бот для телеграмма на python с кодом

Простой Telegram-бот на Python за 30 минут

На Хабре, да и не только, про ботов рассказано уже так много, что даже слишком. Но заинтересовавшись пару недель назад данной темой, найти нормальный материал у меня так и не вышло: все статьи были либо для совсем чайников и ограничивались отправкой сообщения в ответ на сообщение пользователя, либо были неактуальны. Это и подтолкнуло меня на написание статьи, которая бы объяснила такому же новичку, как я, как написать и запустить более-менее осмысленного бота (с возможностью расширения функциональности).

Часть 1: Регистрация бота

Самая простая и описанная часть. Очень коротко: нужно найти бота @BotFather, написать ему /start, или /newbot, заполнить поля, которые он спросит (название бота и его короткое имя), и получить сообщение с токеном бота и ссылкой на документацию. Токен нужно сохранить, желательно надёжно, так как это единственный ключ для авторизации бота и взаимодействия с ним.

Часть 2: Подготовка к написанию кода

Как уже было сказано в заголовке, писать бота мы будем на Python’е. В данной статье будет описана работа с библиотекой PyTelegramBotAPI (Telebot). Если у вас не установлен Python, то сперва нужно сделать это: в терминале Linux нужно ввести

После, в терминале Linux, или командной строке Windows вводим

Теперь все готово для написания кода.

Часть 3: Получаем сообщения и говорим «Привет»

Небольшое отступление. Телеграмм умеет сообщать боту о действиях пользователя двумя способами: через ответ на запрос сервера (Long Poll), и через Webhook, когда сервер Телеграмма сам присылает сообщение о том, что кто-то написал боту. Второй способ явно выглядит лучше, но требует выделенного IP-адреса, и установленного SSL на сервере. В этой статье я хочу рассказать о написании бота, а не настройке сервера, поэтому пользоваться мы будем Long Poll’ом.

Открывайте ваш любимый текстовый редактор, и давайте писать код бота!

Первое, что нужно сделать это импортировать нашу библиотеку и подключить токен бота:

Теперь объявим метод для получения текстовых сообщений:

В этом участке кода мы объявили слушателя для текстовых сообщений и метод их обработки. Поле content_types может принимать разные значения, и не только одно, например

Будет реагировать на текстовые сообщения, документы и аудио. Более подробно можно почитать в официальной документации

Теперь добавим в наш метод немного функционала: если пользователь напишет нам «Привет», то скажем ему «Привет, чем я могу помочь?», а если нам напишут команду «/help», то скажем пользователю написать «Привет»:

Данный участок кода не требует комментариев, как мне кажется. Теперь нужно добавить в наш код только одну строчку (вне всех методов).

Теперь наш бот будет постоянно спрашивать у сервера Телеграмма «Мне кто-нибудь написал?», и если мы напишем нашему боту, то Телеграмм передаст ему наше сообщение. Сохраняем весь файл, и пишем в консоли

Где bot.py – имя нашего файла.

Теперь можно написать боту и посмотреть на результат:

Часть 4: Кнопки и ветки сообщений

Отправлять сообщения это несомненно весело, но ещё веселее вести с пользователем диалог: задавать ему вопросы и получать на них ответы. Допустим, теперь наш бот будет спрашивать у пользователя по очереди его имя, фамилию и возраст. Для этого мы будем использовать метод register_next_step_handler бота:

И так, данные пользователя мы записали. В этом примере показан очень упрощённый пример, по хорошему, хранить промежуточные данные и состояния пользователя нужно в БД, но мы сегодня работаем с ботом, а не с базами данных. Последний штрих – запросим у пользователей подтверждение того, что все введено верно, да не просто так, а с кнопками! Для этого немного отредактируем код метода get_age

И теперь наш бот отправляет клавиатуру, но если на нее нажать, то ничего не произойдёт. Потому что мы не написали метод-обработчик. Давайте напишем:

Остаётся только дописать в начало файла одну строку:

Вот и всё, сохраняем и запускаем нашего бота:

Источник

Пишем диалоговые Telegram-боты на Питоне

Думаю, всем здесь в той или иной мере известен мессенджер Telegram. Создатель заявляет, что это самый безопасный мессенджер с убойным алгоритмом шифрования собственной разработки, но нас, разработчиков, конечно же, куда сильнее интересует другое. Боты!

