Фрймворков для написания чатботов очень много. Из популярных – есть aiogram , telethon , python-telegram-bot . Есть и no code решения по созданию чатботов.
Здесь мы разберём какие библиотеки/решения существуют, их плюсы и минусы и границы применимости.
aiogram
Самый популярный вариант, который фигурирует в каждом первом видео на ютубе. Самое распространённое заблуждение насчёт него – что “асинхронность ускорит вашего чатбота”.
На самом деле не совсем. Она сделает это, но для этого недостаточно просто писать async и await в начале объявления/вызова функций. Для асинхронной работы бота все операции внутри него не должны быть блокирующими (или хотя бы какая-то ощутимая их часть). Это значит, что больше нельзя пользоваться бибилотекой requests , ведь она синхронная, а вам нужен её асинхронный аналог, например, httpx или asks . Нельзя пользоватья redis , нужен aioredis . И так далее.
Библиотека хороша для написания асинхронного кода, но если вы не умеете его писать, то трогать не стоит, получите кучу проблем асинхронного кода, не получив его преимуществ.
Автоматизация Google на Python | Скачиваем файлы с помощью Python | Идея для платного Telegram бота
python-telegram-bot
Библиотека поддерживает сразу 2 версии: синхронную и асинхронную. Синхронная – это версии 13.X, вот их документация. Асинхронная – в том же репозитории, просто для неё нужно установить версию библиотеки 20.X и старше, документация.
За счёт этого библиотека дружелюбнее для начинающих, пусть это и создаёт некоторую путаницу для новичков, но если вы разобрались один раз “где синхронная, а где нет” – дальше в целом всё понятно. Зато асинхронщину можно совсем не трогать, пока вы к ней не готовы.
Библиотека обладает куда более подробной документацей в сравнении с aiogram, есть статьи о архитектуре, персистентности или обходе спам-лимита Telegram. Функционал, кажется, тоже богаче.
Из минусов – библиотека не обладает таким же активным коммьюнити, как aiogram , в репозитории которого есть ссылки на сообщества по странам.
вступление
Автоматическое распознавание изображений(например, распознавание объектов и классификация изображений) может обеспечить огромную ценность для бизнеса. Если вы запускаете форум, приложение для знакомств или любую платформу, на которую пользователи загружают контент, автоматизация распознавания изображений может иметь решающее значение. Преимущества имеют два аспекта:
С одной стороны, этообеспечивает ценность для конечных пользователей, позволяя им выполнять поиск по изображениям по секретной теме, избегая утомительной задачи ручной классификации. Практическим примером этого является функция поиска Unsplash, который ищет высококачественные изображения по теме,
С другой стороны, автоматическое распознавание изображенийтакже обеспечивает ценность для владельцев системы,как это позволяет отфильтровать изображения, содержащие обнаженные тела, например. Одним словом, это позволяет повысить качество предоставляемых услуг в автоматическом режиме. Хорошо право?
Как видим, приложения бесконечны, а преимущества очевидны. Главный вопрос остается, какое решение выбрать для этой задачи? Существует множество сторонних решений, а также возможность создания собственного конвейера распознавания изображений из открытого или закрытого программного обеспечения. В следующем разделемы будем исследовать различные альтернативы,
Выбор технологий
Как указывалось выше, существует множество провайдеров, которые обеспечивают распознавание изображений и видео с помощью API: Google Vision, Amazon Rekognition, Прояснить. Один из главных вопросов — будут ли мои данные в безопасности? Как говорит Google в своем Часто задаваемые вопросы об использовании данных:
Когда вы отправляете изображение в Cloud Vision API, мы должны хранить это изображение в течение короткого периода времени, чтобы выполнить анализ и вернуть вам результаты.Сохраненное изображение обычно удаляется через несколько часов, Google также временно регистрирует некоторые метаданные о ваших запросах API Vision (например, время получения запроса и размер запроса), чтобы улучшить наш сервис и бороться со злоупотреблениями.
«Типично удалено» . что означает типично?
Если для вас важны владение данными и конфиденциальность, существует также возможность создать собственный конвейер распознавания изображений, используя существующие технологии. Есть также множество альтернатив в открытом коде: TensorFlow, Darknet, MLpack, Keras … Которые позволяют вам лучше контролировать, где находится владение данными изображения.
В этом уроке мы будемсосредоточиться на создании нашего собственного классификатора изображений и бота распознавания объектов, с помощью Darnet, Мы создадим бота Telegram, написанного на Python, который находится в Сбой взаимодействовать с классификатором изображений.
Пользовательский поток будет следующим: выберите изображение и отправьте его нашему боту Telegram. Он будет классифицировать и выполнять распознавание объектов и отправлять нам результаты. Легко ли?
Чтобы установить Darknet, перейдите к.данныекаталог в вашем приложении Glitch. Это очень важно, так как этот каталог будет сохранен, когда ваше приложение Glitch перейдет в спящий режим!
cd .data
git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git
cd darknet
make
Важно отметить, что пока вы можете тренировать свои собственные модели (и должны, в зависимости от варианта использования), это обычно довольно вычислительно дорогая операция. Учитывая, что мы будем запускать нашего бота сСбойэкземпляр сочень ограниченыМощность и пространство (1 ЦП, 512 ОЗУ, 200 МБ памяти), обучение моделей совершенно неосуществимо.
