Создание простых ботов для Telegram на Python в Google Colab

Создание простых ботов для Telegram на Python в Google Colab

Существует несколько библиотек на Python’е для телеграм-ботов. Сам Телеграм ссылается на три из них: python-telegram-bot , pyTelegramBotAPI , AIOGram . Ссылки на эти библиотеки и примеры на других языках можно посмотреть на сайте Телеграма здесь . Конечно, существует еще API самого Телеграма . В ходе своих экспериментов я попробовал два варианта API Телеграма и pyTelegramBotAPI. И пока остановился на втором.

В целом впечатления от библиотек следующие. Все очень похожи, что неудивительно. Python-telegram-bot, мне показалось, имеет лучшую документацию из всех, хотя работа над ней прекратилась (надеюсь, ошибаюсь). Видно, что над pyTelegramBotAPI работа продолжается, появляется новый функционал. AIOGram кажется моложе и зеленее. В последней не понравилось, что вместо документации по webhook’ам шла отсылка на сайт Телеграма. Но все течет, все меняется. И окончательный выбор еще предстоит сделать.

Больше к вопросу с библиотеками в этой статье мы возвращаться не будем.

Что касается кода самого бота, то, как я уже отмечал, в интернете существует множество мануалов, посвященных созданию простейших и более сложных программ. Для целей этой статьи это непринципиально. Возьмем для определенности два примера с официального гитхаба pyTelegramBotAPI:

1. Телеграм-бот с использованием polling ;
2. Телеграм-бот с использованием webhook .

Самые неоднозначные темы с телеграм-ботами это ssl-сертификаты, webhook’и, диплоинг. Вокруг этого и сосредоточим наше внимание. Ниже я приведу пошаговую инструкцию, которая позволит наиболее простым и надежным способом за минимальное время разместить ваш телеграм-бот на одном из лучших облачных сервисов в мире, да еще и совершенно бесплатно (по крайней мере, в первый год). Создание ssl-сертификатов, их регистрация в Телеграме и другие смежные вопросы также будут освещены. При необходимости я буду давать пояснения, почему мы используем тот или иной вариант, те или иные команды.

Связанные вопросы и ответы:

Что такое Telegram и почему он используется для создания ботов

При разработке телеграм ботов существует несколько библиотек, которые облегчают процесс создания и управления ботами:

1. python-telegram-bot

Одной из наиболее популярных и мощных библиотек для разработки телеграм ботов на Python является python-telegram-bot . Эта библиотека обеспечивает полный доступ к Telegram Bot API и предоставляет удобный интерфейс для создания обработчиков сообщений, команд и событий. Преимущества:

• Асинхронная поддержка, что позволяет создавать высокоэффективные боты.
• Обширная документация и активное сообщество разработчиков.
• Возможность создания многофункциональных ботов с использованием обработчиков различных типов сообщений.
• Поддержка встроенных клавиатур и медиа-файлов.
• Интеграция с базами данных и сторонними API.

Пример использования:

from telegram.ext import Updater, CommandHandler, MessageHandler, Filters def start(update, context): update.message.reply_text('Привет, я ваш бот!') def echo(update, context): update.message.reply_text(update.message.text) updater = Updater(token='YOUR_BOT_TOKEN', use_context=True) dp = updater.dispatcher dp.add_handler(CommandHandler('start', start)) dp.add_handler(MessageHandler(Filters.text & ~Filters.command, echo)) updater.start_polling() updater.idle()

2. aiogram

aiogram — это асинхронный фреймворк для разработки ботов на базе asyncio. Он обеспечивает высокую производительность и позволяет создавать сложные боты с поддержкой состояний и клавиатур. Преимущества:

• Асинхронная работа для эффективного взаимодействия с API.
• Удобная обработка состояний, что позволяет создавать ботов с многошаговыми диалогами.
• Поддержка медиа-файлов и геолокации.
• Встроенная поддержка Webhooks для развертывания на серверах.