Тема эта, конечно, не раз поднималась на Хабре: ботов писали на Python с tornado, Node.js, Ruby со специальным гемом, Ruby on Rails, C#, C# с WCF и даже PHP; ботов писали для RSS-каналов, мониторинга сайтов, удалённого включения компьютера и, вероятно, для многого, многого другого.

И всё же я возьму на себя смелость изъездить эту тему ещё раз и вдобавок к этому показать немного магии Питона. Мы будем писать фреймворк™ для удобного написания нетривиальных диалоговых ботов на основе пакета python-telegram-bot.

Как зачать бота?

На этот вопрос лучше всего отвечает официальная документация. Выглядит процесс примерно так:

Просто, не правда ли? (Будьте благоразумны и не занимайте хорошие никнеймы без убедительной причины!)

Самый простой бот

Сперва глянем в туториал нашего базового пакета, чтобы понять, с чего начинается простенький бот. Следующий код

создаёт бота, который сухо отвечает «Здравствуйте.» при нажатии на кнопку Start (или ручном вводе команды /start ) и многозначительно молчит при любых последующих действиях с вашей стороны.

(За дальнейшими подробностями с чистой совестью отсылаю к документации python-telegram-bot.)

Нагруженные этим теоретическим минимумом, мы можем наконец подумать, как нам писать своего нетривиального бота. Для начала давайте вернёмся к постановке задачи. Под диалоговым ботом я подразумеваю бота, который главным образом ведёт обычный текстовый диалог с пользователем — с вопросами, ответами, нелинейным сюжетом, разочаровывающими концовками и всем в таком духе (играли в «Бесконечное лето»?) Напротив, не попадают в сферу наших текущих интересов боты, разным образом расширяющие функционал Telegram (вроде бота для лайков); соответственно, мы опустим добавление всяких плюшек вроде инлайнового режима, игр, обновления элементов управления на лету и всего такого прочего.

50 оттенков yield

Куда менее известными навыками слова yield являются способности… возвращать значения и бросать исключения! Да-да, если мы напишем:

Но и это ещё не всё. Начиная с Python 3.3, генераторы умеют делегировать выполнение друг другу с помощью конструкции yield from : вместо

она позволяет нам писать

А ещё yield from тоже умеет возвращать значение: для этого функциям-генераторам вернули право на нетривиальный (то есть возвращающий что-то, а не просто заканчивающий выполнение) return :

К чему я всё это? Ах да. Эти фокусы, вместе взятые, позволят нам легко и естественно писать наших диалоговых ботов.

Пишем обёртку

Итак, пусть диалог с каждым пользователем ведётся генератором. yield будет выдавать наружу сообщение, которое надо отправить пользователю, и возвращать внутрь его ответ (как только он появится). Давайте напишем простенький класс, который умеет это делать.

Что ж, осталось сочинить диалог, который мы будем отыгрывать! Давайте поговорим о Питоне.

И это работает! Результат выглядит примерно так:

Добавляем разметку

Боты в Telegram сильны тем, что могут кидаться в своих пользователей HTML- и Markdown-разметкой; эту возможность обойти стороной нам было бы непозволительно. Чтобы понять, как послать сообщение с разметкой, давайте взглянем на описание функции Bot.sendMessage :

Теперь отправка сообщений будет выглядеть так:

Для демонстрации давайте модифицируем ask_yes_or_no() :

Добавляем кнопки

Единственное, чего нам не хватает и что могло бы вполне себе пригодиться при написании диалоговых ботов — клавиатура с выбором вариантов ответа. Для создания клавиатуры нам достаточно добавить в Message.options ключ reply_markup ; но давайте постараемся максимально упростить и абстрагировать наш код внутри генераторов. Здесь напрашивается решение попроще. Пусть, например, yield выдаёт не один объект, а сразу несколько; если среди них есть список или список списков со строками, например:

, то мы считаем, что это кнопки клавиатуры, и хотим получить примерно следующий результат:

