Photo de couverture par Daniel Tafjord sur Unsplash
J'ai récemment terminé un bootcamp en génie logiciel, j'ai commencé à travailler sur des questions faciles de LeetCode et j'ai pensé que cela m'aiderait à rester responsable si j'avais un rappel quotidien pour résoudre les questions. J'ai décidé de l'implémenter en utilisant un robot Discord fonctionnant selon un horaire de 24 heures (sur mon fidèle Raspberry Pi, bien sûr) qui ferait ce qui suit :
Je réalise qu'il est peut-être plus facile d'aller simplement sur LeetCode et de résoudre une question par jour, mais j'ai appris beaucoup de choses sur Python et Discord avec l'aide de ChatGPT sur ce mini-projet. C'est aussi ma première tentative de sketchnoting, alors s'il vous plaît, soyez patient mdr
1. Utiliser l'environnement virtuel Python
2. Installer les dépendances
3. Configurez la base de données de questions faciles Leetcode
4. Configurer les variables d'environnement
5. Créez une application Discord
6. Exécutez le bot !
Je recommande l'utilisation d'un environnement virtuel python car lorsque je l'ai initialement testé sur Ubuntu 24.04, j'ai rencontré l'erreur ci-dessous
Le configurer est relativement simple, exécutez simplement les commandes suivantes et le tour est joué, vous êtes dans un environnement virtuel python !
python3 -m venv ~/py_envs ls ~/py_envs # to confirm the environment was created source ~/py_envs/bin/activate
Les dépendances suivantes sont requises :
Installez AWS CLI en exécutant ce qui suit :
curl -O 'https://awscli.amazonaws.com/awscli-exe-linux-aarch64.zip' unzip awscli-exe-linux-aarch64.zip sudo ./aws/install aws --version
Ensuite, exécutez aws configure pour ajouter les informations d'identification requises. Voir Configurer la documentation AWS CLI.
Les dépendances pip suivantes peuvent être installées avec un fichier d'exigences en exécutant pip install -r Requirements.txt.
# requirements.txt discord.py # must install this version of numpy to prevent conflict with # pandas, both of which are required by leetscrape numpy==1.26.4 leetscrape python-dotenv
Leetscrape était vital pour cette étape. Pour en savoir plus, consultez la documentation Leetscrape.
Je veux seulement travailler sur des questions faciles avec leetcode (pour moi, elles sont même assez difficiles) alors j'ai fait ce qui suit :
from leetscrape import GetQuestionsList ls = GetQuestionsList() ls.scrape() # Scrape the list of questions ls.questions.head() # Get the list of questions ls.to_csv(directory="path/to/csv/file")
import csv
import boto3
from botocore.exceptions import BotoCoreError, ClientError
# Initialize the DynamoDB client
dynamodb = boto3.resource('dynamodb')
def filter_and_format_csv_for_dynamodb(input_csv):
result = []
with open(input_csv, mode='r') as file:
csv_reader = csv.DictReader(file)
for row in csv_reader:
# Filter based on difficulty and paidOnly fields
if row['difficulty'] == 'Easy' and row['paidOnly'] == 'False':
item = {
'QID': {'N': str(row['QID'])},
'titleSlug': {'S': row['titleSlug']},
'topicTags': {'S': row['topicTags']},
'categorySlug': {'S': row['categorySlug']},
'posted': {'BOOL': False}
}
result.append(item)
return result
def upload_to_dynamodb(items, table_name):
table = dynamodb.Table(table_name)
try:
with table.batch_writer() as batch:
for item in items:
batch.put_item(Item={
'QID': int(item['QID']['N']),
'titleSlug': item['titleSlug']['S'],
'topicTags': item['topicTags']['S'],
'categorySlug': item['categorySlug']['S'],
'posted': item['posted']['BOOL']
})
print(f"Data uploaded successfully to {table_name}")
except (BotoCoreError, ClientError) as error:
print(f"Error uploading data to DynamoDB: {error}")
def create_table():
try:
table = dynamodb.create_table(
TableName='leetcode-easy-qs',
KeySchema=[
{
'AttributeName': 'QID',
'KeyType': 'HASH' # Partition key
}
],
AttributeDefinitions=[
{
'AttributeName': 'QID',
'AttributeType': 'N' # Number type
}
],
ProvisionedThroughput={
'ReadCapacityUnits': 5,
'WriteCapacityUnits': 5
}
)
# Wait until the table exists
table.meta.client.get_waiter('table_exists').wait(TableName='leetcode-easy-qs')
print(f"Table {table.table_name} created successfully!")
