Monday.com の掲示板エントリの電子メールからのデータ抽出を自動化する

プロジェクト管理強化のための電子メールデータ抽出の実装

電子メールの解析とデータ抽出のための Python スクリプト

import email
import imaplib
import os
import re
from monday import MondayClient

MONDAY_API_KEY = 'your_monday_api_key'
IMAP_SERVER = 'your_imap_server'
EMAIL_ACCOUNT = 'your_email_account'
EMAIL_PASSWORD = 'your_email_password'
BOARD_ID = your_board_id
GROUP_ID = 'your_group_id'

def parse_email_body(body):
    """Parse the email body and extract data based on delimiters."""
    pattern = re.compile(r'\\(.*?)\\')
    matches = pattern.findall(body)
    if matches:
        return matches
    else:
        return []

def create_monday_item(data):
    """Create an item in Monday.com with the parsed data."""
    monday = MondayClient(MONDAY_API_KEY)
    columns = {'text_column': data[0], 'numbers_column': data[1], 'status_column': data[2]}
    monday.items.create_item(board_id=BOARD_ID, group_id=GROUP_ID, item_name='New Parts Request', column_values=columns)

def fetch_emails():
    """Fetch unread emails and parse them for data extraction."""
    mail = imaplib.IMAP4_SSL(IMAP_SERVER)
    mail.login(EMAIL_ACCOUNT, EMAIL_PASSWORD)
    mail.select('inbox')
    _, selected_emails = mail.search(None, 'UNSEEN')
    for num in selected_emails[0].split():
        _, data = mail.fetch(num, '(RFC822)')
        email_message = email.message_from_bytes(data[0][1])
        if email_message.is_multipart():
            for part in email_message.walk():
                if part.get_content_type() == 'text/plain':
                    body = part.get_payload(decode=True).decode()
                    parsed_data = parse_email_body(body)
                    if parsed_data:
                        create_monday_item(parsed_data)
                        print(f'Created item with data: {parsed_data}')

if __name__ == '__main__':
    fetch_emails()

電子メールによるデータエントリをリッスンするためのサーバーのセットアップ

電子メールのリスニングと解析のための Node.js と Nodemailer

const nodemailer = require('nodemailer');
const Imap = require('imap');
const simpleParser = require('mailparser').simpleParser;
const { MondayClient } = require('monday-sdk-js');

const monday = new MondayClient({ token: 'your_monday_api_key' });
const imapConfig = {
    user: 'your_email_account',
    password: 'your_email_password',
    host: 'your_imap_server',
    port: 993,
    tls: true,
};

const imap = new Imap(imapConfig);

function openInbox(cb) {
    imap.openBox('INBOX', false, cb);
}

function parseEmailForData(emailBody) {
    const data = emailBody.split('\\').map(s => s.trim());
    return data;
}

function createMondayItem(data) {
    // Assume column and board IDs are predefined
    const mutation = 'your_mutation_here'; // Construct GraphQL mutation
    monday.api(mutation).then(res => {
        console.log('Item created:', res);
    }).catch(err => console.error(err));
}

imap.once('ready', function() {
    openInbox(function(err, box) {
        if (err) throw err;
        imap.search(['UNSEEN'], function(err, results) {
            if (err || !results || !results.length) {
                console.log('No unread emails');
                return;
            }
            const fetch = imap.fetch(results, { bodies: '' });
            fetch.on('message', function(msg, seqno) {
                msg.on('body', function(stream, info) {
                    simpleParser(stream, (err, parsed) => {
                        if (err) throw err;
                        const data = parseEmailForData(parsed.text);
                        createMondayItem(data);
                    });
                });
            });
        });
    });
});

imap.connect();

電子メールの解析と自動化に関するよくある質問

1. 電子メール解析はあらゆる種類のプロジェクト管理ツールに使用できますか?
2. はい、適切に統合すれば、複雑さや機能は異なる場合がありますが、電子メール解析をさまざまなプロジェクト管理ツールと連携して動作させることができます。
3. 電子メールの解析とデータ抽出はどの程度安全ですか?
4. セキュリティは実装に依存します。暗号化された接続、安全なサーバー、アクセス制御を使用すると、セキュリティを大幅に強化できます。
5. メールから添付ファイルを抽出できますか?
6. はい、多くの電子メール解析ライブラリとサービスは、電子メールから添付ファイルを抽出して処理できます。
7. プロジェクト管理ツールに電子メール解析を設定するにはコーディングの知識が必要ですか?
8. 通常はある程度の技術的知識が必要ですが、多くのツールは、深いコーディング スキルがなくても基本的な解析を設定できるユーザーフレンドリーなインターフェイスを提供しています。
9. 電子メールの解析ではさまざまな言語をどのように処理しますか?
10. 高度な解析ソリューションでは、NLP 技術を利用して複数の言語を処理できますが、これには追加の構成が必要になる場合があります。
11. 解析された電子メール データはプロジェクト管理ツールで特定のアクションをトリガーできますか?
12. はい、解析されたデータは多くの場合、プロジェクト管理ツール内でタスクの割り当て、通知、更新などの自動アクションをトリガーするために使用できます。
13. 解析された後、電子メールはどうなりますか?
14. 電子メールの解析後の処理はさまざまです。構成されたワークフローに応じて、アーカイブ、削除、またはそのままにしておくことができます。
15. 電子メールから解析できるデータ量に制限はありますか?
16. 技術的な制限はありますが、一般的には高く、ほとんどのアプリケーションでは問題になる可能性は低いです。
17. 電子メールの解析を自動化して、特定の時間に実行することはできますか?
18. はい、自動スクリプトを特定の間隔で実行するようにスケジュールして、受信メールを解析できます。