Python 搭配 Google Cloud Platform 与 Line Bot｜打造每日自动签到脚本与排程

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基于 SEO 考量，本文标题与描述经 AI 调整，原始版本请参考内文。

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使用 Python+Google Cloud Platform+Line Bot 自动执行例行琐事

以签到奖励 APP 为例，打造每日自动签到脚本

Photo by Paweł Czerwiński

起源

一直以来都有使用 Python 做小工具的习惯；有做正经的，工作上自动爬数据、产报表，也有不正经的，排程自动查想要的资讯或是交给脚本完成本来要手动执行的动作。

一直以来「自动」这件事，我都很粗暴直接开一台电脑挂著 Python 脚本让他挂著跑；优点是简单方便，缺点是要有台设备接著网路接著电；就算是树莓派也是要消耗著微量的电费网路钱，还有也不能远端控制启动或关闭（其实可以，但很麻烦）；这次趁著工作空挡，研究了一下免费&上云端的方法。

目标

将 Python 脚本搬到云端执行、定时自动执行、可透过网路开启/关闭。

本篇以我耍的小聪明，针对签到奖励型 APP 撰写的自动完成签到的脚本为例，能每日自动帮我签到，我不用在特别打开 APP 使用；并在执行完成后发通知给我。

完成通知！

本篇章节顺序

1. 使用 Proxyman 进行 Man in the middle attack API 嗅探

2. 撰写 Python 脚本，伪造 APP API 请求（模拟签到动作）

3. 将 Python 脚本搬到 Google Cloud 上

4. 在 Google Cloud 设定自动排程

• 因涉及到敏感领域本篇不会告知是哪个签到奖励型 APP，大家可以延伸自行使用

• 如果只想了解 Python 怎么串自动执行可跳过前半段 Man in the middle attack API 嗅探部分，从第 3 章看起 。

使用到的工具

• Proxyman ：Man in the middle attack API 嗅探

• Python ：撰写脚本

• Linebot ：发送脚本执行结果通知给自己

• Google Cloud Function ：Python 脚本寄存服务

• Google Cloud Scheduler ：自动排程服务

1.使用 Proxyman 进行 Man in the middle attack API 嗅探

之前有发过一篇「 APP有用HTTPS传输，但资料还是被偷了。 」的文章，道理类似，不过这次改用 Proxyman 取代 mitmproxy；同样免费，但更好用。

• 到官网 https://proxyman.io/ 下载 Proxyman 工具

• 下载完后启动 Proxyman，安装 Root 凭证（为了做 Man in the middle attack 解包 https 流量内容）

「Certificate 」->「 Install Certificate On this Mac」->「Installed & Trusted」

电脑的 Root 凭证装好后换手机的：

「Certificate 」->「 Install Certificate On iOS」->「Physical Devices…」

依照指示在手机上挂好 Proxy 并完成凭证安装及启用。

• 在手机上打开想要嗅探 API 传输内容的 APP

这时候 Mac 上的 Proxyman 就会出现嗅探到的流量，点击装置 IP 下想要查看的 APP API 网域；第一次查看需要先点「Enable only this domain」之后的流量才能被解包出来。

「Enable only this domain」后就能看到新拦截的流量就会出现原始的 Request、Response 资讯：

我们使用此方法嗅探 APP 上操作签到时打了哪只 API EndPoint 及带了哪些资料，将这些资讯记录下来，等下使用 Python 直接模拟请求。

⚠️要注意有的 APP token 资讯可能会换，导致日后 Python 模拟请求失效，还要多了解 APP token 交换的方式。

⚠️如果确定 Proxyman 有正常运作，但在挂 Proxyman 的情况下 APP 无法发出请求，代表 APP 可能有做 SSL Pining；目前无解，只能放弃。

⚠️APP 开发者想知道怎么防范嗅探可参考 之前的文章 。

这边假设我们得到的资讯如下：

POST /usercenter HTTP/1.1
Host: zhgchg.li
Content-Type: application/x-www-form-urlencoded
Cookie: PHPSESSID=dafd27784f94904dd586d4ca19d8ae62
Connection: keep-alive
Accept: */*
User-Agent: (iPhone12,3;iOS 14.5)
Content-Length: 1076
Accept-Language: zh-tw
Accept-Encoding: gzip, deflate, br
AuthToken: 12345

