Power Automate で HTTP 要求を行う

このブログ投稿では、Power Automate を使用して HTTP 要求を作成する方法を学びます。HTTP リクエストはデータの転送に使用されますが、これが最初の解決策ではありません。最初の解決策は、常にアプリケーション用のコネクタを探すことです。このチュートリアルの完全なビデオは、このブログの下部でご覧いただけます。

目次

• Power Automate とコネクタ
• HTTP リクエストの送受信
• デスクトップフロー
• HTTP リクエストのワークフローの仕組み
• HTTP リクエストでのフローの開始
• JASON ファイルの解析
• [各コネクタに適用] の使用
• ワークフローの実装
• 結論

Power Automate とコネクタ

コネクタは、Power Automate が別のアプリケーションと通信するための方法です。Power Automate には、すでに何千ものコネクタが用意されています。たとえば、Microsoft アプリケーション (Teams、SharePoint、OneDrive) またはコネクタを持つその他のアプリケーション (Dropbox、SAP) に関連するものを自動化する必要がある場合は、HTTP リクエスト アプローチではなく、常にコネクタ アプローチを使用する必要があります。 。

HTTP リクエストの送受信

ただし、そのためのコネクタがない場合は、HTTP を使用できます。HTTP 要求は、コネクタを持たないがREST APIと呼ばれるものを備えている可能性がある別のアプリケーションと通信するために Power Automate によって使用されます。

したがって、基本的に、アプリケーション開発者は、ユーザーがアプリケーションにリクエストを送信できるようにアプリケーションを公開し、そのリクエストに従ってデータを返すことができます。例としては、クライアント向けに社内で構築された CRM ソフトウェアがあります。彼らは Power Automate 用のコネクタを作成したくないため、リスト顧客の CRM ソフトウェアに ping できるさまざまなソースからの HTTP 要求を許可します。その顧客のリストは、その HTTP リクエストによって返されます。

デスクトップフロー

HTTP リクエストがない場合は、デスクトップ フローと呼ばれるものを使用する必要があります。デスクトップ フローは、ほとんどすべてを自動化できるため、非常に強力です。これらは、記録し、何らかのアクションを実行し、それを繰り返すことができる Excel マクロに非常に似ています。これらは、デスクトップ内でファイルを移動したり、アプリケーションを開いたりするなど、デスクトップ内でのみ行われることを自動化したい場合に使用されます。

HTTP リクエストのワークフローの仕組み

HTTP ワークフローに入って、それがどのように機能するかを見てみましょう。Power Automate と REST API の実際のチュートリアルを開いた状態にしています。

HTTP リクエストの例として、ユーザーのリストを取得するように API に指示できる API を持つ Web サイトを使用します。以下は、当社の電子メールまたは顧客のリストです。

繰り返しますが、これはこのアプリケーション開発者が実際に私にアクセスを許可した API です。ここで HTTP リクエストを実行すると、実際の JSON が返されました。その JSON をPretty Printと呼ばれるものにコピーできます。

実際にどのように見えるかを確認するために、[Make Pretty]をクリックしたところです。

右側には、ページごとのページ数、顧客の数、合計、ページの合計、および各 ID が与えられていることがわかります。

ID ごとに、電子メール、名、姓、アバターを取得します。これは、私たちが作成したこの API から得られる 6 人の顧客にとっての大量の情報です。

HTTP リクエストでのフローの開始

毎朝流れるような流れにしたいと思っています。このフローでは、1 ページ目にこの顧客リストを送信できるはずです。

まず、フローへの手動トリガーを作成することから始めます。このフローはボタンをクリックしたときにのみ実行されますが、フローが繰り返し発生して毎朝実行されるように変更することもできます。

次に、メソッドを実装する HTTP コネクタを用意します。API に適用できるメソッドはGETとPOSTの 2 つです。PATCHとDELETEもありますが、これらはほとんど使用されません。

API から情報を取得する場合、通常はGETまたはPOSTを使用します。GETとPOSTの違いを知りたい場合は、 RESTful APIについてオンラインで検索することを強くお勧めします。

