slack27 728x90 n8n에서 Playwright와 Python 활용한 웹페이지 스냅샷 캡처 n8n에서 Puppeteer 확장을 사용하는 대신 외부 시스템에서 Playwright와 Python을 활용해 웹 페이지의 스크린샷을 캡처하고, 이를 n8n을 통해 슬랙 채널로 전송하는 프로세스를 간단하게 설명하겠습니다.Playwright 환경 설정 및 스크립트 준비Python 및 Playwright 설치Python을 설치합니다.Python 환경에 Playwright를 설치합니다.pip install playwrightplaywright install스크린샷 캡처 스크립트 작성Python을 사용하여 Playwright 스크립트를 작성합니다. 이 스크립트는 웹 페이지를 열고 스크린샷을 캡처한 다음, 이를 파일로 저장합니다.예를 들어, 다음 스크립트는 주어진 URL의 스크린샷을 캡처합니다.from playwr.. 2024. 6. 3. Mermaid: 쉬운 다이어그램과 차트 작성을 위한 도구 Mermaid은 JavaScript를 기반으로 한 다이어그램 및 차트 도구입니다. 이 도구는 Markdown 형식의 텍스트를 사용하여 복잡한 다이어그램을 만들고 수정할 수 있는 렌더러를 제공합니다. Mermaid의 주요 목적은 소프트웨어 개발 과정에서 문서 작성을 돕는 것입니다. 보통, 소프트웨어 개발 과정에서는 문서화 작업이 중요하지만, 이 작업은 시간이 많이 소요되고 빠르게 오래되는 경향이 있습니다. 그러나 문서화가 되지 않으면 생산성이 떨어지고, 팀 내 지식 공유와 학습에도 문제가 발생할 수 있습니다. 이런 문제를 해결하기 위해 Mermaid는 사용자들이 쉽게 수정 가능한 다이어그램을 만들 수 있도록 돕습니다. 또한 이를 프로덕션 스크립트나 다른 코드에 통합할 수 있습니다. Mermaid를 사용하면.. 2024. 4. 19. 슬랙 채널 내용을 학습하여 질의응답을 수행하는 AI 챗봇 구현 슬랙에서 봇을 개발할 때 채널의 기반 정보와 소통 내용을 적재하고, 이를 기반으로 새로운 질의에 대해 이전 내용을 검색하거나 참조하여 답변하는 기능을 구현하는 것은 여러 단계를 포함합니다. 정확히 말하자면, 슬랙 API는 직접적으로 채널 내의 이전 메시지들을 "검색"하는 기능을 제공하지 않습니다. 대신, 메시지 이벤트를 수신하고, 이를 데이터베이스에 저장한 다음, 이 데이터베이스를 검색하여 필요한 정보를 찾아내는 방식으로 구현해야 합니다. 1단계: 슬랙 앱 생성 및 설정 슬랙 앱 생성: 먼저 슬랙 API 웹사이트에서 새로운 앱을 생성합니다. 봇 사용자 추가: 앱 설정에서 "Bots" 기능을 추가하고 봇 사용자를 설정합니다. 권한 설정: "OAuth & Permissions" 섹션에서 봇에 필요한 권한을 .. 2024. 4. 1. 슬랙 채널로 데이타 관리 및 유사사례 검색 활용 AI 대응 슬랙 채널에 새로운 스레드가 등록될 때 유사 내용에 대한 이전 내역을 추출하여 정리하는 슬랙봇을 만드는 과정을 구현하기 위한 가이드입니다. 1. 슬랙 API 사용을 위한 준비 Slack API 사용 등록: 먼저 Slack API 웹사이트에 접속하여 새로운 앱을 생성합니다. 이 과정에서 생성된 앱을 원하는 슬랙 워크스페이스에 설치해야 합니다. 앱 권한 설정: 앱이 슬랙 채널의 메시지를 읽고, 메시지를 포스팅할 수 있도록 필요한 권한을 설정합니다. 일반적으로 channels:history, groups:history, im:history, mpim:history, chat:write, chat:write.public 권한이 필요할 수 있습니다. Bot User OAuth Access Token: 슬랙 앱 설.. 2024. 3. 14. Vitess 대규모 웹 서비스 데이터베이스 클러스터링 시스템 Vitess는 대규모 웹 서비스를 위한 데이터베이스 클러스터링 시스템입니다. YouTube에서 개발되었으며, 현재는 CNCF(Cloud Native Computing Foundation)의 산하 프로젝트로 운영되고 있습니다. Vitess의 주요 목적은 MySQL 데이터베이스의 확장성과 관리 용이성을 개선하는 것입니다. Vitess의 주요 특징 확장성: Vitess는 MySQL의 단일 인스턴스 한계를 극복하고, 수십억 개의 행과 수천 개의 쿼리를 처리할 수 있는 확장성을 제공합니다. 샤딩: 자동 샤딩을 통해 데이터를 여러 데이터베이스로 분산시켜 처리 속도와 효율성을 높입니다. 복제와 고가용성: MySQL의 복제 기능을 이용하여 데이터의 안정성과 가용성을 높입니다. 쿼리 최적화: 복잡한 쿼리를 분석하고 최적.. 2024. 2. 25. 이전 1 2 3 4 5 6 다음 728x90 728x90