2. 撰写 Python 脚本，伪造 APP API 请求（模拟签到动作）

在撰写 Python 脚本之前，我们可先使用 Postman 调试一下参数，观察看看哪个参数是必要的或是有时效会改变；但要直接照搬也可以。

checkIn.py:

import requests
import json

def main(args):
    results = {}
    try:
      data = { "action" : "checkIn" }
      headers = { "Cookie" : "PHPSESSID=dafd27784f94904dd586d4ca19d8ae62", 
      "AuthToken" : "12345",
      "User-Agent" : "(iPhone12,3;iOS 14.5)"
      }
      
      request = requests.post('https://zhgchg.li/usercenter', data = data, headers = headers)
      result = json.loads(request.content)
      if result['status_code'] == 200:
        return "CheckIn Success!"
      else:
        return result['message']
    except Exception as e:
      return str(e)

⚠️ main(args) 这边的 args 用途后面会讲，如果要在本地测试直接带 main(True) 就好。

使用 Requests 套件帮我们执行 HTTP Request，如果出现：

ImportError: No module named requests

请先使用 pip install requests 安装套件。

加上执行结果 Linebot 通知：

这部分我做的很简单，仅共参考，仅通知自己。

• 前往&启用 Line Developers Console 开发者

• 建立一个 Provider

• 选择「Create a Messaging API channel」

下一步填好基本讯息后按「Create」送出建立。

• 建立好之后在第一个「Basic settings」Tab 下面找到「Your user ID」区块，这就是你的 User ID

• 建立好之后，选择「Messaging API」Tab，扫描 QRCode 将机器人加入好友。

• 继续往下滚找到「Channel access token」区块，点击「Issue」产生 token。

• 复制下来产生出来的 Token，我们有这组 Token 就能发讯息给使用者。

有了 User Id 跟 Token 之后我们就能发讯息给自己了。

因没有要做其他功能所以连 python line sdk 都不用装，直接打 http 发。

串上之前的 Python 脚本后…

checkIn.py:

import requests
import json

def main(args):
    results = {}
    try:
      data = { "action" : "checkIn" }
      headers = { "Cookie" : "PHPSESSID=dafd27784f94904dd586d4ca19d8ae62", 
      "AuthToken" : "12345",
      "User-Agent" : "(iPhone12,3;iOS 14.5)"
      }
      
      request = requests.post('https://zhgchg.li/usercenter', data = data, headers = headers)
      result = json.loads(request.content)
      if result['status_code'] == 200:
        sendLineNotification("CheckIn Success!")
        return "CheckIn Success!"
      else:
        sendLineNotification(result['message'])
        return result['message']
    except Exception as e:
      sendLineNotification(str(e))
      return str(e)
      
def sendLineNotification(message):
    data = {
        "to" : "这边带你的 User ID",
        "messages" : [
            {
                "type" : "text",
                "text" : message
            }
        ]
    }
    headers = {
        "Content-Type" : "application/json",
        "Authorization" : "这边带channel access token"
    }
    request = requests.post('https://api.line.me/v2/bot/message/push',json = data, headers = headers)

测看看通知有没有发成功：

Success!

小插曲，通知部分我本来是想用 Gmail SMTP 用信件来发，结果上到 Google Cloud 后发现无法使用…

3. 将 Python 脚本搬到 Google Cloud 上

前面基本的讲完了，正式进入本篇重头戏；将 Python 脚本搬上云端。

这部分我一开始向中的是 Google Cloud Run 但用了下觉得太复杂，我实际懒得研究，因为我的需求太小用不到这么多功能；所以 我用的是 Google Cloud Function serverless 方案；实际上比较常用来做的是构建 serverless web 服务。

• 如果没使用过 Google Cloud 的朋友，请先前往 主控台 新增好专案＆设定好帐单资讯

• 在专案主控台首页，资源的地方点击「Cloud Functions」

• 上方选择「建立函式」

• 输入基本资讯

⚠️记下「 触发网址」

区域可选：

• US-WEST1 、 US-CENTRAL1 、 US-EAST1 可享 Cloud Storage 服务免费额度。

• asia-east2 (Hong Kong) 靠我们比较近，但需要支付微微的 Cloud Storage 费用。

⚠️建立 Cloud Functions 时会需要 Cloud Storage 寄存程式码。

⚠️详细计价方式请参考文末。

触发条件选： HTTP

验证： 依需求，我希望我能从外部点连结执行脚本，所以选择「允许未经验证的叫用」；如果选择需要验证，后续 Scheduler 服务也要做相应设定。

变数、网路及进阶设定可在变数中设定变数给 Python 使用（这样参数有变动就不用改到 Python 程式码）：

在 Python 中调用的方式：

import os

def main(request):
  return os.environ.get('test', 'DEFAULT VALUE')

