通过 Github Action 实现定时推送天气预报

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偶然间，看到 GitHub Actions 教程：定时发送天气邮件 - 阮一峰的网络日志 这篇文章，没错，这个正好能打发自己的折腾之心，也能通过代码给生活引入一些变化。

还是在这里简单记录一下实现过程吧。

第一步 获取天气预报出现问题

按照阮一峰的教程走，一开始使用了 wttr 的结果作为数据来源，也在 文档 上研究了很久，最终的结果总是不尽如人意。

最终展现到邮件上的结果如下：

通过 Github Action 实现定时推送天气预报

从上面就可以看出一些问题：

  • 展示到邮件中的是一个 HTML 页面，白色的背景使得结果展示不理想
  • 默认返回的结果比较多，根据配置做调整之后返回的结果又比较少，结果不尽如人意
  • 从页面上看返回的都是不太好理解的单位，不能让人一眼就能理解
  • ......

其实还有很多问题，最主要的原因还是其 API 的结果更符合国外的理解，而不适合我用。

第二步 寻找新的数据来源

通过在网上寻找，最终找到了一个 墨迹天气 的 API 作为数据来源，虽然没有找到出处，但是暂时还可用。

其返回的结果是一个 JSON 对象，可根据自己的需求去组装。下面是返回的示例：

{
    "code": 0,
    "msg": "操作成功",
    "data": {
        "total": 7,
        "sourceName": "墨迹天气",
        "list": [
            {
                "city": "广州",
                "lastUpdateTime": "2022-10-13 08:55:08",
                "date": "2022-10-13",
                "weather": "晴",
                "temp": 20.0,
                "humidity": "35%",
                "wind": "东北风3级",
                "pm25": 29.0,
                "pm10": 43.0,
                "low": 20.0,
                "high": 30.0,
                "airData": "43",
                "airQuality": "优",
                "dateLong": 1665590400000,
                "weatherType": 0,
                "windLevel": 3,
                "province": "广东"
            },
            {
                "city": "广州",
                "lastUpdateTime": "2022-10-13 08:00:00",
                "date": "2022-10-14",
                "weather": "晴",
                "humidity": "未知",
                "wind": "微风",
                "pm25": 0.0,
                "low": 21.0,
                "high": 30.0,
                "airData": "80",
                "airQuality": "良",
                "dateLong": 1665676800000,
                "weatherType": 0,
                "windLevel": 1,
                "province": "广东"
            },
            {
                "city": "广州",
                "lastUpdateTime": "2022-10-13 08:00:00",
                "date": "2022-10-15",
                "weather": "晴",
                "humidity": "未知",
                "wind": "北风",
                "pm25": 0.0,
                "low": 21.0,
                "high": 31.0,
                "airData": "80",
                "airQuality": "良",
                "dateLong": 1665763200000,
                "weatherType": 0,
                "windLevel": 3,
                "province": "广东"
            },
            {
                "city": "广州",
                "lastUpdateTime": "2022-10-13 08:00:00",
                "date": "2022-10-16",
                "weather": "多云",
                "humidity": "未知",
                "wind": "北风",
                "pm25": 0.0,
                "low": 22.0,
                "high": 32.0,
                "airData": "70",
                "airQuality": "良",
                "dateLong": 1665849600000,
                "weatherType": 1,
                "windLevel": 4,
                "province": "广东"
            }
        ],
        "logoUrl": "http://iflycar.hfdn.openstorage.cn/xfypicture/dev/logo/moji.png"
    }
}

根据上述的返回结果，简单组装了一个自己想要的结果：

位置：广东-广州  今天：2022-10-11
当前：15.0°C  最低：15.0°C  最高：26.0°C
空气质量：优  湿度：29%
风向：东北风4级  PM2.5：17.0

位置：广西-桂林  今天：2022-10-11
当前：11.0°C  最低：11.0°C  最高：25.0°C
空气质量：优  湿度：30%
风向：北风5级  PM2.5：23.0

