[PYTHON] Benachrichtigen Sie Slack, wenn der auf GCP ausgeführte maschinelle Lernprozess abgeschlossen ist

Inhaltsverzeichnis

1. Übersicht
2. Richten Sie Incoming Webhook in Slack ein
3. Versuchen Sie, unter der URL des eingehenden Webhooks zu posten
4. Versuchen Sie, Slack über die Ausführungszeit zu informieren

1. Übersicht

Die Verarbeitung von maschinellem Lernen im Kaggle-Wettbewerb dauert Stunden. .. Wenn Sie eine hochspezifizierte VM haben, ist die monatliche Gebühr recht hoch. Bitte teilen Sie uns dies mit, um die VM zu stoppen oder einen anderen Prozess auszuführen, wenn der Prozess abgeschlossen ist! So benachrichtigen Sie Slack über den Verarbeitungsstatus!

2. Richten Sie Incoming Webhook in Slack ein

Greifen Sie auf den Einstellungsbildschirm für eingehende Webhooks von Slack zu: [Slack] Eingehende WebHooks

Wählen Sie einen Kanal aus, der benachrichtigt werden soll

Klicken Sie auf "Eingehende Webhooks-Integration hinzufügen".

Der rote Rahmen unten ist die URL des eingehenden Webhooks. Kopieren Sie sie daher.

Für Slack-Benachrichtigungen umbenannt: Optional

Geändertes Symbol für Slack-Benachrichtigungen: Optional

Wenn es kein Problem gibt, klicken Sie auf "Einstellungen speichern".

3. Versuchen Sie, unter der URL des eingehenden Webhooks zu posten

Installieren Sie Slack Web

Terminal

pip install slackweb

** Beispiel für eine lockere Webinstallation in Jupyter Lab auf GCP **

Versuchen Sie es mit Post

#Import von Slackweb-Modulen
import slackweb

#Festlegen des eingehenden Webhooks von Slack
slack = slackweb.Slack(url="URL von Slacks eingehendem Webhook") #Schreiben Sie es in Ihre eigene URL um

#Mit Kommentar senden
slack.notify(text="Es ist ein Test")

** Beispiel im Jupyter Lab auf GCP **

Lauf!

Es kommt definitiv in Echtzeit!

4. Versuchen Sie, Slack über die Ausführungszeit zu informieren

#Import des benötigten Moduls
import slackweb
import datetime

#Slack-Benachrichtigungen klassifizieren
class Slack_notice():
    start = 0
    
    def __init__(self):
        self.slack = slackweb.Slack(url="URL von Slacks eingehendem Webhook") #Schreiben Sie es in Ihre eigene URL um
        
    def begin(self):
        self.start = datetime.datetime.now()
        self.slack.notify(text='[Notice] ' + str(datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M")) + '\n Die Verarbeitung wurde gestartet!')

    def end(self):
        elapsed_time = datetime.datetime.now() - self.start
        self.slack.notify(text='[Notice] ' + str(datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M")) + '\n Die Verarbeitung ist abgeschlossen! \n Zeitaufwand'+ str(elapsed_time) + 'ist')

# Slack_Klassenaufruf beachten
slack_notice = Slack_notice()

#Benachrichtigung vor der Ausführung
slack_notice.begin()

#Der Prozess, den Sie ausführen möchten-------------------------------------------------------------------------
#Dieses Mal habe ich der Klarheit halber nur jede Sekunde gedruckt.
from time import sleep

for num in range(10):
    print(num)
    sleep(1)
# -------------------------------------------------------------------------------------

#Benachrichtigung vor der Ausführung
slack_notice.end()

** Beispiel im Jupyter Lab auf GCP **

Referenz

[Qiita] Post to Slack mit Python 3

[Qiita] Lassen Sie uns einfach ein Bildschirmvideo erstellen, das mit einer GIF-Animation auf Qiita hochgeladen werden kann