HTTP-förfrågan i Power Automate – en introduktion

I den här handledningen kommer vi att lära oss och förstå hur en HTTP-förfrågan i Power Automate fungerar när det gäller att integrera tredjepartsapplikationer. Vi kommer också att prata om den inbyggda Request -anslutningen, men vi kommer främst att diskutera HTTP .

Trots att vi har en mängd olika kontakter som vi kan välja mellan, har Power Automate också sina begränsningar. Det kan inte täcka allt vi kan behöva för att bygga upp våra arbetsflöden. Det kan finnas ett fall när vi vill integrera eller utlösa vårt flöde med en applikation som inte är tillgänglig i Power Automate.

HTTP- och Request-anslutningarna tillåter vårt flöde att interagera med tredje parts API:er.

Vi har använtför att utlösa ett arbetsflöde i en av våra tidigare handledningar. I det exemplet hade vi en tredjepartsapplikation som utlöste ett Power Automate-flöde med godkännanden och villkorlig logik.

Och det är så vi i princip kan koppla en tredjepartsapplikation till våra flöden. 

Å andra sidan tillåter HTTP- anslutningen oss att pinga alla tredje parts API som vi har. Så det används inte nödvändigtvis som en trigger. Den används mest som en .

Låt oss säga att vi har ett flöde där vi måste få lite information från ett API. Vi skickar kundens ID via det API och vi får tillbaka kundens namn eller passnummer. Då behöver vi den informationen i vår Power Automate-logik.

Men vi vill inte behålla den känsliga informationen inom . Därför måste vi skapa ett API i vårt tredjepartssystem som kan ta emot HTTP-förfrågningar. Och det är vad vi ska göra som ett exempel.

Innehållsförteckning

• Konfigurera en HTTP-förfrågan i Power Automate
• Visar innehållet i en HTTP-förfrågan i Power Automate
• Parsar JSON från HTTP-förfrågningar
• Slutsats

Konfigurera en HTTP-förfrågan i Power Automate

Jag har för närvarande inget API från tredje part. Så för detta specifika exempel kommer vi att använda en webbplats som heter reqres.in . Den har en API-slutpunkt från tredje part som vi kan använda för att testa om vårt flöde fungerar eller inte. Till exempel har de en funktion som heter LIST USERS som innehåller en motsvarande begäran. Och om vi begär det är objekten i Svarskolumnen allt vi kan få tillbaka.

Så låt oss prova det med vår HTTP- anslutning. Först måste vi klicka på länken för begäran .

Kopiera sedan URL:en. Detta fungerar som API-slutpunkt.

Klicka på HTTP- anslutaren i vår flödesinställning.

Klicka sedan på HTTP- åtgärden.

Klicka på Hämta för metoden .

Klistra sedan in webbadressen som vi tidigare har kopierat.

Vi kan också ange rubriker, frågor och cookies om vi vill. Men vi hoppar över det tills vidare.

Visar innehållet i en HTTP-förfrågan i Power Automate

Nästa sak vi behöver göra är att ta innehållet i vår begäran och visa det någonstans bara för att se till att det faktiskt fungerar. Så låt oss klicka på Nytt steg .

Sök och välj Slack- kontakten.

Klicka på åtgärden Skicka meddelande .

Låt oss lägga upp innehållet på den slumpmässiga kanalen.

För meddelandetexten , låt oss välja brödtexten och se vad vi hittar.

Låt oss döpa om vårt flöde till HTTP- exempel.

Klicka sedan på Spara .

För att sammanfatta, kommer vårt flöde att triggas av en knapp. Det kommer sedan att skicka en HTTP-förfrågan som returnerar en JSON-fil som skickas till vår Slack. Efter att ha kört det här flödet, här är vad vi kommer att ha i Slack.

Som du kan se publicerades hela innehållet i JSON-filen. Detta är vad vi vanligtvis ser från ett svar på en HTTP-förfrågan. Vi vill dock bara visa förnamnen och inte hela innehållet från JSON-filen. Därför måste vi lägga till ett Parse JSON- steg mellan begäran och åtgärden.

Parsar JSON från HTTP-förfrågningar

Lägg till ett nytt steg och välj Data Operation- anslutningen.

Välj sedan Parse JSON .

Flytta Parse JSON- steget mellan HTTP- begäran och Post message- åtgärden.

Klicka på knappen  Generera från exempel .

Kopiera koderna från förfrågningslänken.

Klistra sedan in den i fönstret Infoga ett exempel på JSON-nyttolast och klicka på Klar . Detta kommer i princip att göra all backend-JSON-analys åt oss. 

Som vi märkte skapade det automatiskt schemat som vi lätt kan förstå.

För innehållsfältet måste vi lägga in vad vi vill analysera. I det här exemplet vill vi analysera kroppen som vi får från HTTP-förfrågan.

Och varför är detta viktigt? Tja, vi behöver inte lägga upp hela meddelandet längre. Nu har vi tillgång till mer dynamiskt innehåll som e-post, förnamn, efternamn, avatar, företag, URL och många fler.

Parse JSON tillåter oss att ta vilken JSON-utdata vi får, analysera den till olika dynamiskt innehåll som vi sedan kan använda senare i våra efterföljande flödessteg. Vi använde den här åtgärden för att vårt flöde inte ska släcka hela JSON-innehållet och bara visar den relevanta informationen som vi faktiskt behöver.

Nu, istället för Body , låt oss ändra detta till first_name .

Sedan får vi se att det ändrade vår handling till.

Detta beror på att vårt flöde får flera förnamn från förfrågan.

Det märker flera förnamn så det vet att vi vill gå igenom varje element i datamatrisen i JSON-filen och returnera förnamnet.styr flödet att skapa ett Slack-meddelande för varje element i datamatrisen. Så för varje kund kommer deras förnamn att läggas upp på den slumpmässiga kanalen i vår Slack. 

Låt oss nu klicka på Spara och se om det fungerar.

Klicka på Testa .

Välj Jag utför utlösningsåtgärden och klicka på Testa .

Klicka på Kör flöde .

Som vi kan se visar den bara förnamnen nu.

Slutsats

Allt övervägt kan vi skapa en HTTP-förfrågan som integrerar vårt flöde med en tredjepartsapplikation. Därifrån analyserade vi JSON-innehållet med Data Operation- anslutningen i Power Automate. Den genererade automatiskt ett schema med ett exempel på JSON-nyttolast. Genom att analysera JSON förvandlade vi ett typiskt svar från en HTTP-förfrågan till en mer relevant och begriplig information.

Vi kan definitivt göra massor av olika saker med HTTP- förfrågan och Parse JSON-åtgärder. Förhoppningsvis kunde du förstå deras betydelse och hur de fungerar. 

Med vänliga hälsningar,

Henry