Как контролировать семейный бюджет?

У меня всегда были сложности точно следовать бюджету, особенно сейчас, когда все покупки проходят по кредитной карте. Причина проста — перед глазами нет пачки денег, которая постепенно сокращается, и в какой-то момент ты понимаешь, что тратить больше нечего. Если большая часть покупок оплачивается кредитной картой, то единственный способ узнать, сколько cредств осталось или сколько потрачено, это зайти в Интернет-банк или мобильный банк, или же использовать финансовые агрегаторы, например Mint, в которые тоже надо заходить и проверять баланс. Это возможно, но на это требуется дисциплина, а когда с той же карточки платишь не только ты, то установить её сложно.

Я подумал, что меня устроит вариант, если каждый день мне будет приходить уведомление о том, сколько денег у меня ещё осталось в этом месяце. То есть я бы устанавливал бюджет на месяц, и что-то бы считало мои траты и каждый день посылало отчёт о состоянии бюджета.

Самый очевидный вариант это использовать API банка или ходить в его Интернет-банк программно каким-нибудь headless-браузром. К сожалению, доступ к API моего банка платный, а ходить в Интернет-банк проблемно из-за двухфакторной авторизации. Однако, есть ещё один вариант. Почти все банки сегодня присылают оповещения на каждую транзакцию, информируя когда, сколько и в каком месте была совершена транзакция. Именно та информация, которая нужна для ведения бюджета. Осталось придумать, как её обрабатывать.

Мой банк может отправлять оповещения на мобильный телефон и на электронную почту. Вариант с мобильным телефоном не рассматривался ввиду сложности обработки смс-сообщений. Вариант с электронной почтой же выглядит очень заманчиво, программную обработку электронный писем можно было сделать и десятки лет назад. Но сейчас у меня дома только не всегда включённый ноутбук, а значит автоматизировать бюджет мы будем где-то в облаке, например, AWS.

Что нам понадобится в AWS?

В AWS есть множество сервисов, но нам нужно всего три: чтобы получать и отправлять электронные письма — SES, чтобы их обрабатывать — Lambda, и чтобы хранить результат DynamoDB. Плюс ещё пара вспомогательных для связки — SNS, Kinesis, CloudWatch. Это не единственный вариант обработки сообщений: вместо Lambda можно использовать EC2, вместо DynamoDB хранить данные можно в RDS (MySQL, PostgreSQL, Oracle, …), а можно и вообще написать простенький скрипт на своём маленьком сервере на перле и BerkleyDB.

Как выглядит вся обработка в общем? Приходит письмо о транзакции, мы записываем дату, сумму и место платежа в БД, и раз в день отправляем письмо с остатком для данного месяца. Вся архитектура чуть сложнее и выглядит следующим образом:

1. Письмо приходит в SES.
2. SES отправляет письмо в SNS топик.
3. Lambda-функция ProcessCharge запускается по приходу письма по SNS, парсит письмо и записывает данные о транзакции в DynamoDB таблицу Transactions.
4. Lambda-функция UpdateSummary срабатывает как триггер после записи в таблицу Transactions и обновляет данные о текущем состоянии бюджета в таблице Summary.

Рассмотрим эти шаги более подробно.

Получение письма

Simple Email Service, он же SES, это сервис для приёма и отправки писем. При получении письма можно указать, какое действие должно быть выполнено: сохранить письмо в S3, вызвать Lambda-функцию, послать письмо в SNS и другие. Для получения писем необходимо привязать свой домен, а именно указать SES сервера в MX записи домена. Своего домена у меня на тот момент не было, и я решил, что это хороший повод его зарегистрировать, воспользовавшись ещё одним AWS сервисом Route 53. Захостил я его тоже там же, в Route 53.

