過去にQiitaに投稿した内容のアーカイブです。
無性にLambdaを呼びたいことありますよね？ そんなあなたに「Virtaul LambdashButton」
https://moritalous.github.io/VLambdashButtonTmp/
使い方の説明も必要ないと思いますが、
Lambdaにわたすパラメータは{}固定です。
JavaScriptのAWS SDKを使ってLambdaの一覧取得lambda.listFunctions()とLambdaの実行lambda.invoke()をしてるだけです。
設定情報はlocalStorageに保存してます。
過去にQiitaに投稿した内容のアーカイブです。
我が子の小学校で、「ツイタもん」が導入されました。
児童見守り安心システム ツイタもん https://tsuitamon.jp/
学校の門を通ると、「ツイタもん」とメールが来ます。 今どきなサービスですが、毎日メールが来ると、そのうち気にしなくなりそうです。 そこで、万が一、門を通ってないときだけ「ツイテないもん」と連絡が来る仕組みを考えました。
仕組みとしては、子供が学校に行くまでの時間に、 「ツイテないもん」通知を行うスケジュール を有効にし、「ツイタもん」メールが来たらこの 「ツイテないもん」通知を行うスケジュール を無効にします。 学校についたら、スケジュールはキャンセルされて通知は実行されず、学校についてなければ、通知スケジュールに従って通知されるわけです。
これをIFTTTとAWSのLambdaやCloudWatch Eventsを組み合わせて実現します。
超適当
CloudWatch Eventsのイベント名は環境変数にセットしました。
無効ではなく有効にする場合はdisable_ruleがenable_ruleになります。
import os
import boto3
def lambda_handler(event, context):
# TODO implement
event_name = os.environ.get("EVENT_NAME")
client = boto3.client('events')
response = client.disable_rule(
Name=event_name
)
return response
超適当
import requests
import os
def lambda_handler(event, context):
requests.post(os.environ.get("REQUEST_URL"))
return 'Hello from Lambda'
過去にQiitaに投稿した内容のアーカイブです。
前回「GoogleアシスタントをAlexa Skillにして「アレクサ、オーケーグーグルで天気を調べて」を実現する」という投稿をしました。
少し改良し、Googleアシスタントの声で応答を返すように改良しました。
こんな感じです。
— moritalous (@moritalous) 2018年1月14日
長くなりそうなので、要点だけ解説します。 ソースコードはこちら
Googleアシスタントのレスポンス中のresp.audio_out.audio_dataが複数に分割されて取得されるので、連結してファイルに出力します。
response_audio_data = b''
for resp in self.assistant.Assist(iter_assist_requests(),
self.deadline):
if resp.audio_out.audio_data:
response_audio_data += resp.audio_out.audio_data
def save_file(output_path, binary):
with open(output_path, "wb") as fout:
fout.write(binary)
Googleアシスタントのレスポンスは、mp3で取得できますが、Alexaが求める要件は以下の用になっています。
必要に応じて、変換ソフトウェアを使用してMP3ファイルを必要なコーデックバージョン（MPEGバージョン2）とビットレート（48 kbps）に変換してください。
丁寧にffmpegのパラメーターの記述もあります。
ffmpeg -i <input-file> -ac 2 -codec:a libmp3lame -b:a 48k -ar 16000 <output-file.mp3>
ffmpegはLambdaの環境には準備されていないので、デプロイパッケージに含める必要があります。
ffmpegは ここ の「Linux Static Builds」のリンク先からx86_64 buildのものを取得しました。
取得したファイルの中にある、ffmpegバイナリーのみを、デプロイパッケージのルートに格納されるように圧縮します。
Pythonのプログラム中でffmpegを呼び出す部分はこんな感じです。
def convert(input_path, output_path):
try:
command = './ffmpeg -i '+input_path+' -ac 2 -codec:a libmp3lame -b:a 48k -ar 16000 -af volume=2.0 ' + output_path
output = subprocess.check_output(
command, stderr=subprocess.STDOUT, shell=True, timeout=3,
universal_newlines=True)
except subprocess.CalledProcessError as exc:
print("Status : FAIL", exc.returncode, exc.output)
else:
print("Output: \n{}\n".format(output))
つづく
過去にQiitaに投稿した内容のアーカイブです。
Amazonさんから招待が来たのでecho dotが手に入りました。 でもGoogle Homeも気になりますよね。 ということで、GoogleアシスタントをAlexa Skillにしてしまうことにしました。
12/20にGoogle Assistant SDKが0.4.0にバージョンアップし、日本語にも対応しています。
細かい手順は他に任せるとして、要点を抜粋して紹介。
| 呼び出し名 |
|---|
| オーケーグーグル |
カスタム対話モデル
| Sample Utterances | Slot Type |
|---|---|
| {q} | qSlot (後述のカスタムスロット) |
カスタムスロットタイプ
| VALUE | ID (OPTIONAL) | SYNONYMS |
|---|---|---|
| 今日の天気は |
あまり理屈はわかりませんが、これで「今日の天気は」はもちろん、 その他の発話に対してもこの対話モデルが選択されます。
リクエストのJSONはこんな感じになります。
{
"session": {
// 省略
},
"request": {
"type": "IntentRequest",
"requestId": "XXXXXXXXXX",
"intent": {
"name": "NewIntent",
"slots": {
"q": {
"name": "q",
"value": "こんにちは"
}
}
},
"locale": "ja-JP",
"timestamp": "XXXXXXXXXX"
},
"context": {