_send_answer() тогда преобразуется в нечто такое:

В качестве демонстрации поменяем ask_yes_or_no() и discuss_bad_python() :

Заключение

Генераторы в Питоне — мощный инструмент, и использование его в нужных ситуациях позволяет значительно сокращать и упрощать код. Посмотрите, как красиво мы, например, вынесли вопрос «да или нет» в отдельную функцию, притом оставив за ним право проводить дополнительное общение с пользователем. Так же мы могли бы вынести в отдельную функцию и вопрошание имени, и научить его уточнять у пользователя, верно ли мы его поняли, и так далее, и тому подобное. Генераторы сами хранят за нас состояние диалога, и сами умеют продолжать его с требуемого момента. Всё для нас!

Надеюсь, эта статья была кому-то полезной. Как водится, не стесняйтесь сообщать обо всех опечатках, орфографических и грамматических ошибках в личку. Весь код к статье лежит в репозитории на Github (ветка habrahabr-316666 ). На бота ссылку не дам и живым его держать, конечно, ближайшее время не буду, иначе хабраэффект накроет его вместе с моим компьютером. Успехов в создании своих диалоговых ботов 😉

Источник

Telegram-бот на Python за полчаса с aiogram

Telegram-бот на Python за полчаса с aiogram

Напишем простой диалоговый Telegram-бот на Python, который в дальнейшем можно дополнить различными функциями, и задеплоим его.

Примечание Вы читаете улучшенную версию некогда выпущенной нами статьи.

Настройка

Откройте Telegram, найдите @BotFather и начните беседу. Отправьте команду /newbot и следуйте инструкциям. Вы получите:

Обязательно сохраните токен, так как это ключ для взаимодействия с ботом.

Установка Python

Для написания Telegram-бота на Python, нужно установить сам язык. Если вы пользуетесь Windows, скачать Python можно с официального сайта. Версия важна. Нам подойдет Python не ниже версии 3.7. Если же у вас Linux или macOS, то, скорее всего, у вас стоит Python 3.6. Как обновиться, можете почитать здесь.

Тем, кто только начал изучение этого языка, будет также полезна дорожная карта Python-разработчика.

Установка pip

Установка aiogram

Установить данный фреймворк для Telegram Bot API с помощью pip:

Hello, bot!

Давайте напишем простенькую программу приветствия. Для начала следует импортировать библиотеки и создать экземпляры Телеграм бота и диспетчера:

Теперь напишем обработчик текстовых сообщений, который будет обрабатывать входящие команды /start и /help :

Добавим ещё один обработчик для получения текстовых сообщений. Если бот получит «Привет», он также поздоровается. Все остальные сообщения будут определены, как нераспознанные:

Запускаем Telegram бота, написанного на Python, следующим образом:

Примечание Так мы задаём боту непрерывное отслеживание новых сообщений. Если бот упадёт, а сообщения продолжат поступать, они будут накапливаться в течение 24 часов на серверах Telegram, и в случае восстановления бота прилетят ему все сразу.

Ну вот и всё, простенький бот в Телеграмме на языке Python готов.

Docker

Сейчас мало кто не слышал про Docker, но если вдруг не слышали — вот хорошая статья. Для нашего проекта потребуется самый простой Dockerfile:

Каталог проекта должны при этом содержать следующие файлы:

Для локальных тестов достаточно установить Docker (linux, mac, windows), после чего в папке проекта собрать и запустить контейнер с помощью команд:

my_app — это просто название нашего контейнера, вместо которого можно использовать другое имя.

-d — специальный флаг, который запускает контейнер в фоне и позволяет дальше работать в терминале. Это называется detached mode.

Деплой на AWS

Прежде всего нам понадобится аккаунт на Docker Hub. Это аналог GitHub, только не с исходниками кода, а с уже созданными контейнерами. Работа с Docker Hub выглядит достаточно просто:

Загружаем его на докерхаб:

Для проверки успешности загрузки можете запустить контейнер из Docker Hub с помощью команды:

Далее загрузим наш контейнер в AWS Elastic Beanstalk. Для этого потребуется аккаунт на AWS. Если его нет, необходимо зарегистрироваться. Вас попросят ввести данные карты для верификации, но переживать не стоит, ведь мы воспользуемся бесплатным годовым триалом. Чтобы поиграться, этого более чем достаточно, а вот если вы захотите вывести проект в продакшен, следует перейти на VPS — это даст больше контроля и гибкости.

