android studio使用nodejs本地服务器json数据_使用Node.js的Alexa技巧
可以使用AlexaLambda函數或RESTAPI端點開發Alexa技能。Lambda函數是Amazon實現AWS中提供的無服務器功能。Amazon建議使用Lambda函數，盡管它們不容易調試。雖然您可以登錄到CloudWatch日志，但您不能命中斷點并進入代碼。
這使得對Alexa請求的實時調試成為一項非常困難的任務。在這篇文章中，我們將使用Node.js、NPM和AWSLambda函數來實現AmazonAlexa的自定義技能。這個技能基本上就是一個“Hello World”的例子。通過這篇文章，您將能夠為AmazonAlexa創建一個自定義技能，通過使用Node.js實現功能，并從本地計算機和AWS開始您的自定義技能。
先決條件
以下是該項目使用的技術：
- 亞馬遜開發者帳戶-如何得到它.
- AWS賬戶-免費報名.
- 問問CLI-安裝和配置Ask CLI.
- v10.x.
- VisualStudio代碼
- NPM包裝經理。
- Alexa請求Node.js(版本>2.7.0)
- ngrok.
Alexa技能工具包命令行接口(Ask CLI)是用于管理Alexa技能和相關資源(如AWS Lambda函數)的工具。使用ASKCLI，您可以訪問技能管理API，它允許您從命令行以編程方式管理Alexa技能。我們將使用這個強大的工具來創建、構建、部署和管理我們的“HelloWorld”技能。我們開始吧！
使用ASKCLI創建技能
對于創建Alexa技能，我們將使用之前配置的deAskCLI。首先，我們必須執行以下命令：
ask new
此命令將一步一步地運行和交互創建過程：
Ask CLI要問的第一件事是我們的技能的運行時。在我們的情況下，Node.js v10:
Setting Skill runtime
第二步是我們的技能所基于的模板。在本例中，我們將選擇Hello World模板：
Selecting Hello World template
最后，Ask CLI將向我們詢問該技能的名稱：
Adding name of our Skill
項目檔案
這些是該項目的主要文件：
├───.ask
│ config
├───.vscode
│ launch.json
├───hooks
├───lambda
│ └───custom
│ ├───errors
│ ├───intents
│ ├───interceptors
│ ├───utilities
│ ├─── index.js
│ ├─── local-debugger.js
│ └─── package.json
├───models
│ es-ES.json
└───skill.json
- ASK：包含ASKCLI配置文件的文件夾。在執行命令之前，此配置文件將保持為空。ask deploy
- vscode/launch.json啟動首選項以在本地運行您的本地測試技能。此設置啟動lambda/custom/local-debugger.js。此腳本在http://localhost:3001用于調試技能。
- 鉤子：包含鉤子腳本的文件夾。亞馬遜提供了兩個鉤子，post_new_hook和pre_deploy_hook.
- LAMBDA/定制：包含該技能的AWS Lambda函數的源代碼的文件夾：
- 模型：包含技能交互模型的文件夾。每個交互模型都在一個根據地區命名的JSON文件中定義。比如Es-ES.json。
- skill.json技能表現。我們項目中最重要的文件之一。
JavaScript中的Lambda函數
Ask SDK for Node.js允許您花費更多的時間實現特性，減少編寫樣板代碼的時間，從而使您更容易構建高度吸引人的技能。
您可以在它們的官方網站上找到文檔、示例和有用的鏈接。GitHub儲存庫
我們的lambda項目中的主要JavaScript文件是index.js，位于lambda/custom文件夾。此文件包含所有處理程序、攔截器和導出exports.handler.
