Power Automate: как читать длинные JSON‑ошибки для отладки

Power Automate Cloud часто отображает длинные сообщения об ошибках в формате JSON, превышающие 25 000 символов, вместо удобных описаний ошибок, что затрудняет устранение неполадок. Чтобы выявить реальную причину в таких подробных JSON‑сообщениях, необходимо извлечь конкретные детали ошибки из вложенной структуры, обычно ищя поле «message» или используя действия Parse JSON для извлечения нужной информации. Решения включают преобразование JSON в читаемый текст, внедрение надлежащей обработки ошибок с блоками try‑catch и настройку потока для обработки различных типов данных, которые могут вызывать ошибки парсинга.

Содержание

• Понимание проблемы
• Выявление основной проблемы в длинных JSON‑ошибках
• Практические решения для читаемых сообщений об ошибках
• Лучшие практики обработки ошибок в Power Automate
• Продвинутые техники управления JSON‑ошибками
• Предотвращение будущих проблем с парсингом JSON

Понимание проблемы

Power Automate Cloud часто генерирует обширные ответы об ошибках в формате JSON, когда HTTP‑запросы завершаются неудачей или при возникновении проблем с парсингом JSON. Эти сообщения об ошибках обычно начинаются с {"message":"Request failed with status code 400","name":"AxiosError" и могут достигать более 25 000 символов, поскольку Power Automate захватывает весь HTTP‑ответ «как есть», а не парсит и отображает только релевантную информацию об ошибке.

Основная причина обычно связана со следующими сценариями:

• Неудачные HTTP‑запросы, когда сервер возвращает подробные ответы об ошибках в формате JSON
• Несоответствие схемы JSON, когда ожидаемая структура не совпадает с фактическим ответом
• Ошибки проверки типов, когда типы данных не соответствуют определённой схеме
• Проблемы кодировки с особенными символами или некорректно отформатированным JSON

Согласно обсуждениям на Stack Overflow, эта проблема стала всё более распространённой в последних обновлениях Power Automate, где, по‑видимому, регрессировала обработка ошибок.

Выявление основной проблемы в длинных JSON‑ошибках

При столкновении с длинным сообщением об ошибке в формате JSON необходимо систематически извлекать релевантную информацию, а не пытаться читать весь ответ целиком. Ниже приведены эффективные техники для выявления реальной проблемы:

Извлечение ключевого сообщения об ошибке

Самая важная информация обычно содержится во вложенных полях. Ищите следующие распространённые шаблоны:

• message или error.message – основное описание ошибки
• code или error.code – классификация ошибки или HTTP‑статус коды
• details или error.details – дополнительный контекст о сбое

{
  "message": "Request failed with status code 400",
  "name": "AxiosError",
  "response": {
    "data": {
      "error": {
        "message": "Invalid input data",
        "code": "INVALID_DATA",
        "details": "The 'email' field must be a valid email address"
      }
    }
  }
}

Используйте действие Parse JSON для извлечения конкретных полей

Как советуют эксперты Power Automate (ссылка), вы можете принудительно вызвать сбой потока и изучить выводы, либо использовать действие Parse JSON для извлечения конкретных полей из ответа об ошибке. Такой подход преобразует сложный JSON в управляемые переменные, к которым можно обращаться позже.

1. Добавьте действие “Parse JSON” после HTTP‑запроса, который завершается неудачей
2. Используйте динамический контент из ответа об ошибке в качестве входа
3. Определите схему, соответствующую ожидаемой структуре ошибки
4. Ссылайтесь на конкретные поля, например ['error']['message'], в обработке ошибок

Навигация по вложенным структурам

Длинные сообщения об ошибках в JSON часто содержат несколько уровней вложенности. Используйте следующие стратегии, чтобы перейти к основной проблеме:

• Начните с поля верхнего уровня message
• Проверьте раздел response.data на наличие ошибок, специфичных для сервера
• Ищите ошибки валидации в массивах details или validation
• Изучите поля stack или trace для технических деталей

Практические решения для читаемых сообщений об ошибках

Преобразование JSON в читаемый текстовый формат

Одним из самых эффективных решений является преобразование сложного сообщения об ошибке в формат простого текста, который легче читать и понимать. Согласно руководству по устранению неполадок от Encodian (ссылка), такой подход значительно повышает видимость ошибок.