Проверяем работу нашего Telegram bot:

Заключение

Поздравляем! Теперь вы знаете, как писать роботов для Telegram на Python.

Бота можно дополнять другими функциями, например, добавить отправку файлов, опрос или клавиатуру.

Кстати, в телеграмме есть аж целых два типа клавиатур:

Но и это полностью рабочий Телеграм-бот на Python: дополните словарём, и получите полноценную беседу. Также можете опробовать функциональность нашего Telegram-бота.

В «настоящих проектах» не обойтись без базы данных. Тут на помощь приходит docker-compose, который позволяет объединить несколько контейнеров в один сервис. Таким образом, например, можно создать приложение и положить его в контейнер, а базу данных, как отдельный сервис, поместить в другой контейнер, и с помощью docker-compose наладить между ними связь.

Также для более серьёзной разработки лучше использовать выделенный виртуальный сервер (VPS): он даёт гораздо больше гибкости и свободы, чем тот же AWS. А самое главное, он более приближён к «боевой» разработке. Схема работы тут будет даже проще, чем с AWS: вам просто нужно установить Docker, спуллить образ с Docker Hub и запустить его.

Хинт для программистов: если зарегистрируетесь на соревнования Huawei Cup, то бесплатно получите доступ к онлайн-школе для участников. Можно прокачаться по разным навыкам и выиграть призы в самом соревновании.

Перейти к регистрации

Источник

Телеграм-бот на Python

15 минут — и можете запускать своего первого бота.

В первой части мы сделали гороскоп на Python, который выдаёт нам прогноз на день по знаку зодиака. Сегодня пойдём дальше: теперь этот же генератор гороскопов будет встроен в Телеграм в виде бота.

Да. То, что обычно на курсах продают за 50 тысяч рублей, мы вам сейчас расскажем за 15 минут бесплатно.

Как всё будет работать

В этом проекте три звена: наш компьютер с Python, сервер Телеграма и Телеграм-клиент.

На компьютере работает интерпретатор Python, а внутри интерпретатора крутится наша программа на Python. Она отвечает за весь контент: в неё заложены все шаблоны текста, вся логика, всё поведение.

Внутри программы на Python работает библиотека, которая отвечает за общение с сервером Телеграма. В библиотеку мы вшили секретный ключ, чтобы сервер Телеграма понимал, что наша программа связана с определённым ботом.

Когда клиент с Телеграмом запрашивает у бота гороскоп, запрос приходит на сервер, а сервер отправляет его на наш компьютер. Запрос обрабатывается программой на Python, ответ идёт на сервер Телеграма, сервер отдаёт ответ клиенту. Изи:

Обратите внимание, что работать наш бот будет только тогда, когда включён компьютер и на нём запущена программа на Python. Если компьютер выключится, пропадёт интернет или вы отключите интерпретатор, то бот работать перестанет: запросы будут приходить, но никто на них не ответит. В одной из следующих частей мы сделаем так, чтобы это всё работало на удалённом сервере и было всегда доступно.

Что будем делать

Если записать пошагово наш план, то он будет выглядеть так:

Теперь по очереди разберём каждый пункт.

1. Регистрация нового бота

В Телеграме находим канал @BotFather — он отвечает за регистрацию новых ботов:

Первый в списке со специальным значком подтверждения — это он.

Нажимаем Start и пишем команду /newbot. Нас по очереди спросят про название бота и его никнейм (мы придумали только с третьей попытки, потому что остальные были заняты):

С третьей попытки нам дали нового бота и токен для управления. Токен нужен для управления ботом, поэтому на экране его нет.

2. Установка библиотеки

Есть два основных способа работать с телеграмом в Python: через библиотеку telebot и с помощью Webhook. Мы будем использовать библиотеку — так проще и быстрее.