except Exception as e:
print(f"Error creating table: {e}")
# Call function to create the table
create_table()
# Example usage
input_csv = 'getql.pyquestions.csv' # Your input CSV file
table_name = 'leetcode-easy-qs' # DynamoDB table name
# Step 1: Filter and format the CSV data
questions = filter_and_format_csv_for_dynamodb(input_csv)
# Step 2: Upload data to DynamoDB
upload_to_dynamodb(questions, table_name)
Créez un fichier .env pour stocker les variables d'environnement
DISCORD_BOT_TOKEN=*****
Suivez les instructions dans la documentation du développeur Discord pour créer une application et un bot Discord avec les autorisations adéquates. Assurez-vous d'autoriser le bot avec au moins les autorisations OAuth suivantes :
Vous trouverez ci-dessous le code du bot qui peut être exécuté avec la commande python3 discord-leetcode-qs.py.
import os
import discord
import boto3
from leetscrape import GetQuestion
from discord.ext import tasks
from dotenv import load_dotenv
import re
load_dotenv()
# Discord bot token
TOKEN = os.getenv('DISCORD_TOKEN')
# Set the intents for the bot
intents = discord.Intents.default()
intents.message_content = True # Ensure the bot can read messages
# Initialize the bot
bot = discord.Client(intents=intents)
# DynamoDB setup
dynamodb = boto3.client('dynamodb')
TABLE_NAME = 'leetcode-easy-qs'
CHANNEL_ID = 1211111111111111111 # Replace with the actual channel ID
# Function to get the first unposted item from DynamoDB
def get_unposted_item():
response = dynamodb.scan(
TableName=TABLE_NAME,
FilterExpression='posted = :val',
ExpressionAttributeValues={':val': {'BOOL': False}},
)
items = response.get('Items', [])
if items:
return items[0]
return None
# Function to mark the item as posted in DynamoDB
def mark_as_posted(qid):
dynamodb.update_item(
TableName=TABLE_NAME,
Key={'QID': {'N': str(qid)}},
UpdateExpression='SET posted = :val',
ExpressionAttributeValues={':val': {'BOOL': True}}
)
MAX_MESSAGE_LENGTH = 2000
AUTO_ARCHIVE_DURATION = 2880
# Function to split a question into words by spaces or newlines
def split_question(question, max_length):
parts = []
while len(question) > max_length:
split_at = question.rfind(' ', 0, max_length)
if split_at == -1:
split_at = question.rfind('\n', 0, max_length)
if split_at == -1:
split_at = max_length
parts.append(question[:split_at].strip())
# Continue with the remaining text
question = question[split_at:].strip()
if question:
parts.append(question)
return parts
def clean_question(question):
first_line, _, remaining_question = message.partition('\n')
return re.sub(r'\n{3,}', '\n', remaining_question)
def extract_first_line(question):
lines = question.splitlines()
return lines[0] if lines else ""
# Task that runs on a schedule
@tasks.loop(minutes=1440)
async def scheduled_task():
channel = bot.get_channel(CHANNEL_ID)
item = get_unposted_item()
if item:
title_slug = item['titleSlug']['S']
qid = item['QID']['N']
question = "%s" % (GetQuestion(titleSlug=title_slug).scrape())
first_line = extract_first_line(question)
cleaned_question = clean_message(question)
parts = split_message(cleaned_question, MAX_MESSAGE_LENGTH)
thread = await channel.create_thread(
name=first_line,
type=discord.ChannelType.public_thread
)
for part in parts:
await thread.send(part)
mark_as_posted(qid)
else:
print("No unposted items found.")
@bot.event
async def on_ready():
print(f'{bot.user} has connected to Discord!')
scheduled_task.start()
@bot.event
async def on_thread_create(thread):
await thread.send("\nYour challenge starts here! Good Luck!")
# Run the bot
bot.run(TOKEN)
Il existe plusieurs options pour exécuter le bot. Pour le moment, je l'exécute simplement dans un shell tmux, mais vous pouvez également l'exécuter dans un conteneur Docker ou sur un VPC d'AWS, Azure, DigitalOcean ou d'autres fournisseurs de cloud.
Maintenant, je dois juste essayer de résoudre les questions du Leetcode...
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