Passing data between Workflow Steps

Summary

В этом уроке рассматривается использование экспортов шагов для связывания действий между собой. Экспорты шагов являются 'склеиваемым', который связывает выходные данные одного шага с входными данными другого. В видео демонстрируется, как настроить рабочий процесс с одним действием Google Sheets, который добавляет строку в таблицу при каждом выполнении. Далее показывается, как использовать данные, экспортированные из триггера HTTP, для динамического заполнения информации, такой как IP-адрес клиента и полный URL, в таблицу. Обсуждается также, как можно ссылаться на экспорты шагов, используя либо копирование и вставку, либо объект-обозреватель, и как это применяется к различным типам шагов, включая кодовые шаги, которые будут рассмотрены в будущих видео.

Takeaways

• 📘 Урок показывает, как связать шаги с помощью экспортов шагов, которые служат скрепящей связью между выводом одного шага и вводом другого.
• 🔗 Экспорты шагов можно представить как глюк, который связывает данные.
• 📋 В предыдущем уроке был создан рабочий процесс с одним действием Google Sheets для добавления строки в таблицу при каждом выполнении.
• 🔧 Чтобы сделать процесс более динамичным, можно использовать данные из других шагов, например, из триггера HTTP.
• 📊 Открыв раздел 'Экспорты' в панели результатов шага, можно увидеть данные, произведенные этим шагом.
• 🔑 Каждый шаг имеет уникальное имя, которое сопоставляется с свойством под объектом 'шаги' в экспортах.
• 📝 В экспортах триггера есть два больших объекта: 'context' (метаданные о событии) и 'событие' (сам событие).
• 🌐 Для триггера HTTP можно увидеть подробности запроса, такие как метод, IP-адрес, полный URL и заголовки.
• 🔌 Можно подключить детали запроса HTTP к действиям, например, добавить IP-адрес клиента в Google Sheets.
• 🖇️ Существует два способа ссылки на экспорты шагов: копированием из исходного шага или использованием объектного обозревателя.
• 🔄 После тестирования шага можно увидеть, что данные динамически добавляются в Google Sheets, например, полный URL и IP-адрес.
• 🔗 Экспорты шагов позволяют связать различные триггеры и действия в рабочем процессе, включая кодовые шаги, которые будут рассмотрены в будущем видео.

Q & A

Что такое шаговые экспорты и как они используются в уроке?

Шаговые экспорты - это механизм, который связывает выходные данные одного шага с входными данными другого шага в рабочем процессе. Они работают как 'клей', обеспечивая связь между шагами.

Какие шаги в рабочем процессе были рассмотрены в уроке?

В уроке рассмотрены два шага: 'HTTP триггер' и 'действие Google Таблицы' для добавления строки в таблицу при каждом выполнении рабочего процесса.

Что такое 'HTTP триггер' и как он используется в контексте урока?

HTTP триггер - это тип шага, который инициирует выполнение рабочего процесса при получении HTTP-запроса. В уроке он используется для запуска процесса добавления данных в Google Таблицу.

Какие данные из шага 'HTTP триггер' были подключены к действию Google Таблицы?

В уроке подключены данные, такие как IP-адрес клиента и полный URL, полученные из шага 'HTTP триггер', к действию Google Таблицы для добавления их в таблицу.

Какие два способа подключения данных из шага к действию описаны в уроке?

Первый способ - это копирование и вставка пути к данным из исходного шага. Второй способ - это использование 'обозревателя объектов' для ссылки на шаговые экспорты.

Что такое 'обозреватель объектов' и как он используется в уроке?

Обозреватель объектов - это интерфейс, который позволяет искать и выбирать данные из шаговых экспортов без необходимости копировать и вставлять пути к данным. В уроке он используется для добавления полного URL в действие Google Таблицы.

Какие метаданные (context) доступны в шаге 'HTTP триггер'?

В метаданных доступна информация о событии, включая метод запроса, IP-адрес, выполнивший запрос, полный URL и заголовки запроса.

Какие преимущества использования шаговых экспортов описаны в уроке?

