[PYTHON] Mit LINEBot habe ich eine Anwendung erstellt, die mich über die "Buszeit" informiert.

(1) Hintergrund der Anwendungserstellung

・ Seit ich umgezogen bin, benutze ich den Bus zum Pendeln. ・ Ich mache mit einem iPhone ein Foto des Busfahrplans und überprüfe es nacheinander anhand der "Fotos". ・ Die Pendelstrecke ist [Heimat ↔︎ (Bus) ↔︎ Nächster Bahnhof ↔︎ (Zug) ↔︎ Firmenbahnhof], besonders auf dem Rückweg möchte ich in den Bus einsteigen, sobald ich am nächsten Bahnhof ankomme. ・ Es ist mühsam, den nächsten Vorgang jedes Mal auszuführen, wenn Sie die Buszeit überprüfen. (Starten Sie die Foto-App auf Ihrem iPhone.) → (Suchen Sie nach der Buszeit aus der Foto-App.) ・ Ich möchte die Buszeit effizienter kennen. ・ Ich möchte mit Python, LINEBot usw., die ich studiere, etwas Nützliches für mein Leben schaffen. ・ Obwohl ich fleißig lerne, habe ich es satt, Apps zu erstellen, die Menschen imitieren. ・ Das Obige ist der Hintergrund dieser Anwendungserstellung. (Achtung) Die Quelle ist ein Anfänger, daher ist sie schmutzig (bitte vergib mir). (Hinweis) Ich nehme den Zeitplan aus der CSV-Datei, teste ihn in der lokalen Umgebung und stelle ihn dann in Heroku bereit (möglicherweise gibt es einen effizienteren Weg).

↓↓↓↓↓↓↓ (Fertiggestelltes Bild) ↓↓↓↓↓↓↓↓ Wenn Sie "Go" an LINE Bot senden, werden das Bild des Busses, die Buszeit von der Bushaltestelle, die Ihrem Haus am nächsten zum Bahnhof liegt, und die nächste Buszeit zurückgegeben. Wenn Sie "Zurück" sagen, wird die Buszeit vom nächsten Bahnhof zur nächstgelegenen Bushaltestelle zurückgegeben.

(2) Was in diesem Artikel nicht zu schreiben ist und die Struktur des Artikels

① Schreiben Sie nicht in diesen Artikel

・ So erstellen Sie einen LINE Bot-Kanal ・ Details zur Bereitstellung in Heroku

② Artikelstruktur

(1) Hintergrund der Anwendungserstellung (2) Was in diesem Artikel nicht zu schreiben ist und die Struktur des Artikels (3) Umweltbau (4) Funktionsprüfung in lokaler Umgebung (5) Mit Heroku in den LINE Bot integrieren

(3) Umweltbau

· Mac ・ Python3 ・ Sqlite3 ・ Postgresql ・ Heroku · Flasche

Erstellen Sie zunächst ein Verzeichnis linebot_jikokuhyou auf dem Desktop, erstellen Sie eine virtuelle Umgebung im Verzeichnis und starten Sie es.

python3 -m venv .
source bin/activate

(4) Funktionsprüfung in lokaler Umgebung

Testen Sie zunächst in Ihrer lokalen Umgebung. Die Datenbank verwendet SQL. Importieren Sie die zuvor vorbereitete CSV-Datei in SQL und überprüfen Sie, ob das Programm lokal lokal mit Flask funktioniert.

① Bereiten Sie das Arbeitsverzeichnis und die Arbeitsdatei vor

Bereiten Sie das Verzeichnis und die Dateien wie unten gezeigt vor. Verwenden Sie für iki.csv und kaeri.csv die von Ihnen selbst erstellten Dateien (später beschrieben). Andere als die oben genannten Dateien werden als leere Dateien erstellt.

linebot_jikokuhyou
├csv_kakou.py
├csv_to_sql.py
├local_main.py
├jikoku_main.py
├assets
│  ├database.py
│  ├models.py
│  ├__ini__.py
│  ├iki.csv (von Ihnen selbst erstellte CSV-Datei)
│  └kaeri.csv (von Ihnen selbst erstellte CSV-Datei)
│ 
└templates
   ├test.html
   └test2.html

