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Discord botにScrumの Discord botにScrumの手伝いをしてもらう手伝いをしてもらう

Discord botにScrumの Discord botにScrumの手伝いをしてもらう手伝いをしてもらう

使った技術
- discord.py
- gspread
- Backlog API

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Takashi Makino

February 26, 2021
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Transcript

  1. Discord botにScrumの 手伝いをしてもらう Makino Tommy Takashi @TechBash

  2. ストーリーポイントを Backlogに反映 ベロシティの計算と記録 ベロシティの可視化 やったこと

  3. discord.py discord gspread Backlog API 使ったものたち(概要)

  4. 使ったものたち(パッケージなど) • discord.py:discordを操作するやつ • gspread:スプレッドシートを操作するやつ • requests:httpリクエストを送るやつ • pandas:表や時系列データを操作しやすいやつ •

    matplotlib:グラフとか作るやつ • oauth2client:Google APIの認証周りをやってくれるやつ • PyYAML:yamlを操作するやつ [補足] • heroku:デプロイする場所として使ったやつ • poetry:pythonプロジェクトを管理するやつ
  5. なぜやろうと思ったのか 背景 • 私のプロジェクトはスクラム(スクラムマスターいないけど…)をしている • プロダクトバックログはSpread SheetでスプリントバックログはBacklogで管理 • ベロシティの計測周りが手作業だった •

    最近はちゃんとチェックしなくなっていた →自動でやってくれたらいいなぁ+みんな見てくれるかなぁ
  6. Discord.py Cogが便利 よくある書き方 with event import discord token = ‘token’

    client = discord.Client() @client.event async def on_ready(): print(‘botがログインしました ’) @client.event async def on_message(msg): if (msg.content == ‘!ping’): await msg.channel.send(‘pong!!’) client.run(TOKEN) pros - 手っ取り早くかける cons - 新たなコマンドを増やしたいときは on_message()内の条件分岐を 増やしていく →どんどん増えて煩雑になる
  7. Discord.py Cogが便利 よくある書き方 with command from discord.ext import commands token

    = ‘token’ bot = commands.Bot(command_prefix=’!’) “”” ctx: Context 呼び出しについてのコンテキストのメタデータが含まれている e.g. チャンネル, 送信者など “”” @client.event async def on_ready(): print(‘botがログインしました ’) @client.command async def ping(ctx): await ctx.send(‘pong!!’) bot.run(TOKEN) pros - 条件でなく関数名でコマンドが表現で きる cons - コマンドを意味のまとまりに分けること ができない e.g.: - 挨拶系:ping, hello - 時間系:timer, reminder
  8. Discord.py Cogが便利 よくある書き方 with Cog from discord.ext import commands from

    greeting import Greeting from timer import Timer token = ‘token’ client = commands.Bot(command_prefix=’!’) @client.event async def on_ready(): print(‘botがログインしました ’) client.add_cog(Greeting(client)) client.add_cog(Timer(client)) client.run(TOKEN) # greeting.py from discord.ext import commands class Greeting(commands.Cog): def __init__(self, bot): self.bot = bot @commands.commands async def ping(self, ctx): await ctx.send(‘pong’) @commands.commands async def hello(self, ctx): await ctx.send(‘world’) # timer.py from discord.ext import commands class Timer(commands.Cog): def __init__(self, bot): self.bot = bot @commands.commands async def timer(self, ctx): # TODO @commands.commands async def reminder(self, ctx): # TODO コマンドを意味のまとまりに分けることができる!
  9. そんなこんなでのファイル構成 root |- main.py |- cog | |- scrum_master_cog.py |-

    service | |- scrum_master_service.py | |- backlog_service.py | |- discord_service.py | |- sheet_service.py |- repository |- backlog_repository.py |- sheet_repository.py ここでCogを定義する scrum_master_cogで呼ぶメソッドたち undoneの課題一覧の取得、milestone情報の取得など discordに返すための値を作成など spreadsheetの更新など
  10. gspread (Sheets API)とpandasの相性が良い pandasの便利なところ import pandas as pd import maplotlib.pyplot

    as plt # 読み込み df = pd.read_csv(‘velocity.py’) # 絞り込み df = df[df.total >= 30] # -> totalが30以上の行が抽出できる # 図を作成 df.plot(x=’sprint’, y=’total’) # -> 横軸sprint, 縦軸totalの折れ線グラフができる # 統計値を計算 df.describe() “”” 要素数, 最頻値, 平均, 標準偏差, 最小値, 最大値, 中央値などが計算され る “”” sprint start end jack cocoa total 140 2020-07-02 2020-07-08 5 8 13 141 2020-07-09 2020-07-15 14 40 54 142 2020-07-16 2020-07-29 7 8 15 143 2020-07-30 2020-08-05 5 8 13 144 2020-08-06 2020-08-12 5 7 12 145 2020-08-13 2020-08-19 0 35 35 146 2020-08-20 2020-08-26 18 0 18 147 2020-08-27 2020-09-02 2 21 23 148 2020-09-03 2020-09-09 26 26 52 149 2020-09-10 2020-09-16 6 24 30 150 2020-09-17 2020-09-30 16 13 29 velocity.csv
  11. sprint start end jack cocoa total 140 2020-07-02 2020-07-08 5

    8 13 141 2020-07-09 2020-07-15 14 40 54 142 2020-07-16 2020-07-29 7 8 15 143 2020-07-30 2020-08-05 5 8 13 144 2020-08-06 2020-08-12 5 7 12 145 2020-08-13 2020-08-19 0 35 35 146 2020-08-20 2020-08-26 18 0 18 147 2020-08-27 2020-09-02 2 21 23 148 2020-09-03 2020-09-09 26 26 52 149 2020-09-10 2020-09-16 6 24 30 150 2020-09-17 2020-09-30 16 13 29 gspread (Sheets API)とpandasの相性が良い spreadsheetをpandasのDataFrameとして扱える velocity spreadsheet import gspread import pandas as pd # 認証部分は省略 # 読み込み sheet = gspread_client.open(‘velocity spreadsheet’).sheet1 df = pd.DataFrame(sheet.get_all_values()) csvを扱う時と同じ処理ができる ※numpyとして読み込むことも可能
  12. Backlog APIのいけてないところ - 課題一覧取得 - マイルストーンの条件が当てはまらない場合は、全ての結果が返ってくる - マイルストーン一覧の取得 - マイルストーン単体で調べる

    API がない - 一覧取得の際に名前でフィルターできない 今度もうちょっとまとめます
  13. 余談:設定値をyamlで管理しておいた discord: token: discord token scrum-master: channel-ids: [どこかのトピックのid, どこかのトピックのid] backlog:

    api-key: BacklogのAPIキー base-url: BacklogのBase URL sheet: credentials: ./code/configs/credential.json product-backlog: バックログ用のスプレッドシートの名前 velocity: ベロシティを保存するようのスプレッドシートの名前