В нашем случае наилучшим решением является использование предварительно обученных весов моделей. Мы будем использовать существующие веса, сгенерированные из предыдущих тренировок, что позволит нам быстро набрать скорость. Мы загрузим два файла весов,darknet19.weightsдля классификации изображений, иyolov3-tiny.weightsдля распознавания объекта.
# execute in the ./darkent directory
wget https://pjreddie.com/media/files/darknet19.weights
wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3-tiny.weights
Обратите внимание, что мы выбрали файлы небольшого веса из-за ограничений пространства и мощности процессора, доступных в Glitch на данный момент. Не стесняйтесь попробовать другие веса (классификация изображений, обнаружение объекта) если вы используете это в другой, более мощной среде. Вы также получите лучшие результаты!
3. Подключите
Отлично, теперь, когда у нас есть готовый скелет бота и установлен Darknet, мы можем подключить его. Я не буду объяснять каждую строку кода, для полного прокомментированного кода вы можете перейти к Глюк проект,
Ниже приведен фрагмент кодаглавный обработчик(обратите внимание, что он использует вспомогательные функции). Он срабатывает каждый раз, когда новая картинка отправляется в бот.
Полный исходный код доступен в:
телеграмма-изображения classfication-бот
Бот классификатора изображений Telegram Glitch — это дружелюбное сообщество, в котором каждый может найти и создать лучшие приложения…
glitch.com
4. Протестируйте бота
Отлично, теперь, когда мы готовы, давайте проведем некоторое тестирование!
Резюме
API распознавания изображений по требованию предоставляют непараллельные возможности, но когда конфиденциальность или автономная обработка имеют решающее значение, пользовательские конвейеры распознавания изображений являются отличной альтернативой.
Обратите внимание, что наш пример только поцарапал поверхность, и более точное распознавание изображения может быть достигнуто с другими тренировочными наборами и подходами.
Ресурсы
- Glitch проект → https://glitch.com/~telegram-image-classfication-bot
- Darknet документы → https://pjreddie.com/darknet /
ДругиеВыходные Hackсообщения:
Источник: machinelearningmastery.ru
Telegram Bot с Python для Todoist
В этом посте я объясню, как создать бота Telegram на Python. Todoist — отличный инструмент для управления списками дел. Хотя этот пост может быть просто общим руководством по созданию бота Telegram, я расскажу о подключении к Todoist API и внедрении его возможностей в Telegram, чтобы вы могли узнать больше о работе с реальным API и взаимодействии с пользователями в ботах Telegram.
Предполагается, что вы знакомы с основами Python. Вы узнаете:
- Создание бота Telegram с отцом бота Telegram
- Работа с API в Python
- Написание скрипта бота Telegram на Python
- Взаимодействие с пользователями в боте Telegram (отображение кнопок, ответ на сообщение и т. Д.)
Создание бота Telegram
Прежде всего, нам нужно получить дескриптор Telegram для нашего бота. Кроме того, нам нужен токен доступа для подключения и взаимодействия с Telegram.
Получите имя пользователя бота (дескриптор Telegram) и токен доступа
После этого вы получите сообщение с данными вашего бота, включая токен доступа вашего бота для HTTP API. Мы будем использовать это в следующих шагах.
Взаимодействие с API в Python
Чтобы создать полезного бота для Telegram, вам необходимо хорошо разбираться в работе с API.
Я прочитал много руководств по созданию ботов Telegram, но я хотел написать бота, который работает с реальным API, а не бота, чтобы показывать картинки с кошками (что, кстати, тоже очень круто).
Todoist — отличный инструмент для управления делами. Несмотря на то, что у него отличное мобильное приложение, оно может помочь вам или вашей команде выполнять ваши задачи в Telegram.
Также, используя Todoist API, вы узнаете, как взаимодействовать с реальными API.
APIHandler Класс
У Todoist есть официальная библиотека Python API. С его помощью вы можете легко взаимодействовать с Todoist API. Сначала мы собираемся изучить эту официальную библиотеку. Затем с помощью пакета запросов Python мы взаимодействуем с Todoist REST API. Поскольку многие сторонние API не поддерживают такие библиотеки Python, важно научиться использовать пакет запросов Python для выполнения HTTP-запросов для RESTful API.
Получение токена доступа к Todoist
Прежде чем мы начнем, вам нужно получить токен доступа для Todoist API. Просто зайдите в Консоль приложения Todoist и создайте новое приложение. После создания приложения вы увидите client id и client secret , которые необходимо использовать в приложении производственного уровня для аутентификации пользователей.
На данный момент нам нужно только получить токен доступа для наших тестов. Прокрутите вниз, и вы увидите свой токен доступа. Теперь давайте попробуем это в действии.
Официальная библиотека Python Todoist
Теперь установите пакет TodoistAPI с помощью программы Python, выполнив эту команду: pip install todoist-python
Используя библиотеку API Todoist, получить проекты очень просто.
Не забудьте указать свой токен доступа в api_token переменную.
Взаимодействие с RESTful API с использованием запросов Python
Для вызова API вам необходимо использовать пакет запросов Python. Установите его с помощью pip: pip install requests
Пакет запросов имеет две основные функции, которые мы можем использовать для выполнения get или post запросов.