(Ergänzende Erklärung)

-Der folgende Zeitplan wird als CSV-Datei (Beispiel) erstellt. (↓↓↓↓↓↓ Busfahrplan von der Haltestelle in der Nähe Ihres Hauses zum nächsten Bahnhof) (↓↓↓↓↓↓ Busfahrplan vom nächsten Bahnhof zur Haltestelle in der Nähe Ihres Hauses)

② Erstellen Sie eine jikoku.csv-Datei und führen Sie sie aus

• Erstellen Sie jikoku.csv, indem Sie den Fahrplan iki.csv von Ihrem Zuhause zum nächsten Bahnhof und den Fahrplan kaeri.csv von Ihrem nächsten Bahnhof zu Ihrem Wohnort verarbeiten.
• Erstellen Sie eine Datei csv_kakou.py, um jikoku.csv zu erstellen.
• Durch Ausführen der folgenden Schritte wird eine Datei jikoku.csv erstellt, die eine verarbeitete Version von iki.csv und kaeri.csv ist. ・ Zunächst ist die Verarbeitung von csv abgeschlossen.

.py:csv_kakou.py

#iki.Verarbeitung von CSV
list = []
with open('assets/iki.csv',encoding='utf-8')as f:
    #Prozess zum zeilenweisen Lesen
    for i in f:
        columns = i.rstrip()
        list.append(columns)
list2 = []
for i in list:
    columns2 = i.split(',')
    for ii in range(len(columns2)):
        if ii != 0:
            list2.append(columns2[0]+'Zeit'+columns2[ii]+'Protokoll')
list2.pop(0)
num = 1
with open('assets/jikoku.csv','w',encoding='utf-8')as f:
    go_or_come = 'Gehen'
    for time in list2:
        f.write(str(num) +','+time+','+str(go_or_come)+'\n')
        num+=1

#kaeri.Verarbeitung von CSV
list = []
with open('assets/kaeri.csv',encoding='utf-8')as f:
    #Prozess zum zeilenweisen Lesen
    for i in f:
        columns = i.rstrip()
        list.append(columns)
list2 = []
for i in list:
    columns2 = i.split(',')
    for ii in range(len(columns2)):
        if ii != 0:
            list2.append(columns2[0]+'Zeit'+columns2[ii]+'Protokoll')
list2.pop(0)
with open('assets/jikoku.csv','a',encoding='utf-8')as f:
    go_or_come = 'Rückkehr'
    for time in list2:
        f.write(str(num) +','+time+','+str(go_or_come)+'\n')
        num+=1

・ ↓↓↓↓↓↓↓ Die im Assets-Verzeichnis erstellte Datei jikoku.csv lautet wie folgt (Teilauszug). Insgesamt gibt es 64 Datensätze.

③ Erstellen Sie die Dateien database.py und models.py im Assets-Verzeichnis

Erstellen Sie jedes im Assets-Verzeichnis.

.py:database.py

#coding: utf-8


from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import scoped_session,sessionmaker
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
import datetime
import os

database_file = os.path.join(os.path.abspath(os.path.dirname(__file__)),'data.db')

engine = create_engine('sqlite:///' + database_file,convert_unicode=True,echo=True)
db_session = scoped_session(
                sessionmaker(
                    autocommit = False,
                    autoflush = False,
                    bind = engine
                )
            )
Base = declarative_base()
Base.query = db_session.query_property()

def init_db():
    #Importieren Sie Modelle in den Assets-Ordner
    import assets.models
    Base.metadata.create_all(bind=engine)

.py:models.py

#coding: utf-8

from sqlalchemy import Column,Integer,String,Boolean,DateTime,Date,Text
from assets.database import Base
from datetime import datetime as dt

