Бот Телеграм на гитхабе

В этой серии заметок хотел бы немного коснуться данной темы. Серия будет включаться в себя три раздела:

1. Разработка бота на Go для поиска заклинаний для Dungeon And Dragons
2. Публикация бота на платформе heroku
3. Добавление аналитики использования бота

Итак, начнём!

Во-первых, нам потребуется сам список заклинаний DnD. Найти его можете в моём bitbucket-репозитории этого бота.

Во-вторых, создать новую папку. Например, dndspellsbot.

В-четвертых, чтобы не изобретать велосипед, добавить библиотеку telegram-bot-api:

go get gopkg.in/telegram-bot-api.v4

И, наконец-то, в-пятых, написать код самого бота.

config.json

Создадим пустой Go-файл dndspellsbot.go в папке dndspellsbot. Туда же добавим конфигурационный файл config.json со следующим содержимым:

Конечно же, можно обойтись без этих усложнений и зашить токен прямо в коде бота, но в случае, если вы случайно зальетё код вашего бота в какой-то публичный репозиторий на github/bitbucket/whatever, то утечёт и токен, а это, согласитесь, неприятно. И это только сейчас у нас такой простой конфиг — в дальнейшем будут добавляться новые свойства и всё будет храниться в одном месте. Удобно, согласитесь?

Прячем пароли и выкладываем python telegram bot на github

Получить этот токен из конфигурационного файла довольно просто стандартными средствами Go:

package main import ( «fmt» «gopkg.in/telegram-bot-api.v4» «log» «os» «encoding/json» ) type Config struct < TelegramBotToken string >func main() < file, _ := os.Open(«config.json») decoder := json.NewDecoder(file) configuration := Config<>err := decoder.Decode( log.Panic(err) >fmt.Println(configuration.TelegramBotToken) >

Теперь при добавлении в config.json новых свойств и модификации структуры Config можно получать необходимые параметры конфигурации.

ping?

В репозитории telegram-bot-api есть пример echo-бота — бота, который отвечает вам те же сообщением. Возьмём его за основу:

bot, err := tgbotapi.NewBotAPI(configuration.TelegramBotToken) if err != nil < log.Panic(err) >bot.Debug = false log.Printf(«Authorized on account %s», bot.Self.UserName) u := tgbotapi.NewUpdate(0) u.Timeout = 60 updates, err := bot.GetUpdatesChan(u) if err != nil < log.Panic(err) >// В канал updates будут приходить все новые сообщения. for update := range updates < // Создав структуру — можно её отправить обратно боту msg := tgbotapi.NewMessage(update.Message.Chat.ID, update.Message.Text) msg.ReplyToMessageID = update.Message.MessageID bot.Send(msg) >

Вы уже добавила вашего бота в свой список контактов? Если нет — сейчас самое время.

Теперь самое интересное — запускаем наше приложение командой go run dndspellsbot.go и пишем что-нибудь нашему боту. Если всё сделано правильно, то бот ответит вам вашим же сообщением:

Пишем telegram бота на Python. Часть 1. Github.

Однако, мы хотели не этого.

Опустим подробности парсинга XML — пост не об этом (полный код можно будет найти по ссылке в конце статьи).

Будем считать, что у нас есть слайс всех заклинаний и любой запрос пользователя к боту — это запрос на поиск подходящего заклинания по его имени (усложнять можно бесконечно, но на данный момент этого достаточно):

. query := update.Message.Text // Получим те заклинания, в имени которых есть искомое слово или фраза filteredSpells := Filter(spells.Spells, func(spell Spell) bool < return strings.Index(strings.ToLower(spell.Name), strings.ToLower(query)) >= 0 >) // Если не нашлось ни одного заклинания — скажем об этом пользователю if len(filteredSpells) == 0 < msg := tgbotapi.NewMessage(update.Message.Chat.ID, «No one spells matches») bot.Send(msg) >// Каждое заклинание отправляем отдельным сообщением for _, spell := range(filteredSpells) < text := «» for _, t := range(spell.Texts) < text = text + t + «n» >msg := tgbotapi.NewMessage(update.Message.Chat.ID, fmt.Sprintf(«%sn%s», spell.Name, text)) bot.Send(msg) > . // Функция фильтрации слайсов func Filter(spells []Spell, fn func(spell Spell) bool) []Spell < var filtered []Spell for _, spell := range(spells) < if fn(spell) < filtered = append(filtered, spell) >> return filtered >

Теперь, при любом запросе от пользователя, бот будет возвращать все подходящие заклинания из phb.xml .

В следующей статье немного улучшим нашего бота: добавим форматирование сообщений, inline-режим и добавим пару команд.

Код бота можно найти на bitbucket.

