Kit de Ferramentas para Automação Zendesk

Uma biblioteca Python projetada para acelerar o desenvolvimento de robôs de automação de processos (RPA) que interagem com a plataforma Zendesk. Ela combina a automação de interface de usuário (UI) com o Selenium e a interação via API com o Zenpy, além de fornecer componentes integrados para monitoramento (Heartbeat) e logging estruturado (BotsLogger).

Principais Funcionalidades 🚀 Gerenciamento de Driver: Crie e gerencie drivers do Selenium (Chrome, Firefox) de forma simplificada, com suporte para execução local e remota (Selenoid).

Automação UI Zendesk: Um conjunto de métodos de alto nível para interagir com a interface do Zendesk, como fazer login, preencher campos, submeter tickets, aplicar macros e muito mais.

Integração API Zendesk: Um wrapper conveniente para a biblioteca Zenpy que facilita a autenticação e a extração de dados da API do Zendesk, como buscar tickets em uma visualização.

Monitoramento e Alertas: A classe Heartbeat permite enviar atualizações de status e alertas para um painel de monitoramento centralizado via API.

Logging Estruturado: A classe BotsLogger gera logs em formato JSON, classifica erros automaticamente (críticos vs. avisos) e decide a melhor ação (parar o bot ou tentar novamente), integrando-se ao sistema de alertas.

Instalação Instale a biblioteca usando o pip:

Bash

pip install dadosic-zencraft Como Usar A biblioteca é dividida em componentes modulares que podem ser usados em conjunto para construir um robô robusto.

1. Configurando o Driver do Selenium (Driver_Selenium) Esta classe abstrai a configuração do WebDriver.

Python

from dadosic-zencraft import Driver_Selenium

Configura um driver remoto (Selenoid) para o Chrome em modo headless

config_driver = Driver_Selenium( ipselenoid='http://seu-ip-selenoid:4444/wd/hub', browser='chrome', headless=True )

Cria a instância do driver

driver = config_driver.criar_driver()

print("Driver criado com sucesso!")

... seu código de automação aqui ...

driver.quit()

2. Monitorando o Robô (Heartbeat) Envie o status do seu robô para um painel de acompanhamento.

from dadosic-zencraft import Heartbeat, execucao, aguardando

Instancia o Heartbeat com as credenciais da sua API de monitoramento

heartbeat = Heartbeat( bot_id='MEU_BOT_ZENDESK_01', endpoint='https://api.meupainel.com/status', token='SEU_TOKEN_SECRETO' )

Envia um status

heartbeat.alertas(status=execucao) print("Status 'EM EXECUÇÃO' enviado.")

Envia o ID de um ticket processado para contagem

heartbeat.alertas(ticket_id='12345') print("Registro do ticket 12345 enviado.")

Ao final, informa que o bot está ocioso

heartbeat.alertas(status=aguardando) print("Status 'AGUARDANDO CASOS' enviado.")

3. Usando a API do Zendesk (Zendesk_Zenpy) Busque tickets de uma visualização específica antes de iniciar a automação da UI.

from dadosic-zencraft import Zendesk_Zenpy

Autentica na API do Zendesk

zen_api = Zendesk_Zenpy( zlogin='seu_email@empresa.com/token', zpass='SEU_TOKEN_DA_API_ZENDESK', instancia='sua-instancia-zendesk' )

Pega todos os tickets da visualização com ID 9000

ID_DA_FILA = 9000 tickets_para_processar = zen_api.pegar_tickets(fila=ID_DA_FILA)

if tickets_para_processar: print(f"Encontrados {len(tickets_para_processar)} tickets: {tickets_para_processar}") else: print("Nenhum ticket encontrado na fila.") 4. Automatizando a Interface (Zendesk_Selenium) Após obter um ticket, use o Selenium para interagir com ele.

Python

from dadosic-zencraft import Zendesk_Selenium, Driver_Selenium

(Supondo que você já tenha um 'driver' criado)

driver = Driver_Selenium(...).criar_driver()

Instancia o controlador da UI do Zendesk

zen_ui = Zendesk_Selenium( driver=driver, usuario='seu_usuario_zendesk', senha='sua_senha_zendesk', instancia='sua-instancia-zendesk' )

Realiza o login

zen_ui.login() print("Login realizado com sucesso.")

Navega até um ticket e realiza ações

ticket_id = '12345' driver.get(f"https://sua-instancia-zendesk.zendesk.com/agent/tickets/{ticket_id}")

zen_ui.esperar_carregamento()

Aplica uma macro

zen_ui.aplicar_macro("Nome da Macro::Opção")

Adiciona uma observação interna

zen_ui.enviar_mensagem("Este ticket foi processado pelo robô.")

