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1. JSON攻略法！ 気ままに勉強会 #82 1
2. 今日の目標 JSON を 攻略 2
3. アジェンダ Power AutomateでJSONや配列と仲良くなると JSONとは Power Automate での JSON Power Apps での JSON 3
4. Miyake @MiTo60448639 https://qiita.com/MiyakeMito 株式会社アイシーソフト Technical Manager www.icsoft.jp https://speakerdeck.com/miya kemito 4
5. 本日の参考サイト 5 ▪ Hiroさん JSONと仲良くなるために (まとめ) https://mofumofupower.hatenablog.com/entry/2020/09/04/190039 Power Automate で JSONの値を取得する 3 (+1) の方法 https://mofumofupower.hatenablog.com/entry/json_value Convert JSON data in Power Apps without Premium license https://mofumofupower.hatenablog.com/entry/2022/09/07/201957 ▪ コルネさん Power AppsでJSONがパースできるようになりました！(Preview) https://koruneko.hatenablog.com/entry/2022/09/07/195521
6. 免責事項 当スライドは、 2024年4月現在のバージョンでの情報です 今後のアップデート等により、 仕様変更する可能性があります また、私の見解による内容が含まれます 間違いなどありましたらご指摘ください 6
7. Power Automateで JSONと 仲良くなると
8. Power AutomateでのJSON トリガーの Input と Output は JSON です 8
9. アクションの Input と Output も JSON です 9 Power AutomateでのJSON
10. どう活用できるの？ 目的の値がダイレクトに取得できる triggerBody()?['events']?[0]?['message']?['type'] 10
11. 実行速度が遅い Apply to each を利用したくない時 outputs('開始して承認を待機')?['body']?['responses']?[0]?['responder']?['email'] ダイレクトにコンテンツのを取得することで ループ処理を回避できます 承認者は一人なのに、 自動でApply to each になってしまう 11
12. ➢ 例えば、SPOの「アイテムが作成または変更されたとき」から、 「作成」時のみを条件にしたいとき トリガーの実行条件を絞りたいとき トリガーの実行条件を 設定できます ▪ トリガーの実行条件を絞れるので、フローの実行回数が節約できます @equals(triggerBody()?['Created'],triggerBody()?['Modified']) 12
13. Adaptive Cards のカスタマイズ JSONの構造が分かると、 カスタマイズし放題です 13
14. JSON とは
15. JSONとは { "名前": "アメリカ合衆国", "地区": "北アメリカ", "地理": { "首都": "ワシントンD.C.", "面積": 9834000, "人口": 331003000, "主要都市": [ {"名前": "ニューヨーク", "人口": 17799861}, {"名前": "ロサンゼルス", "人口": 11789487}, {"名前": "シカゴ", "人口": 8307904}, {"名前": "ホノルル", "人口": 718182} ] }, "言語": [ "英語", "フランス語", "ハワイ語", "スペイン語" ], "渡航歴": true } 15 ◼ 「JavaScript Object Notation」の 略称で、JavaScript オブジェクト表 記法によるデータ記述形式 ✓ テキストベースで軽量なデータ ✓ 人間にとってわかりやすい構造 ✓ 記載ルールが決まっているためコン ピュータも読み書きしやすい ✓ 様々なプログラム言語で利用できる ✓ REST APIで扱われることの多い形式
16. 名前,地区,首都,面積,人口 アメリカ合衆国,北アメリカ,ワシントンD.C.,9834000 イタリア共和国,ヨーロッパ,ローマ,302780,60462000 日本,アジア,東京都,377973,1261406099 16 CSV <国> <名前>アメリカ合衆国</名前> <地区>北アメリカ</地区> <地理> <首都>ワシントンD.C.</首都> <面積>9834000</面積> <人口>331003000</人口> </地理> </国> XML { "名前": "アメリカ合衆国", "地区": "北アメリカ", "地理": { "首都": "ワシントンD.C.", "面積": 9834000, "人口": 331003000 } } JSON JSON は ✓見やすく ✓軽く ✓書きやすく ✓加工しやすい のです 他のテキストフォーマットデータと比較
17. JSONのルール：その１ 1. 「キー」と「値」で構成され、コロンで繋げます 2. 「キー」はダブルクオーテーションで囲みます 3. 「キー：値」はカーリーブラケットで囲みます { "名前" : "アメリカ合衆国" } 17
