Požadavek HTTP v Power Automate – úvod

V tomto kurzu se naučíme a pochopíme, jak funguje požadavek HTTP v Power Automate, pokud jde o integraci aplikací třetích stran. Řeč bude také o vestavěném konektoru Request , ale budeme hovořit hlavně o HTTP .

Přestože máme různé konektory, ze kterých si můžeme vybrat, má Power Automate také svá omezení. Nemůže pokrýt vše, co bychom mohli potřebovat k vybudování našich pracovních postupů. Může nastat případ, kdy chceme integrovat nebo spustit náš tok pomocí aplikace, která není k dispozici v Power Automate.

Konektory HTTP a Request umožňují našemu toku interakci s rozhraními API třetích stran.

Použili jsmepro spuštění pracovního postupu v jednom z našich předchozích výukových programů. V tomto příkladu jsme měli aplikaci třetí strany, která spustila tok Power Automate se schválením a podmíněnou logikou.

A tak můžeme v podstatě připojit aplikaci třetí strany k našim tokům. 

Na druhou stranu, HTTP konektor nám umožňuje pingovat jakékoli API třetí strany, které máme. Nemusí se tedy nutně používat jako spouštěč. Většinou se používá jako .

Řekněme, že máme tok, kde musíme získat nějaké informace z API. Přes toto API odešleme ID zákazníka a dostaneme zpět jméno zákazníka nebo číslo pasu. Pak tyto informace potřebujeme v naší logice Power Automate.

Nechceme však tyto citlivé informace uchovávat uvnitř . Proto musíme v našem systému třetí strany vytvořit API, které dokáže přijímat požadavky HTTP. A to je to, co uděláme jako příklad.

Obsah

• Nastavení požadavku HTTP v Power Automate
• Zobrazení obsahu požadavku HTTP v Power Automate
• Analýza JSON z požadavků HTTP
• Závěr

Nastavení požadavku HTTP v Power Automate

Momentálně nemám API třetí strany. Pro tento konkrétní příklad tedy použijeme web s názvem reqres.in . Má koncový bod API třetí strany, který můžeme použít k testování, zda náš tok funguje nebo ne. Například mají funkci nazvanou SEZNAM UŽIVATELE , která obsahuje odpovídající požadavek. A pokud si to vyžádáme, položky ve sloupci Odpověď představují vše, co můžeme získat zpět.

Zkusme to tedy pomocí našeho HTTP konektoru. Nejprve musíme kliknout na odkaz pro žádost .

Poté zkopírujte adresu URL. To slouží jako koncový bod API.

V našem nastavení toku klikněte na konektor HTTP .

Poté klikněte na akci HTTP .

Pro metodu klikněte na GET .

Poté vložte adresu URL, kterou jsme dříve zkopírovali.

Pokud chceme, můžeme také zadat záhlaví, dotazy a soubory cookie. To však zatím vynecháme.

Zobrazení obsahu požadavku HTTP v Power Automate

Další věc, kterou musíme udělat, je vzít obsah naší žádosti a někde ji zobrazit, abychom se ujistili, že skutečně funguje. Takže klikneme na Nový krok .

Vyhledejte a vyberte konektor Slack .

Klikněte na akci Odeslat zprávu .

Odešleme obsah do náhodného kanálu.

Pro text zprávy vybereme tělo a uvidíme, co najdeme.

Přejmenujme náš tok na příklad HTTP .

Poté klikněte na Uložit .

Pro rekapitulaci, náš tok bude spuštěn tlačítkem. Poté odešle požadavek HTTP, který vrátí soubor JSON, který se odešle do našeho Slacku. Po spuštění tohoto toku zde je to, co budeme mít ve Slacku.

Jak můžete vidět, byl zveřejněn celý obsah souboru JSON. To je to, co obvykle vidíme z odpovědi na požadavek HTTP. Chceme však zobrazit pouze křestní jména a ne celý obsah ze souboru JSON. Proto musíme mezi požadavek a akci přidat krok Parse JSON .

Analýza JSON z požadavků HTTP

Přidejte nový krok a vyberte konektor Data Operation .

Poté zvolte Parse JSON .

Přesuňte krok analýzy JSON mezi požadavek HTTP a akci Odeslat zprávu .

Klikněte na tlačítko Generate from sample . 

Zkopírujte kódy z odkazu žádosti.

Poté jej vložte do okna Insert a sample JSON Payload a klikněte na Hotovo . To v podstatě udělá veškerou analýzu JSON na backendu za nás. 

Jak jsme si všimli, automaticky vytvořil schéma, kterému snadno porozumíme.

Do pole Obsah musíme vložit vše, co chceme analyzovat. V tomto příkladu chceme analyzovat tělo , které získáme z požadavku HTTP.

A proč je to důležité? No, už nemusíme zveřejňovat celé tělo zprávy. Nyní máme přístup k dynamičtějšímu obsahu, jako je e-mail, jméno, příjmení, avatar, společnost, adresa URL a mnoho dalších.

Analýza JSON nám umožňuje vzít jakýkoli výstup JSON, který získáme, analyzovat jej do různého dynamického obsahu, který pak můžeme později použít v našich následných krocích toku. Tuto akci jsme použili, aby náš tok neoslabil celý obsah JSON a zobrazil pouze relevantní informace, které skutečně potřebujeme.

Nyní místo Body , změňme toto na first_name .

Pak uvidíme, že to změnilo naši akci na.

Důvodem je, že náš tok obdrží z požadavku několik křestních jmen.

Všimne si více křestních jmen, takže ví, že chceme procházet každý prvek v datovém poli v souboru JSON a vrátit křestní jméno.nasměruje tok k vytvoření zprávy Slack pro každý prvek v datovém poli. Takže pro každého zákazníka bude jeho křestní jméno zveřejněno na náhodném kanálu v našem Slacku. 

Nyní klikneme na Uložit a uvidíme, zda to funguje.

Klikněte na Test .

Zvolte možnost Provedu spouštěcí akci a klikněte na Test .

Klikněte na Spustit tok .

Jak vidíme, nyní zobrazuje pouze křestní jména.

Závěr

Po zvážení všech věcí jsme schopni vytvořit požadavek HTTP, který integruje náš tok do aplikace třetí strany. Odtud jsme analyzovali obsah JSON pomocí konektoru Data Operation v Power Automate. Automaticky vygeneroval schéma pomocí vzorového užitečného zatížení JSON. Analýzou JSON jsme transformovali typickou odpověď z požadavku HTTP na relevantnější a srozumitelnější informaci.

S požadavkem HTTP a akcemi Parse JSON můžeme rozhodně dělat spoustu různých věcí . Doufejme, že jste byli schopni pochopit jejich důležitost a jak fungují. 

Vše nejlepší,

Jindřich