Шаговые экспорты позволяют сделать рабочий процесс более динамичным, подключая различные шаги и их данные, вне зависимости от типа триггера или действия.

Какие типы данных можно передать между шагами с помощью шаговых экспортов?

Шаговые экспорты могут передавать различные типы данных, включая текст, числа, массивы и объекты, получаемые от различных типов шагов.

Какие дополнительные возможности для использования шаговых экспортов упоминаются в конце урока?

В конце урока упоминается, что шаговые экспорты также могут использоваться в кодовых шагах, что будет продемонстрировано в одном из последующих видео.

Какие символы используются для указания, что значение должно быть вычислено как JavaScript, а не как обычный текст?

Для указания, что значение должно быть вычислено как JavaScript, используются двойные фигурные скобки {{ }} вокруг пути к данным.

Outlines

00:00

🔗 Использование экспортов шагов для связки действий

В этом уроке рассматривается технология под названием 'экспорты шагов', которая используется для создания связей между действиями в рабочем процессе. Экспорты шагов сравниваются с гермétiqueски, которые связывают выходные данные одного шага с входными данными другого. В примере используется рабочий процесс с одним действием, добавляющим строку в Google Таблицу. Для динамичности процесса рассматривается использование HTTP-триггера, который предоставляет метаданные и события, такие как IP-адрес и полный URL запроса. Эти данные подключаются к действию Google Таблицы, демонстрируя, как данные могут быть динамически вставлены в таблицу.

Keywords

💡Шаговые экспорты (step exports)

Шаговые экспорты являются основным механизмом для связи различных действий в рамках рабочего процесса. Они служат 'соединением' между выводом одного шага и входом другого. В видео это объясняется как 'смола', которая связывает шаги друг с другом. Пример из скрипта: шаг 'trigger' возвращает данные, которые затем могут быть использованы в действии 'Google Sheet'.

💡Рабочий процесс (workflow)

Рабочий процесс - это последовательность действий, выполняемых автоматически в определенном порядке. В контексте видео, рабочий процесс включает в себя шаги, такие как 'trigger' и 'Google Sheet action', которые автоматизируют добавление строки в таблицу при каждом запуске.

💡Триггер HTTP (http trigger)

Триггер HTTP - это тип шага, который запускает рабочий процесс в ответ на HTTP-запрос. В видео используется для демонстрации того, как данные из этого шага могут быть связаны с другими шагами. Пример: данные о запросе, такие как IP-адрес и полный URL, могут быть экспортированы и использованы в Google Sheets.

💡Шаг действия (action step)

Шаг действия в видео представлен как 'Google Sheet action', который добавляет строку в таблицу Google Sheets. Он демонстрирует, как шаг действия может быть связан с другими шагами через шаговые экспорты.

💡Контекст (context)

Контекст в видео описывает метаданные, связанные с событием. В случае HTTP-триггера это может включать информацию о методе запроса, IP-адресе и других деталях запроса. Контекст используется для более глубокого понимания данных, полученных из шага.

💡Событие (event)

Событие в контексте видео - это действие, которое вызывает выполнение триггера и, следовательно, запуск рабочего процесса. В примере с HTTP-триггером это может быть любой HTTP-запрос, который содержит определенные данные, такие как метод и IP-адрес.

💡Объекты (objects)

Объекты в видео представляют собой структуры данных, содержащие информацию о шаге. Они используются для организации и представления данных, таких как 'context' и 'event', в рамках шаговых экспортов.

💡Исходящие данные (exports)

Исходящие данные, или экспорты, представляют собой данные, произведенные шагом. Они могут быть использованы для связи с другими шагами в рабочем процессе, как поясняется в видео с примером связывания IP-адреса запроса с Google Sheets.

💡Проверка (test)

Проверка в видео означает запуск определенного шага для тестирования его функциональности. Пример: тестирование шага 'Google Sheet action' для проверки корректности добавления данных из HTTP-запроса.

💡Обозреватель объектов (object explorer)

Обозреватель объектов - это инструмент, который позволяет пользователю просматривать и копировать данные из шаговых экспортов без необходимости копировать их из исходного шага. В видео это демонстрировано с копированием полного URL для использования в Google Sheets.