18. { "名前": "アメリカ合衆国", "地区": "北アメリカ", “地理": { "首都": "ワシントンD.C.", "面積": 9834000, "人口": 331003000 }, "言語": [ "英語", "フランス語", "ハワイ語", "スペイン語" ], "渡航歴": true } JSONのルール：その２ 4. 複数「キー：値」が並ぶときは、カン マで区切ります 5. 「値」には以下の型が設定できます ① 文字列 ② 数字 ③ Boolean型（true/false） ④ オブジェクト ⑤ 配列 ⑥ null 今のところ null は 限られた状況において、 [JSONの解析]アクションで エラーになります 18
19. JSONのルール：オブジェクト ➢ 「キー：値」はオブジェクト ➢ 「キー」に対し「キー：値」(オブ ジェクト)を「値」として設定できる ➢ オブジェクトを入れ子にすると構造は 階層化しますが、情報がグループ化さ れ意味付けがされます ➢ データを取得する際は、 [‘上位キー’]⇒[‘下位キー’] と階層を ネストしながら指定します { "地理": { "首都": "ワシントンD.C.", "面積": 9834000, "人口": 331003000 } } 20 JSONを階層化し、 複雑にする要因 その１
20. JSONのルール：配列 ➢ ブラケットで囲み、各アイテム（要素）はカンマで区切ります ➢ データを取得する際は、添え字（何個目のデータ）を指定します ➢ Power Automateでは添え字を0から、Power Appsでは1から数えます ➢ 各要素は、オブジェクトで指定することも可能です ➢ 文字列も複数文字の連続（＝配列）として解釈できます {"言語": [ "英語", "フランス語", "ハワイ語", "スペイン語" ]} {"主要都市": [ {"名前": "ニューヨーク", "人口": 17799861}, {"名前": "ロサンゼルス", "人口": 11789487}, {"名前": "シカゴ", "人口": 8307904}, {"名前": "ホノルル", "人口": 718182} ]} 21 JSONを階層化し、 複雑にする要因 その２
21. 配列とは • 変数が複数つながり、同一型の複数データを連続的に並べたデー タ構造です • それぞれの箱は、配列の「要素」と呼ばれます • また配列の要素には、「添え字」という番号が割り当てられてい ます • 要素の数は動的です 変数 0 1 2 3 4 5 22
22. JSONの階層化 こんなJSONから、 Power Automate と Power Apps で 目的の「キー」に対 する値を取得する方 法を説明します 23 { "名前": "アメリカ合衆国", "地区": "北アメリカ", "地理": { "首都": "ワシントンD.C.", "面積": 9834000, "人口": 331003000, "主要都市": [ {"名前": "ニューヨーク", "人口": 17799861}, {"名前": "ロサンゼルス", "人口": 11789487}, {"名前": "シカゴ", "人口": 8307904}, {"名前": "ホノルル", "人口": 718182} ] } } シカゴの人口は？？
23. Power Automate での JSON
24. Power Automate での JSON ▪ JSON の作成 ➢ 変数等にJSON を入力する ➢ json()などの関数 ▪ JSON を参照する ➢ 「JSONの解析」アクションで、動的にコンテンツが取得できる ➢ JSON から、ダイレクトにコンテンツが取得できる 26
25. JSON を作る ① ▪ 「データ操作」-「作成」 outputs('作成')?['地理']?['主要都市']?[0]?['名前'] 「JSONの解析」なしでも ↑のようにで取得できます 27 outputs('作成')?[0]
26. JSON を作る ② ▪ 「変数を初期化する」 全体が { } で囲まれている ⇒ オブジェクト 全体が [ ] で囲まれている ⇒ アレイ 28 variables('JSONObject')?['地理']?['首都'] variables('JSONObject')?[0]?['地理']?['首都']
27. JSON を作る ③ ▪ 関数 29 array() createArray() ➢ 配列を作る range() ➢ JSON を更新する addProperty() setProperty() removeProperty() json() json(concat(…))
28. 目的の値を取得 – JSON の解析 「データ操作」-「JSONの解析」でJSONテキストの各プロ パティを動的なコンテンツとして取得できます 30 項目が参照できる JSON ペイロード を貼付け 変数の型も識別 してくれます
29. 目的の値を取得 - アクションから JSON Pretty Linter (https://lab.syncer.jp/Tool/JSON-Viewer/) ① 実行履歴の未加工出力の表示を JSON Pretty Linter へ貼付けする 31
30. outputs('開始して承認を待機’)? ['body']?['responses']?[0]?['responder']?['displayName'] ② ビューアーで[Path]を有効化し、 目的の値のパスをクリック object['body']['responses'][0]['responder']['displayName'] ③ 「Object」 を 「outputs('Action名')? 」に置換する ④ ブラケット間に ? を挿入 32 オプション
