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4.6.6.1. OpenRPA内のDetectorをセットアップする

Detector を使用するには、まず Detector の設定内でそれを定義する必要があります。以下のステップは、新しいMicrosoft Excelファイルをチェックするために、FileWatcher Detectorを設定する方法を示しています。

FileWatcher Detectorプラグインは、指定されたPath 内にファイルが追加されたときに起動します。また、File filterパラメータを使用することで、特定のファイル拡張子のみをチェックすることも可能です。特定のファイルをチェックするだけでなく、サブ ディレクトリ の チェックボックスをオンにすることで、OpenRPAがサブディレクトリ内のファイル変更をチェックすることもできます。

まず、メインリボン内の「設定」タブをクリックします。

images/openrpa_configuring_detector_click_settings.png

次に、Detectorsのアイコンをクリックします。

images/openrpa_configuring_detector_click_detectors.png

ここで、デザイナー内の「Add FileWatcherDetectorPlugin」ボタンをクリックします。FileWatcherという名前の新しい検出器が表示されます。

images/openrpa_configuring_detector_click_add_filewatcher.png

最後に、ユーザーは検出器の名前（ここではExcel 検出器）を設定する必要があります。 また、検出器がリッスンするパスも設定する必要があります。また、ファイル フィルタを設定し、検出器は指定された拡張子を持つファイルのみをチェックする必要があります。

images/openrpa_excel_detector_configure_parameter.png

これで完了です。これでOpenRPA内部でDetectorを適切に設定することができました。では次のセクションで、Node-RED内部でDetectorを設定し、ワークフローを呼び出す方法を学びましょう。

4.6.6.2. Node-RED内でDetectorを設定し、ワークフローを起動する

Node-REDインスタンスに移動し、新しいフローを作成し、そのタブで2回クリックしてExcel Detectorに名前を変更します。 その後、Doneボタンをクリックして保存します。

備考

Node-REDインスタンスの設定方法については、Node-REDへの初回アクセスに進んでください。

images/openrpa_excel_detector_configure_flow.png

次に、rpa 検出器ノードをワークスペースにドラッグします。

images/openrpa_excel_detector_drag_rpa_detector_node.png

rpa 検出器ノードを2回クリックして、そのプロパティタブを開きます。

名前を「Excel Detector」に変更し、「Detector」ドロップダウンで「Excel Detector」を選択します。最後に、Doneボタンをクリックして、ノードの設定を完了します。

images/openrpa_excel_detector_configure_rpa_detector_node.png

次に、ロボットノードをワークスペースにドラッグして、Excel Detectorノードに配線します。

images/openrpa_excel_detector_drag_robot_node.png

rpa ワークフローノードを2回クリックし、プロパティタブを開きます。

検出器発火時にワークフローを実行するOpenRPAクライアントをRobotのドロップダウンから選択します。この例では、pauloユーザです。

検出器の発火時に実行されるOpenRPAワークフローを選択します。この例では、Excel読み込みワークフローの例で作成したワークフローを使用します。

最後に、ワークスペースをもう少し使いやすくするために、「名前」を「Excel Workflow」に変更します。

images/openrpa_excel_detector_configure_robot_node.png

デプロイボタンをクリックして、変更を保存します。

4.6.6.3. デバッグノードを追加し、Flowをテストする

ここでは，フロー実行時の出力を確認するためのデバッグノードの追加方法について説明する．

3つのデバッグノードをワークスペースにドラッグして、Excel Workflowノードに配線します。

images/openrpa_excel_detector_drag_debug_nodes.png

これで、OpenRPA内のDetector設定タブで定義したフォルダ内にファイルをドロップすることで、Flowをテストすることができます。

OpenRPAワークフローの実行後、ユーザーはワークフローが正しく実行され終了したことを確認することができる。

images/openrpa_excel_detector_workflow_finished.png

デバッグ出力メッセージはNode-REDにも表示され、ファイルが正常に検出されたことが指定されます。

images/openrpa_excel_detector_debug_node_output.png

これで、このワークフローの例は終了です。

5. 付録A

この付録では、OONスタックを理解するためによく必要とされるプログラミングの概念に関する質問を扱います。

5.1.1. ハードウェアとは何か

ハードウェアという言葉を使う場合、マザーボード、CPU、GPUなど、コンピュータを構成する物理的なパーツを意味します。つまり、コンピュータのハード部分であり、物理的な領域で触れることができ、すぐに目にすることができるものです。

5.1.2. ソフトウェアとは

ソフトウェアとは、一般 的には 、 コンピュータを構成する抽象的な部品、すなわちコンピュータが実行可能なすべての計算可能な抽象的機能を構成するプログラムの概念を意味します。具体 的に言うと、これらのプログラムのいずれかを指す。OpenRPA、OpenFlow、Node-REDは、ソフトウェアそのものである。

5.1.3. プログラミング言語とは何か

プログラミング言語は、ソフトウェアプログラムを作成するために使用されるコマンド、命令、その他の構文のセットです。プログラマーがコードを書くために使用する言語は「高級言語」と呼ばれる。OpenRPA自体は、C#というプログラミング言語で開発・保守されている(See sharp)。

¹ –TechTerms – プログラミング言語定義(https://techterms.com/definition/programming_language)。

今後、この付録で扱うすべての概念は、C#に関する内容に限定して言及します。これらの概念は、他のプログラミング言語には適用されない場合があり、本マニュアルでは関係ありません。

5.2.1. 変数とは何ですか

つまり、OpenRPA内部のワークフローの実行前、実行中、実行後に、ユーザーが変更することができます。また、変数はそれ自体に型を割り当てる必要があります。

5.2.3. 変数が想定できる型は？

事実上、OpenRPAアプリケーションの内部でコンパイルされた任意の型です。覗き見したい場合は、変数を宣言して、その中の 型を 参照 するを クリックするだけです。

5.3. タイプ

ハードウェア、ソフトウェア、プログラミング言語がきちんと定義できたところで、さらに種類を掘り下げていきます。

5.3.1.1. ビット

ビットとは、コンピュータの内部でメモリを表現するための基本単位です。ビットは、0または1の値を格納することができます。また、最小の単位でもあります。

最後の最後に、ビットは電圧という連続的な物理的尺度を用いて表現され、コンピュータにおけるあらゆる操作はブール代数を使って デジタル論理レベルで表現することができる。

しかし、コンピュータを使うのにそのすべてを理解する必要はないのです。なぜなら、これらの抽象化された層はエンドユーザーからは見えないからです。しかし、型を理解するためには、これから説明する2進数のような概念を使う必要があります。

5.3.1.2. 十進数システム

十進法は、私たちが日常生活のあらゆるところで普通に使っているシステムなので、理解するのはとても簡単です。10進法は、すべての単位aをとって、i番目の指数に10倍することで成立します。したがって、仮想の数ABCは、下の図のように表現できる。また、356を10進法で表現した例もあります。

images/decimal_representation.png

5.3.2. 型とは何ですか

型とは、コンピュータが作用する変数の表現であり、平たく言えば、コンピュータが「見る」ものである。2進数、つまりビットで考えると、以下の型は2進数で表現することで説明できる。