Пример использования:

import logging from aiogram import Bot, Dispatcher, types from aiogram.contrib.middlewares.logging import LoggingMiddleware API_TOKEN = 'YOUR_BOT_TOKEN' bot = Bot(token=API_TOKEN) dp = Dispatcher(bot) logging.basicConfig(level=logging.INFO) dp.middleware.setup(LoggingMiddleware()) @dp.message_handler(commands=) async def start_command(message: types.Message): await message.reply("Привет, я ваш бот!") @dp.message_handler() async def echo_message(msg: types.Message): await bot.send_message(msg.from_user.id, msg.text) if __name__ == '__main__': from aiogram import executor executor.start_polling(dp, skip_updates=True)

3. pyTelegramBotAPI

pyTelegramBotAPI — это еще одна популярная библиотека для создания телеграм ботов на Python. Она предоставляет простой и интуитивно понятный интерфейс для работы с Telegram API. Преимущества:

• Простота использования и быстрое начало работы.
• Поддержка основных функциональных возможностей Telegram API.

import telebot bot = telebot.TeleBot('YOUR_BOT_TOKEN') @bot.message_handler(commands=) def handle_start(message): bot.send_message(message.chat.id, 'Привет, я ваш бот!') @bot.message_handler(func=lambda message: True) def echo_all(message): bot.reply_to(message, message.text) bot.polling()

Помните, что каждая из этих библиотек имеет свои особенности и преимущества, и вы можете выбрать ту, которая наилучшим образом соответствует вашим требованиям и целям проекта.

Что такое Python и как он используется для создания ботов

Модульность и расширяемость

Модульность - это ключевой аспект в этом контексте. Хорошая библиотека должна предоставлять удобные механизмы для разделения функциональности на отдельные модули, что позволяет легко добавлять новые возможности и взаимодействовать с различными частями бота. Рассмотрим пример на библиотеке

from telegram import Update from telegram.ext import Updater, CommandHandler def start(update: Update, context): update.message.reply_text('Привет, я ваш телеграм-бот!') def main(): updater = Updater('YOUR_BOT_TOKEN') dp = updater.dispatcher dp.add_handler(CommandHandler('start', start)) updater.start_polling() updater.idle() if __name__ == '__main__': main()

Этот код демонстрирует, как вы можете легко добавить обработчик команды "start" и расширить бота, добавляя дополнительные обработчики и функциональность.

Поддержка асинхронности

Асинхронное программирование становится все более важным аспектом при создании телеграм-ботов, особенно при обработке большого количества запросов. Профессиональные разработчики ищут библиотеки, которые предоставляют поддержку асинхронности, такие какasyncio. Это позволяет эффективно управлять множеством одновременных запросов без блокирования основного потока выполнения. Пример с использованиемaiogram:

import logging from aiogram import Bot, Dispatcher, types from aiogram.contrib.middlewares.logging import LoggingMiddleware from aiogram.utils import executor API_TOKEN = 'YOUR_API_TOKEN' logging.basicConfig(level=logging.INFO) bot = Bot(token=API_TOKEN) dp = Dispatcher(bot) dp.middleware.setup(LoggingMiddleware()) @dp.message_handler(commands=) async def on_start(message: types.Message): await message.answer("Привет, я ваш телеграм-бот!") if __name__ == '__main__': from aiogram import executor executor.start_polling(dp, skip_updates=True)

В этом примере, мы используемasync/awaitдля обработки сообщений асинхронно.

Удобство в использовании

Удобство в использовании включает в себя хорошо документированные методы, примеры кода и хорошую структуру API.

Производительность

Эффективная обработка запросов и минимизация задержек - ключевые аспекты. Выбор библиотеки, способной обрабатывать запросы быстро и эффективно, может повлиять на впечатление пользователей от вашего бота.

Сообщество и поддержка

Не менее важным является наличие активного сообщества и поддержки. Библиотеки с активным сообществом имеют больше шансов на быстрое устранение ошибок и поддержку новых возможностей.

Что такое Google Colab и как он используется для создания ботов

Google Colab (Colaboratory) представляет собой бесплатную среду, позволяющий писать код в jupyter notebook. Эта система является облачной, что позволяет вести коллективную работу над одним проектом. С помощью программы можно получить доступ к графическим процессорам GPU и TPU. Их мощности задействуются для анализа искусственного интеллекта и разработки приложений на базе нейросетей.

Colab помогает писать код на Python. Разработка и выполнение осуществляются прямо в браузере. Пользователю нужно лишь предоставить доступ к Google-аккаунту.

