Рассмотрим разработку и запуск ботов для мессенджера Телеграм. В качестве языка разработки будет использоваться Python. Запускать код на выполнение будем в рабочих тетрадках (блокнотах) замечательной среды разработки Colab компании Google. Код бота, размещенный в Colab, будет взаимодействовать c сервером Telegram через API.
Telegram (от др.-греч. τῆλε «далеко» + др.-греч. γράμμα «запись») — кроссплатформенная система мгновенного обмена сообщениями (мессенджер) с функциями VoIP, позволяющая обмениваться текстовыми, голосовыми и видео- сообщениями, стикерами и фотографиями, файлами многих форматов. Также можно совершать видео- и аудио- звонки и трансляции в каналах и группах, организовывать конференции, многопользовательские группы и каналы. Клиентские приложения Telegram доступны для Android, iOS, Windows Phone, Windows, macOS и Linux.
API (МФА [ˌeɪ.piˈaɪ]; аббр. от англ. Application Programming Interface — «программный интерфейс приложения») — описание способов (набор классов, процедур, функций, структур или констант), которыми одна компьютерная программа может взаимодействовать с другой программой. Обычно входит в описание какого-либо интернет-протокола, программного каркаса (фреймворка) или стандарта вызовов функций операционной системы. Часто реализуется отдельной программной библиотекой или сервисом операционной системы. Используется программистами при написании всевозможных приложений.
Бот (англ. bot, сокращение от чеш. robot) — виртуальный робот, который функционирует на основе специальной программы, выполняющий автоматически и/или по заданному расписанию какие-либо действия через интерфейсы, предназначенные для людей. Боты находят также применение в условиях, когда требуется лучшая реакция по сравнению с возможностями человека (например, игровые боты, боты для интернет-аукционов и тому подобное) или, реже, для имитации действий человека (например, боты для чатов и тому подобное). Чат-бот может выдать достаточно адекватный ответ на вопрос, сформулированный на правильном русском языке (или любом другом, работа с которым поддерживается). Такие боты часто применяются для сообщения прогноза погоды, результатов спортивных соревнований, курсов валют, биржевых котировок и тому подобное.
Чат-бот — это программа, работающая внутри мессенджера, например Telegram. Такая программа способна отвечать на вопросы, а также самостоятельно задавать их. Чат-боты используются в разных сферах для решения типовых задач.
C точки зрения прикладной информатики (и прикладной информатики в экономике в частности), создание чат-бота — это не только следование последним тенденциям. Прежде всего, речь идёт о сокращении затрат, увеличении конверсии и улучшении качества обслуживания клиентов. Сотни компаний делают всё возможное, чтобы достичь вышеупомянутых целей. И для их достижения необходимы боты как первостепенный инструмент.
Согласно текущей статистике за 2022 год, недвижимость является ведущей отраслью по прибылям от чат-ботов (28 %). Затем идут путешествия (16 %), образование (14 %), здравоохранение (10 %) и финансы (5 %).
Чат-боты могут использоваться в службах поддержки, помогая решить простые вопросы, например, такие как смена пароля.
Чат-боты можно использовать для поиска информации. Например, прогноз погоды, афиша мероприятий.
В сфере путешествий стали одними из первых использовать чат-боты. Чат-бот может предложить направления/рейсы/рестораны — на основании поисковых запросов и предпочтений пользователя. После покупки программа обеспечивает клиентскую поддержку, предоставляя ответы на часто задаваемые вопросы.
Практическая часть
Чтобы создать бота, нам нужно дать ему название, адрес и получить токен — цифро-символьную строку, которая будет однозначно идентифицировать бота.
Необходимо найти бота, нажать кнопку «Запустить» (или написать /start), в ответ BotFather пришлет список доступных команд.
Отправим боту команду /newbot, чтобы создать нового бота. В ответ он попросит ввести имя будущего бота, его можно писать на русском. После ввода имени нужно будет изобрести адрес бота, причем он должен заканчиваться на слово bot. Например, drach_pro_bot. Если адрес уже кем‑то занят, придётся придумывать новый.
Когда бот будет создан, мы получим сообщение, в котором будет исчерпывающая техническая информация о боте. Обратите внимание, что после фразы Use this token to access the HTTP API будет написана строка из букв и цифр — это токен.