#Informationen zur Datenbanktabelle
class Data(Base):
    #Einstellungen für Tabellennamen,Auf Namen benennen
    __tablename__ = "data"
    #Setzen Sie die Spalteninformationen und setzen Sie sie eindeutig auf False (was bedeutet, dass der gleiche Wert akzeptiert wird).
    #Der Primärschlüssel wird bei der Suche nach einer normalerweise festgelegten Zeile benötigt
    id = Column(Integer,primary_key=True)
    #Beurteilen Sie, ob Sie gehen oder zurückkehren möchten
    go_or_come = Column(Text,unique=False)
    #Nummerierung getrennt vom Hauptschlüssel
    num = Column(Integer,unique=False)
    #Zeit im Stundenplan
    time = Column(Text,unique=False)
    #timestamp
    timestamp = Column(DateTime,unique=False)

    #initialisieren
    def __init__(self,go_or_come=None,num=0,time=None,timestamp=None):
        self.go_or_come = go_or_come
        self.num = num
        self.time = time
        self.timestamp = timestamp

④ Erstellen Sie eine Datei csv_to_sql.py

-Erstellen Sie eine Datei csv_to_sql.py, die CSV-Daten liest und in SQL-Daten schreibt.

.py:csv_to_sql.py

from assets.database import db_session
from assets.models import Data

#Initialisierungsprozess
from assets.database import init_db
init_db()

#Verarbeitung zum Schreiben von CSV nach SQL
with open('assets/jikoku.csv',encoding='utf-8')as f:
    for i in f:
        columns = i.rstrip().split(',')
        num = int(columns[0])#num ist Modelle.Da es in py als int-Typ definiert ist, wurde es als int-Typ erstellt
        time = columns[1]
        go_or_come = columns[2]
        row = Data(num=num,time=time,go_or_come=go_or_come)
        db_session.add(row)
        db_session.commit()

(Ergänzende Erklärung)

-Initiate SQL mit init_db ().

• Schreiben Sie nach de_session.add mit db_session.commit in sql. -Überprüfen Sie, ob es richtig in SQL geschrieben wurde. Gehen Sie zum Assets-Verzeichnis und geben Sie Folgendes ein, um den SQLite-Modus aufzurufen.

sqlite3 data.db

Wenn Sie in SQLite Folgendes eingeben,

select * from data;

Folgendes wurde ausgegeben, und ich konnte bestätigen, dass die Daten in SQL geschrieben wurden.

⑤ Erstellen Sie eine jikoku.py-Datei

• Eine Datei, die die angegebene Zeit aus der in der SQL-Datenbank gespeicherten Zeit abruft. -Wenn dem Argument 'Going'or'returning' zugewiesen wird, werden die letzte Buszeit aus der aktuellen Zeit und die nächste Buszeit aus SQL extrahiert und als Rückgabewert zurückgegeben.

.py:jikoku.py

from assets.database import db_session
from assets.models import Data
import datetime


def jikoku_search(route):
    #Lesen Sie SQL
    data = db_session.query(Data.num,Data.time,Data.go_or_come,).all()

    #Aktuelles Datum und Uhrzeit abrufen (Datum / Uhrzeit-Typ)
    date_todaytime = datetime.datetime.today()
    #Konvertieren Sie das Obige in den Typ str
    str_todaytime = date_todaytime.strftime('%Y Jahr%m Monat%d Tag%Uhr%M Minuten')
    #Vom aktuellen Datum und der aktuellen Uhrzeit wird nur ● Jahr ● Monat ● Tag erfasst(Datumstyp)
    date = datetime.date.today()
    #Konvertieren Sie das Obige in den Typ str
    str_date = date.strftime('%Y Jahr%m Monat%d Tag')

    #Variablen setzen
    bustime = ''
    next_bustime = ''

