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自动化测试中的Slack机器人-高级篇

简介: 背景介绍 在自动化测试中的Slack机器人-基础篇一文中,我们介绍了如何在Slack上注册一个聊天机器人,并且让它负责Jenkins的运维工作。接下来,我们来详细介绍如何打造自己的自动化机器人。
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背景介绍

自动化测试中的Slack机器人-基础篇一文中,我们介绍了如何在Slack上注册一个聊天机器人,并且让它负责Jenkins的运维工作。接下来,我们来详细介绍如何打造自己的自动化机器人。

开发准备

API简介

img_d2ed46e6b3da1f0fe09e0da784141890.png
Slack API

Slack提供了多种语言的API客户端,方便用户使用API来与Slack进行交互。具体请参考Slack Bot API页面介绍。
这里,我们使用第三方的Slack API的封装库Botkit, Botkit实现了对API级别更高级的封装,屏蔽了底层的交互细节,使大家更专注于业务逻辑实现。非常方便,简单易使用。

安装botkit库

由于botkit是nodejs开发的,所以我们首先需要准备nodejs环境。

npm install --save botkit

原型开发

使我们的Bot处于在线状态

将token中填入自己创建的Bot的API Token序列串。

var Botkit = require('botkit');
var controller = Botkit.slackbot();
var bot = controller.spawn({
  token: your_slack_bot_token
})
bot.startRTM(function(err,bot,payload) {
  if (err) {
    throw new Error('Could not connect to Slack');
  }
});

开始处于处于离线状态的autobot.

img_ade9d8e3eb753b672f629551c7763081.png
Bot Offline

将上面的代码保存为bot.js, 然后执行

node bot.js

就可以在Slack中看到我们开发的autobot机器人处于在线状态了,如下图所示;不过由于代码中,我们没做业务逻辑处理,所以我们的机器人还不会做任何事情。

img_0ee8d05f2bbd7df14cd08677600b4217.png
Bot Online

使用一些基本的Bot命令

这里,我们使用botkit提供的bot.hears()命令,来监听聊天中的关键字信息,并进行回复。

基于如下模板编写代码

controller.hears(["keyword","^pattern$"],["direct_message","direct_mention","mention","ambient"],function(bot,message) {
  // do something to respond to message
  // all of the fields available in a normal Slack message object are available
  // https://api.slack.com/events/message
  bot.reply(message,'You used a keyword!');
});

我们监听消息open the (.*) doors, 然后回复该消息,如果是pod bay则回复Sorry信息,否则回复Okay.

controller.hears('open the (.*) doors',  ['message_received'],function(bot,message)
 { 
    var doorType = message.match[1]; //match[1] is the (.*) group. match[0] is the entire group (open the (.*) doors).
     if (doorType === 'pod bay')
     {
        return bot.reply(message, 'I\'m sorry, Dave. I\'m afraid I can\'t do     that.'); 
    }  
    return bot.reply(message, 'Okay');
});

Botkit的其他API介绍和使用样例,点击这里查看,我们在本章中就不过多介绍了。下面我们重点介绍如何使Bot机器人与我们的jenkins系统进行交互。

当前,我们的jenkins地址为 http://localhost:8080

添加自定义jenkins build 相关命令

controller.hears(['jenkins build job (.*)'], 'direct_message,direct_mention,mention', function(bot, message) {
  var matches = message.text.match(/build job (.*)/i);
  var job_name = matches[1];
  console.log(job_name)
  var job_url = encodeURI('http://localhost:8080/job/'+job_name+'/build')
  request.post({url: job_url}, function (error, response, body) {
        if (!error && response.statusCode == 201) {
          console.log(body)
          var str = 'I have notify jenkins server to run this command. ^_^'
          bot.reply(message, str)
        } else {
          bot.reply(message, 'error, maybe the job *'+job_name+'* not found. I am sorry for that. >_<!!')
        }
    })
})

我们主要是用到了nodejs的request库来调用Jenkins 提供的RESTful API实现与Jenkins交互的。如果提示错误信息,请确保jenkins的访问策略配置,我们的用例是没有带Jenkins API Token访问的。

img_dd16428b004e5f0dc886b518c796dce9.png
nodejs requests

添加自定义jenkins robot 相关命令

例如,获取robot framework项目的执行结果情况。


img_210eca06be21ae8d39c9bb5b4deaefb6.png
bot jenkins commands

功能代码实现如下:

controller.hears(['jenkins get job-robot-result (.*)'], 'direct_message,direct_mention,mention', function(bot, message) {
  var matches = message.text.match(/get job-robot-result (.*)/i);
  var job_name = matches[1];
  console.log(job_name)
  var job_url = encodeURI('http://localhost:8080/job/'+job_name+'/lastBuild/robot/api/json?pretty=true')
  request({url: job_url}, function (error, response, body) {
    //   console.log(response)
      if (!error && response.statusCode == 200) {
        var json = JSON.parse(body)
        var critical_failed = json['criticalFailed']
        var critical_total = json['criticalTotal']
        var pass_percentage = json['passPercentage']

        var reply_with_attachments = {
            "attachments": [
                {
                    "fallback": "Required plain-text summary of the attachment.",
                    "color": "#36a64f",
                    "pretext": "result from jenkins server.",
                    "title": "The last build robot result of " + job_name,
                    "title_link": job_url,
                },
                {
                    "fields": [
                        {
                            "title": "Failed Cases",
                            "value": critical_failed,
                            "short": true
                        },
                        {
                            "title": "Total Cases",
                            "value": critical_total,
                            "short": true
                        },
                        {
                            "title": "Pass Percentage",
                            "value": pass_percentage + '%',
                            "short": true
                        }
                    ]
                }
            ]

        }
        console.log(JSON.stringify(reply_with_attachments))
        bot.reply(message, reply_with_attachments)

      }
      else {
          bot.reply(message, 'something error, maybe the job name is not correct. please make sure.')
      }
     })
})

还可以添加其他一些命令,这里就不再介绍了。

img_73be7fb8f820bd664834d34818a776ca.png
Get Job Build Info
img_c3304f4d876a09f674d19acdffbd5d1a.png
All Commands

总结

好了,至此,我们也介绍完了如何打造自己的Slack聊天运维机器人了,至于如何使自己的机器人更智能,还需要自己慢慢完善,我这里仅仅是给出一个样例,方便大家入门。

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