Реализуем бота для Telegram, воспользовавшись возможностями языка Python. Понятно, что чтобы бот всегда работал, его код должен быть запущен и выполняться 24 часа в сутки. Значит, потребуется сервер (для надежности под операционной системой Linux), на котором установлен Python. Если такого сервера нет, можно запускать код на собственной домашней машине, но тогда придётся повозиться с настройками роутера. Но есть ещё один интересный вариант, который очень подходит для тестирования и изучения ботов — это Colab.
Работать будем в рабочей тетради Colab, так как это нам даёт замечательные преимущества: не надо устанавливать собственный сервер в Интернет и не надо перенастраивать домашний роутер.
Далее в рабочей тетради Colab проверяем версию Python. Чтобы операция выполнялась на уровне операционной системы (а не языка программирования), перед командой ставим восклицательный знак:
!python3 —version
Должны получить ответ вида:
Python 3.7.13
Для взаимодействия с Telegram API средствами языка Python разработаны несколько модулей. Самый простой из них — Telebot. Устанавливаем необходимый пакет:
!pip3 install pytelegrambotapi
В редчайших случаях, возможно, понадобится написать просто pip вместо pip3.
Задача 1. ЭХО
Сначала реализуем простейшего бота – для понимания процесса. Он будет получать от пользователя текстовое сообщение и возвращать его же. Используем код:
Для запуска бота в Colab нажимаем Ctrl+F9.
Если всё запустилось без ошибок, переходим в Telegram – проверять работу бота. Ищем бота по придуманному ранее адресу. Запускаем бота кнопкой «Запустить» (Start) или командой /start. При правильной работе бот возвращает сообщения отправителю один-в-один.
Задача 2. Бот-всезнайка
Более сложный бот, который будет давать определения для введённых терминов. Черпать информацию будем из Википедии по той причине, что для этого уже разработан прекрасный модуль:
!pip3 install wikipedia
Используем следующий код и запустим его.
Задача 3. БОТ С ДВУМЯ ВИРТУАЛЬНЫМИ КНОПКАМИ
Во многих ботах для выбора каких‑то действий применяются так называемые виртуальные кнопки. Реализуем ветвление. Пользователь будет выбирать, что он хочет прочитать (например, афоризмы или новости).
Потребуется создать два файла: thinks.txt и facts.txt, которые содержат список сегодняшних новостей и афоризмы. Одна строка – одно утверждение. Лучше создать хотя бы три строки в каждом.
На данном этапе куда удобнее будет привязать Google drive (Гугл-диск) к Colab и загрузить туда текстовые документы.
Команда для привязки Гугл-диска:
from google.colab import drive
drive.mount(‘/content/drive’)
Важно! Если использовать для этого бота тот же токен, что и для предыдущего, то, чтобы увидеть кнопки, потребуется перезапуск командой /start.
Создание чат-бота с ИИ в Telegram
В настоящее время активно развиваются и внедряются системы искусственного интеллекта. Собеседник всё чаще становится виртуальным, представляющим из себя мощную программу. Таковой является чат-бот. Сейчас такие программы-собеседники уже напоминают личных секретарей, в круг их обязанностей входят информирование о погоде, перевод денег, напоминание о важных событиях, запись на приём к врачу и многое другое.
В данной статье я расскажу, как можно создать такого небольшого чат-бота в Telegram. Он сможет говорить на общие темы: погода, досуг и т.д. В статье будет много ссылок на дополнительные материалы, они позволят более глубоко погрузиться в тему NLP и создания ботов в Telegram. Также в конце я оставлю предложения по усовершенствованию разработанного чат-бота.
Весь код написан на языке Python.
Для того, чтобы создать бота в Telegram необходимо написать боту по имени BotFather.
С помощью BotFather можно создавать новых ботов в Telegram и изменять настройки существующих. Например, добавить описание, установить аватарку для бота.
После создания чат-бота в BotFather вы получите уникальный токен. Токен нужен для идентификации вашего бота. Не сообщайте его никому.