其他设定都不需要动，直接「储存」->「下一步」。

• 执行阶段选「Python 3.x」并将写好的 Python 脚本贴上，进入点改成「main」

补充 main(args) ，同前述，此项服务比较是用来做 serverless web；所以 args 实际是 Request 物件，你能从其中拿到 http get query 及 http post body 资料，具体方式如下：

取得 GET Query 资讯：
request_args = args.args

example: ?name=zhgchgli => request_args = [“name”:”zhgchgli”]

取得 POST Body 资料：
request_json = request.get_json(silent=True)

example: name=zhgchgli => request_json = [“name”:”zhgchgli”]

如果使用 Postman 测试 POST 记得使用「Raw+JSON」POST 资料，否则不会有东西：

• 程式码部分 OK 之后，切换到「requirements.txt」输入有用到的套件依赖：

我们使用「request」这个套件帮我们打 API，此套件不在原生 Python 库里面；所以我们要在这里加上去：

requests>=2.25.1

这边指定版本 ≥ 2.25.1，也可不指定只输入 requests 安装最新版。

• 都 OK 之后点击「部署」开始部署。

需要花约 1~3 分钟的时间等他部署完成。

• 部署完成后可由前面记下的「 触发网址 」前去执行查看是否正确运行，或使用「动作」->「测试函式」进行测试

如果出现 500 Internal Server Error 则代表程式有错，可点击名称进入查看「纪录」，在其中找到原因：

UnboundLocalError: local variable 'db' referenced before assignment

• 点击名称进入后也可按「编辑」修改脚本内容

测试没问题就完成了！我们已经顺利将 Python 脚本搬上云端。

补充关于变数部分

依照我们的需求，我们需要能有个地方存放、读取签到 APP 的 token；因为 token 可能会失效；需要重新要求并写入共下次执行时使用。

想要从外部动态传入变数到脚本中有以下方法：

• [Read Only] 前述所提到的，执行阶段环境变数

• [Temp] Cloud Functions 有提供一个 /tmp 目录共执行时写入、读取档案，但结束后就会删除，详情请参考 官方文件 。

• [Read Only] GET/POST 传送资料

• [Read Only] 放入附加档案

在程式中使用相对路径 ./ 就能读取到， 仅限读取无法动态修改 ；要修改只能在控制台这修改＆重新部署。

想要可以读取、动态修改就需要串接其他 GCP 服务，例如：Cloud SQL、Google Storage、Firebase Cloud Firestore…

• [Read & Write] 这边我选择的是 Firebase Cloud Firestore 因为目前只有此方案有免费额度使用。

按照 入门步骤 ，建立好 Firebase 专案后；进入 Firebase 后台：

在左方选单列找到「 Cloud Firestore 」->「 新增集合 」

输入集合 ID。

输入资料内容。

一个集合可以有多个文件，每个文件可以有各自的栏位内容；使用上非常弹性。

在 Python 中使用：

请先到 GCP控制台 -> IAM与管理 -> 服务帐户 ，按照以下步骤下载身份验证私钥文件：

首先选择帐号：

下方「新增金钥」->「建立新的金钥」

选择「JSON」下载档案。

将此 JSON 档案放到同 Python 的专案目录下。

本地开发环境下：

pip install --upgrade firebase-admin

安装 firebase-admin 套件。

在 Cloud Functions 上要在 requirements.txt 中多加入 firebase-admin 。

环境弄好后，可以来读取我们刚刚新增的数据了：

firebase_admin.py:

import firebase_admin
from firebase_admin import credentials
from firebase_admin import firestore

if not firebase_admin._apps:
  cred = credentials.Certificate('./身份验证.json')
  firebase_admin.initialize_app(cred)
# 因若重复 initialize_app 会报以下错误
# providing an app name as the second argument. In most cases you only need to call initialize_app() once. But if you do want to initialize multiple apps, pass a second argument to initialize_app() to give each app a unique name.
# 所以安全起见在 initialize_app 前先检查是否已 init

db = firestore.client()
ref = db.collection(u'example') //集合名称
stream = ref.stream()
for data in stream:
  print("id:"+data.id+","+data.to_dict())

如果是在 Cloud Functions 上除了可以把 身份验证 JSON 档一起上传上去，也可以在使用时将连接语法改成以下使用：

cred = credentials.ApplicationDefault()
firebase_admin.initialize_app(cred, {
  'projectId': project_id,
})

db = firestore.client()

