原文：How I built a Slack bot to help me find an apartment in San Francisco
译者：杰微刊兼职翻译巫明瀚
作者：Vik Paruchuri
[译]Slack机器人是通过哪些技术帮我在旧金山找到公寓的?(上)
第三步——创建我们的Slack Bot
准备
在我们过滤掉所有的结果之后，我们就可以把剩下的内容发到Slack上去了。如果你对Slack不熟悉，它是一个非常好用的团队聊天应用。 每个Slack小组都会有多个频道来让成员交换不同的信息。每个信息都可以被别的频道成员注释，比如点个赞或者发个表情什么的。这里有更多的关于Slack的信息。如果你对Slack感兴趣，我们维护了一个数据科学Slack社区你可以加入看看。
通过把内容发送到Slack，我们就能够实时的和别人讨论到底哪些房源是最好的，因此我们需要：
1、创建一个Slack小组，就像这里这样
2、创建一个频道，让所有的内容都发在这个频道里。这里有对应的帮助。建议使用 #housing 作为这个频道的名字。
3、获取一个Slack API token，就像这样。这里有更多有关的信息。
经过这些步骤之后我们就准备好写那些把内容发送到Slack的代码啦。
写代码
在得到对应的频道和token之后，我们可以发送内容到Slack了。过程中，我们需要用python-slackclient这个Python包来让我们更简单的使用Slack API。
python-slackclient需要通过一个Slack token来初始化，接下来我们就能使用对应的API接口来维护小组和消息。
下面的代码 会：
1、创建一个Slack小组，就像这里这样
2、用SLACK_TOKEN初始化一个SlackClient类。
3、通过result来创建一个message字符串，包含了我们需要的所有信息，比如价格，区域，和URL。
4、用户名为pybot以及使用一个机器人头像的账号把message发送到Slack。
from slackclient import SlackClient
SLACK_TOKEN = "ENTER_TOKEN_HERE"
SLACK_CHANNEL = "#housing"
sc = SlackClient(SLACK_TOKEN)
desc = "{0} | {1} | {2} | {3} | <{4}>".format(result["area"], result["price"], result["bart_dist"], result["name"], result["url"])
sc.api_call(
"chat.postMessage", channel=SLACK_CHANNEL, text=desc,
username='pybot', icon_emoji=':robot_face:'
)
一旦所有的东西都准备好了,我们的Slack Bot就会把房源信息发到Slack上去了，如图：
第四部——运行一切
现在我们有了基本组件，我们需要持续的运行我们的代码。毕竟我们希望实时的，或者接近实时，推送我们的消息到Slack上去。为了实现这一切，我们必须经过下面几个步骤：
1、把房源存到数据库里去，这样就不会发送重复的信息到Slack。
2、把配置文件，比如SLACK_TOKEN，独立出来，这样我们更容易调整代码。
3、创建一个循环不停的运行我们的代码，这样我么就能7*24小时抓取信息。
存储房源
第一步是使SQLAlchemy Python包来存储我们的房源信息。SQLAlchemy是一个Object Relational Mapper（ORM）一种帮助我们更轻松的和数据库交互的Python库。通过SQLAlchemy我们可以创建一个数据库表来存储房源，一个数据库连接来让我们添加数据到表中去。
我们会用SQLAlchemy和SQLite数据库来把我们的数据存到一个单独的文件listings.db中去。
下面的代码会：
1、导入SQLAlchemy。
2、创建一个到SQLite数据库 listings.db 的链接，并在当前目录创建该文件。
3、定义一个表叫做Listing包括所有相关的的Craigslist房源信息。
4、唯一的字段cl_id以及对应的链接能防止我们发送重复信息到Slack。
5、从连接创建一个数据库会话，通过这个会话来存储房源。
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String, DateTime, Float, Boolean
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
engine = create_engine('sqlite:///listings.db', echo=False)
Base = declarative_base()
class Listing(Base):
"""
A table to store data on craigslist listings.