Чтобы её установить, запускаем командную строку от имени администратора (если у вас Windows) и пишем команду pip install pytelegrambotapi

В конце видим сообщение об успешной установке, значит всё сделали правильно.

Подключаем библиотеку и получаем сообщения

Чтобы программа на Python умела управлять Телеграм-ботами, нужно в самое начало кода добавить строки:

Единственное, о чём нужно не забыть — заменить слово «токен» на настоящий токен, который дал нам @BotFather. Открываем программу гороскопа и добавляем.

Теперь научим бота реагировать на слово «Привет». Для этого добавим после строчек с импортом новый метод и сразу пропишем в нём реакцию на нужное слово. Если не знаете, что такое метод и зачем он нужен, — читайте статью про ООП.

И последнее, что нам осталось сделать до запуска, — добавить после метода такую строчку:

Она скажет программе, чтобы она непрерывно спрашивала у бота, не пришли ли ему какие-то новые сообщения. Запускаем программу и проверяем, как работает наш бот.

Бот отвечает именно так, как мы запрограммировали. Класс. Такая ошибка во время запуска программы означает, что компьютер не может соединиться с сервером telegram.org, потому что его блокирует Роскомнадзор. Что делать? Сложно сказать. Если бы вы жили в другой стране, этой проблемы бы не было. Ещё можно использовать какие-то средства, которые направляют ваш трафик через другую страну, но рассказ об этих средствах является в России преступлением, поэтому тут мы вам ничего не можем подсказать.

Добавляем кнопки

Чтобы пользователям нашего бота было удобно, покажем им сразу все знаки зодиака в виде кнопок. А потом сделаем так, что когда на них нажимаешь — появляется гороскоп для этого знака на сегодня.

Добавляем код с кнопками в раздел, который реагирует на «Привет»:

Кнопки есть, но пока не работают. Сейчас исправим.

Добавляем обработчик кнопок

Давайте сделаем обработчик кнопок, который будет реагировать на ‘zodiac’ и выдавать случайный текст, как в исходной программе. Для этого добавим новый метод в программу:

Нажимаем на кнопку — получаем текст гороскопа.

Убираем лишнее

Теперь у нас есть готовый бот, и нам осталось только убрать лишний код, который раньше отвечал за вывод знаков зодиака в консоли. После чистки получаем готовую программу:

Как видно, большую часть кода занимает тупое перечисление всех знаков зодиака. Мы могли бы автоматизировать это через циклы, но на улице такая хорошая погода, что мы это отложим.

Что дальше

Впереди — безграничные возможности:

Напишите в комментариях, что бы вы хотели от такого бота? Что должен уметь идеальный бот с гороскопом?

Источник

Обучаемый Telegram чат-бот с ИИ в 30 строчек кода на Python

Сегодня мне в голову пришла мысль: «А почему бы не написать Telegram чат-бота с ИИ, которого потом можно будет обучать?»

Сейчас сделать это совсем легко, поэтому, недолго думая, я принялся к написанию кода.
Языком я выбрал Python, т.к. на нём легче всего работать с подобного рода приложениями.

Итак, для создания Telegram чат-бота с ИИ нам потребуется:

1. API Telegram. В качестве обёртки я взял проверенную библиотеку python-telegram-bot

2. API ИИ. Выбрал я продукт от Google, а именно Dialogflow. Он предоставляет довольно-таки неплохое бесплатное API. Обёртка Dialogflow для Python

Шаг 1. Создаём бота в Telegram

Придумываем имя нашему боту и пишем @botfather. После создания бота нам придёт API токен, который желательно бы где-то сохранить, т.к. в дальнейшем он нам понадобится.

Шаг 2. Пишем основу бота

Создаём папку Bot, в которой потом создаём файл bot.py. Здесь будет код нашего бота.
Открываем консоль и переходим в директорию с файлом, устанавливаем python-telegram-bot.

После установки мы уже можем написать «основу», которая пока что будет просто отвечать однотипными сообщениями. Импортируем необходимые модули и прописываем наш токен API:

Далее напишем 2 обработчика команд. Это callback-функции, которые будут вызываться тогда, когда будет получено обновление. Напишем две таких функции для команды /start и для обычного любого текстового сообщения. В качестве аргументов туда передаются два параметра: bot и update. Bot содержит необходимые методы для взаимодействия с API, а update содержит данные о пришедшем сообщении.