這個exports.handler函數每次為該特定函數啟動AWSLambda時都會執行。理論上，AWS Lambda函數僅僅是一個函數。這意味著我們需要定義調度邏輯，以便單個函數請求可以路由到適當的代碼，因此是處理程序。
/**
* This handler acts as the entry point for your skill, routing all request and response
* payloads to the handlers above. Make sure any new handlers or interceptors you've
* defined are included below. The order matters - they're processed top to bottom
* */
exports.handler = Alexa.SkillBuilders.custom()
.addRequestHandlers(
LaunchRequestHandler,
HelloWorldIntentHandler,
HelpIntentHandler,
CancelAndStopIntentHandler,
FallbackIntentHandler,
SessionEndedRequestHandler,
IntentReflectorHandler)
.addErrorHandlers(
ErrorHandler)
.addRequestInterceptors(
LocalisationRequestInterceptor)
.lambda();
查看一下LaunchRequestHandler作為用Node.js編寫的Alexa技能處理程序的一個例子：
const LaunchRequestHandler = {
//Method that returns true if this handler can execute the current request
canHandle(handlerInput) {
return Alexa.getRequestType(handlerInput.requestEnvelope) === 'LaunchRequest';
},
//Method that will process the request if the method above returns true
handle(handlerInput) {
const speakOutput = handlerInput.t('WELCOME_MSG');
return handlerInput.responseBuilder
.speak(speakOutput)
.reprompt(speakOutput)
.getResponse();
}
};
使用VisualStudio代碼生成技能
package.json，我們幾乎總是會找到特定于項目的元數據。這些元數據有助于識別項目，并作為用戶和貢獻者獲取項目信息的基線。
以下是該文件的外觀：
{
"name": "alexa-nodejs-lambda-helloworld",
"version": "1.0.0",
"description": "Alexa HelloWorld example with NodeJS",
"main": "index.js",
"scripts": {
"test": "echo "Error: no test specified" && exit 1"
},
"repository": {
"type": "git",
"url": "https://github.com/xavidop/alexa-nodejs-lambda-helloworld.git"
},
"author": "Xavier Portilla Edo",
"license": "Apache-2.0",
"dependencies": {
"ask-sdk-core": "^2.7.0",
"ask-sdk-model": "^1.19.0",
"aws-sdk": "^2.326.0",
"i18next": "^15.0.5"
}
}
有了JavaScript或Node.js，構建就有點不同了。為了提高我們的技能，我們可以運行以下命令：
npm install
此命令安裝包和它所依賴的任何包。如果包有包鎖或收縮包裝文件，則依賴項的安裝將由該文件驅動。
這可能是建立我們Alexa技能的方法。
使用VisualStudio代碼運行技能
這個launch.json文件在.vscode文件夾具有VisualStudio代碼的配置，允許我們在本地運行lambda：
{
"version": "0.2.0",
"configurations": [
{
"type": "node",
"request": "launch",
"name": "Launch Skill",
// Specify path to the downloaded local adapter(for Node.js) file
"program": "${workspaceRoot}/lambda/custom/local-debugger.js",
"args": [
// port number on your local host where the alexa requests will be routed to
"--portNumber", "3001",
// name of your Node.js main skill file
"--skillEntryFile", "${workspaceRoot}/lambda/custom/index.js",
// name of your lambda handler
"--lambdaHandler", "handler"
]
}
]
}
此配置文件將執行以下命令：
node --inspect-brk=28448 lambdacustomlocal-debugger.js --portNumber 3001 --skillEntryFile lambda/custom/index.js --lambdaHandler handler
此配置使用local-debugger.js文件運行TCP服務器傾聽
對于新的傳入技能請求，將建立新的套接字連接。從套接字上接收到的數據中，提取請求主體，將其解析為JSON，并將其傳遞給技能調用者的lambda處理程序。來自lambda處理程序的響應被解析為指定的HTTP 200消息格式這里。響應被寫入套接字連接并返回。
配置了Launch.json文件并了解了本地調試器的工作方式，現在是單擊Play按鈕的時候了：
Running initial Skill
使用VisualStudio代碼調試技能
按照前面的步驟，現在可以在所有JS文件中的任何地方設置斷點，以便調試技能：
Debugging Skill
本地測試請求
我肯定你已經知道那個著名的工具電話了Postman。RESTAPI已經成為為您的服務提供公共和安全接口的新標準。雖然REST已經變得無處不在，但它并不總是容易測試的。Postman使測試和管理HTTPRESTAPI更加容易。Postman為我們提供了導入、測試和共享API的多種特性，這將幫助您和您的團隊從長遠來看更有效率。