31. trigger()?['body']?['body']?['content'] ③ ブラケット間に”?”を挿入 目的の値を取得 - トリガーから ① 実行履歴の 未加工出力の表示を JSON Pretty Linter貼付けする ② 「Object」を「trigger('Trigger名')?」に 置換する object['body']['body']['content'] 33 オプション
32. variables('CountryInformation')?[0]?['名前'] object[0]['名前'] ② 「Object」を「variables('変数名')? 」に置換する ③ ブラケット間に ”?” を挿入 目的の値を取得 - 変数編 ① 変数で入力した値をJSON Pretty Linter貼付けする 34 オプション
33. 配列を参照する ① ▪ 配列から要素を一つだけ取り出す outputs('アクション名')?[0] ➢ 添え字で指定する 添え字を指定するときは 「 ' ' 」(シングルクオーテーション)で囲まない 35 first() ➢ 最初の要素を取得する last() ➢ 最後の要素を取得する
34. 配列を参照する ② ▪ 配列から複数の要素を取り出す ➢ Apply to each 36 ➢ 関数 skip() take() intersection() union() …など item() でも可 split() ➢ [データ操作]コネクタ
35. Apply to each 回避方法 37 “operationDefinition”: { “type”: “Foreach”, “foreach”: "@outputs('ファイルの取得_(プロパティのみ)')?['body/value']", "actions": { outputs(‘ファイルの取得_(プロパティのみ)’)?[‘body/value’] ?[0] ?['{Link}’] “foreach”: の値 最初の1件目の場合は [0]
36. 目的の値を取得 38 { "名前": "アメリカ合衆国", "地区": "北アメリカ", "地理": { "首都": "ワシントンD.C.", "面積": 9834000, "人口": 331003000, "主要都市": [ {"名前": "ニューヨーク", "人口": 17799861}, {"名前": "ロサンゼルス", "人口": 11789487}, {"名前": "シカゴ", "人口": 8307904}, {"名前": "ホノルル", "人口": 718182} ] outputs('Action名') or trigger('Trigger名') or variables('変数名') ?['地理'] ?['主要都市'] ?[2] outputs('Action名')?['地理']?['主要都市']?[2]?['人口'] ?['人口'] 階層のつなぎとなる"?"は、 "."(ドット）や"/"（スラッシュ）や 無しでも記載できますが、動作が変 わります。詳しくは https://mofumofupower.hatenablog.co m/entry/json_value ➢ シカゴの 人口は？
37. Power Apps での JSON
38. Power Apps での JSON ▪ JSON の作成 ➢ JSON() 関数で、Collection や 変数（レコード型、テーブル型）を JSON（テキスト型） に変換できる ▪ JSON を参照する ➢ Power Automate で 解析する ➢ JSON を ParseJSON() 関数で解析 ➢ IsMatch()，MatchAll()と正規表現で解析する方法もある ➢ コネクタの応答 は Collection（TableやRecord）で扱える 40
39. 41 JSON （テキスト型） collection （コレクション変数） Table型 （コレクション型） JSON関数 Power Automate を呼び出 して「応答」 ＋Collect関数など Collect関数など Set関数 UpdateContext関数 Launch関数 Power Automate を呼び出して 「応答」 ＋Set関数など JSON関数 構造化データ型の変換 {首都 : "ワシントンD.C."} {"首都": "ワシントンD.C."}
40. Power Apps で JSON を作成 ▪ JSON() 関数 – Collection や 変数(テーブル、 レコード）を JSON に変換できる Set( txtJSON, JSON( colJSON )) ClearCollect( colJSON, { 国: "アメリカ合衆国", 地理: { 首都: "ワシントンD.C.", 面積: 9834000, 人口: 331003000 } }, { 国: "イタリア共和国", 地理: { 首都: "ローマ", 面積: 302780, 人口: 60462000 } } ); [{"国":"アメリカ合衆国","地理":{"人口":331003000,"面積 ":9834000,"首都":"ワシントンD.C."}},{"国":"イタリア共和国"," 地理":{"人口":60462000,"面積":302780,"首都":"ローマ"}}] Power Automate へ、データ構造を維持しながら パラメータを渡すことができます 42 キー を”” （ダブルクオーテー ション）で囲まない JSONっぽい構造