Highlights

Learn to connect steps in a workflow using step exports.

Step exports act as the glue between the output of one step and the input of another.

Workflows can be made more dynamic by using step exports.

Review of a workflow with a single Google Sheet action to add a row.

Explanation of how to configure a step to have dynamic content.

Introduction to the results panel and the concept of step exports.

Understanding the structure of step exports, including namespace and properties.

Navigating through steps data using unique step names.

Explanation of the 'context' and 'event' objects within step exports.

Details of HTTP request in the event object for an HTTP trigger webhook.

Demonstration of how to wire up the trigger HTTP request details to a Google Sheet.

Using the IP address from the HTTP request as an example.

Instructions on copying the path to data point and pasting it into the Google Sheet action.

Clarification on the use of brackets for JavaScript evaluation in Pipedream.

Testing the workflow to confirm the dynamic addition of client IP address.

Alternative method of referencing step exports using the object explorer.

Copying and pasting the full URL into the Google Sheet action.

Retesting the workflow to include both the full URL and client IP address.

Recap of the concept of props as inputs and exports as outputs in workflow steps.

Emphasis on the versatility of step exports across different types of triggers and actions.

Anticipation of a future lesson on using step exports with code steps.

Transcripts

in this lesson we're going to learn how

to connect steps together using

something called step exports you can

think of step exports as the glue that

ties together the output from one step

to the input of another step let's pick

up where we left off from the previous

lesson

we created a workflow that has a single

google sheet action to add a row to a

spreadsheet each time this workflow is

executed just to recap we open up the

configure portion of the step and we can

see right here that the value is

pre-configured to say hi from pipe dream

every single time we run this action

it's neat that we've automated this but

it'd be even neater if it was a little

bit more dynamic right so let's take a

look at the other steps in our workflow

well only one other step in our workflow

which is the http trigger

if you open up the results panel within

a given step you can see this subsection

called exports which is you probably

guessed the step exports from this

particular step now here is all of the

data that is produced by this step

let's start with the very top portion of

the data where we can see that there's

this name space called steps and the

very first property within steps is the

word trigger

now that's not a coincidence that the

name of this step is also called trigger

this is how you navigate through the

steps data

every single step has a unique name and

it maps to a property under the steps

object underneath the trigger export

we're going to see two

larger objects

the first is called context which is

like the metadata around the event and

the second is the actual event itself

now since this is an http trigger web

hook we're going to see a lot of http

request details within the event

things like the method of the request

the actual ip address that performed the

request and the full url and headers

associated with it let's wire up the

trigger http request details to our

google sheet

let's start with the ip address we can

get this data in two different ways

we can start from the source of the data

which is our trigger here and we can

copy the path which will copy the path

to this particular data point

so now it's copied to our clipboard and

we can return to our google sheet action

and we can replace this value by copying

and pasting our clipboard

into this values field

you could see that it added two extra

brackets around the path to our data

point the client ip address but we're

telling pipedream with the two brackets

to evaluate as that as javascript not as

plain text so let's test it out we'll

click the test button to run that

particular step and we can go back to

our google sheet here and see that it

indeed added the client ip address from

the http request that triggered our

workflow in the first place

very cool

let's go back because i mentioned to you

earlier that there is more than one way

to reference a step export besides

copying and pasting it from the source

step

instead we can use what's called the

object explorer within the property so

down below you can see the same exact

type of interface from the source above

but we'll just go through and copy the

full

url and that added the url to our google

sheet action

i'm going to go ahead and re-add the

client ip address because this is an

array prop field we can add many values

and let's retest it heading back to our

google sheet we can now see that we have

both the full url that was accessed as

well as the client ip address

dynamically inserted by the workflow so

just to recap props are like the inputs

of a step

exports are the outputs and you can

reference any other steps exports

across your workflow it doesn't matter

what kind of trigger you use or what

kind of action you use it could be a

tweet it could be updating a sheet it

could be a web hook you can tie them

together using step exports

and this includes code steps which i'll

show you in a later video

[Music]

you