue.write(message_object)
    return "request under process"

и у вас может быть другой процесс, который обрабатывает очередь и вызывает длительную функцию:

sqs_queue = get_sqs_connection(queue_name)
for sqs_msg in sqs_queue.get_messages(10, wait_time_seconds=5):
    processed_msg = json.loads(sqs_msg.get_body())
    response = pipeline(processed_msg)
    if response:
        sqs_queue.delete_message(sqs_msg)

вы можете запустить этот второй процесс, возможно, в отдельном файле Python diff, как процесс-демон или cron.

Я использовал здесь Amazon Queue sqs, но есть разные варианты .

person Sirius    schedule 07.10.2016

arrow_upward
0
arrow_downward

У вас есть один или два варианта сделать это в рамках одного процесса, но это чревато опасностями. Если вы развернете новый Thread для обработки длинного процесса, вы можете закончить развертывание или сбой в середине и потерять его.

Если для вас важна надежность, обратите внимание на рабочие фоновые задачи, такие как SQS, Lambda или даже очередь задач Celery, поддерживаемую Redis. В отдельной задаче есть несколько интересных режимов сбоя, и эти инструменты помогут вам справиться с ними лучше, чем просто создание потока.

person Ben Straub    schedule 07.10.2016