    #Route klassifiziert das Gehen und Zurückkehren
    route = route
    #Extrahieren Sie die Abfahrtszeit des letzten Busses und die Abfahrtszeit des nächsten Busses von sql
    for i in data:
        str_sql = i[1]
        #Fügen Sie das aktuelle Datum und die aktuelle Uhrzeit ● Jahr ● Monat ● Tag zur Uhrzeit von sqr hinzu, um es zu „Datum und Uhrzeit“ zu machen.
        str_sql_rr = str_date + str_sql
        #Konvertieren Sie das Obige in den Datum / Uhrzeit-Typ
        date_sql_rr = datetime.datetime.strptime(str_sql_rr,'%Y Jahr%m Monat%d Tag%Uhr%M Minuten')
        #Ermitteln Sie das Datum und die Uhrzeit des letzten Busses im Vergleich zum aktuellen Datum und der aktuellen Uhrzeit
        if date_sql_rr > date_todaytime and i[2]== route:#go_or_Wenn die Route übereinstimmt, gehen Sie wie folgt vor
            #Ermitteln Sie die Differenz zwischen dem Abfahrtsdatum und der Abfahrtszeit des letzten Busses und dem aktuellen Datum und der aktuellen Uhrzeit
            date_sabun = date_sql_rr-date_todaytime
            #Die Differenz von Datum und Uhrzeit ist vom Typ Zeitdelta. Da der Timedelta-Typ mit strftime nicht zum str-Typ gemacht werden kann, wird str()In str Typ gemacht
            #Der Timedelta-Typ ist 0:00:Da es 00 ist und die Differenz innerhalb von 1 Stunde vom Zeitplan liegt, werden "Minuten" durch Schneiden extrahiert.
            if str(date_sabun)[0:1] == "0":
                bustime = 'Der nächste Bus ist'+str_sql_rr+'Abfahrt nach.' + 'nach' + str(date_sabun)[2:4] + 'Es sind Minuten.'
            else:
                bustime = 'Der nächste Bus ist'+str_sql_rr+'Abfahrt nach.' + 'nach'+ str(date_sabun)[0:1] + 'Zeit' + str(date_sabun)[2:4] + 'Es sind Minuten.'

            #Erhalten Sie die Nummer des Abfahrtsdatums und der Abfahrtszeit des nächsten Busses
            next_num = i[0]
            #Holen Sie sich die Abfahrtszeit des nächsten Busses (Verarbeitung, wenn der neueste Bus vorhanden ist, der nächste Bus jedoch den letzten Zug überschreitet)
            try:
                _next_bustime = db_session.query(Data.num,Data.time,Data.go_or_come).all()[next_num].time
                #Fügen Sie das aktuelle Datum und die aktuelle Uhrzeit ● Jahr ● Monat ● Tag zur Abfahrtszeit des nächsten Busses hinzu, um "Datum und Uhrzeit" festzulegen.
                next_bustime = str_date + _next_bustime+'Abfahrt nach.'
            except:
                next_bustime="Es ist über den letzten Zug."

            #Verarbeitung zum Beenden der for-Anweisung nach Abrufen der Buszeit
            break

        #Verarbeitung, wenn der letzte Zug für den letzten Bus und den nächsten Bus vorbei ist
        else:
            bustime="Der nächste Bus fährt am letzten Zug vorbei."
            next_bustime="Der nächste Bus fährt auch über den letzten Zug."


    return bustime,next_bustime

⑥ Erstellen Sie local_main.py

-Erstellen Sie local_main.py, um zu überprüfen, ob jikoku.py in der lokalen Umgebung ordnungsgemäß funktioniert.

• Zeigen Sie zunächst test.html an und lesen Sie die SQL-Datenbank.
• Da "go" und "return" in test.html angegeben sind, werden die Argumente für "go" und "return" der jikoku_search-Methode von jikoku.py zugewiesen und der Rückgabewert auf test2.html gesetzt. Rückkehr.

.py:local_main.py

from flask import Flask,request,render_template
from assets.database import db_session
from assets.models import Data
import jikoku_main as jm

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def test():
    #Lesen Sie aus SQL
    data = db_session.query(Data.num,Data.time,Data.go_or_come,).all()
    return render_template('test.html',data=data)

@app.route('/iki')
def test2():
    result1,result2 = jm.jikoku_search('Gehen')
    return render_template('test2.html',bustime=result1,next_bustime=result2)

@app.route('/kaeri')
def test3():
    result1,result2 = jm.jikoku_search('Rückkehr')
    return render_template('test2.html',bustime=result1,next_bustime=result2)

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

⑦ Erstellen Sie test.html und test2.html im Vorlagenverzeichnis

Erstellen Sie jedes im Vorlagenverzeichnis wie folgt.

