前言

上一期我写了接口通过python使用api抓取udesk客服系统数据并同步到本地mysql数据库，为自动化做了一些基础工作。

近期我又被分配了新的工作内容：不断更新客服系统机器人的知识库内容。

因为做技术支持的工程师有好几个（我也是其中之一），而对接客户的客服只有我一个，我们平时总结的一些常用问题都需要我手动去录入，比较麻烦。

我的思路是使用一个共享表格，大家想到什么问答就填到表格里面，然后再使用一个自动化程序录入到机器人知识库里面。

正好wps云文档提供了编程功能和网络接口，所以第一时间想到通过wps+网络服务使用api更新udesk知识库问题。

这里的网络服务选择使用django，正好练练手。

django配置

因为django刚学，还不是很熟练，这里就简单写了一个views调用之前写的udesk的机器人接口。

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# in addfaq/views.py
import sys
import json
import pandas as pd
from rest_framework.views import APIView
from rest_framework.response import Response
from rest_framework import status
from rest_framework import serializers
from KMRobot import KMRobot


def decode_unicode(obj):
    '''
    把字典中的 unicode 字符解码成正常字符
    '''
    if isinstance(obj, str):
        return eval(repr(obj))
    elif isinstance(obj, list):
        return [decode_unicode(item) for item in obj]
    elif isinstance(obj, dict):
        return {decode_unicode(k): decode_unicode(v) for k, v in obj.items()}
    return obj


class MySerializer(serializers.Serializer):
    '''数据验证'''
    token = serializers.CharField(max_length=100)
    data = serializers.JSONField()

    def validate_name(self, value):
        if value != 'token':
            raise serializers.ValidationError("token is invalid!")
        return value

    def validate_data(self, value):
        value = decode_unicode(value)
        try:
            df = pd.DataFrame(value)
        except Exception:
            raise serializers.ValidationError("Data must be a JSON object")
        cols = ["id", "category", "content",
                "answer", "keyword", "suggestsList"]
        if list(df.columns) != cols:
            raise serializers.ValidationError(
                f"columns must be: {' '.join(cols)}")
        return df


def addfaq(df: pd.DataFrame):
    '''添加知识库问题，如果已有id则不添加'''
    t = KMRobot()
    t.faqlist2mysql()
    df = df[(df['category'] != "") & (
        df['content'] != "") & (df['answer'] != "")]
    for v in range(2, len(df)):
        if df.iloc[v, 0] == "":
            keyword = None if df.iloc[v, 4] == "" else df.iloc[v, 4]
            suggestsList = None if df.iloc[v, 5] == "" else df.iloc[v, 5]
            category = df.iloc[v, 1]
            content = df.iloc[v, 2]
            answer = df.iloc[v, 3]
            id = t.addfaq(category=category, content=content, answer=answer,
                          keyword=keyword, suggestsList=suggestsList)
            df.iloc[v, 0] = id
    t.faqlist2mysql()
    return df


class MyAPIView(APIView):
    def post(self, request):
        serializer = MySerializer(data=request.data)
        if serializer.is_valid():
            # 处理验证后的数据
            data = serializer.validated_data["data"]
            data = addfaq(data)
            return Response({'status': 'success', 'data': data})
        return Response({'status': 'error', 'errors': serializer.errors},
                        status=status.HTTP_400_BAD_REQUEST)

wps 配置

在 效率-高级开发-AirScript脚本编辑器 中可以编写 JavaScript 脚本，并且支持定时任务。

这个脚本将云文档的数据以json方式发送给网络服务，网络服务会返回更新后的数据（主要是更新了问题的id），写回云文档。

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//将json数据写回数据表中
function write_json(obj, sheet) {
  const keys = Object.keys(obj);
  const ncol = keys.length;
  var nrow;

  for (let i = 0; i < ncol; i++) {
    nrow = obj[keys[i]].length
    sheet.Cells(1, i + 1).Value2 = keys[i]
    for (let j = 0; j < nrow; j++) {
      sheet.Cells(j + 2, i + 1).Value2 = obj[keys[i]][j]
    }
  }
}

const sheet = ActiveSheet
const usedRange = sheet.UsedRange
const data = []

//读取云文档数据
for (let row = usedRange.Row + 1; row <= usedRange.Row + usedRange.Rows.Count - 1; row++) {
  const rowData = {}
  for (let col = usedRange.Column; col <= usedRange.Column + usedRange.Columns.Count - 1; col++) {
    const cell = sheet.Cells(row, col)
    const header = sheet.Cells(usedRange.Row, col).Text
    rowData[header] = cell.Text
  }
  data.push(rowData)
}
body = {
  "token": "token",
  "data": data
}
jsonData = JSON.stringify(body)
const resp = HTTP.post('https://example.com/udeskapi/addfaq/', jsonData)
const content = resp.json()
const data2 = content.data
if (content.status == "success") {
  usedRange.ClearContents()
  write_json(data2, sheet)
} else {
  console.log(content)
}