「Python」タグの記事が8件件あります

2019年1月13日現在、AWSのサイトの上部メニューの「製品」からサービスが確認できますが 作りがおしゃれすぎて、見づらいですよね。

なので、一覧を作りました。 また参考までに一覧をどうやって作ったかも書いておきます。

更新履歴は一番末尾に移動しました。

AWSサービス一覧​

分析​

アプリケーション統合​

ブロックチェーン​

コミュニケーションデベロッパーサービス​

クラウド財務管理​

コンピューティング​

コンタクトセンター​

コンテナ​

データベース​

デベロッパーツール​

エンドユーザーコンピューティング​

ウェブとモバイルのフロントエンド​

Game Tech​

IoT​

Machine Learning​

マネジメントとガバナンス​

メディアサービス​

移行と転送​

ネットワーキングとコンテンツ配信​

量子テクノロジー​

ロボット工学​

人工衛星​

セキュリティ、アイデンティティ、コンプライアンス​

サーバーレス​

ストレージ​

AR と VR​

スクレイピング方法​

Pythonでやりました。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup,NavigableString
import re
import json

def parse_html():

    url = 'https://s0.awsstatic.com/ja_JP/nav/v3/panel-content/desktop/index.html'
    response = requests.get(url)

    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    category = soup.select('div[id^=products-]')

    groups = []

    for c in category:
        if c['id'] == 'products-featured':
            continue
        
        col_1 = c.select_one('div[class=m-nav-col-1]')

        group = {}
        service = []
        groups.append(group)

        for cc in col_1.find_all('div', recursive=False):

            a = cc.find('a')
            span = a.find('span')

            service_url = a['href']
            service_name = a.get_text('', strip=True)
            service_description = ''
            if span is not None:
                service_description = span.get_text('', strip=True)
                service_name = service_name.replace(service_description, '')
                s = {
                    'name': service_name,
                    'description': service_description,
                    'href': service_url
                }
                service.append(s)
            else:
                group['genre'] = service_name
                group['service'] = service
                
    return groups

def print_markdown(services):
  base_url = 'https://aws.amazon.com'

  for s in services:
    # print('----------')
    print ('### %s' % (s['genre']))
    # print('----------')

    print()
    print('| サービス名 | 説明 |')
    print('| --- | --- |')

    for service in s['service']:
      name = service['name']
      description = service['description']
      if (service['href'].startswith('/')) :
        href = base_url + service['href']
      else:
        href = service['href']

      print('| [%s](%s) | %s |'% (name, href, description))
    print()


print_markdown(parse_html())

参考サイト​

https://qiita.com/h1na/items/d305d49b5a27e92d132a https://qiita.com/itkr/items/513318a9b5b92bd56185

更新履歴​

2019/1/20更新 たくさんのいいねをいただきましたので、第2段を書きました

AWSのサービスの東京リージョン、大阪ローカルリージョンの対応状況

2019/3/31更新 最新の内容に更新しました。

• 翻訳が結構変わってる
• 追加サービス
  • Amazon DocumentDB (MongoDB 互換)
  • Amazon WorkLink
  • AWS Backup
  • AWS 予算がAWS Budgetsに
  • Amazon GlacierがAmazon S3 Glacierに
• Amazon RDSの説明のPostgresSQLがPostgreSQLに
  ※ @shge さんに編集リクエスト頂いていた件、本家が修正されてました。
• デスクトップとアプリケーションのストリーミングのグループがなくなってエンドユーザーコンピューティングが新設

2019/6/9更新

• AWS AppSyncの説明文が変更
• Elastic Load Balancing (ELB)がコンピューティングからネットワークとコンテンツ配信に移動
• AWS 深層学習コンテナが新規追加
• AWS Organizationsがセキュリティ、アイデンティティ、コンプライアンスからマネジメントとガバナンスに移動
• CloudEndure 移行が新規追加
• Amazon VPC PrivateLinkがAWS PrivateLinkに名称変更、説明文が変更
• AWS Secrets Managerの説明文が変更
• Amazon FSx for Lustreの説明文が変更