.html:test.html

<!DOCTYPE html>
<html lang='ja'>
  <head>
      <meta charset='utf-8'>
      <title>Jikokuhyou</title>
      <style>body{padding:10px;}</style>
  </head>


  <body>
    <form action='/iki' method='get'>
      <button type='submit'>Gehen</button>
    </form>
    <form action='/kaeri' method='get'>
      <button type='submit'>Rückkehr</button>
    </form>
  </body>

</html>

.html:test2.html

<!DOCTYPE html>
<html lang='ja'>
  <head>
      <meta charset='utf-8'>
      <title>Jikokuhyou</title>
      <style>body{padding:10px;}</style>
  </head>


  <body>
    {{'Der neueste Bus ist'+bustime}} <br>{{'Der nächste Bus ist'+next_bustime}}
    <form action='/' method='get'>
      <button type='submit'>Rückkehr</button>
    </form>
  </body>
</html>

⑧ Erstellen Sie eine \ __ init__ -Datei im Assets-Verzeichnis

• \ Init ist eine Datei, die erforderlich ist, um database.py und models.py als Module aus app.py zu lesen. Im Inneren ist nichts beschrieben.

.py:__init__.py

⑨ Überprüfen Sie in der lokalen Umgebung

• Führen Sie zunächst csv_to_sql.py aus, um die Datenbank zu initialisieren, lesen Sie von csv nach sql und erstellen Sie data.db.
• Führen Sie als Nächstes local_main.py aus, um Flask zu starten, und überprüfen Sie es mit einem Browser. ・ ↓↓↓↓↓↓↓ (Browser-Bestätigung) Drücken Sie entweder die Taste "Go" oder "Return". ・ ↓↓↓↓↓↓↓ (Browser-Bestätigung) Es wurde korrekt angezeigt (aktuelle Zeit ist 2:13)

Zu diesem Zeitpunkt können Sie den Busfahrplan in Ihrer lokalen Umgebung ordnungsgemäß extrahieren.

(5) Mit Heroku in den LINE Bot integrieren

• Da es in der lokalen Umgebung verifiziert wurde, wird es schließlich mit Heroku in LINE Bot konvertiert.

① Bereiten Sie das Arbeitsverzeichnis und die Arbeitsdatei vor

• Fügen Sie Verzeichnisse und Dateien wie unten gezeigt hinzu.
• Fügen Sie als Referenz die oben erstellte Datei data.db und jikoku.csv hinzu.

linebot_jikokuhyou
├csv_kakou.py
├csv_to_sql.py
├local_main.py
├jikoku_main.py
├main.py (zusätzlich)
├requirments.txt (zusätzlich)
├runtime.txt (zusätzlich)
├Procfile (zusätzlich)
├assets
│  ├database.py
│  ├models.py
│  ├data.db (bisher erstellte Dateien)
│  ├__ini__.py
│  ├jikoku.csv (bisher erstellte Dateien)
│  ├iki.csv
│  └kaeri.csv
│ 
└templates
   ├test.html
   └test2.html

② Erstellen Sie main.py

• Verwenden Sie zunächst line-sdk, um eine Datei main.py zu erstellen, die die Buszeit benachrichtigt. -Importieren Sie das Modul jikoku_main und verwenden Sie die Methode jikoku_search von jikoku_main.

.py:main.py

from flask import Flask, request, abort
from linebot import (
    LineBotApi, WebhookHandler
)
from linebot.exceptions import (
    InvalidSignatureError
)
from linebot.models import (
    MessageEvent, TextMessage, TextSendMessage,LocationMessage,ImageSendMessage
)
import os
import jikoku_main as jm


app = Flask(__name__)

YOUR_CHANNEL_ACCESS_TOKEN = os.environ["YOUR_CHANNEL_ACCESS_TOKEN"]
YOUR_CHANNEL_SECRET = os.environ["YOUR_CHANNEL_SECRET"]
line_bot_api = LineBotApi(YOUR_CHANNEL_ACCESS_TOKEN)
handler = WebhookHandler(YOUR_CHANNEL_SECRET)

@app.route("/")
def hello_world():
    return "hello world!"