С помощью Colab можно использовать в одном файле исполняемый код, html-разметку, изображения. Все эти элементы будут храниться на Google-диске. При этом пользователь может поделиться своими файлами. При помощи настроек доступа можно разрешить просматривать и корректировать данные, а также оставлять комментарии для других разработчиков.

Что такое Google Colab

Облачная среда часто используется специалистами по обработке информации и программистами, которые занимаются созданием нейросетей. Colab позволяет решать следующие задачи:

• сортировка информации;
• создание визуализаций;
• машинное обучение;
• разработка систем для big data;
• формирование прогнозов;
• создание руководств.

Узнай, какие ИТ - профессии
входят в ТОП-30 с доходом
от 210 000 ₽/мес

Павел Симонов

Исполнительный директор Geekbrains

Команда GeekBrains совместно с международными специалистами по развитию карьеры подготовили материалы, которые помогут вам начать путь к профессии мечты.

Подборка содержит только самые востребованные и высокооплачиваемые специальности и направления в IT-сфере. 86% наших учеников с помощью данных материалов определились с карьерной целью на ближайшее будущее!

Как начать работу с Google Colab

Colab поддерживает большинство доступных на рынке библиотек машинного обучения. В этой главе давайте кратко рассмотрим, как установить эти библиотеки в записную книжку Colab.

Чтобы установить библиотеку, вы можете использовать любой из этих вариантов -

!pip install

или же

!apt-get install

Керас

Keras, написанный на Python, работает поверх TensorFlow, CNTK или Theano. Это позволяет легко и быстро создавать прототипы приложений нейронных сетей. Он поддерживает как сверточные сети (CNN), так и рекуррентные сети, а также их комбинации. Он полностью поддерживает графический процессор.

Чтобы установить Keras, используйте следующую команду -

!pip install -q keras

PyTorch

PyTorch идеально подходит для разработки приложений глубокого обучения. Это оптимизированная тензорная библиотека с поддержкой графического процессора. Чтобы установить PyTorch, используйте следующую команду -

!pip3 install torch torchvision

MxNet

Apache MxNet - еще одна гибкая и эффективная библиотека для глубокого обучения. Чтобы установить MxNet, выполните следующие команды:

!apt install libnvrtc8.0 !pip install mxnet-cu80

OpenCV

OpenCV - это библиотека компьютерного зрения с открытым исходным кодом для разработки приложений машинного обучения. Он имеет более 2500 оптимизированных алгоритмов, которые поддерживают несколько приложений, таких как распознавание лиц, идентификация объектов, отслеживание движущихся объектов, сшивание изображений и т. Д. Эту библиотеку используют такие гиганты, как Google, Yahoo, Microsoft, Intel, IBM, Sony, Honda, Toyota. Это очень хорошо подходит для разработки приложений машинного зрения в реальном времени.

Чтобы установить OpenCV, используйте следующую команду -

!apt-get -qq install -y libsm6 libxext6 && pip install -q -U opencv-python

XGBoost

XGBoost - это распределенная библиотека повышения градиента, которая работает в основных распределенных средах, таких как Hadoop. Это высокоэффективный, гибкий и портативный. Он реализует алгоритмы машинного обучения в рамках структуры Gradient Boosting.

Чтобы установить XGBoost, используйте следующую команду -

!pip install -q xgboost==0.4a30

GraphViz

Graphviz - это программное обеспечение с открытым исходным кодом для визуализации графиков. Он используется для визуализации в сетях, биоинформатике, проектировании баз данных и в этом отношении во многих областях, где требуется визуальный интерфейс данных.

Чтобы установить GraphViz, используйте следующую команду -

!apt-get -qq install -y graphviz && pip install -q pydot

К этому времени вы научились создавать записные книжки Jupyter, содержащие популярные библиотеки машинного обучения. Теперь вы готовы к разработке моделей машинного обучения. Это требует высокой вычислительной мощности. Colab предоставляет бесплатный графический процессор для ваших ноутбуков.

В следующей главе мы узнаем, как включить графический процессор для вашего ноутбука.

Установка библиотек машинного обучения в Google Colab

Google Colab - это мощный инструмент для разработки приложений машинного обучения. Чтобы начать работу с Colab, вам необходимо установить необходимые библиотеки. В этой статье мы рассмотрим, как установить популярные библиотеки машинного обучения в Colab.

