Google cloud platform 如何为存储桶中的文件更改创建电子邮件通知

如何创建电子邮件地址的电子邮件通知（john。citizen@gmail.com) （当存储桶中的文件发生更改，即添加新文件、追加、覆盖或更新失败时？我只是从GCP开始。

GCP在云存储中发生更改时没有“给我发邮件”，但您可以在应用程序中接收通知并从中发送电子邮件

有两种方法可以做到这一点：

• 将向你的应用程序发送HTTP帖子

• （谷歌推荐）-当创建、修改或删除文件时，它会发布发布/订阅消息。发布/订阅可以执行HTTP发布、触发云函数、触发云运行（类似函数，但已停靠）或被轮询

谷歌也有一个教程

您可能会发现一个边缘案例很有帮助：

如果

• 音量非常低，而且
• 文件创建/更新/删除会一个接一个地发生，并且
• 您不介意更改/创建/更新了哪个文件，并且
• 丢失通知并不重要

然后你可以：

---

• 设置一个低保留率的pubsub队列（GCP在云存储发生变化时没有“给我发邮件”，但您可以在应用程序中接收通知并从中发送电子邮件
  有两种方法可以做到这一点：
  • 将向你的应用程序发送HTTP帖子

  • （谷歌推荐）-当创建、修改或删除文件时，它会发布发布/订阅消息。发布/订阅可以执行HTTP发布、触发云函数、触发云运行（类似函数，但已停靠）或被轮询

  谷歌也有一个教程
  您可能会发现一个边缘案例很有帮助：
  如果
  • 音量非常低，而且
  • 文件创建/更新/删除会一个接一个地发生，并且
  • 您不介意更改/创建/更新了哪个文件，并且
  • 丢失通知并不重要
  然后你可以：
  • 设置保留率低的子队列(

    #Only change dataset name
    
    def process_request(event, context):
        try:
        
            # Change the bigquery_dataset Name according to what you have created.
            bigquery_dataset_name = 'Your dataset name'
    
            # Don't Change Anything from here on.
            # When creating the function trigger type event = storage bucket
    
            source_bucket_name = event['bucket']
            blob_name = event['name']
            # call function to notify bucket updates
           #send_text_message_to_teams("{} has been received in {}".format(blob_name, source_bucket_name))
            storage_client = storage.Client()
            bigquery_client = bigquery.Client()
            source_bucket = storage_client.bucket(source_bucket_name) 
            source_blob = source_bucket.blob(blob_name)
            
            #check if file type is csv the define job_config,uri, filename, tablename and table id AND then load the job
            if source_blob.name.split('.')[-1] == 'csv':
                job_config = bigquery.LoadJobConfig(
                        skip_leading_rows=1,
                        autodetect=True,
                        source_format=bigquery.SourceFormat.CSV,
                        write_disposition=bigquery.WriteDisposition.WRITE_TRUNCATE)
                uri = 'gs://{}/{}'.format(source_bucket_name, source_blob.name)
                file_name = '.'.join(source_blob.name.split('/')[-1].split('.')[0:-1])
                table_name = ''.join([character if character.isalnum() else '_' for character in file_name])
                table_id = '{}.{}.{}'.format(bigquery_client.project, bigquery_dataset_name, table_name)
                print('Trasferring {} into {}'.format(source_blob.name, table_id))
                
            #load job using details above   
                load_job = bigquery_client.load_table_from_uri(uri, table_id, job_config=job_config)
                load_job.result()
                print("table updated")
                print('{} has been processed.'.format(source_blob.name))
                # call function to notify table updates
                #send_text_message_to_teams("{} has been updated".format(table_id))
            else:
                print('{} is not a csv.'.format(source_blob.name))
        except Exception as e:
             # call function to notify failures
             #send_text_message_to_teams("function-uploadcsv has encoutered an issue. The details are {}".format(e))