2. Написание кода бота
Для создания чат-ботов в Telegram можете использовать библиотеки python-telegram-bot или pyTelegramBotAPI
from telegram import Update from telegram.ext import Updater, CommandHandler # Обработка команды start def send_start(update: Update): update.message.reply_text(“Hey, what’s up?”) updater = Updater(“YOUR_BOT_TOKEN”) # Добавление обработчика updater.dispatcher.add_handler(CommandHandler(‘hello’, send_start)) # Запуск бота updater.start_polling() updater.idle()
Использование библиотеки pyTelegramBotAPI
Принципиально эти библиотеки ничем друг от друга не отличаются. Отличие связано с синтаксисом.
В данной статье я использовал библиотеку python-telegram-bot.
Если речь идёт о чат-боте для сотен людей, то лучше использовать библиотеку aiogram. В отличие от двух предыдущих библиотек aiogram поддерживает ассинхронность. Это позволит обрабатывать сообщения нескольких людей одновременно.
3. Создание искусственного интеллекта
NLP (Natural Language Processing) – тема объёмная, тема для ряда статей. В этой статье я расскажу, что использовал и оставлю ссылки на ресурсы с более подробным обзором данной темы.
a. Набор датасета
Датасет я составлял вручную. Структура датасета представлена ниже на изображении.
Интенты – намерения пользователей. Интент включает в себя примеры вопросов, которые задают пользователи. Например, интент Спортивные мероприятия содержит все вопросы (строго говоря, это могут быть и утверждения), связанные со спортивными мероприятиями. Также интент включает в себя ответы чат-бота. Интент может включать один или несколько ответов.
Если ответов несколько, то ответ бота выбирается случайным образом.
В Python структура датасета следующая:
Если знаете, как это сделать проще или где можно найти готовые датасеты, пишите в комментариях.
b. Предобработка текста
Были использованы три метода: удаление символов пунктуации, приведение слов к нижнему регистру и лемматизация.
Для удаления символов пунктуации использовался модуль string.
import string # Удаление символов пунктуации def remove_punctuation(text): translator = str.maketrans(», », string.punctuation) return text.translate(translator)
Лемматизация – это процесс приведения слова к нормальной (словарной) форме.
Лемматизация нужна для того, чтобы слова, имеющие одинаковое значение, но написанные в разной временной форме, не воспринимались ботом как совершенно разные слова и относились к одному интенту.
Библиотека pymystem3 — это морфологический анализатор русского текста от компании Яндекс. Он приводит слова к начальной форме и нижнему регистру.
Ссылка на статью с рассмотрением различных способов предобработки текста.
В качестве векторизатора был использован TF-IDF векторизатор.
Его название — это сокращение от Term frequency-inverse document frequency (частота слова — обратная частота документа).
Частота слова (Term Frequency) — определяет, как часто выбранное слово появляется в документе (в данном случае, это запросы пользователей).
Обратная частота документа (Inverse Document Frequency) — снижает веса слов, которые часто встречаются в документах.
from sklearn.feature_extraction.text import TfidVectorizer vectorizer = TfidVectorizer(analyzer=’char_wb’, ngram_range=(2,3), max_df=0.8) vector = vectorizer.fit_transform(text)
- analyzer=’char_wb’ – создание n-грамм символов только из текста внутри границ слов;
- ngram_range=(2,3) – нижняя и верхняя границы диапазона значений для n-грамм;
- max_df=0.8 — игнорирование терминов, частота которых в запросе строго превышает заданный порог.
from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33, stratify=y)
Данные делились на обучающую и тестовую выборки. Треть данных отводилась на тесты, остальные часть данных на обучение.
Параметр stratify задаёт использование стратификации по интентам, это позволяет повысить точность классификации для классов с неравным количеством примеров запросов в датасете.
Для классификации был использован алгоритм LinearSVC. Метод опорных векторов хорошо показывает себя в многоклассовой классификации.
from sklearn.svm import LinearSVC # Классификация clf = LinearSVC() clf.fit(X_train, y_train) clf.predict(vector)[0]
Если ваша модель плохо обучена и часто ошибается в классификации, то можно дополнительно реализовать один из алгоритмов нечёткого поиска. Например, расстояние Левенштейна.
Также мой совет – добавлять заглушки в бота. Заглушки – это такие фразы как «Извините, не понял вас», «Перефразируйте, пожалуйста.».
