Лайфхаки

Маленькие, полезные хитрости

Telegram бот на python3. Building simple Telegram Bot in Python

02.07.2023 в 10:50

Telegram бот на python3. Building simple Telegram Bot in Python


Telegram can be used for chatops using the extensive Bot API provided.Its user base,availability of mobile and web app support makes it good candidate for personal and small business use,if not enterprise.

    Interestingly Telegram provides us an official Bot BotFather to request our Bot creation.Open the link in Telegram and request your Bot.

    Telegram бот на python3. Building simple Telegram Bot in Python

    Request Unsplash API key

    With the Bot now available we need Unsplash API key for our Bot to access and request images.The procedure is simple.

    • Visit Unsplash Developer page
    • Register and request API key for your account.

    Telegram бот на python3. Building simple Telegram Bot in Python

    Additonal documentation on using API is available here

    Install dependencies

    With Telegram Bot and Unsplash API key its now time to prepare your Python environment.Install the Telegram Bot library using

    Main Program

    Telegram бот на python3. Building simple Telegram Bot in Python

    Below is the sample program to create a Bot.I have updated the script in the source to use latest Bot API.

##Libraries need for the Bot from telegram.ext import Updater , InlineQueryHandler , CommandHandler , CallbackContext from telegram import Update , Bot import requests import re ##Function to fetch the image from the Unsplash API def get_url (): contents = requests .

Using Bot

We are now ready to use our Bot.

  • Run the Python script above.
  • Start conversation with our Bot from Mobile or Web.
  • Send /pic as message
  • The Bot responds with random image.

Congrats you have built your first usable Telegram Bot.

Telegram бот на python3. Building simple Telegram Bot in Python

What’s Missing

You might have started noticing the limitations in your script and Bot,the availability,memory usage,timeouts etc.

To overcome the same,we need to

  • Design and run the Python requests as a service and Flask is best choice.
  • Host the service on a dedicated Server or cloud to make it available and scale.

Conclusion

This was a simple exercise to create a Telegram Bot and to show its capability.You can extend this to create a chatbot which can serve as your personal assistant.

Telegram-bot Python github. Telegram bot framework

This repository contains a Python framework to build bots against the.

The framework is event-based where you can configure what actions to perform when certain events occur (eg. someone enters a group, a command is sent to the bot, etc.).

You can find inan already-configured bot using this framework.

The framework works only on a Python 3 interpreter. There are no plans to support Python 2, which will be.

Set-up your own bot using this framework

    Install

    or add install_requiresin yoursetup.py, or to yourrequirements.txtfile.

    Create aconfig/dir in the base directory of your bot and add the configuration options specified in theto it.

    Copy the main.py and bot/manager.py files to your bot directory. Updatemain.pyto use your newBotManagerclass instead of the framework one. Launchmain.py. You now have a working bot with many features out-of-the-box! Configure them (to remove the ones you do not want, and add yours) in themanager.pyfile.

  • You can also copy run.sh and use it as the launcher script for your bot. It performs some initialization tasks before running the bot, creates a virtual environment to install the dependencies and run the bot on it, re-executes the bot if it crashes, and updates your VCS before running.

OPTIONAL To enable i18n support, copy the locales dir to your bot base directory, and run itsgenerate_mo.shscript (therun.shscript will do it for you if you are using it). Use thelocales/dir as the base dir for your translations. You can use and modify the helper scriptupdate_po.shto extract.pofiles from your code.

Python-telegram-bot примеры. Самый простой бот


Сперва глянем внашего базового пакета, чтобы понять, с чего начинается простенький бот. Следующий код

# -*- coding: utf-8 -*- from telegram.ext import Updater # пакет называется python-telegram-bot, но Python- from telegram.ext import CommandHandler # модуль почему-то просто telegram ¯\_(ツ)_/¯ def start(bot, update): # подробнее об объекте update: https://core.telegram.org/bots/api#update bot.sendMessage(chat_id=update.message.chat_id, text="Здравствуйте.") updater = Updater(token='TOKEN') # тут токен, который выдал вам Ботский Отец! start_handler = CommandHandler('start', start) # этот обработчик реагирует # только на команду /start updater.dispatcher.add_handler(start_handler) # регистрируем в госреестре обработчиков updater.start_polling() # поехали!

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.Соответственно, если мы захотим повесить обработчики любых текстовых сообщений или любых команд, нам нужно будет написать

from telegram.ext import Filters, MessageHandler def handle_text(bot, update): # … def handle_command(bot, update): # … # MessageHandler -- более универсальный обработчик, который берёт на вход фильтр text_handler = MessageHandler(Filters.text, self.handle_text) command_handler = MessageHandler(Filters.command, self.handle_command) # регистрируем свеженькие обработчики в диспетчере updater.dispatcher.add_handler(text_handler) # без регистрации будет работать, updater.dispatcher.add_handler(command_handler) # но не больше трёх месяцев (шутка)

(За дальнейшими подробностями с чистой совестью отсылаю к.)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 «»?) Напротив, не попадают в сферу наших текущих интересов боты, разным образом расширяющие функционал Telegram (вроде); соответственно, мы опустим добавление всяких плюшек вроде,,и всего такого прочего.Проблема сложных диалоговых ботов в том, что нетривиальный диалог требует хранения состояния. Работа асинхронных диалогов требует постоянных прерываний на ожидание сообщения от пользователя; состояние нужно сохранять, потом восстанавливать, прыгать к коду, ответственному за обработку очередного сообщения, и так далее; в общем, организация кода становится проблемой довольно угнетающей. Прервать, продолжить… ничего не напоминает? Что ж, посмотрим, как обозначенную проблему можно изящнейше обойти с помощью магииyield.