Для реализации преобразования:

1. Используйте действие “Compose” со следующим выражением:
   concat('Error: ', triggerBody()?['error']?['message'], ' Code: ', triggerBody()?['error']?['code'], ' Details: ', triggerBody()?['error']?['details'])
   

2. Либо используйте действие “Parse JSON” для извлечения конкретных полей, а затем сформируйте человеко‑читаемое сообщение
3. Запишите упрощенное сообщение об ошибке в файл, отправьте по электронной почте или в систему логирования

Внедрение надлежащей обработки ошибок с логикой try‑catch

Power Automate не имеет нативных блоков try‑catch, но вы можете смоделировать этот шаблон, используя параллельные ветки и условную логику:

[Start] → [HTTP Request] → [Check Status Code] → [Error Handling Branch]
                                ↓
                         [Success Branch] → [Continue Flow]

1. После HTTP‑запроса добавьте действие “Condition” для проверки кода состояния
2. Если статус не находится в диапазоне 200‑299, активируйте ветку обработки ошибок
3. В ветке ошибок распарсите и отформатируйте сообщение об ошибке
4. Используйте действие “Terminate” с пользовательским сообщением об ошибке или зафиксируйте ошибку и продолжайте выполнение

Этот подход предотвращает отображение сырых JSON‑сообщений и предоставляет понятную обратную связь пользователям.

Настройка схемы JSON для гибкой обработки типов

Многие ошибки парсинга JSON возникают из‑за строгой проверки типов. Как рекомендуют эксперты Power Platform Community (ссылка), вы можете сделать схему JSON более гибкой, применив:

1. Измените строгие определения типов (например, integer, string) на тип any
2. Добавьте необязательные поля, которые могут отсутствовать в некоторых ответах
3. Создайте несколько вариантов схемы и используйте условную логику для применения правильной

Пример изменения схемы:

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "id": {
      "type": ["integer", "null", "string"]
    },
    "name": {
      "type": "string"
    },
    "optionalField": {
      "type": ["string", "null"]
    }
  }
}

Лучшие практики обработки ошибок в Power Automate

Проверка входных данных перед обработкой

Предотвращение ошибок JSON часто лучше, чем их обработка после возникновения. Реализуйте проверки валидации данных:

1. Используйте действие “Condition” для проверки наличия обязательных полей
2. Проверьте типы данных перед передачей их в действия, ожидающие конкретный формат
3. Очистите входные данные, удалив специальные символы или корректно закодировав их

Как отмечено в блоге Sibasi о работе с нулевыми значениями (ссылка), запуск потоков с различными наборами данных помогает выявить потенциальные проблемы до того, как они повлияют на производство.

Используйте декодирование для контента, закодированного в Base64

Если ваши сообщения об ошибках содержат контент, закодированный в Base64 (часто встречается при загрузке файлов или бинарных данных), сначала декодируйте его:

base64ToString(triggerBody()?['file']?['contentBytes'])

Создайте централизованное логирование ошибок

Реализуйте централизованную систему обработки ошибок, которая:

1. Захватывает все ошибки в единообразном формате
2. Хранит их в файле журнала, списке SharePoint или базе данных
3. Предоставляет поисковую историю ошибок для устранения неполадок
4. Отправляет уведомления о критических ошибках

Этот подход предотвращает отображение сырых JSON‑сообщений конечным пользователям, одновременно обеспечивая видимость для разработчиков.