При привязки домена к SES требуется его проверка. Для этого SES просит добавить некоторые записи в DNS зону (MX и TXT), а затем проверяет их наличие. Если домен хостится в Route 53, то всё это делается автоматически. Когда домен проверен, можно переходить к настройке правил для получения почты. Моё единственное правило очень простое: все письма, приходящие на адрес ccalert@ нашего домена, отправлять в SNS топик ccalerts:

aws> ses describe-receipt-rule --rule-set-name "ccalerts" --rule-name "ccalert"
{
    "Rule": {
        "Name": "ccalert",
        "Recipients": [
            "ccalert@=censored=”
        ],
        "Enabled": true,
        "ScanEnabled": true,
        "Actions": [
            {
                "SNSAction": {
                    "TopicArn": "arn:aws:sns:us-west-2:=censored=:ccalerts",
                    "Encoding": "UTF-8"
                }
            }
        ],
        "TlsPolicy": "Optional"
    }
}

Обработка письма

Когда новое письмо публикуется в SNS-топик, вызывается Lambda-функция ProcessCharge. Ей нужно сделать два действия — распарсить письмо и сохранить данные в БД.

from __future__ import print_function
import json
import re
import uuid
from datetime import datetime
import boto3

def lambda_handler(event, context):
    message = json.loads(event['Records'][0]['Sns']['Message'])
    print("Processing email {}".format(message['mail']))

    content = message['content']
    trn = parse_content(content)
    if trn is not None:
        print("Transaction: %s" % trn)
        process_transaction(trn)

За парсинг отвечает метод parse_content():

def parse_content(content):
    content = content.replace("=\r\n", "")
    match = re.search(r'A charge of \(\$USD\) (\d+\.\d+) at (.+?) has been authorized on (\d+/\d+/\d+ \d+:\d+:\d+ \S{2} \S+?)\.', content, re.M)
    if match:
        print("Matched %s" % match.group(0))
        date = match.group(3)

        # replace time zone with hour offset because Python can't parse it
        date = date.replace("EDT", "-0400")
        date = date.replace("EST", "-0500")

        dt = datetime.strptime(date, "%m/%d/%Y %I:%M:%S %p %z")
        return {'billed': match.group(1), 'merchant': match.group(2), 'datetime': dt.isoformat()}
    else:
        print("Didn't match")
        return None

В нём мы убираем ненужные символы и с помощью регулярного выражения проверяем, содержит ли письмо информацию о транзакции, и если содержит, разбиваем её на части. Искомый текст выглядит следующим образом:

A charge of ($USD) 100.00 at Amazon.com has been authorized on 07/19/2017 1:55:52 PM EDT.

К сожалению, стандартная библиотека Питона знает мало часовых поясов, и EDT (Eastern Daylight Time) не среди них. Поэтому мы заменяем EDT на числовое обозначение -0400, и делаем такое же для основного часового пояса, EST. После этого мы можем распарсить дату и время транзакции, и преобразовать его в стандартный формат ISO 8601, поддерживаемый DynamoDB.

Метод возвращает хэш-таблицу с суммой транзакции, названием магазина и датой со временем. Эти данные передаются в метод process_transaction:

def process_transaction(trn):
    ddb = boto3.client('dynamodb')
    trn_id = uuid.uuid4().hex
    ddb.put_item(
        TableName='Transactions',
        Item={
            'id': {'S': trn_id},
            'datetime': {'S': trn['datetime']},
            'merchant': {'S': trn['merchant']},
            'billed': {'N': trn['billed']}
        })

В нём мы сохраняем данные в таблицу Transactions, генерируя уникальный идентификатор транзакции.

Обновление бюджета

Я бы хотел остановиться здесь подробнее, а именно на моменте как отслеживается состояние бюджета. Определим для себя несколько значений:

• budget — размер бюджета на месяц;
• total — сумма трат за месяц;
• available — остаток, (buget — total);

В любой момент времени мы хотим знать все эти значения. Это можно сделать двумя способами:

1. Каждый раз, когда надо узнать состояние бюджета, транзакции суммируются чтобы получить total, затем available = (budget — total).
2. Каждый раз, когда записывается новая транзакция, обновляется total. Когда надо узнать состояние бюджета, делается available = (budget — total).

Оба подхода имеют плюсы и минусы, и выбор сильно зависит от требований и ограничений системы. Первый подход хорош тем, что он не денормализует данные, храня отдельно сумму транзакций. С другой стороны, с ним сумму надо считать при каждом запросе. Для моих объёмов это не будет проблемой, но в моём случае у меня есть ограничение, вызванное DynamoDB. Чтобы посчитать сумму N транзакций, надо прочитать N записей, а значит потратить N read capacity units. Очевидно, это не очень масштабируемое решение, которое будет вызывать сложности (или высокую стоимость) даже при нескольких десятках транзакций.

