偶然間，看到 GitHub Actions 教程：定時發送天氣郵件 - 阮一峰的網路日志 這篇文章，沒錯，這個正好能打發自己的折騰之心，也能通過代碼給生活引入一些變化，
還是在這里簡單記錄一下實作程序吧，
第一步 獲取天氣預報出現問題
按照阮一峰的教程走，一開始使用了 wttr 的結果作為資料來源，也在 檔案 上研究了很久，最終的結果總是不盡如人意，
最終展現到郵件上的結果如下：
從上面就可以看出一些問題：
- 展示到郵件中的是一個 HTML 頁面，白色的背景使得結果展示不理想
- 默認回傳的結果比較多，根據配置做調整之后回傳的結果又比較少，結果不盡如人意
- 從頁面上看回傳的都是不太好理解的單位，不能讓人一眼就能理解
- ......
其實還有很多問題，最主要的原因還是其 API 的結果更符合國外的理解，而不適合我用，
第二步 尋找新的資料來源
通過在網上尋找，最終找到了一個 墨跡天氣 的 API 作為資料來源，雖然沒有找到出處，但是暫時還可用，
其回傳的結果是一個 JSON 物件，可根據自己的需求去組裝，下面是回傳的示例：
{
"code": 0,
"msg": "操作成功",
"data": {
"total": 7,
"sourceName": "墨跡天氣",
"list": [
{
"city": "廣州",
"lastUpdateTime": "2022-10-13 08:55:08",
"date": "2022-10-13",
"weather": "晴",
"temp": 20.0,
"humidity": "35%",
"wind": "東北風3級",
"pm25": 29.0,
"pm10": 43.0,
"low": 20.0,
"high": 30.0,
"airData": "43",
"airQuality": "優",
"dateLong": 1665590400000,
"weatherType": 0,
"windLevel": 3,
"province": "廣東"
},
{
"city": "廣州",
"lastUpdateTime": "2022-10-13 08:00:00",
"date": "2022-10-14",
"weather": "晴",
"humidity": "未知",
"wind": "微風",
"pm25": 0.0,
"low": 21.0,
"high": 30.0,
"airData": "80",
"airQuality": "良",
"dateLong": 1665676800000,
"weatherType": 0,
"windLevel": 1,
"province": "廣東"
},
{
"city": "廣州",
"lastUpdateTime": "2022-10-13 08:00:00",
"date": "2022-10-15",
"weather": "晴",
"humidity": "未知",
"wind": "北風",
"pm25": 0.0,
"low": 21.0,
"high": 31.0,
"airData": "80",
"airQuality": "良",
"dateLong": 1665763200000,
"weatherType": 0,
"windLevel": 3,
"province": "廣東"
},
{
"city": "廣州",
"lastUpdateTime": "2022-10-13 08:00:00",
"date": "2022-10-16",
"weather": "多云",
"humidity": "未知",
"wind": "北風",
"pm25": 0.0,
"low": 22.0,
"high": 32.0,
"airData": "70",
"airQuality": "良",
"dateLong": 1665849600000,
"weatherType": 1,
"windLevel": 4,
"province": "廣東"
}
],
"logoUrl": "http://iflycar.hfdn.openstorage.cn/xfypicture/dev/logo/moji.png"
}
}
根據上述的回傳結果，簡單組裝了一個自己想要的結果：
位置：廣東-廣州 今天：2022-10-11
當前：15.0°C 最低：15.0°C 最高：26.0°C
空氣質量：優 濕度：29%
風向：東北風4級 PM2.5：17.0
位置：廣西-桂林 今天：2022-10-11
當前：11.0°C 最低：11.0°C 最高：25.0°C
空氣質量：優 濕度：30%
風向：北風5級 PM2.5：23.0
實際上是非常簡陋的，但卻也暫時夠用了，后續有相關的需求再加內容上去，
第三步 通過腳本簡化
解決了資料來源和展示文本之后，其實已經是解決了需求端的問題，然后來到程式員的實作端，
現在，我們先將需求做拆解，落實到程式上應該有以下作業要做：
- 通過 API 獲取到資料來源，組裝成推送的文本格式
- 定時觸發，可以通過 Github Action 白嫖
- 發送郵件，可以通過 QQ 郵箱白嫖
上述作業中的第一步，我最終是選擇使用 Python 對其腳本化，代碼如下：
import sys
import requests
def generate_weather_text(weather: dict) -> str:
ret = [
f'位置：{weather.get("province")}-{weather.get("city")} 今天：{weather.get("date")}',