41. JSON関数の動き ➢ 配列 ➢ レコード [ "値１", "値２", "値３" ] JSON() 関数の結果 { 列１:"値１", 列２:"値２", 列３:"値３" } １つまたは複数の「キー：値」で構成 ➢ テーブル { 列１:"値１", 列２:"値２", 列３:"値３" }, { 列１:"値４", 列２:"値５", 列３:"値６" } 複数のレコードで構成 43 [ { "Value": "値１" }, { "Value": "値２" }, { "Value": "値３" } ] [ { "列１": "値１", "列２": "値２", "列３": "値３" } ] [ { "列１": "値１", "列２": "値２", "列３": "値３" }, { "列１": "値４", "列２": "値５", "列３": "値６" }, ] 値のみの配列 暗黙的に、"Value"というキーが付与される JSON() JSON() JSON() { "列１": "値１", "列２": "値２", "列３": "値３" } コレクションから 変数から
42. 配列を操作/参照する ▪ コレクションや変数に格納する ➢ 配列 ➢ レコード ClearCollect(col, [ "値１", "値２", "値３" ]) 暗黙的に"Value"というカラムが 付与されたテーブル型になる 44 ClearCollect(col, { 列１:"値１", 列２:"値２", 列３:"値３" }, { 列１:"値４", 列２:"値５", 列３:"値６" }) Set(tbl, Table({ 列１:"値１", 列２:"値２", 列３:"値３" }, { 列１:"値４", 列２:"値５", 列３:"値６" })) Set(tbl, [ "値１", "値２", "値３" ]) ClearCollect(col, { 列１:"値１", 列２:"値２", 列３:"値３" }) Set(Rec, { 列１:"値１", 列２:"値２", 列３:"値３" }) ➢ テーブル { "列１": "値１", "列２": "値２", "列３": "値３" } [ { "列１": "値１", "列２": "値２", "列３": "値３" } ] JSON() JSON() Value 値１ 値２ 値３ 列１ 列２ 列３ 値１ 値２ 値３ 名前 値 列１ 値１ 列２ 値２ 列３ 値３ 列１ 列２ 列３ 値１ 値２ 値３ 値４ 値５ 値６ 引数がレコードの場合は、Record型に格納される
43. コレクションを操作/参照する ▪ コレクションのレコードを編集 – Patch()，Update()，UpdateIf() ▪ コレクションのレコードを削除 – Remove()，RemoveIf() ▪ コレクションの値を参照 – Filter()，Search() ，LookUp()，Index() ，First() などで、 行（レコード）を特定し、[.列（カラム）]で列を指定 ▪ コレクションにレコードを追加 – Patch() ，Collect() Index(col, 2).列２ Lookup(col, 列１="値１").列２ ForAll() を組み合わせると さらに複雑な操作が可能です これらの関数による レコードの追加、編集、削除は コレクションにのみ可能です （変数には不可） 45 Power AppsでもJSONと仲良くなるために https://qiita.com/MiyakeMito/items/ffcc7639b2813dee77ca
44. ▪ Power Automate から「要求」コネクタ－「応答」 – 複雑なJSONのデータを解析済みで扱える [応答]アクションは プレミアムコネクタです [ { "名前": "アメリカ合衆国", "地区": "北アメリカ", "地理": { "首都": "ワシントンD.C.", "面積": 9834000, "人口": 331003000, "主要都市": [ { "名前": "ニューヨーク", "人口": 17799861 }, { "名前": "ロサンゼルス", "人口": 11789487 }, { "名前": "シカゴ", "人口": 8307904 }, { "名前": "ホノルル", "人口": 718182 } ] Power Apps で JSONを解析 46 JSONペイロードを 張り付け Power Apps には ➢ オブジェクト： レコード型 ➢ 配列： テーブル型 で返ります Collect(col, Flow.Run()); Set(rec, Flow.Run()); Set(tbl, Flow.Run());
45. Power Apps で JSON を解析 ▪ ParseJSON() 関数 – JSON（テキスト）をパースし、目的の値が取得可能 Text(First(Table(ParseJSON( txtJSON ))).Value.首都) [ { "人口": 331003000, "面積": 9834000, "首都": "ワシントンD.C." } ] ワシントンD.C. 47 Text(ParseJSON( txtJSON ).首都) { "人口": 331003000, "面積": 9834000, "首都": "ワシントンD.C." }
46. ParseJSON() 関数の仕様 Text(First(Table(ParseJSON( txtJSON ))).Value.首都) [ { "人口": 331003000, "面積": 9834000, "首都": "ワシントンD.C." } ] 48 Text(ParseJSON( txtJSON ).首都) { "人口": 331003000, "面積": 9834000, "首都": "ワシントンD.C." } Inputは文字列です ① 配列はTable()で型指定します ② First(),Index()などで行を指定します ③ ".Value"（カラム）を指定します ④ キーを指定します 型指定されていないオブジェクトを返すので、 型変換関数（Text()，Value()，Table()など）で型を指定します
47. まとめ
48. まとめ JSONを制す者は Power Automateを制します （きっと） JSONと仲良くなれましたか？ 50
49. ありがとう ございました 51