Модель машинного обучения, имеющая по всем метрикам единицы, это утопия. К тому же язык – это динамическая система и ваш датасет не вечен. Его нужно будет изменять и дополнять. С заглушками пользователь не будет думать, что чат-бот завис или не работает, человек всегда получит ответ.
e. Запуск чат-бота
Можно запускать бота и тестировать его.
Небольшой чат-бот, который сможет поддержать разговор на общие темы, готов.
В дальнейшем, если захотите развивать этого бота и добавлять новый функционал, то можете попробовать следующее:
Логирование – это запись действий программы в отдельном файле. Например, запуск бота, обработка запроса пользователя. Логирование позволяет быстрее находить и исправлять баги в программе.
- Обработка голосовых сообщений
В общении мы используем не только текстовые, но и голосовые сообщения, поэтому возможность отвечать на голосовые сообщения будет классной фичёй для вашего бота.
- Выгрузка бота на сервер
Чтобы ваш бот отвечал круглосуточно необходимо его запустить на сервере. Для запуска небольшого личного бота отлично подойдёт облачная платформа PythonAnywhere. Бесплатного тарифа будет достаточно.
Это всё, что я хотел рассказать в данной статье. Надеюсь, вы не зря потратили время. Дерзайте и всё получится!
Источник: newtechaudit.ru
Как создать бота для Telegram | Бот отправляющий изображения котов
Боты для телеграмма сейчас весьма популярны, давайте и мы научимся делать своих.
ЯП который мы будем использовать, как всегда Python. Напишем простого бота, который по заданной команде будет присылать нам котиков, а еще добавим кнопку, чтобы не вводить команды каждый раз. Вот рабочий пример (надеюсь к моменту твоего прочтения, я его еще буду хостить).
И итог того, что должно получиться:
Подготовка
Для начала мы будем исходить из того, что Python3 уже установлен и из командной строки прекрасно работает >_ python и >_ pip. Сидим мы из под Linux или Windows неважно.
Для работы с телеграмом будем использовать эту библиотеку, для установки необходима командная строка с правами администратора.
И ввод одной команды.
pip install python-telegram-bot —upgrade
pip install requests
Не забудем и про добавление команды
Пишем код
В принципе, многое уже и так есть в примерах в репозитории и заново ничего придумывать не надо, мы лишь изменим и дополним то, что уже есть.
И так поехали, берем из примеров простого бота echobot2, который уже умеет отвечать на все сообщения и знает команды /help /start. Отвечалку на все сообщения мы изменим, команды тоже немного поменяем и добавим свою /cat, которая собственно и будет постить котиков :3.
Для начала подставляем ранее полученный токен, необходимый для работы.
Смотрим дальше и видим, что все обработчики в боте (команды, текст и тд) находятся в функции main и добавляются как dp.add_handler
Как вы можете заметить, событие использования команды в чате состоит из двух частей: текст команд и функции, которая вызывается при ее использовании.
По тому же принципу добавим свою команду строкой
dp.add_handler(CommandHandler(«cat», sendcat)), где cat — это команда , sendcat — вызываемая функция при получение данной команды.
Остальные хендлеры трогать не будем, а поменяем лишь вызываемые ими функции.
Так например по умолчанию функция echo отправляет пользователю тот же самый текст что он и прислал.
Изменим отправляемый текст на сообщение об ошибке
Также изменим отправляемый текст на /start и /help
Украшательства закончены. Приступим к котикам :).
Котики у нас будут состоять из двух функций. Первую вы уже видели в хендлере — sendcat, она будет отвечать за отправку, но встает вопрос, а что же нам собственно отправлять? Тут мы будем использовать вторую функцию getcat которая будет отвечает за предоставление ссылок на картинки с котиками, брать которые мы будет с сайта thecatapi. Его апи позволяет получать ссылки на случайные картинки с котами, чем мы и воспользуемся.
Подключаем библиотеку requests и пишим простенькую функцию выдающию ссылки на картинки с котиками. Потом просто вызываем ее в sendcat.
Проверим что получилос. Запускаем наш скрипт, ищем в телеграмме бота по нику, который вы задали ему при создании и. Котики .
Уже неплохо, но что-то все равно не то. Мы отправляем котов не как картинки, а как ссылки, телеграм конечно их подгружает и показывает, но решение так себе. Исправим же это, открываем документацию по работе с апи телеграма для ботов и ищем метод отправки картинок.