f'當前：{weather.get("temp")}°C 最低：{weather.get("low")}°C 最高：{weather.get("high")}°C',
f'空氣質量：{weather.get("airQuality")} 濕度：{weather.get("humidity")}',
f'風向：{weather.get("wind")} PM2.5：{weather.get("pm25")}',
]
return '\n'.join(ret)
def get_weather(city: str) -> dict:
url = 'http://autodev.openspeech.cn/csp/api/v2.1/weather'
params = {
'openId': 'aiuicus',
'clientType': 'android',
'sign': 'android',
'city': city,
}
res = requests.get(url, params=params).json()
return res['data']['list'][0]
def get_weather_text(city: str) -> str:
weather = get_weather(city)
return generate_weather_text(weather)
if __name__ == '__main__':
if len(sys.argv) >= 2:
ret = [get_weather_text(_) for _ in sys.argv[1:]]
print('\n\n'.join(ret))
else:
print('請求引數錯誤')
第四步 配置 Github Action
Github Action 的組態檔趨同于阮一峰的教程，下面是這個組態檔的一些解釋，
定時觸發
name: "天氣預報"
on:
push:
schedule:
# 需要減 8 個小時
- cron: "0 23 * * *"
這里比較好理解，name 是名稱，on 是觸發的時機，push 是我們提交代碼到 Github 時觸發，schedule 是定時觸發，需要注意的時候，定時觸發的時間需要減掉 8 個小時，其遵循國際標準時間而不是北京時間，
運行流程
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- name: "切換代碼"
uses: actions/checkout@v3
進入到 jobs 運行流程中，runs-on 指定運行環境是最新的 Ubuntu 即可，actions/checkout@v3 用作從代碼倉庫獲取代碼，
獲取時間
- name: "獲取時間"
run: echo "WEATHER_REPORT_DATE=$(TZ=':Asia/Shanghai' date '+%Y-%m-%d %T')" >> $GITHUB_ENV
直接通過 Linux 命令獲取當前時間，然后轉換成北京時間，這個時間主要是用于后續寫入到郵件的標題當中，
在這里，通過 echo "{environment_variable_name}={value}" >> $GITHUB_ENV 的方式寫入環境變數，在后續的步驟中都可以訪問到這個環境變數，
執行腳本
- uses: actions/setup-python@v4
with:
python-version: "3.10"
- run: pip install -r requirements.txt
- name: "獲取天氣結果"
run: 'echo "$(python open_api/weather.py 廣州 桂林)" > output.txt'
這里有兩個步驟，一個是指定 Python 的運行環境并且安裝好相關的依賴，第二個是執行 Python 的腳本獲取結果，
在這里，為了方便將腳本的執行結果給到后續的步驟，選擇將執行結果寫入到一個檔案當中，當然，選擇怎樣的方式主要看自己，
發送郵件
- name: "發送郵件"
uses: dawidd6/action-send-mail@v3
with:
server_address: smtp.qq.com
server_port: 465
username: ${{ secrets.SENDER_USER }}
password: ${{ secrets.SENDER_PASSWORD }}
subject: 天氣預報 - ${{env.WEATHER_REPORT_DATE}}
from: GitHub Actions
to: [email protected]
body: file://output.txt
按照阮一峰的腳本，使用 Send email · Actions 發送郵件，和其不同的就是相關的配置，
當然，也可以通過將發送郵件直接寫入到 Python 腳本當中，它們各有自己的優勢，
使用 GIthub Action 發送郵件更易懂，只需要填寫配置即可，也可以將腳本和發送郵件解耦，
使用 Python 發送郵件可以省下 Github Action 的步驟，直接通過腳本一步到位，耦合就比較高，
總結
通過這一次的嘗試，使用 Github Action 實作了自動化及定時，也是為以后實作自己的自動化做鋪墊，本篇文章的原始碼可以通過 GitHub - fatedeity/weather-action 訪問，
生命在于折騰，看似無用的一次嘗試，希望能給自己帶來美好的未來，
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