Установка Keras

Keras - это высокоуровневая библиотека машинного обучения, которая работает поверх TensorFlow, CNTK или Theano. Чтобы установить Keras, используйте следующую команду:

!pip install keras

Установка PyTorch

PyTorch - это оптимизированная тензорная библиотека с поддержкой графического процессора. Чтобы установить PyTorch, используйте следующую команду:

!pip install torch torchvision

Установка Apache MxNet

Apache MxNet - это гибкая и эффективная библиотека для глубокого обучения. Чтобы установить MxNet, выполните следующие команды:

!pip install mxnet-cu101 !pip install mxnet

Установка OpenCV

OpenCV - это библиотека компьютерного зрения с открытым исходным кодом для разработки приложений машинного обучения. Чтобы установить OpenCV, используйте следующую команду:

!pip install opencv-python

Подключение библиотек

После установки библиотек вы можете подключить их в вашем коде, используя следующие команды:

import keras import torch import mxnet as mx import cv2

Заключение

Установка библиотек машинного обучения в Google Colab - это простой процесс, который позволяет вам начать работать с машинным обучением. В этой статье мы рассмотрели, как установить популярные библиотеки машинного обучения, такие как Keras, PyTorch, Apache MxNet и OpenCV.

Как установить необходимые библиотеки для создания ботов на Python в Google Colab

итак была поставлена задачаСоздать простейший бот для Telegram, который:1. Реагирует на команды /start и /help (отвечает текстовым или иным сообщением)2. Реагирует на любые 2 слова (например, на слова Привет и Пока), возвращая ответ любыми текстовыми сообщениями.3. Реагирует на команду /reg (запускает опросник, состоящий из 3-х вопросов. Например, Как тебя зовут?, Какая у тебя фамилия?, сколько тебе лет?)4. После ответов на вопросы в п.3 бот должен выводить информацию, проверяющую правильность ответов на вопросы и предлагать подтверждение или опровержение информации кнопками Да или Нетсама программа ниже Вопрос как заставить её работать в collab ? запустил её, минут 20 уже код выполняется я что то забыл подключить к коллабу чтобы всё нормально работало ?//первая часть кода! pip install pytelegrambotapi//вторая часть кода

Python

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 import telebot from telebot import types name = '' surname = '' age = 0 bot = telebot. TeleBot ( "5680610387:AAETcNhuL06q_e9RqRMnry8c-qwMBEg0aSQ" ) @ bot. message_handler ( commands = ) def send_welcome ( message ) : bot. reply_to ( message , "Как дела ? Чем могу тебе помочь " ) @ bot. message_handler ( func = lambda m: True echo_all message : message. : bot. message message. : bot. message message. : bot. message. . bot. message reg_name reg_name message : name name message. bot. message. . bot. message reg_surname reg_surname message : surname surname message. bot. message. . bot. message reg_age reg_age message : age age : : age message. : bot. message. . keyboard . key_yes . text callback_data keyboard. key_yes key_no . text callback_data keyboard. key_no question + age + + name + + surname + bot. message. . text question reply_markup keyboard bot. func call: callback_worker call : call. : bot. call. . . call. : bot. call. . . bot. call. . . bot. call. reg_name bot.

Как создать простой бот для Telegram на Python в Google Colab

предложит меню действий, нам нужен этот вариант /newbot (создать нового бота)

Создание бота обратной связи. Шаг 2

..выбрав команду, получите в ответ сообщение следующего вида. Означает оно, что нужно дать имя боту, мы назовём его - Тестер . Тут можно задать любое слово, как на русском, так и любом другом языке.

Создание бота обратной связи. Шаг 3

Следующий шаг предполагает создание никнэйма бота, т.е. его адрес. Его ник, обязательно должен заканчиваться на "bot" , например: mybot , или superpupermegabot . Ник, должен быть такой, которого нет ни у кого, иначе получите сообщение вида:

Создание бота обратной связи. Шаг 3

оно означает, что данный никнейм кем-то занят, попробуйте другой. Пишем такой, который не занят, и получаем поздравления, что наш бот создан

Создание бота обратной связи. Шаг 4

Теперь мы имеем своего бота "Тестер" , с адресом - superpupermegabot.