Submete o ticket como resolvido

zen_ui.enviar_ticket('resolvido') print(f"Ticket {ticket_id} resolvido.")

driver.quit()

5. Logging Inteligente (BotsLogger) Capture exceções, classifique-as e envie alertas automaticamente.

Python

from dadosic-zencraft import BotsLogger, Heartbeat, erro

O Logger precisa de uma instância do Heartbeat para enviar alertas

heartbeat = Heartbeat(...) logger = BotsLogger(heartbeat_instancia=heartbeat)

ticket_id = '12345'

try: # Simula um erro raise ValueError("Ocorreu um problema inesperado.") except Exception as e: print("Capturando exceção...") # O logger analisa o erro, envia um alerta via heartbeat e retorna uma ação acao_sugerida = logger.error( error=e, message=f"Falha ao processar o ticket {ticket_id}", ticket_id=ticket_id, error_type='WARNING' )

# Você pode usar a sugestão para controlar o fluxo do seu robô
if acao_sugerida == 'stop':
    print("Ação sugerida: Parar o robô.")
    heartbeat.alertas(status=erro)
    # sys.exit()
elif acao_sugerida == 'retry':
    print("Ação sugerida: Tentar novamente mais tarde.")

Exemplo Completo: Estrutura de um Robô Juntando todos os componentes para criar um fluxo de automação robusto.

Python

from rpa_zendesk_toolkit import ( Heartbeat, BotsLogger, Driver_Selenium, Zendesk_Zenpy, Zendesk_Selenium, execucao, aguardando, erro ) import time

--- 1. CONFIGURAÇÃO INICIAL ---

HEARTBEAT_CONFIG = { 'bot_id': 'ZENDESK_PROCESSOR_01', 'endpoint': 'https://api.meupainel.com/status', 'token': 'SEU_TOKEN_SECRETO' }

ZENDESK_API_CREDS = { 'zlogin': 'seu_email@empresa.com/token', 'zpass': 'SEU_TOKEN_DA_API_ZENDESK', 'instancia': 'sua-instancia' }

ZENDESK_UI_CREDS = { 'usuario': 'seu_usuario_zendesk', 'senha': 'sua_senha_zendesk', 'instancia': 'sua-instancia' }

SELENOID_IP = 'http://seu-ip-selenoid:4444/wd/hub'

ID_FILA_ZENDESK = 9000

--- 2. INICIALIZAÇÃO DOS COMPONENTES ---

heartbeat = Heartbeat(**HEARTBEAT_CONFIG)

logger = BotsLogger(heartbeat_instancia=heartbeat)

zen_api = Zendesk_Zenpy(**ZENDESK_API_CREDS)

--- 3. LOOP PRINCIPAL DO ROBÔ ---

def main(): driver = None try: heartbeat.alertas(status=aguardando) tickets = zen_api.pegar_tickets(fila=ID_FILA_ZENDESK)

    if not tickets:
        print("Nenhum ticket na fila. Aguardando...")
        return

    heartbeat.alertas(status=execucao)
    
    # Cria o driver apenas se houver tickets para processar
    driver_manager = Driver_Selenium(ipselenoid=SELENOID_IP)
    driver = driver_manager.criar_driver()
    
    zen_ui = Zendesk_Selenium(driver=driver, **ZENDESK_UI_CREDS)
    zen_ui.login()

    for ticket_id in tickets:
        try:
            print(f"Processando ticket: {ticket_id}")
            driver.get(f"https://{ZENDESK_UI_CREDS['instancia']}.zendesk.com/agent/tickets/{ticket_id}")
            zen_ui.esperar_carregamento()

            # --- Lógica de negócio do seu robô ---
            zen_ui.enviar_mensagem(f"Processamento automático iniciado pelo bot {HEARTBEAT_CONFIG['bot_id']}.")
            time.sleep(2) # Simula trabalho
            zen_ui.enviar_ticket('pendente')
            zen_ui.esperar_carregamento()
            # ------------------------------------

            heartbeat.alertas(ticket_id=ticket_id) # Registra sucesso

        except Exception as e:
            logger.error(
                error=e,
                message=f"Erro ao processar ticket {ticket_id}",
                ticket_id=ticket_id
            )
            # Pular para o próximo ticket em caso de erro

except Exception as e:
    acao = logger.error(
        error=e,
        message="Erro crítico na execução principal do robô",
        ticket_id="N/A",
        error_type='CRITICAL'
    )
    if acao == 'stop':
        heartbeat.alertas(status=erro)
        # Adicione lógica para parar o robô de forma segura

finally:
    if driver:
        driver.quit()
    print("Ciclo finalizado.")

if name == 'main': while True: main() time.sleep(60) # Espera 1 minuto antes de verificar a fila novamente

Licença Este projeto está licenciado sob a licença MIT. Veja o arquivo LICENSE para mais detalhes.