@app.route("/callback", methods=['POST'])
def callback():
    signature = request.headers['X-Line-Signature']
    body = request.get_data(as_text=True)
    app.logger.info("Request body: " + body)

    try:
        handler.handle(body, signature)
    except InvalidSignatureError:
        abort(400)
    return 'OK'



@handler.add(MessageEvent, message=TextMessage)
def handle_message(event):
    if 'Gehen' in event.message.text:
        result1,result2 = jm.jikoku_search('Gehen')
        line_bot_api.reply_message(
            event.reply_token,
            [
            ImageSendMessage(original_content_url='https://www.photolibrary.jp/mhd5/img237/450-2012011014412960119.jpg',
            preview_image_url='https://www.photolibrary.jp/mhd5/img237/450-2012011014412960119.jpg'),
            TextSendMessage(text=result1),
            TextSendMessage(text=result2)
            ]
        )


    if 'Rückkehr' in event.message.text:
        result1,result2 = jm.jikoku_search('Rückkehr')
        line_bot_api.reply_message(
            event.reply_token,
            [
            ImageSendMessage
(original_content_url='https://www.photolibrary.jp/mhd5/img237/450-2012011014412960119.jpg',
            preview_image_url='https://www.photolibrary.jp/mhd5/img237/450-2012011014412960119.jpg'),
            TextSendMessage(text=result1),
            TextSendMessage(text=result2)
            ]
        )



if __name__ == "__main__":
    port = int(os.getenv("PORT", 5000))
    app.run(host="0.0.0.0", port=port)

(Ergänzende Erklärung)

・ Die Gesamtstruktur von LINE Bot finden Sie unter Verwenden wir LINE BOT (CallBack-Programm: Empfang). Es war.

• Wenn Sie mehrere Texte mit LINEBot senden, verwenden Sie eine Liste. -Wenn Bilder mit LINE Bot gesendet werden, ist dies auf https-Typ und JPEG beschränkt. Ich habe auf die folgende Seite verwiesen. [Einführung in Python] Senden Sie Bilder und Sätze vom offiziellen Konto mithilfe der Linien-API Python Line Bot Imagemap Bild senden Ich habe versucht, line-bot-sdk-python zu verwenden ・ Ich habe hier für die Busillustration verwendet.

③ Ändern Sie database.py

-Modifizieren Sie database.py, wenn Sie Herokus postgresql verwenden.

• Beschreiben Sie insbesondere den Prozess, bei dem die Umgebungsvariable auf Heroku mit dem Namen environ angezeigt und die Datenbank mit dem Namen DATABASE_URL abgerufen wird. -Die URL des Verbindungsziels wird in der Umgebung festgelegt. Durch Hinzufügen von oder haben wir uns außerdem entschlossen, SQLite als Datenbank in der lokalen Umgebung zu bezeichnen. -Wenn Sie mit Heroku verbunden sind, beziehen Sie sich auf die Postgresql-URL. Wenn Sie nicht verbunden sind, beziehen Sie sich auf SQL.

.py:database.py

#coding: utf-8

#database.py/Datei, die die anfänglichen Einstellungen der zu verwendenden Datenbank verarbeitet, z. B. SQLite
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import scoped_session,sessionmaker
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

import datetime
import os

#data_Benannt db, Datenbank.Wo py ist (os.path.dirname(__file__)), Mit einem absoluten Pfad (os.path.abspath）、data_Speichern Sie die Datenbank Speichern Sie den Pfad.
database_file = os.path.join(os.path.abspath(os.path.dirname(__file__)),'data.db')