この時点で、アプリケーション開発者は、GET リクエストを受け入れる API を作成するつもりだと言いました。このため、メソッドとして GET を使用し、ページ 1 では URI を使用します。

この API に本体を与えるオプションもあります。たとえば、文字 F で始まる顧客のみを必要とすることを API に伝えることができます。引数またはパラメーターをHTTP リクエストに追加すると、API がそれを受け取ります。ただし、今のところは単純にしておきます。本文のクエリは行われません。

このリクエストを作成したら、それを出力できます。これをテストしているだけなので、私の会社のマネージャーであるブラッド ピットに「テスト」というタイトルでチャットを作成しました。次に、本文 (この HTTP リクエストの出力) をこの会話に投稿します。

これは動的コンテンツであることに注意してください。動的コンテンツ内にコネクタがあり、本文が返されます。

これは、大量の意味不明なファイルを返します。これは基本的に、実際には読み取れない JSON ファイルです。ブラッド・ピットがそれを理解したのは素晴らしいことですが、彼はそれを理解することも、それが何を意味するのかを知ることもできないでしょう。

JASON ファイルの解析

次のステップは、その JSON ファイルを解析することです。Parse JSON コネクタはJSON オブジェクトを返します。これは、これらの顧客を簡単に循環する方法です。このコネクタに本文 (HTTP リクエストの出力) を指定すると、このコネクタによって ID、電子メール、名、姓などへのアクセスが返されます。

そのため、私たちがコードを調べて解析する代わりに、Power Automate がこの非常に優れたコネクタを使用してこのプロセスを実行します。

[各コネクタに適用] の使用

この本文で受信する顧客ごとに名前、姓、電子メールを出力する必要があるため、[各コネクタに適用]を使用します。下の画像では、ブラッド ピットにメッセージを投稿する各コントロール コネクタに適用されています。私たちはフローボットとして投稿し、受信者はブラッド・ピットです。また、ユーザーの名、姓、アバター、URL 技術テキスト、電子メールにもアクセスできます。

このJSON 解析接続をオンにしないと、これらの実際の要素にアクセスできなくなります。このコネクタは、実際に名、姓などを出力できるため、非常に重要です。

メッセージ部分では、名、姓、電子メールを出力します。

それが私たちの全体の流れです。繰り返しますが、これは主に、URL への GET リクエストがある、トリガーされた HTTP リクエストです。得られたリターンはチームのチャットに出力されます。次に、その JSON ファイルを解析し、各顧客の名、姓、電子メールを含むメッセージを送信します。

ワークフローの実装

[保存]、[テスト]の順にクリックして、このワークフローの動作を見てみましょう。この時点でのプロセス全体は、HTTP 要求を作成し、実際にその要求を返し、Teams に送信することになります。

実際の顧客リストを含むメッセージが送信されたことがわかります。次に、各顧客について、姓、名、メールアドレスも取得できることがわかります。

顧客は 6 人で、これは JSON の内容と正確に一致しています。

そして明らかに、実際の完全な JSON メッセージも受信しましたが、これは読みにくいです。

多くの人が常に HTTP リクエストを作成し、データを返しているのを目にします。特にデータの受信が JSON 形式である場合は、データから意味を理解して使用できるものに変換できるため、データを解析する価値があります。

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結論

これは、HTTP リクエストを作成し、リクエストを送信し、データを受信する方法の例です。ただし、1 つだけ明記しておきたいのは、HTTP リクエストにあらゆる処理を実行させることもできるということです。

たとえば、アプリケーション開発者は、CRM ソフトウェアで新しい顧客を作成する HTTP エンドポイントを作成できます。誰かが SharePoint に顧客を追加するたびにフローがトリガーされるようにフローを作成できます。次に、情報はプロパティとともに HTTP リクエストに渡されます。これにより、SharePoint から API リクエストを受け入れるサードパーティ アプリケーションに情報を転送できるようになります。

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ヘンリー