運行應用程序后，將在http://localhost:3001。有了Postman，你可以模仿任何Alexa的請求。
例如，您可以測試LaunchRequest:
{
"version": "1.0",
"session": {
"new": true,
"sessionId": "amzn1.echo-api.session.[unique-value-here]",
"application": {
"applicationId": "amzn1.ask.skill.[unique-value-here]"
},
"user": {
"userId": "amzn1.ask.account.[unique-value-here]"
},
"attributes": {}
},
"context": {
"AudioPlayer": {
"playerActivity": "IDLE"
},
"System": {
"application": {
"applicationId": "amzn1.ask.skill.[unique-value-here]"
},
"user": {
"userId": "amzn1.ask.account.[unique-value-here]"
},
"device": {
"supportedInterfaces": {
"AudioPlayer": {}
}
}
}
},
"request": {
"type": "LaunchRequest",
"requestId": "amzn1.echo-api.request.[unique-value-here]",
"timestamp": "2020-03-22T17:24:44Z",
"locale": "en-US"
}
}
部署你的Alexa技能
在代碼準備就緒之后，我們需要將其部署到AWS Lambda上，以便將其連接到Alexa。
在部署Alexa技能之前，我們可以展示config文件在.ask文件夾它是空的：
{
"deploy_settings": {
"default": {
"skill_id": "",
"was_cloned": false,
"merge": {}
}
}
}
使用ASKCLI部署Alexa技能：
ask deploy
正如官方文件所述：
當尚未部署本地技能項目時，請詢問CLI在開發階段為您的帳戶創建一個新技能，然后部署該技能項目。如果適用，Ask CLI在AWS帳戶中創建一個或多個新的AWSLambda函數，并上傳Lambda函數代碼。具體來說，要求CLI執行以下操作：
在技能項目的配置文件(在技能項目文件夾中，它位于技能項目文件夾中)中查找現有的技能ID。如果配置文件不包含技能ID，請詢問CLI使用技能項目的skerc.json文件中的技能清單創建新技能，然后將技能ID添加到技能項目的配置文件中。
查看您的技能項目的清單(asc.json文件)，了解該技能發布的區域設置。這些都列在工程量清單中，即InformationInformationlocales對象中。對于每個地區，Ask CLI都會在技能項目的Models文件夾中查找相應的模型文件(例如，es-ES.json)，然后將模型上傳到您的技能中。詢問CLI等待上傳的模型構建，然后將每個模型的eTag添加到技能項目的配置文件中。
在您的技能項目的清單中查看AWS Lambda端點的清單(asc.json文件)。這些都列在jav.apis..終結點或明顯.apis.區域..端點對象中(例如，jav.apis.custom.終結點或明顯.apis.Smart Home.Regis.NA.終結點)。每個端點對象都包含一個sourceDir值，也可以選擇URI值。的內容。sourceDir文件夾到相應的AWS Lambda函數，并將Lambda函數命名為與URI值相同的函數。有關Ask CLI如何執行上載到Lambda的詳細信息，請參閱AWS Lambda部署詳細信息。
在您的技能項目文件夾中查找技能產品，如果找到，將它們上傳到您的技能中。有關技能內產品的更多信息，請參見技能采購概述。
在執行上述命令之后，我們將擁有config正確填寫的檔案：
{
"deploy_settings": {
"default": {
"skill_id": "amzn1.ask.skill.ed038d5e-61eb-4383-a480-04e3398b398d",
"was_cloned": false,
"merge": {},
"resources": {
"manifest": {
"eTag": "faa883c92faf9a495407f0d03d5e3790"
},
"interactionModel": {
"es-ES": {
"eTag": "c9e7fd862be0dd3b21252b8bca53c7f7"
}
},
"lambda": [
{
"alexaUsage": [
"custom/default"
],
"arn": "arn:aws:lambda:us-east-1:141568529918:function:ask-custom-alexa-nodejs-lambda-helloworld-default",
"awsRegion": "us-east-1",
"codeUri": "lambda/custom",
"functionName": "ask-custom-alexa-nodejs-lambda-helloworld-default",
"handler": "index.handler",
"revisionId": "ef2707ee-a366-484d-a4b7-3826a44692dd",
"runtime": "nodejs10.x"
}
]
}
}
}
}
直接來自Alexa的測試請求
ngrok是一個非常酷的輕量級工具，它在本地機器上創建一個安全隧道，以及一個可用于瀏覽本地站點或API的公共URL。
當ngrok運行時，它偵聽本地web服務器正在運行的同一個端口，并代理對本地計算機的外部請求。
從那里，這是一個簡單的步驟，讓它聽你的Web服務器。假設您正在3001端口上運行本地Web服務器。在你的終端里，你可以輸入：ngrok http 3001。這將啟動ngrok偵聽端口3001并創建安全隧道：
所以現在，你得去Alexa開發者控制臺，去你的技能>端點>https，添加上面生成的HTTPS URL。
選擇我的發展端點作為子域選項，然后單擊頁面頂部的保存端點。
去試驗選項卡在Alexa開發者控制臺并啟動您的技能。
Alexa Developer控制臺將向ngrok端點發送一個HTTPS請求(https://20dac120.ngrok.io)，這將其路由到您在WebAPI服務器上運行的技能。
結語
這是使用Node.js學習Alexa技能的基本教程。正如您在本例中所看到的，Alexa Node.js技能工具包和Alexa工具(如Ask CLI)可以幫助我們很大程度上幫助我們，它們還為我們提供了以一種簡單的方式創建技能的可能性。我希望這個例子項目對你有幫助。
我希望它會有用！如果您有任何疑問或問題，請立即與我聯系或在下面發表評論！
編碼愉快！
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