2019/7/7更新

• メディアサービスにAWS Elemental アプライアンスとソフトウェアが追加
• セキュリティ、アイデンティティ、コンプライアンスにAWS Resource Access Managerが追加

2019/8/12更新

• Amazon Managed Streaming for KafkaがAmazon Managed Streaming for Apache Kafkaにサービス名変更
• Amazon Redshiftの説明文が微妙に変更
• アプリケーション統合にAmazon EventBridgeが追加
• Amazon MQの説明文が微妙に変更
• Amazon WorkDocsがエンドユーザーコンピューティングからビジネスアプリケーションに移動
• Amazon Elastic Container Service for KubernetesがAmazon Elastic Kubernetes Serviceにサービス名変更
• 開発者用ツールの並びが変更
• 開発者用ツールにAWS クラウド開発キットが追加
• AWS コマンドラインインターフェイスの説明文が微妙に変更
• マネジメントとガバナンスにAWS Chatbotが追加
• セキュリティ、アイデンティティ、コンプライアンスからAmazon Cloud Directoryが削除（減ることもあるんですね）

2019/10/12更新

• 分析のAmazon EMRとAmazon Elasticsearch Serviceの並びが変更
• 開発者用ツールにAWS Device Farmが追加

2020/1/3更新

あけましておめでとうございます。 re:Invent 2019があったため、更新が多めです。

• 分析にAWS Data Exchangeが追加
• AWS コスト管理にSavings Plansが追加
• コンピューティングにAWS Wavelengthが追加
• カスタマーエンゲージメントにContact Lens for Amazon Connectが追加
• データベースにAmazon Managed Apache Cassandra サービスが追加
• 開発者用ツールのAWS クラウド開発キットがAWS Cloud Development Kit (CDK)に名称変更
• 機械学習にAmazon Augmented AI、Amazon CodeGuru (プレビュー)、Amazon Fraud Detector、Amazon Kendra、AWS DeepComposerが追加
• 機械学習のAWS 深層学習コンテナがAWS Deep Learning Containersに名称変更
• マネジメントとガバナンスにAWS Compute Optimizerが追加
• マネジメントとガバナンスのAWS マネージドサービスがAWS Managedに名称変更
• 移行と転送のAWS Transfer for SFTPの説明文が変更
• 移行と転送のCloudEndure 移行のURLが変更
• 量子テクノロジーにAmazon Braketが追加（量子テクノロジーカテゴリも追加）
• セキュリティ、アイデンティティ、コンプライアンスにAmazon Detectiveが追加
• ストレージにCloudEndure の災害対策が追加

2020/4/26更新

• コンテナカテゴリが増え、ECR、ECS、EKS、Fargateがコンピューティングから移動
• Amazon Managed Apache Cassandra サービスがAmazon Managed Apache Cassandra Serviceに名称変更
• Amazon FreeRTOSがFreeRTOSに名称変更
• Amazon Fraud Detectorに(プレビュー)の文字が追加
• Amazon Kendraの説明文が少し更新
• AWS Identity and Access Management (IAM)の説明文がユーザーアクセスと暗号化キーを管理からサービスとリソースへのアクセスを安全に管理に更新
• CloudEndure の災害対策がCloudEndure Disaster Recoveryに名称変更

2020/9/5更新

• アプリケーション統合カテゴリにAmazon AppFlowが追加
• ビジネスアプリケーションカテゴリにAmazon Honeycode (ベータ)が追加
• Amazon WorkDocsの説明が変更
• コンピューティングカテゴリにAWS Snow ファミリーが追加（AWS Snow ファミリーは他のカテゴリにもあります）
• コンテナカテゴリにAWS App2Containerが追加
• データベースカテゴリのAmazon Managed Apache Cassandra ServiceがAmazon Keyspaces (Apache Cassandra 用)に名称変更
• 開発者用ツールカテゴリの名称がデベロッパー用ツールに変更
• デベロッパー用ツールカテゴリにAWS CodeArtifactとAmazon CodeGuruが追加
• 機械学習カテゴリのAmazon CodeGuruの名称からプレビューが消えて、説明が変更
• 機械学習カテゴリにAWS での PyTorchが追加
• メディアサービスカテゴリにAmazon Interactive Video Serviceが追加
• メディアサービスカテゴリのAmazon Kinesis Video Streamsの説明が変更
• 移行と転送カテゴリのAWS Transfer for SFTPがAWS Transfer Familyに名称変更
• 移行と転送カテゴリのCloudEndure 移行がCloudEndure Migrationに名称変更
• 移行と転送カテゴリにMigration Evaluator (旧 TSO Logic)が追加
• セキュリティ、アイデンティティ、コンプライアンスカテゴリのAmazon Macieの説明が変更
• ストレージカテゴリのAWS Snow ファミリーの説明が変更