Активируем бота. Переходим по адресу @ManyBot , жмём /start и /addbot

Создание бота обратной связи. Шаг 5

Дальше всё интуитивно понятно, придёт сообщение вида:

Создание бота обратной связи. Шаг 6

Для того, что бы наш бот работал мы отправляемся обратно к @BotFather , нажав на ссылку, как показано на скрине выше. И пересылаем сообщение, полученное от @BotFather , кликнув правой кнопкой мыши по сообщению, выбираем пункт - переслать сообщение, и отправляем в @ManyBot . Выглядит это, так:

Создание бота обратной связи. Шаг 7

Если всё сделали правильно, получаем сообщение, где можно указать свойства нашего бота, что он будет делать:

Создание бота обратной связи. Шаг 8Создание бота обратной связи. Шаг 8

На этом этапе забываем про @BotFather и @ManyBot (они нужны для создания и редактирования ботов), и переходим в своего, нового бота, нажав на его адрес:

Создание бота обратной связи. Шаг 9

нажимаем начать, и получаем список команд, которые может выполнять наш новоиспечённый бот. Функционал команд огромен, тут можете поиграться с командами, но нас интересует пункт - Пользовательские команды

Создание бота обратной связи. Шаг 10

..далее выбираем - создать команду

Создание бота обратной связи. Шаг 11

И выбираем - /contacts

Создание бота обратной связи. Шаг 12

Получим следующее окно, где нажав кнопку Добавить вопрос, опишем обращение к пользователям.

Создание бота обратной связи. Шаг 13

Выбираем пункт - Обычный вопрос

Создание бота обратной связи. Шаг 14

Пишем приветственное сообщение, отправляем..

Создание бота обратной связи. Шаг 15

..и сохраняем. Что бы бот ответил в ответ на обращение пользователя, повторите действие.

Создание бота обратной связи. Шаг 16

Готово!

Создание бота обратной связи. Шаг 16

Всё, команда создана, теперь настроим наше Меню. Делаем как на картинках..

Создание бота обратной связи. Шаг 17Создание бота обратной связи. Шаг 18Создание бота обратной связи. Шаг 19

После того, как выбрали команду /contacts, вводим название нашего меню, оно будет отображаться, когда пользователи перейдут к нашему боту

Создание бота обратной связи. Шаг 20

Если всё сделали правильно, получите окно вида:

Создание бота обратной связи. Шаг 21

ВАЖНО!
Что бы кнопка работала корректно, для нашего случая, настроим её. Кликаем по ней и попадаем в меню настройки кнопки. Выбираем пункт - Режим меню: Закреплённое

Создание бота обратной связи. Шаг 22

После чего вас выкинет в такое окно, и будет показано, что выбран режим - Исчезающее:

Создание бота обратной связи. Шаг 22

Что бы прочитать полученные сообщения, нажмите - Ответы на формы

Создание бота обратной связи. Шаг 23

..а затем - /contacts . Количество вопросов, будет указано в скобках.

Создание бота обратной связи. Шаг 24

Всё!
Поздравляю, теперь вы - владелец бота обратной связи. Переходите в главное меню, нажав кнопку Назад, и поиграйтесь с настройками. Вам осталось только поделиться ботом с друзьями или распространить адрес бота на ваших ресурсах, что бы пользователи смогли задавать вопросы.

Да, чуть не забыл. Что бы добавить фотографию боту, перейдите в @BotFather и выберите пункт - /setuserpic - change bot profile photo.

Фото бота

..далее следуйте инструкциям.

Как настроить бота для отправки сообщений в Telegram

По запросу бот выдает инфу по нормативке. В облако по папкам раскладываю НТД, бот перебирает папку и если находит, то даёт ответ. В начале он у меня скачивал файл из облака на диск, отсылал пользователю, потом удалял файл, дабы не захламлять диск. И тут узкое место – может быть прислан не нужный пользователю файл. Но если бот деплоить (размещать на VPS/VDS) то диска так может и не хватить, поэтому впоследствии переделал на выдачу ссылок на файл

Папку поиска можно переключать командой. Команды сделал как русскими так и английскими, как заглавными так и строчными. Например:/gost(или/гостили/ГОСТ) – переключит поиск на папку с ГОСТами;/vsn– на папку с ВСН и т.д.

Команды/start,/aboutи/help– в принципе все стандартно.

Есть команда/sms– для отправки сообщения разработчику, т.е. мне).

Есть команда/status– на неё бот даёт ответ работает ли он и какая папка поиска текущая.