"""
__tablename__ = 'listings'
id = Column(Integer, primary_key=True)
link = Column(String, unique=True)
created = Column(DateTime)
geotag = Column(String)
lat = Column(Float)
lon = Column(Float)
name = Column(String)
price = Column(Float)
location = Column(String)
cl_id = Column(Integer, unique=True)
area = Column(String)
bart_stop = Column(String)
Base.metadata.create_all(engine)
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
我们需要把SLEEP_INTERVAL添加到settings.py里面去来控制抓取的频率。这个值默认是20分钟。
跑起来
现在代码都主备好了，然我们看看如何让这个Slack Bot跑起来。
在本地电脑上运行
你可以在Github上找到这个项目。在README.md中，你会找到详细的安装指南。除非你有丰富的安装经验，而且使用Linux，我们强烈建议你参考Docker的安装指南。Docker是一个帮助我们部署应用的工具，他让我们能够非常快速的在本地环境里运行我们的Slack Bot。
以下是安装并运行一个用Docker封装的Slack Bot的指南：
1、创建一个目录叫做config，然后创建一个private.py的文件到里面去。
1)任何在private.py中指定的参数都会覆盖settings.py中的值。
2)我们可以通过在private.py中指定值来修改bot的表现。
2、在private.py中设置任何之前提到的值。
1)比如，你可以设置AREAS = ['sfc']到private.py中去，来专注于旧金山地区。
2)如果你希望你的Slack频道不叫house，你可以修改SLACK_CHANNEL值。
3)如果不希望搜索湾区，你至少需要修改一下内容：
①CRAIGSLIST_SITE
②AREAS
③BOXES
④NEIGHBORHOODS
⑤TRANSIT_STATIONS
⑥CRAIGSLIST_HOUSING_SECTION
⑦MIN_PRICE
⑧MAX_PRICE
3、根据这些教程安装Docker
4、用默认的配置文件运行Bot：
3、docker run -d -e SLACK_TOKEN={YOUR_SLACK_TOKEN} dataquestio/apartment-finder
1)用你自己的配置文件运行Bot：
5、docker run -d -e SLACK_TOKEN={YOUR_SLACK_TOKEN} -v {ABSOLUTE_PATH_TO_YOUR_CONFIG_FOLDER}:/opt/wwc/apartment-finder/config dataquestio/apartment-finder
部署Bot
除非你希望7*24小时开着你的电脑，我们必须把Bot部署到服务器上，这样他才能持续运行。我们可以用一个叫做DigitalOcean的服务来创建一个服务器。Digital Ocean可以自动创建一个已经安装好Docker的服务器。
这里是一个关于如何用DigitalOcean入门Docker 的教程。如果你不知道作者口中所说的“shell”是什么意思，这里有一个教程是关于用SSH登录到DigitalOcean服务器中去的。如果你不希望看教程，你也可以从这里开始。
在DigitalOcean的服务器创建好之后，我们就可以通过SSH登录到服务器中去了，然后根据Docker的安装指南一步一步进行下去。
接下来的步骤
在完成了上述步骤之后，你就拥有了一个能够自动帮你寻找公寓的Bot了。通过这个Bot，普利亚和我在旧金山找到了一个比我们想象中要贵一些，但实际上比别的房源都便宜些的公寓。而且整个时间的开销比我们想的要少的多。尽管它已经帮到了我们，但是这个Bot还是有几个点可以进行扩展优化的：
1、能够接受Slack的赞和踩，然后训练一个机器学习的模型。
2、自动从API获取对应的交通站点信息。
3、增加其他的关注点，比如公园等。
4、增加其他的评分点，比如walkscore或者类似的环境评分，比如犯罪系数。
5、自动抽取房东的电话和邮件。
6、自动电话给房东并且安排看房（不管谁做了这个，你真是屌炸了）。
请尽量给我们的Github项目提交Pull Request，如果觉得这个工具对你有帮助，也请在下面留言，我们期待你的使用。
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