// 省略
},
"version": "1.0"
}
以上でAlexa Skillの設定は完了です。
MacのVirtualBox上にCent OS 7の環境を構築しました。
Lambdaのデプロイパッケージ作成の手順を参考にしました。 https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/lambda/latest/dg/with-s3-example-deployment-pkg.html
[centos@localhost ~]$ sudo yum install -y gcc zlib zlib-devel openssl openssl-devel
[centos@localhost ~]$ wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.1/Python-3.6.1.tgz
[centos@localhost ~]$ tar -xzvf Python-3.6.1.tgz
[centos@localhost ~]$ cd Python-3.6.1 && ./configure && make
[centos@localhost ~]$ sudo make install
[centos@localhost ~]$ /usr/local/bin/virtualenv ~/shrink_venv
[centos@localhost ~]$ source ~/shrink_venv/bin/activate
(shrink_venv) [centos@localhost ~]$
公式ドキュメントにそって進めます。
https://developers.google.com/assistant/sdk/guides/library/python/embed/setup →省略。
https://developers.google.com/assistant/sdk/guides/library/python/embed/audio →今回は音声の入出力は必須ではないので、省略します。
https://developers.google.com/assistant/sdk/guides/library/python/embed/config-dev-project-and-account →ドキュメントに沿って実施。
あとで以下のものが必要になります。
Alexa-GoogleAssistant-Skillがプロジェクト名となります。client_secret_<client-id>.json ファイルDo not rename this file. とあるのでファイル名もダウンロードしたままで維持する必要があるようです。https://developers.google.com/assistant/sdk/guides/library/python/embed/install-sample →ドキュメントに沿って実施。ただし、Pythonの環境構築はすでに実施していますので、その部分は飛ばします。
必要なライブラリーの導入
(shrink_venv) [centos@localhost ~]$ python -m pip install --upgrade google-assistant-library
(shrink_venv) [centos@localhost ~]$ python -m pip install --upgrade google-assistant-sdk[samples]
credentialsの生成
(shrink_venv) [centos@localhost ~]$ google-oauthlib-tool --scope https://www.googleapis.com/auth/assistant-sdk-prototype \
--save --headless --client-secrets [client_secret_client-id.json]
client_secret_client-id.jsonは、Google Assistant SDKのセットアップの手順で作成したものです。ファイルパスを指定してください。
コマンドを実行すると以下のように入力待受状態になりますので、メッセージ中のURLにアクセスしてコードを取得してください。
Please visit this URL to authorize this application: https://accounts.google.com/o/oauth2/auth?xxxxxxxxxx
Enter the authorization code:
コード入力後、以下のメッセージが表示されます。
credentials saved: /home/ubuntu/.config/google-oauthlib-tool/credentials.json
保存されたファイルの中身は以下のような形です。この文字列が後で必要になります。
{
"token_uri": "XXXXXXXXXX",
"client_id": "XXXXXXXXXX",
"refresh_token": "XXXXXXXXXX",
"scopes": [
"XXXXXXXXXX"
],
"client_secret": "XXXXXXXXXX"
}
https://developers.google.com/assistant/sdk/guides/library/python/embed/register-device →ドキュメントに沿って実施。 SDKのバージョン0.4.0から追加された手順と思います。
(shrink_venv) [centos@localhost ~]$ googlesamples-assistant-devicetool register-model --manufacturer "Assistant SDK developer" \
--product-name "Alexa-GoogleAssistant-Skill" --type LIGHT --model Alexa-GoogleAssistant-Skill-Model
--manufacturerはサンプルのまま、--product-nameはなんでもOK?、--typeは必須なのでとりあえずLIGHT、--modelはグローバルユニークな文字列である必要があるようです。
モデル名について
Note that this name must be globally unique so you should use your Google Developer Project ID as a prefix to help avoid collisions (for example, my-dev-project-my-model1).
https://developers.google.com/assistant/sdk/guides/library/python/embed/run-sample サンプルを実行します。
(shrink_venv) [centos@localhost ~]$ googlesamples-assistant-hotword --project_id Alexa-GoogleAssistant-Skill --device_model_id Alexa-GoogleAssistant-Skill-Model
device_model_id: Alexa-GoogleAssistant-Skill-Model
device_id: XXXXXXXXXX
...