Боту можно отправить файл с НТД. Когда он не находит нормативку – так и пишет, если мол пришлёте, то после проверки потом уже будет. Принимает он pdf, doc форматы и складывает в облако в отдельную папку. Проверять буду вручную, а то мало ли понаприсылают картинок со взрослых сайтов.

Ведет отчет, в который пишет id пользователя и что запрашивали, смс-ки или присылали файлы.

Отдельно сделаны сервисные команды, нужны для управления ботом. Сделаны буквенно-цифирным кодом что б никто не догадался. По такой команде бот может прислать отчет (типа/покажи отчет) либо выгрузить его в облако (типа/отчет в облако). Есть еще мысля сделать полную остановку бота, но пока такую команду убрал – бъёт ошибки.

Как настроить бота для обработки сообщений от пользователей в Telegram

В этом разделе мы углубимся в процесс разработки функциональности аналитики для вашего телеграм-бота. Эти шаги позволят вам извлечь ценные данные и инсайты из взаимодействия с пользователями.

Определение ключевых метрик и показателей

Перед тем как начать собирать данные, вам необходимо определить, какие метрики и показатели важны для вашего бота. Это может включать в себя следующие метрики:

Количество активных пользователей : Определите, сколько пользователей активно взаимодействует с вашим ботом ежедневно, недельно и месячно.

Частота использования : Узнайте, как часто пользователи обращаются к вашему боту и какие команды они чаще всего используют.

Время ответа на запросы : Измерьте, как быстро ваш бот реагирует на запросы пользователей. Долгие задержки могут отпугнуть пользователей.

Конверсия : Если у вас есть целевые действия (например, подписка на рассылку), определите конверсию пользователей.

Пример кода для отслеживания количества активных пользователей:

# Импортируем библиотеки для работы с базой данных (SQLite) import sqlite3 from datetime import datetime # Создаем или подключаемся к базе данных conn = sqlite3.connect('telegram_bot_data.db') cursor = conn.cursor() # Функция для записи активности пользователя def log_user_activity(user_id): timestamp = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") cursor.execute("INSERT INTO user_activity (user_id, timestamp) VALUES (?, ?)", (user_id, timestamp)) conn.commit() # Обработчик сообщений, вызывается при каждом сообщении от пользователя @bot.message_handler(func=lambda message: True) def process_message(message): user_id = message.from_user.id log_user_activity(user_id) # Остальной код обработки сообщений # Запуск бота bot.polling()

Анализ активности пользователей

Анализ активности пользователей позволяет понять, как пользователи взаимодействуют с вашим ботом и какие функции наиболее популярны. Вы можете анализировать, например, какие команды пользователи отправляют чаще всего или какие ключевые слова наиболее часто упоминаются в сообщениях.

Пример кода для анализа активности пользователей:

# Функция для анализа наиболее частых команд def analyze_command_usage(): cursor.execute("SELECT text, COUNT(*) FROM messages WHERE text LIKE '/%' GROUP BY text") command_usage = cursor.fetchall() # Проанализировать результаты запроса и вывести статистику # Обработчик сообщений @bot.message_handler(func=lambda message: True) def process_message(message): user_id = message.from_user.id user_message = message.text log_user_activity(user_id) # Другой код обработки сообщений # Запуск бота bot.polling()

Сегментация пользователей и группировка данных

Сегментация пользователей позволяет разделить вашу аудиторию на группы с общими характеристиками. Например, вы можете разделить пользователей по их местоположению, языку или предпочтениям. Группировка данных позволяет анализировать активность и интересы каждой группы отдельно.

Пример кода для сегментации пользователей и группировки данных:

# Функция для сегментации пользователей по языку def segment_users_by_language(): cursor.execute("SELECT language, COUNT(*) FROM users GROUP BY language") user_segments = cursor.fetchall() # Проанализировать результаты запроса и вывести статистику # Обработчик сообщений @bot.message_handler(func=lambda message: True) def process_message(message): user_id = message.from_user.id user_language = message.from_user.language_code log_user_activity(user_id) # Другой код обработки сообщений # Запуск бота bot.polling()

Визуализация данных

Визуализация данных помогает сделать аналитику более наглядной и понятной. Вы можете использовать библиотеки для визуализации данных, такие как Matplotlib или Plotly, чтобы создать графики и диаграммы на основе ваших данных.