Теперь осталось лишь присвоить уведомлениям эти обработчики и начать поиск обновлений.
Делается это очень просто:

Итого, полная основа скрипта выглядит вот так:

Теперь мы можем проверить работоспособность нашего нового бота. Вставляем на 2 строке наш API токен, сохраняем изменения, переносимся в консоль и запускаем бота:

После запуска пишем ему. Если всё настроено правильно, то Вы увидите вот это:

Основа бота написана, приступаем к следующему шагу!
P.s. не забывайте выключить бота, для этого вернитесь в консоль и нажмите Ctrl + C, подождите пару секунд и бот успешно завершит работу.

Шаг 3. Настройка ИИ

В первую очередь, идём и регистрируемся на Dialogflow (просто входим с помощью своего Google аккаунта). Сразу после авторизации мы попадаем в панель управления.

Жмём на кнопку Create agent и заполняем поля по усмотрению (это никакой роли не сыграет, это нужно лишь для следующего действия).

Жмём на Create и видим следующую картину:

Расскажу, почему созданный нами ранее «Агент» никакой роли не играет. Во вкладке Intents есть «команды», по которым работает бот. Сейчас он умеет лишь отвечать на фразы типа «Привет», и если не понимает, то отвечает «Я вас не понял». Не сильно впечатляет.
После создания нашего пустого агента, у нас появилась куча других вкладок. Нам нужно нажать на Prebuilt Agents (это уже специально обученные агенты, которые имеют множество команд) и из всего представленного списка выбрать Small Talk.

Наводим на него и жмём Import. Далее ничего не меняя, жмём Ok. Агент импортировался и теперь мы можем его настроить. Для этого в левом верхнем углу жмём на шестерёнку возле Small-Talk и попадаем на страницу настроек. Теперь мы можем изменить имя агента, как захотим (я оставляю как было). Меняем часовой пояс и во вкладке Languages проверяем, чтобы был установлен русский язык (если не установлен, то ставим).

Возвращаемся на вкладку General, спускаемся немного вниз и копируем Client access token

Теперь наш ИИ полностью настроен, можно возвращаться к боту.

Шаг 4. Собираем всё вместе

ИИ готов, основа бота готова, что дальше? Дальше нам нужно скачать обёртку API от Dialogflow для питона.

Установили? Возвращаемся к нашему боту. Добавляем в нашу секцию «Настройки» импорт модулей apiai и json (нужно, чтобы в будущем разбирать json ответы от dialogflow). Теперь это выглядит вот так:

Переходим к функции textMessage (которая отвечает за получение любого текстового сообщения) и посылаем полученные сообщения на сервера Dialogflow:

Этот код будет посылать запрос к Dialogflow, но нам нужно также извлечь ответ. Дописываем парочку строк, итого textMessage выглядит вот так:

Немного пояснений. С помощью

получается ответ от сервера, закодированный в байтах. Чтобы декодировать его, просто применяем метод

и после этого «заворачиваем» всё в

чтобы распарсить json ответ.

Если ответа нет (точнее, json приходит всегда, но не всегда есть сам массив с ответом ИИ), то это означает, что Small-Talk не понял пользователя (обучением можно будет заняться позже). Поэтому если «ответа» нет, то пишем пользователю «Я Вас не совсем понял!».
Итого, полный код бота с ИИ будет выглядеть вот так:

Сохраняем изменения, запускаем бота и идём проверять:

Вот и всё! Бот в 30 строк с ИИ написан!

Шаг 5. Заключительная часть

Думаю, Вы убедились, что написать бота с ИИ – дело 10 минут. Осталось лишь теперь его учить и учить. Делать это, кстати, можно во вкладке Training. Там можно посмотреть все сообщения, которые писались и что на них ответил бот (или не ответил). Там же его можно и обучать, говоря боту где он ответил правильно, а где нет.

Надеюсь, статья была Вам полезна, удачи в обучении!

Источник