Готовый чат-бот на Python. Поиск ближайших соседей


В предыдущих разделах мы закачали в python корпус диалогов, векторизовали его, и сократили размерность, а теперь хотим наконец научиться искать в нашем 300-мерном пространстве ближайших соседей и наконец-то осмысленно отвечать на вопросы.Поскольку научились отображать вопросы в Евклидово пространство не очень высокой размерности, поиск соседей в нём можно осуществлять довольно быстро. Мы воспользуемся уже готовым алгоритмом поиска соседей. Но мы напишем свою модель-обёртку, которая выбирала бы одного из k ближайших соседей, причём чем ближе сосед, тем выше вероятность его выбора. Ибо брать всегда одного самого близкого соседа — скучно, но не завязываться на сходство совсем — опасно.Поэтому мы хотим превратить найденные расстояния от запроса до текстов-эталонов в вероятности выбора этих текстов. Для этого можно использовать функцию softmax, которая ещё часто стоит на выходе из нейросетей. Она превращает свои аргументы в набор неотрицательных чисел, сумма которых равна 1 — как раз то, что нам нужно. Дальше полученные «вероятности» мы можем использовать для случайного выбора ответа.Фразы, которые будет вводить пользователь, надо пропускать через все три алгоритма — векторизатор, метод главных компонент, и алгоритм выбора ответа. Чтобы писать меньше кода, можно связать их в единую цепочку (pipeline), применяющую алгоритмы последовательно.В результате мы получили алгоритм, который по вопросу пользователя способен найти похожий на него вопрос и выдать ответ на него. И иногда это ответы даже звучат почти осмысленно.

Телеграм бот для приема заказов Python. Зачем нужна оплата?


В жизни каждого разработчика телеграм ботов наступает момент, когда необходимо реализовать оплату в вашем боте. И тут у вас есть два пути. Первый — зарегистрировать ИНН, ИП/Юридическое лицо и подключить официальную оплату от телеграма или просто использовать сторонний сервис по типу Free-Kassa, QIWI и т.д. Думаю выбор очевиден, в этой статье я буду использовать QIWI, потому что так хочу.Для начала давайте подумаем как бот будет проверять что пришло, от кого и какая сумма. Капитан очевидность подсказывает мне, что необходимо будет получить всю историю переводов на аккаунт, который мы будем использовать в качестве нашего счета для приема платежей. Давайте это сделаем:

import requests import json QIWI_TOKEN = '' QIWI_ACCOUNT = '' s = requests.Session() s.headers = 'Bearer ' + QIWI_TOKEN parameters = {'rows': '50'} h = s.get('https://edge.qiwi.com/payment-history/v1/persons/'+ QIWI_ACCOUNT +'/payments', params = parameters) req = json.loads(h.text)

В константуQIWI_TOKENмы записываем api ключ для работы с QIWI, получить его можно. А вQIWI_ACCOUNTмы записываем номер телефона вашего главного счета. Если вы все сделали правильно, ошибок не будет. Данные находятся в словареreq, включающем в себя списки с данными. А точнее (не читать) переменную req включающую словарь data, в котором находится список из нумерованных словарей включающих в себя списки.Тут мы должны получить номер телефона, комментарий(позже поймете зачем) и сумму транзакции. Для того, чтобы продолжить писать код, вы должны будете уметь использовать базы данных, если вы не ничего не умеете или даже не знаете, что это такое —, в которой достаточно понятно описана работа с. Теперь давайте продумаем алгоритм, который будет использован в нашем боте.
  1. Генерируем рандомное число от 100000 до 999999.
  2. Временно заносим данные в таблицу (id пользователя, номер телефона, сумма, сгенерированное ранее рандомное число)
  3. req.
  4. Добавляем свой функционал после оплаты…
Сейчас вы наверное задумались, а зачем нужно проверять этот комментарий и генерировать рандомное число? А все гениальное — просто. Дело в том, что если мы просто проверим сумму и телефон, то бот сможет найти ранее отправленную транзакцию и засчитать её. Проще говоря, это сделано для безопасности и минимизации багов. Продолжим писать код:Создаем таблицу:

import sqlite3 c.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS payment_query(user_id INTEGER, phone TEXT, sum INTEGER, code INTEGER)")

Заносим данные в таблицу, как только пользователь захочет что-то оплатить в вашем боте.

from random import randint # создаем иссуственные данные, которые хотим проверить phone = '+79999999999' sum = 100 random_code = randint(100000, 999999) c.execute(f"INSERT INTO payment_query VALUES({message.from_user.id}, {phone}, {sum}, {random_code})") conn.commit()

Далее необходимо сделать какую-то проверку оплаты, в моем случае — это будет инлайн клавиатура: Вот пример из моего недавнего бота Как только пользователь нажмет на кнопку оплаты, бот получит историю переводов с QIWI. Теперь нам нужно сделать самое главное — проверку оплаты.

Категории: Бот для приема