久しぶりの更新なので多かったです。

2021/2/20更新

• アプリケーション統合カテゴリのAmazon AppFlowの説明が変更
• アプリケーション統合カテゴリにAmazon Managed Workflows for Apache Airflowが追加
• アプリケーション統合カテゴリのAmazon MQの説明が変更
• アプリケーション統合カテゴリのAmazon Simple Notification Service (SNS)の説明が変更
• コンピューティングカテゴリのAWS Elastic Beanstalkの説明が変更
• コンピューティングカテゴリのAWS Serverless Application Repositoryの説明が変更
• コンピューティングカテゴリのAWS Snow ファミリーの説明が変更
• コンテナカテゴリにAmazon ECS Anywhere (近日公開)、Amazon EKS Distro、AWS での Red Hat OpenShiftが追加
• コンテナカテゴリのAWS App2Container`の説明が変更
• カスタマーエンゲージメントカテゴリのContact Lens for Amazon Connectの説明が変更
• データベースカテゴリにAmazon Aurora Serverless v2 (プレビュー)が追加
• データベースカテゴリのAmazon Keyspaces (Apache Cassandra 向け)の名称が変更
• デベロッパー用ツールカテゴリにAWS CloudShellが追加
• デベロッパー用ツールカテゴリのAWS CodeArtifactの説明が変更
• デベロッパー用ツールカテゴリにAWS Fault Injection Simulator (近日公開)が追加
• エンドユーザーコンピューティングカテゴリのAmazon AppStream 2.0の説明が変更
• モバイルカテゴリがウェブとモバイルのフロントエンドに名称変更
• ウェブとモバイルのフロントエンドカテゴリのAWS Amplifyの説明が変更
• ウェブとモバイルのフロントエンドカテゴリにAmazon Location Service (プレビュー)が追加
• 機械学習カテゴリがMachine Learningに名称変更
• Machine LearningカテゴリにAmazon DevOps Guruが追加
• Machine LearningカテゴリのAmazon Elastic Inferenceの説明が変更
• Machine LearningカテゴリのAmazon Kendraの説明が変更
• Machine LearningカテゴリにAmazon Lookout for Equipment (プレビュー)、Amazon Lookout for Metrics (プレビュー)、Amazon Lookout for Vision (プレビュー)、Amazon Monitron、Amazon SageMaker Data Wrangler、AWS Panorama (プレビュー)が追加
• Machine LearningカテゴリのAmazon Personalizeの説明が変更
• Machine LearningカテゴリのAWS DeepComposerの説明が変更
• Machine LearningカテゴリのAWS Inferentiaの説明が変更
• マネジメントとガバナンスカテゴリのAWS コンソールモバイルアプリの説明が変更
• マネジメントとガバナンスカテゴリにAWS Distro for OpenTelemetry (プレビュー)、Amazon Managed Service for Grafana (プレビュー)、Amazon Managed Service for Prometheus (プレビュー)、AWS Proton (プレビュー)が追加
• マネジメントとガバナンスカテゴリのAWS OpsWorksの説明が変更
• マネジメントとガバナンスカテゴリのAWS Service Catalogの説明が変更
• マネジメントとガバナンスカテゴリのAWS Systems Managerの説明が変更
• メディアサービスカテゴリのAWS Elemental MediaConnectの説明が変更
• 移行と転送カテゴリのAWS Snow ファミリーの説明が変更
• ネットワークとコンテンツ配信カテゴリがネットワーキングとコンテンツ配信に名称変更
• セキュリティ、アイデンティティ、コンプライアンスカテゴリのAmazon Cognitoの説明が変更
• セキュリティ、アイデンティティ、コンプライアンスカテゴリにAWS Audit Manager、AWS Network Firewallが追加
• セキュリティ、アイデンティティ、コンプライアンスのAWS Certificate Managerの説明が変更
• セキュリティ、アイデンティティ、コンプライアンスのAWS Resource Access Managerの説明が変更
• サーバーレスカテゴリが追加
• サーバーレスカテゴリにAWS Lambda、Amazon API Gateway、Amazon DynamoDB、Amazon EventBridge、Amazon Simple Notification Service (SNS)、Amazon Simple Queue Service (SQS)、Amazon Simple Storage Service (S3)、AWS AppSync、AWS Fargate、AWS Step Functionsが追加
• AR と VRカテゴリがVR および ARに名称変更