Продвинутые техники управления JSON‑ошибками

Динамический выбор схемы

Для API, которые возвращают разные структуры JSON в зависимости от запроса, реализуйте динамический выбор схемы:

1. Используйте действия “Compose” для создания нескольких потенциальных схем
2. Добавьте действия “Parse JSON” для каждой схемы
3. Используйте действия “Condition” для проверки, какая схема успешно распарсилась
4. Обрабатывайте данные, используя соответствующую схему

Пользовательская обработка ошибок с использованием регулярных выражений

Извлеките конкретные шаблоны из длинных ошибок JSON с помощью регулярных выражений:

replace(triggerBody()?['error'], '"', '')  // Удалить кавычки для более чистого отображения
split(triggerBody()?['error'], 'error:')[1]  // Извлечь содержимое после конкретного текста

Преобразование ответа об ошибке

Создайте поток преобразования, который преобразует сложные ошибки JSON в удобные для пользователя сообщения:

1. Распарсите JSON‑ошибку
2. Сопоставьте коды ошибок с предопределёнными сообщениями
3. Примените форматирование и переводы при необходимости
4. Отобразите преобразованное сообщение пользователям

Предотвращение будущих проблем с парсингом JSON

Реализуйте надёжную валидацию данных

Перед отправкой данных в внешние системы:

1. Проверьте наличие всех обязательных полей
2. Убедитесь, что типы данных соответствуют ожидаемому формату
3. Очистите входные данные от потенциальных атак инъекцией
4. Обработайте крайние случаи, такие как нулевые значения или пустые строки

Используйте фиктивные данные для тестирования

Тестируйте ваши потоки с различными сценариями данных, включая:

• Валидные данные, которые должны работать
• Отсутствие обязательных полей
• Неправильные типы данных
• Специальные символы и крайние случаи
• Большие полезные нагрузки, которые могут вызвать ограничения по размеру

Мониторинг и оповещение о шаблонах ошибок

Настройте мониторинг для обнаружения повторяющихся ошибок парсинга JSON:

1. Логируйте все ошибки с временными метками и кодами ошибок
2. Создайте панели мониторинга, показывающие частоту ошибок по типу
3. Настройте оповещения о необычных шаблонах ошибок
4. Регулярно пересматривайте и обновляйте обработку ошибок на основе наблюдаемых проблем

Источники

1. Very long errors when attempting to save flows in PA Cloud – Stack Overflow
2. Http request failed: the content was not a valid JSON – Microsoft PowerPlatformConnectors GitHub
3. How to parse or extract specific things from Power Automate JSON outputs – Christine Payton
4. How to solve the JSON Invalid type error in Power Automate? – Manuel T. Gomes
5. Troubleshooting Flows in Power Automate – Encodian Customer Help
6. Handling Null Values in Parse JSON Schema for Power Automate – Sibasi Ltd Blog
7. Power Automate – Unable to get JSON content for Parsing – Stack Overflow
8. Parse JSON error – Power Platform Community

Заключение

Длинные сообщения об ошибках в формате JSON, превышающие 25 000 символов, в Power Automate Cloud можно эффективно управлять с помощью систематического извлечения и преобразования. Чтобы выявить основную проблему в таких подробных ошибках, сосредоточьтесь на извлечении конкретных полей message, code и details из вложенной структуры JSON, а не на попытке прочитать весь ответ. Реализуйте практические решения, такие как преобразование JSON в читаемый текстовый формат, внедрение надлежащей обработки ошибок с условной логикой и настройка схем JSON для более гибкой работы с типами данных.

Для оптимального управления ошибками создайте централизованные системы логирования, проверяйте входные данные перед обработкой и используйте динамический выбор схемы для API с различными структурами ответов. Реализовав эти лучшие практики, вы сможете преобразовать запутанные ошибки JSON в полезную информацию, повышающую эффективность устранения неполадок и обеспечивающую лучший пользовательский опыт. Регулярное тестирование с разными наборами данных и постоянный мониторинг шаблонов ошибок помогут предотвратить будущие проблемы с парсингом JSON и поддерживать надёжные потоки Power Automate.