如果出现 Failed to initialize a certificate credential. ，请检查身份验证 JSON 是否正确。

新增、删除更多操作请参考 官方文件 。

4. 在 Google Cloud 设定自动排程

有了脚本之后再来是要让他自动执行才能达到我们的最终目标。

• 前往 Google Cloud Scheduler 控制台首页

• 上方「建立工作」

• 输入工作基本资料

执行频率： 同 crontab 输入方式，如果你对 crontab 语法不熟，可以直接使用 crontab.guru 这个神器网站 ：

他能很直白的翻译给你所设定的语法实际意思。（点 next 可查看下次执行时间）

这边我设定 15 1 * * * ，因为签到每天只需要执行一次，设在每日凌晨 1:15 执行。

网址部分： 输入前面记下的「 触发网址 」

时区： 输入「台湾」，选择台北标准时间

HTTP 方法： 照前面 Python 程式码我们用 Get 就好

如果前面有设「验证」 记得展开「SHOW MORE」进行验证设定。

都填好后 ，按下「 建立 」。

• 建立成功后可选择「立即执行」测试一下正不正常。

• 可查看执行结果、上次执行日期

⚠️ 请注意，执行结果「失败」仅针对 web status code 是 400~500 或 python 程式有错误。

大功告成！

我们已达成将例行任务 Python 脚本上传到云端＆设定自动排成自动执行的目标。

计价方式

还有一部分很重要，就是计价方式；Google Cloud、Linebot 都不是全免费服务，所以了解收费方式很重要；不然为了一个小小的脚本，付出太多的金钱那不如电脑开著挂著跑哩。

Linebot

参考 官方定价 资讯，一个月 500 则内免费。

Google Cloud Functions

参考 官方定价 资讯，每月有 200 万次叫用、400,000 GB/秒和 200,000 GHz/秒的运算时间、 5 GB 的网际网路输出流量。

Google Firebase Cloud Firestore

参考 官方定价 资讯，有 1 GB 大小容量、每月 10 GB 流量、每天 50,000 次读取、20,000 次写入/删除；轻量使用很够用了！

Google Cloud Scheduler

参考 官方定价 资讯，每个帐号有 3 项免费工作可设定。

对脚本来说以上免费用量就绰绰有余啦！

Google Cloud Storage 有条件免费

东躲西躲，还是躲不掉可能被收费的服务。

Cloud Functions 建立好之后会自动建立两个 Cloud Storage 实体：

如果刚刚 Cloud Functions 选择的是 US-WEST1、US-CENTRAL1 或 US-EAST1 这三个地区则可享有免费使用额度：

我是选择 US-CENTRAL1 没错，可以看到第一个 Cloud Storage 实体的地区是 US-CENTRAL1 没错，但第二个是写 美国多个地区 ； 我自已估计这项是会被收费的 。

参考 官方定价 资讯，依照主机地区不同有不同的价格。

程式码没多大，估计应该就是每个月最低收费 0.0X0 元（？

⚠️以上资讯均为 2021/02/21 时撰写时纪录，实际以当前价格为主，仅共参考。

计价预算控制通知

just in case…假设真的有状况超出免费用量开始计价，我希望能收到通知；避免可能程式错误暴冲造成帐单金额报表却浑然不知。。。

• 前往 主控台

• 找到「 计费功能 」Card：

点击「 查看详细扣款纪录 」进入。

• 展开左边选单，进入「 预算与快讯 」功能

• 点击上方「 设定预算 」

• 输入自订名称

下一步。

• 金额，输入「 目标金额 」，可输入 $1、$10；我们不希望在小东西上花太。

下一步。

动作这边可以设定当预算达到多少百分比时会触发通知。

勾选 「 透过电子邮件将快讯传送给帐单管理员和使用者 」，这样当条件处发时就能第一时间收到通知。

点击「完成」送出储存。

当预算超过时我们就能马上就能知道，避免产生更多费用。

总结

人的精力是有限的，现今科技资讯洪流，每个平台每个服务都想要榨取我们有限的精力；如果能透过一些自动化脚本分担我们的日常生活，聚沙成塔，让我们省下更多精力专心在重要的事情之上！

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有任何问题及指教欢迎 与我联络 。

有自动化相关优化需求也欢迎 发案给我 ，谢谢。

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本文首次发表于 Medium (点击查看原始版本)，由 ZMediumToMarkdown 提供自动转换与同步技术。

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