サボってたので、すごい数でした。

2021/05/11更新

• AWS Data Exchangeの説明が変更
• コンテナカテゴリにAWS Copilot追加
• AWS Managed ServicesがAWS マネージドサービスに名称変更
• Migration Evaluator（旧 TSO Logic）がMigration Evaluator (旧 TSO Logic)に名称変更
• Amazon FSx for Windows File ServerがAmazon FSx for Windows ファイルサーバーに名称変更

2021/12/27更新

スクレイピングするスクリプトを更新しました。

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。

https://t.co/iQ97iNKTwp

— moritalous (@moritalous) 2018年1月14日

処理の流れ​

1. Echoに話しかける
2. Skill Kit(AWS Lambda)にリクエストが来る
3. Googleアシスタントにリクエストを投げる
4. Googleアシスタントからレスポンス（音声・テキスト）が返却される
5. 音声を一度tmp領域にファイル出力する
6. ffmpegでAlexaのフォーマットに変換する
7. 変換した音声ファイルをS3にアップロードする（バケットはパブリック公開しておく）
8. S3にアップロードした音声ファイルのURLをaudioタグに入れたSSMLレスポンスを返却する
9. EchoがGoogleアシスタントの声で返事をする

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アシスタントからのレスポンスをファイルに出力する​

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)

音声ファイルをAlexaのフォーマットに変換する​

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。

音声ファイルをAlexaに適した形式に変換する

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

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。

Alexa Skill Kitのセットアップ​

細かい手順は他に任せるとして、要点を抜粋して紹介。

スキル情報​

対話モデル​

カスタム対話モデル

カスタムスロットタイプ

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。

CentOSとPython環境の構築​

MacのVirtualBox上にCent OS 7の環境を構築しました。

Python 3.6のインストールとvirtualenv環境のセットアップ​

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 ~]$ 

Google Assistant SDKのセットアップ​

公式ドキュメントにそって進めます。

Set Up Hardware and Network Access​

https://developers.google.com/assistant/sdk/guides/library/python/embed/setup →省略。

Configure and Test the Audio​

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。

Configure a Developer Project and Account Settings​

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。

• 作成したプロジェクト名
  以下の説明では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。
  CentOS環境上にコピーしてください。

Install the SDK and Sample Code​

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"
}

Register the Device​

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).

Run the Sample Code​

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。

Google Assistant SDKの日本語対応​

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。

Lambdaファンクションの作成​

Google Assistant SDKのサンプル​

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

textinputサンプルからの変更点​

以下の点を変更します。

• サンプルでは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
• デバイスモデル名、デバイスIDを環境変数で指定できるように変更
• credentials.jsonについてはファイルパスではなくてjson文字列を環境変数で指定できるように変更
• (当然ですが)Lambdaの作法に合わせる対応
• (当然ですが)Alexaからのリクエストを受けれるように、また、Alexaの求めるレスポンスが返せるように変更

Lambdaファンクション​

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---

デプロイパッケージの作成​

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。

終わりに​

• 複数回の会話のやり取りはできません。改良の余地あり
• 応答が複数に別れる場合に最後の部分しか返答がありません。SDKの仕様？
• となりにおいていたAndroidスマホも「オーケーグーグル」に反応して同じ答えを返します(声は違うけど)。😀
• 結局、天気を聞くぐらいしか用途がありません。😀