实际上是非常简陋的，但却也暂时够用了，后续有相关的需求再加内容上去。

第三步 通过脚本简化

解决了数据来源和展示文本之后，其实已经是解决了需求端的问题，然后来到程序员的实现端。

现在，我们先将需求做拆解，落实到程序上应该有以下工作要做：

  • 通过 API 获取到数据来源，组装成推送的文本格式
  • 定时触发，可以通过 Github Action 白嫖
  • 发送邮件，可以通过 QQ 邮箱白嫖

上述工作中的第一步，我最终是选择使用 Python 对其脚本化，代码如下：

import sys

import requests

def generate_weather_text(weather: dict) -> str:
    ret = [
        f'位置：{weather.get("province")}-{weather.get("city")}  今天：{weather.get("date")}',
        f'当前：{weather.get("temp")}°C  最低：{weather.get("low")}°C  最高：{weather.get("high")}°C',
        f'空气质量：{weather.get("airQuality")}  湿度：{weather.get("humidity")}',
        f'风向：{weather.get("wind")}  PM2.5：{weather.get("pm25")}',
    ]
    return '\n'.join(ret)

def get_weather(city: str) -> dict:
    url = 'http://autodev.openspeech.cn/csp/api/v2.1/weather'
    params = {
        'openId': 'aiuicus',
        'clientType': 'android',
        'sign': 'android',
        'city': city,
    }
    res = requests.get(url, params=params).json()
    return res['data']['list'][0]

def get_weather_text(city: str) -> str:
    weather = get_weather(city)
    return generate_weather_text(weather)

if __name__ == '__main__':
    if len(sys.argv) >= 2:
        ret = [get_weather_text(_) for _ in sys.argv[1:]]
        print('\n\n'.join(ret))
    else:
        print('请求参数错误')

第四步 配置 Github Action

Github Action 的配置文件趋同于阮一峰的教程，下面是这个配置文件的一些解释。

定时触发

name: "天气预报"

on:
  push:
  schedule:
    # 需要减 8 个小时
    - cron: "0 23 * * *"

这里比较好理解，name 是名称，on 是触发的时机，push 是我们提交代码到 Github 时触发，schedule 是定时触发，需要注意的时候，定时触发的时间需要减掉 8 个小时，其遵循国际标准时间而不是北京时间。

运行流程

runs-on: ubuntu-latest
steps:
  - name: "切换代码"
    uses: actions/checkout@v3

进入到 jobs 运行流程中，runs-on 指定运行环境是最新的 Ubuntu 即可，actions/checkout@v3 用作从代码仓库获取代码。

获取时间

- name: "获取时间"
  run: echo "WEATHER_REPORT_DATE=$(TZ=':Asia/Shanghai' date '+%Y-%m-%d %T')" >> $GITHUB_ENV

直接通过 Linux 命令获取当前时间，然后转换成北京时间，这个时间主要是用于后续写入到邮件的标题当中。

在这里，通过 echo "{environment_variable_name}={value}" >> $GITHUB_ENV 的方式写入环境变量，在后续的步骤中都可以访问到这个环境变量。

执行脚本

- uses: actions/setup-python@v4
  with:
    python-version: "3.10"
- run: pip install -r requirements.txt

- name: "获取天气结果"
  run: 'echo "$(python open_api/weather.py 广州 桂林)" > output.txt'

这里有两个步骤，一个是指定 Python 的运行环境并且安装好相关的依赖，第二个是执行 Python 的脚本获取结果。

在这里，为了方便将脚本的执行结果给到后续的步骤，选择将执行结果写入到一个文件当中。当然，选择怎样的方式主要看自己。

发送邮件

- name: "发送邮件"
  uses: dawidd6/action-send-mail@v3
  with:
    server_address: smtp.qq.com
    server_port: 465
    username: ${{ secrets.SENDER_USER }}
    password: ${{ secrets.SENDER_PASSWORD }}
    subject: 天气预报 - ${{env.WEATHER_REPORT_DATE}}
    from: GitHub Actions
    to: fatedeity@qq.com
    body: file://output.txt

按照阮一峰的脚本，使用 Send email · Actions 发送邮件，和其不同的就是相关的配置。

当然，也可以通过将发送邮件直接写入到 Python 脚本当中，它们各有自己的优势。

使用 GIthub Action 发送邮件更易懂，只需要填写配置即可，也可以将脚本和发送邮件解耦。

使用 Python 发送邮件可以省下 Github Action 的步骤，直接通过脚本一步到位，耦合就比较高。

总结

通过这一次的尝试，使用 Github Action 实现了自动化及定时，也是为以后实现自己的自动化做铺垫。本篇文章的源码可以通过 GitHub - fatedeity/weather-action 访问。

生命在于折腾，看似无用的一次尝试，希望能给自己带来美好的未来。

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