Источник: ashirobokov.wordpress.com

Бот для Telegram на облачных функциях

Сервисов, предоставляющих информацию о погоде, достаточно много, вот только какому из них верить? Когда я стал часто ездить на велосипеде, мне захотелось обладать наиболее точной информацией о погодных условиях в том месте, где я катаюсь. Первой мыслью было собрать небольшую DIY погодную станцию с датчиками и получать данные с нее. Но я не стал «изобретать […]

Сервисов, предоставляющих информацию о погоде, достаточно много, вот только какому из них верить? Когда я стал часто ездить на велосипеде, мне захотелось обладать наиболее точной информацией о погодных условиях в том месте, где я катаюсь.

Первой мыслью было собрать небольшую DIY погодную станцию с датчиками и получать данные с нее. Но я не стал «изобретать велосипед» и в качестве источника проверенных данных выбрал погодную информацию, которая используется в гражданской авиации, а именно METAR (METeorological Aerodrome Report) и TAF (TAF — Terminal Aerodrome Forecast). В авиации от погоды зависят жизни сотен людей, поэтому прогнозы максимально точны.

Эта информация в круглосуточном режиме транслируется голосом на каждом современном аэродроме в виде ATIS (Automatic Terminal Information Service) и VOLMET (от франц. vol — полет и météo — погода). Первый предоставляет информацию о фактической погоде на аэродроме, а второй — прогноз на ближайшие 24-30 часов, причем не только на аэродроме трансляции, но и на других.

Каждый раз таскать с собой радиосканер или трансивер на соответствующий диапазон неудобно, и мне захотелось создать бота в Telegram, который по нажатию кнопки позволяет получить такой же прогноз. Выделять под это отдельный сервер как минимум нецелесообразно, равно как и гонять запросы на домашнюю Raspberry.

Поэтому в качестве бэкэнда я решил использовать сервис Облачные функции Selectel. Количество запросов будет ничтожно малое, поэтому такой сервис обойдется фактически бесплатно (по моим подсчетам выйдет 22 рубля за 100 000 запросов).

Подготовка бэкэнда

Создание функции

В панели управления my.selectel.ru открываем представление Облачная платформа и создаем новый проект:

После того как проект создан, переходим в раздел Функции:

Нажимаем кнопку Создать функцию и задаем ей нужное имя:

После нажатия Создать функцию у нас появится представление созданной функции:

Перед тем, как приступить к созданию кода на Python, потребуется создать бота в Telegram. Расписывать, как это делается, я не буду — детальная инструкция есть в нашей базе знаний. Главное для нас — токен созданного бота.

Готовим код

В качестве источника надежных данных я выбрал Национальное управление океанических и атмосферных исследований США (англ. National Oceanic and Atmospheric Administration, NOAA). Это научное агентство в реальном времени обновляет данные на своем сервере в формате TXT.

Ссылка для получения данных METAR:

https://tgftp.nws.noaa.gov/data/observations/metar/stations/.TXT

Обратите внимание на регистр.

В моем случае ближайшим аэропортом является Внуково, его код по ICAO — UUWW. Переход на сформированный URL выдаст следующее:

2020/08/10 11:30 UUWW 101130Z 31004MPS 9999 SCT048 24/13 Q1014 R01/000070 NOSIG

Первая строка — время актуальности прогноза по Гринвичу. Вторая строка — сводка о фактической погоде. Пилоты гражданской авиации без проблем поймут, что означает эта строка, однако нам нужна расшифровка:

• [UUWW] — Внуково, город Москва (Россия — RU);
• [101130Z] — 10-й день месяца, 11 часов 30 минут по Гринвичу;
• [31004MPS] — направление ветра 310 градусов, скорость 4 м/с;
• [9999] — горизонтальная видимость 10 км и более;
• [SCT048] — рассеянные/разбросанные облака на высоте 4800 футов (~1584м);
• [24/13] — температура 24°C, точка росы 13°C;
• [Q1014] — давление (QNH) 1014 гектопаскалей (750 мм рт. ст.);
• [R01/000070] — коэффициент сцепления на полосе 01 — 0,70;
• [NOSIG] — без существенных изменений.

Приступаем к написанию программного кода. Для начала потребуется импортировать функции request и pytaf:

from urllib import request import pytaf

Указать переменные и подготовить функцию декодирования:

URL_METAR = «https://tgftp.nws.noaa.gov/data/observations/metar/stations/UUWW.TXT» URL_TAF = «https://tgftp.nws.noaa.gov/data/forecasts/taf/stations/UUWW.TXT»
def parse_data(code): code = code.split(‘n’)[1] return pytaf.Decoder(pytaf.TAF(code)).decode_taf()
https://tgftp.nws.noaa.gov/data/forecasts/taf/stations/.TXT

Регистр также важен.