#Verwenden der Datenbank sqlite (engin)、database_Daten in Datei gespeichert_Verwenden Sie db und geben Sie sqlite aus, wenn Sie mit echo (echo) arbeiten=True)
#engine = create_engine('sqlite:///' + database_file,convert_unicode=True,echo=True)
engine = create_engine(os.environ.get('DATABASE_URL') or 'sqlite:///' + database_file,convert_unicode=True,echo=True)
db_session = scoped_session(
                sessionmaker(
                    autocommit = False,
                    autoflush = False,
                    bind = engine
                )
            )

#declarative_Erstellen Sie eine Instanz von base
Base = declarative_base()
Base.query = db_session.query_property()


#Funktion zum Initialisieren der Datenbank
def init_db():
    #Importieren Sie Modelle in den Assets-Ordner
    import assets.models
    Base.metadata.create_all(bind=engine)

④ Legen Sie Umgebungsvariablen in Heroku fest

・ Greifen Sie zuerst auf LINE Develpers zu, registrieren Sie sich und erstellen Sie einen neuen Kanal (Erklärung wird weggelassen).

• Kopieren Sie nach dem Erstellen des Kanals die in LINE Developers beschriebenen "Access Token Character String" und "Channel Secret Character String".
• Greifen Sie auf Heroku zu und erstellen Sie eine neue Anwendung. -Initialisiere Git und verbinde es mit Heroku.
• Setzen Sie die Zeichenfolge "Zugriffstoken" und "Kanalgeheime Zeichenfolge" auf die Heroku-Umgebungsvariablen.
• Zum Beispiel heroku config: set YOUR_CHANNEL_ACCESS_TOKEN = "Zeichenfolge für Kanalzugriffstoken" -a (App-Name)

heroku config:set YOUR_CHANNEL_ACCESS_TOKEN="Kanalzugriffstoken-Zeichenfolge" -a (App-Name)
heroku config:set YOUR_CHANNEL_SECRET="Geheime Zeichenfolge des Kanals" -a (App-Name)

Stellen Sie sicher, dass die Umgebungsvariablen in Heroku richtig eingestellt sind.

heroku config

⑤ Erstellen Sie weitere erforderliche Dateien

-Erstellen Sie Procfile, runtime.txt, require.txt.

• Erstellen Sie runtime.txt, nachdem Sie Ihre eigene Python-Version überprüft haben.

.txt:runtime.txt

python-3.8.2

web: python main.py

Beschreiben Sie die Datei "resources.txt", indem Sie im Terminal Folgendes eingeben.

pip freeze > requirements.txt

⑤ Drücken Sie auf Heroku und stellen Sie es bereit

• Stellen Sie das Gerät wie folgt bereit. -Der Commit-Name ist der erste.

git add .
git commit -m'the-first'
git push heroku master
Heroku open

↓ ↓ ↓ ↓ ↓ Heroku öffnen und mit einem Browser überprüfen. Wenn "Hallo Welt!" Angezeigt wird, ist die Bereitstellung erfolgreich abgeschlossen.

⑥ Schreiben Sie die Datenbank in postgresql

• Stellen Sie die Heroku-Datenbank postgresql ein und schreiben Sie CSV-Daten in die Datenbank. -Setze postgresql aus der Ressource der Heroku-App.

• Führen Sie den Befehl bash aus, damit der Befehl in die Heroku-Umgebung eingegeben werden kann.

• Führen Sie anschließend csv_to_sql.py aus.

• Auf diese Weise wird postgresql initialisiert und CSV-Daten werden in postgresql geschrieben.

heroku run bash

python3 csv_to_sql.py

Stellen Sie sicher, dass es richtig geschrieben ist. Geben Sie den folgenden Befehl ein.

heroku pg:psql

Befehl zum Auflisten der Daten in der Tabelle
select *von (Tabellenname);

Ich konnte bestätigen, dass Folgendes ausgegeben wurde und dass es ordnungsgemäß in postgresql geschrieben wurde.

⑦ Richten Sie den Webhook für LINE-Entwickler ein

Legen Sie die URL für den Webhook von LINE Developers fest und aktivieren Sie die Verwendung des Webhooks (Details werden weggelassen). Registrieren Sie sich als Freund und starten Sie LINE Bot, um den Vorgang abzuschließen.