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2018 iT 邦幫忙鐵人賽
DAY 10
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AI & Machine Learning

利用 MS Bot framework 與 Cognitive Service 建構自用智慧小秘書系列 第 10

10.應用:自用空氣品質資訊機器人

前言

無意間在找尋題材的時候看到這個 API 其實蠻有感的:居住在中部,這兩年明顯感受到空氣相當的混濁,除了出門常被叮嚀要戴口罩,家裡也買了空氣清淨機,雖然到最後吸入空氣的有沒有問題,其實我也搞不清楚,但多一分提醒、多一分防護總是好的,所以很臨時地把這篇加入系列文章。


註冊及使用open data

Step 1. 前往政府資料開放平台 - 細懸浮微粒資料(PM2.5) - https://data.gov.tw/dataset/34827
https://d2mxuefqeaa7sj.cloudfront.net/s_E0EC30606E8A894DF587392A61DFA63708BC2D0D9FFDD2E2A9043A97DDF07A49_1513058835409_image.png

Step 2. 不免俗的,複製資料來源網址進行測試
https://d2mxuefqeaa7sj.cloudfront.net/s_E0EC30606E8A894DF587392A61DFA63708BC2D0D9FFDD2E2A9043A97DDF07A49_1513059051329_image.png

Step 3. 開啟 postman 來試試看 (似乎有點久):
https://d2mxuefqeaa7sj.cloudfront.net/s_E0EC30606E8A894DF587392A61DFA63708BC2D0D9FFDD2E2A9043A97DDF07A49_1513059111766_image.png


程式

Step 1. 將下方資料貼在 json2csharp (http://json2csharp.com/) 上進行類別轉換。
註:若您沒安裝 restsharp,請參考上一篇 應用: 自用氣象資訊機器人 - 程式章節
https://d2mxuefqeaa7sj.cloudfront.net/s_E0EC30606E8A894DF587392A61DFA63708BC2D0D9FFDD2E2A9043A97DDF07A49_1513059243960_image.png

Step 2. 修改程式碼如下:

using System;
using System.Linq;
using System.Threading.Tasks;
using Microsoft.Bot.Builder.Dialogs;
using Microsoft.Bot.Connector;
using RestSharp;
using System.Collections.Generic;

namespace PMBotApplication.Dialogs
{
    [Serializable]
    public class RootDialog : IDialog<object>
    {
        public Task StartAsync(IDialogContext context)
        {
            context.Wait(MessageReceivedAsync);

            return Task.CompletedTask;
        }

        private async Task MessageReceivedAsync(IDialogContext context, IAwaitable<object> result)
        {
            var activity = await result as Activity;

            // calculate something for us to return
            int length = (activity.Text ?? string.Empty).Length;

            // return our reply to the user
            await context.PostAsync($"You sent {activity.Text} which was {length} characters");

            context.Wait(MessageReceivedAsync);
        }

        public class RootObject
        {
            public string Site { get; set; }
            public string county { get; set; }
            public string PM25 { get; set; }
            public string DataCreationDate { get; set; }
            public string ItemUnit { get; set; }
        }  
    }
}

Step 3. 將MessageReceivedAsync方法更改如下


private async Task MessageReceivedAsync(IDialogContext context, IAwaitable<object> result)
{
    var activity = await result as Activity;

    if (activity.Text.IndexOf("空氣品質") >= 0 || activity.Text.IndexOf("PM2.5") >= 0)
    {
        var client = new RestClient("http://opendata.epa.gov.tw");
        var request = new RestRequest("ws/Data/ATM00625/?$format=json", Method.GET);

        var response = await client.ExecuteTaskAsync<List<RootObject>>(request);

        Dictionary<string, RootObject> dictionary = response.Data.ToDictionary(x => x.Site);
        await context.PostAsync($"{dictionary["西屯"].DataCreationDate} - 西屯 PM2.5 = {dictionary["西屯"].PM25} {dictionary["西屯"].ItemUnit}");
    }

    context.Wait(MessageReceivedAsync);
}

Step 4. 開啟機器人模擬進行測試。
https://d2mxuefqeaa7sj.cloudfront.net/s_E0EC30606E8A894DF587392A61DFA63708BC2D0D9FFDD2E2A9043A97DDF07A49_1513062662295_image.png


範例

其實程式部分還有很多地方可以強化,這邊就先提供可以運作的程式提供參考。
https://github.com/matsurigoto/BotFrameworkExample03


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