Как и в предыдущем примере, посмотрим прогноз в аэропорту Внуково:

2020/08/10 12:21 TAF UUWW 101050Z 1012/1112 28003G10MPS 9999 SCT030 TX25/1012Z TN15/1103Z TEMPO 1012/1020 -TSRA BKN020CB BECMG 1020/1021 FEW007 BKN016 TEMPO 1021/1106 -SHRA BKN020CB PROB40 TEMPO 1021/1106 -TSRA BKN020CB BECMG 1101/1103 34006G13MPS

Особенно обратим внимание на строки TEMPO и BECMG. TEMPO означает то, что фактическая погода в указанный промежуток будет периодически меняться. BECMG — погода постепенно изменится в указанный промежуток времени.

TEMPO 1012/1020 -TSRA BKN020CB

• [1012/1020] — в промежуток с 12 до 20 часов (по Гринвичу);
• [-TSRA] — гроза (TS = thunderstorm) с дождем (RA = rain) небольшой интенсивности (знак минус);
• [BKN020CB] — значительная (BKN = broken), кучево-дождевая (CB = cumulonimbus) облачность на высоте 2000 футов (610 метров) над уровнем моря.

Терминов, означающих погодные явления, достаточно много, и запомнить их сложновато. Код для запроса TAF пишется аналогичным образом.

Заливаем код в облако

Чтобы не тратить зря время, возьмем шаблон телеграм-бота из нашего репозитория cloud-telegram-bot. Там есть предварительно подготовленный requirements.txt и setup.py с корректной структурой директорий.

Поскольку в коде мы будем обращаться к модулю pytaf, то его версию следует сразу добавить в requirements.txt

pytaf~=1.2.1

Переходим к редактированию bot/tele_bot.py. Убираем все лишнее и дописываем наш код.

import os from urllib import request import telebot import pytaf TOKEN = os.environ.get(‘TOKEN’) URL_METAR = «https://tgftp.nws.noaa.gov/data/observations/metar/stations/UUWW.TXT» URL_TAF = «https://tgftp.nws.noaa.gov/data/forecasts/taf/stations/UUWW.TXT» bot = telebot.TeleBot(token=TOKEN, threaded=False) keyboard = telebot.types.ReplyKeyboardMarkup(resize_keyboard=True) keyboard.row(‘/start’, ‘/get_metar’, ‘/get_taf’) def start(message): msg = «Привет. Это бот для получения авиационного прогноза погоды » «с серверов NOAA. Бот настроен на аэропорт Внуково (UUWW).» bot.send_message(message.chat.id, msg, reply_markup=keyboard) def parse_data(code): code = code.split(‘n’)[1] return pytaf.Decoder(pytaf.TAF(code)).decode_taf() def get_metar(message): # Fetch info from server. code = request.urlopen(URL_METAR).read().decode(‘utf-8’) # Send formatted answer. bot.send_message(message.chat.id, parse_data(code), reply_markup=keyboard) def get_taf(message): # Fetch info from server. code = request.urlopen(URL_TAF).read().decode(‘utf-8’) # Send formatted answer. bot.send_message(message.chat.id, parse_data(code), reply_markup=keyboard) def route_command(command, message): «»» Commands router. «»» if command == ‘/start’: return start(message) elif command == ‘/get_metar’: return get_metar(message) elif command == ‘/get_taf’: return get_taf(message) def main(**kwargs): «»» Serverless environment entry point. «»» print(f’Received: «»‘) message = telebot.types.Update.de_json(kwargs) message = message.message or message.edited_message if message and message.text and message.text[0] == ‘/’: print(f’Echo on «»‘) route_command(message.text.lower(), message)

• Упаковываем всю директорию в ZIP-архив и переходим в панель управления к созданной функции.
• Нажимаем Редактировать и загружаем архив с кодом.

• Заполняем относительный путь в файлу tele_bot (расширение .py можно не указывать) и эндпойнт-функцию (в приведенном примере это main).
• В разделе Переменные окружения пишем переменную TOKEN и присваиваем ей токен нужного телеграм-бота.
• Нажимаем Сохранить и развернуть, после чего переходим в раздел Триггеры.
• Ставим переключатель HTTP-запрос, чтобы сделать запрос публичным.

/setwebhook

Результат

Если все сделано правильно, то ваш бот сразу начнет работать и отображать актуальную сводку авиационной погоды прямо в мессенджере.

Разумеется, код можно дорабатывать, однако даже в текущем состоянии его достаточно, чтобы узнать самую точную погоду и прогноз из проверенного источника.

Полную версию кода вы найдете в нашем репозитории на GitHub.

Источник: selectel.ru