--project_idはGoogle Developer上で作成したプロジェクト名、--device_model_idは先程決めたモデル名です。
初回実行時にデバイスIDが自動生成されるようです。
このデバイスIDは後ほど必要になります。
マイクに向かってOK Googleというと反応すると思います。
今回はLambda化が目的なので、Ctrl+cで抜けて問題ありません。
https://developers.google.com/assistant/sdk/guides/assistant-settings ドキュメントが上の手順からの続きではありませんのでご注意。
デバイス登録がうまくできると、AndroidアプリのGoogleアシスタントの設定に登録したデバイスが表示されます。 そのデバイスの設定で、言語設定ができます。 たぶん。
また、SDKの呼び出しパラメーターにlang設定があるので、ja-JPを設定すると、日本語で返事をしてくれます。
以上でGoogle Assistant SDKのセットアップは完了です。
ドキュメントには記載がないのですが、サンプルの中に、音声ではなくテキストを入力してテキストを返すものが含まれていました。
(shrink_venv) [centos@localhost ~]$ python -m googlesamples.assistant.grpc.textinput --device-model-id [デバイスモデルID] --device-id [デバイスID]
E1230 11:54:46.796841462 2399 ev_epollex_linux.cc:1482] Skipping epollex becuase GRPC_LINUX_EPOLL is not defined.
E1230 11:54:46.796894329 2399 ev_epoll1_linux.cc:1261] Skipping epoll1 becuase GRPC_LINUX_EPOLL is not defined.
E1230 11:54:46.796909730 2399 ev_epollsig_linux.cc:1761] Skipping epollsig becuase GRPC_LINUX_EPOLL is not defined.
INFO:root:Connecting to embeddedassistant.googleapis.com
: Hello
Hello
<@assistant> What can I do for you?
: What time is it now
What time is it now
<@assistant> It's 11:55.
: Good bye
Good bye
<@assistant> Goodbye
: ^CAborted!
(shrink_venv) [centos@localhost ~]$
ソースはGitHubにありましたので、これを改良してLambda化を目指します。 https://github.com/googlesamples/assistant-sdk-python/blob/master/google-assistant-sdk/googlesamples/assistant/grpc/textinput.py
以下の点を変更します。
Ctrl+cで抜けるまでやり取りが続けられましたが、1回の応答で処理を終了するように変更出来上がったソースがこちら。 ソース全体はこちら。
---省略---
credentials_json = os.getenv('GA_CREDENTIALS','{"token_uri": "token_uri", "client_id": "client_id", "refresh_token": "refresh_token", "scopes": ["scopes"], "client_secret": "client_secret"}')
lang = os.getenv('GA_LANG', 'en-US') # en-US, ja-JP
device_model_id = os.getenv('GA_DEVICE_MODEL_ID', 'XXXXX')
device_id = os.getenv('GA_DEVICE_ID', 'XXXXX')
error_msg=os.getenv('GA_ERROR_MSG', 'No Response')
---省略---
def assist(text_query):
credentials = google.oauth2.credentials.Credentials(token=None,
**json.loads(credentials_json))
http_request = google.auth.transport.requests.Request()
credentials.refresh(http_request)
# Create an authorized gRPC channel.
grpc_channel = google.auth.transport.grpc.secure_authorized_channel(
credentials, http_request, api_endpoint)
with textinput.SampleTextAssistant(lang, device_model_id, device_id,
grpc_channel, grpc_deadline) as assistant:
text_response = assistant.assist(text_query=text_query)
return text_response
---省略---
def lambda_handler(event, context):
text_query=text_query=event['request']['intent']['slots']['q']['value']
logging.info('Query text is %s', text_query)
text_response = assist(text_query=text_query)
if text_response == None:
logging.info('Response text is None')
text_response = error_msg
logging.info('Response text is %s', text_response)
session_attributes={}
card_title=text_query+' -> ' + text_response
speech_output=text_response
reprompt_text=text_response
should_end_session=True
return build_response(session_attributes, build_speechlet_response(
card_title, speech_output, reprompt_text, should_end_session))
---省略---
AWSのドキュメントを参考にしました。 https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/lambda/latest/dg/with-s3-example-deployment-pkg.html
(shrink_venv) [centos@localhost ~]$ cd $VIRTUAL_ENV
(shrink_venv) [centos@localhost shrink_venv]$ cd lib/python3.6/site-packages/
/home/ubuntu/env
(shrink_venv) [centos@localhost site-packages]$ zip -r9 ~/DeployPackage.zip *
(shrink_venv) [centos@localhost site-packages]$ cd ~
(shrink_venv) [centos@localhost ~]$ zip -g ~/DeployPackage.zip lambda_function.py
作成したzipファイルをマネジメントコンソールからアップロードし、Lambdaファンクションとして登録します。