При использовании второго подхода, total обновляется после каждой транзакции и всегда актуально, что позволяет избежать суммирования всех транзакций. Мне этот подход показался более рациональным в моём случае. Реализовать его, опять же, можно по-разному:

1. Обновлять total после записи каждой транзакции в той же Lambda-функции ProcessCharge.
2. Обновлять total в триггере после добавления нового элемента в таблицу Transactions.

Обновление в триггере более практично, в том числе с точки зрения многопоточности, поэтому я создал Lambda-функцию UpdateSummary:

from __future__ import print_function
from datetime import datetime
import boto3

def lambda_handler(event, context):
    for record in event['Records']:
        if record['eventName'] != 'INSERT':
            print("Unsupported event {}".format(record))
            return

        trn = record['dynamodb']['NewImage']
        print(trn)

        process_transaction(trn)

Нас интересуют только события о добавлении элементов в таблицу, все остальные игнорируются.

def process_transaction(trn):
    period = get_period(trn)
    if period is None:
        return

    billed = trn['billed']['N']

    # update total for current period
    update_total(period, billed)

    print("Transaction processed")

В process_transaction() мы вычисляем период, в виде год-месяц, к которому относится транзакция, и вызываем метод обновления total.

def get_period(trn):
    try:
        # python cannot parse -04:00, it needs -0400
        dt = trn['datetime']['S'].replace("-04:00", "-0400")
        dt = dt.replace("-05:00", "-0500")
        dt = dt.replace("-07:00", "-0700")
        dt = datetime.strptime(dt, "%Y-%m-%dT%H:%M:%S%z")

        return dt.strftime("%Y-%m")
    except ValueError as err:
        print("Cannot parse date {}: {}".format(trn['datetime']['S'], err))
        return None

Этот код весьма далёк от совершенства, и в этом сыграла роль интересная особенность Питона, что он не может распарсить дату/время с часовым поясом в формате -HH:MM, который соответствует стандарту ISO 8601, и которую сам же Питон и сгенерировал (код выше, в методе parse_content()). Поэтому нужные мне часовые пояса я просто заменяю на понимаемый им формат -HHMM. Можно было воспользоваться сторонней библиотекой и сделать это более красиво, оставлю это на будущее. Возможно, ещё сказывается моё плохое знание Питона — этот проект мой первый опыт разработки на нём.

Обновление total:

def update_total(period, billed):
    ddb = boto3.client('dynamodb')

    response = load_summary(ddb, period)
    print("Summary: {}".format(response))

    if 'Item' not in response:
        create_summary(ddb, period, billed)
    else:
        total = response['Item']['total']['N']
        update_summary(ddb, period, total, billed)

В этом методе мы загружаем сводку (Summary) за текущий период с помощью метода load_summary(), total в котором нам надо обновить. Если сводки ещё не существует, мы создаём её в методе create_summary(), если существует, обновляем в update_summary().

def load_summary(ddb, period):
    print("Loading summary for period {}".format(period))
    return ddb.get_item(
        TableName = 'Summary',
        Key = {
            'period': {'S': period}
        },
        ConsistentRead = True
    )

Так как обновление сводки может производиться из нескольких потоков, мы используем консистентное чтение, которое дороже, но гарантирует, что мы получим последнее записанное значение.

def create_summary(ddb, period, total):
    print("Creating summary for period {} with total {}".format(period, total))
    ddb.put_item(
        TableName = 'Summary',
        Item = {
            'period': {'S': period},
            'total': {'N': total},
            'budget': {'N': "0"}
        },
        ConditionExpression = 'attribute_not_exists(period)'
    )

При создании новой сводки, по той же причине возможной записи из нескольких потоков, используется условная запись, ConditionExpression = 'attribute_not_exists(period)', которая сохранит новую сводку только в случае, если она не существует. Таким образом, если кто-то успел создать сводку в промежутке, когда мы попробовали её загрузить в load_summary() и её не было, и когда мы попытались её создать в create_summary(), наш вызов put_item() завершится исключением и вся Lambda-функция будет перезапущена.