Возвращаемся обратно и в функции sendcat заменяем всю строку отправки сообщения на bot.sendPhoto(chat_id=update.message.chat_id, photo=getcat())
Почти все готово, осталось сделать кнопку в чате, чтобы не вписывать постоянно команду вручную.
Использовать мы будем Inline клавиатуру (прямо в чате которая), она состоит из двух функций: первая отвечает за отрисовку (markup), вторая за обработку нажатий (callback).
Снова идем в примеры, которые даются авторами библиотеки, вытаскиваем вот это и переделываем под себя.
Кое-что доподключаем:
В итоге получается
Исходный код
import requests from telegram import InlineKeyboardButton, InlineKeyboardMarkup, ReplyKeyboardRemove, ReplyKeyboardMarkup, KeyboardButton from telegram.ext import Updater, CommandHandler, MessageHandler, Filters, CallbackQueryHandler import logging # Enable logging logging.basicConfig(format=’%(asctime)s — %(name)s — %(levelname)s — %(message)s’, level=logging.INFO) logger = logging.getLogger(__name__) # Define a few command handlers. These usually take the two arguments bot and # update. Error handlers also receive the raised TelegramError object in error. def start(bot, update): «»»Приветствие»»» update.message.reply_text(‘Привет, я бот, который очень любит котиков :3nНапиши мне /cat и я поделюсь ими с тобой’) def help(bot, update): «»»Сообщение для помощи с командами»»» update.message.reply_text(‘Чтобы получить котика напиши /cat’) def echo(bot, update): «»»На любой текст отвечаем ошибкой»»» update.message.reply_text(«Неизвестная команда :(«) def error(bot, update, error): «»»Log Errors caused by Updates.»»» logger.warning(‘Update «%s» caused error «%s»‘, update, error) def getcat(): »’Получение ссылки на картинку с котиком»’ try: r = requests.get(‘http://thecatapi.com/api/images/get?format=src’) url = r.url except: url = get_cat() print(‘Error with cat parsing’) pass return url def sendcat(bot, update): «»»Отправка котиков»»» bot.sendPhoto(chat_id=update.message.chat_id, photo=getcat(), reply_markup=draw_button()) def draw_button(): keys =[[InlineKeyboardButton(‘?Еще котика. ‘, callback_data=’1’)]] return InlineKeyboardMarkup(inline_keyboard=keys) def get_callback_from_button(bot, update): query = update.callback_query username = update.effective_user.username chat_id = query.message.chat.id message_id = query.message.message_id if int(query.data) == 1: bot.sendPhoto(photo=getcat(), chat_id=chat_id, message_id=message_id, reply_markup=draw_button()) def main(): «»»Start the bot.»»» # Create the EventHandler and pass it your bot’s token. updater = Updater(«СЮДА ВАШ ТОКЕН») # Get the dispatcher to register handlers dp = updater.dispatcher dp.add_handler(CallbackQueryHandler(get_callback_from_button)) dp.add_handler(CommandHandler(«start», start)) dp.add_handler(CommandHandler(«help», help)) dp.add_handler(CommandHandler(«cat», sendcat)) # on noncommand i.e message — echo the message on Telegram dp.add_handler(MessageHandler(Filters.text, echo)) # log all errors dp.add_error_handler(error) # Start the Bot updater.start_polling() # Run the bot until you press Ctrl-C or the process receives SIGINT, # SIGTERM or SIGABRT. This should be used most of the time, since # start_polling() is non-blocking and will stop the bot gracefully. updater.idle() if __name__ == ‘__main__’: main()
F.A.Q
- Q: Т.к бот каждый раз запрашивает картинку, а потом еще и загружает ее в мессенджер, уходит масса времени. Как ускорить выдачу ответов?
- A: Решение — использовать сервера Telegram, как кеш. Сохраняйте при отправке фото их media_id (куда нибудь в бд), чтобы потом можно было быстренько его оттуда вытянуть и отправить.
- Q: А как сделать ребут, админку, оформить тексты т.д ?
- A: Здесь есть отличные сниппеты
- Q: Как осуществить . ?
- A: Документация Telegram bot api, Вики библиотеки
Источник: liberbear.com