def update_summary(ddb, period, total, billed):
    print("Updating summary for period {} with total {} for billed {}".format(period, total, billed))
    ddb.update_item(
        TableName = 'Summary',
        Key = {
            'period': {'S': period}
        },
        UpdateExpression = 'SET #total = #total + :billed',
        ConditionExpression = '#total = :total',
        ExpressionAttributeValues = {
            ':billed': {'N': billed},
            ':total': {'N': total}
        },
        # total is a reserved word so we create an alias #total to use it in expression
        ExpressionAttributeNames = {
            '#total': 'total'
        }
    )

Обновления значения total в сводке производится внутри DynamoDB:

UpdateExpression = 'SET #total = #total + :billed'

Скорее всего, этого достаточно для безопасного обновления, однако я решил поступить консервативно и добавил условие, что запись должна произойти, только если сводку не успели обновить в другом потоке, и она до сих пор содержит значение, которое есть у нас:

ConditionExpression = '#total = :total',

Так как total является ключевым словом для DynamoDB, чтобы использовать его в выражениях DynamoDB надо создать синоним:

ExpressionAttributeNames = {
'#total': 'total'
}

На этом процесс обработки транзакций и обновления бюджета завершён:

period	budget	total
2017-07	1000	500

Отправка уведомления о состоянии бюджета

Последняя часть системы — уведомление о состояние бюджета. Как я писал в самом начале, мне достаточно получать уведомление раз в день, что я и реализовал. Однако ничего не мешает уведомлять после каждой транзакции, или после каких-то пороговых значений расходов / остатка. Архитектура отправки электронного письма с уведомлением достаточно проста и выглядит так:

1. Таймер CloudWatch Timer срабатывает раз в день и вызывает Lambda-функцию DailyNotification.
2. DailyNotification загружает данные из DynamoDB таблицы Summary и вызывает SES для отправки письма.

from __future__ import print_function
from datetime import date
import boto3

def lambda_handler(event, context):
    ddb = boto3.client('dynamodb')
    current_date = date.today()
    print("Preparing daily notification for {}".format(current_date.isoformat()))

    period = current_date.strftime("%Y-%m")
    response = load_summary(ddb, period)
    print("Summary: {}".format(response))

    if 'Item' not in response:
        print("No summary available for period {}".format(period))
        return

    summary = response['Item']
    total = summary['total']['N']
    budget = summary['budget']['N']
    send_email(total, budget)

def load_summary(ddb, period):
    print("Loading summary for period {}".format(period))
    return ddb.get_item(
        TableName = 'Summary',
        Key = {
            'period': {'S': period}
        },
        ConsistentRead = True
    )

Сперва мы пытаемся загрузить сводку для текущего периода, и если её нет, то заканчиваем работу. Если есть — готовим и отправляем письмо:

def send_email(total, budget):
    sender = "Our Budget <ccalert@==censored==>"
    recipients = [“==censored==“]
    charset = "UTF-8"

    available = float(budget) - float(total)
    today = date.today().strftime("%Y-%m-%d")

    message = '''
As of {0}, available funds are ${1:.2f}. This month budget is ${2:.2f}, spendings so far totals ${3:.2f}.

More details coming soon!'''

    subject = "How are we doing?"       
    textbody = message.format(today, float(available), float(budget), float(total))
    print("Sending email: {}".format(textbody))

    client = boto3.client('ses', region_name = 'us-west-2')
    try:
        response = client.send_email(
            Destination = {
                'ToAddresses': recipients
            },
            Message = {
                'Body': {
                    'Text': {
                        'Charset': charset,
                        'Data': textbody,
                    },
                },
                'Subject': {
                    'Charset': charset,
                    'Data': subject,
                },
            },
            Source = sender,
        )

    # Display an error if something goes wrong. 
    except Exception as e:
        print("Couldn't send email: {}".format(e))
    else:
        print("Email sent!")

Итог

На этом всё. Сейчас, после каждой транзакции, пришедшее письмо обрабатывается и обновляется бюджет, и раз в день посылается письмо с уведомлением о состоянии бюджета. У меня ещё есть планы по добавлению функциональности, например, классификация расходов по категориям, и включение списка последних транзакций в уведомление, если получится что-то стоящее — поделюсь в другой статье. Если есть какие-то вопросы, комментарии или правки — жду в комментариях.

https://habrahabr.ru/post/334146/