Нужен автоматический Telegram Конвертер из tdata -> в session+json с рандомизацией данных для авторизации , данные у меня есть нужно чтобы он их вводил рандомно при авторизации или по порядку из списка
Допустим: примерный принцип его работы будет такой: запускается прокси фаер — берет прокси из тхт.файла
подключается к прокси — делает проверку на подключение
берет аккаунты из папки
потом запускает телеграм под этими прокси , затем открывает настройки в телеграм у аккаунта копирует номер делает прямой запрос на телеграм и используя данные [login to view URL] конвертирует в ssesion +json рандомизируя и взяв данные для авторизации аккаунта (пары устройство и т.д и тп) из конфинга я их туда свои прописываю какие данные для авторизации ему брать. примерный конфиг-панелька на скрине:
Условия : стабильность. полная автоматизация. чтобы акки при конверте не ловили бан. если необходимо предоставлю доступ по teamviewer чтобы при вас его тестировать. Нужен нормальный конвертер который без проблем и стабильно конвертирует. Если ты не шаришь в этом — то пожалуйста не подписывайся на работу!
Конвертация Телеграм аккаунтов Tdata в session+json | Инструкция
кто готов взяться за работу , у меня уже есть два конвертера из которых можно сложить плюсы минусы и получить нормальный который мне нужен.
Так же скину вам видос как примерно он должен работать.
Если хотите видео посмотреть то пишите.
Софт принимает на вход папки tdata (от Telegram Desktop). производится авторизация аккаунта и генерация файла .session+json
Есть возможность изменять параметры для переноса (api_id/api_hash, модель устройства и т.д.), а так же рандомизировать их или пускать по порядку.
Если попался забаненый акк то пропускает его , если прокси не подключилось то пропускает прокси.
Можно ввести SOCKS 5 прокси, которые будут использоваться для создания новой авторизации (для session-файла). Само приложение тг десктоп (где открывается tdata) данным софтом тоже проксируется и берутся прокси из отдельно тхт файла. и например запускается через прокси фаер т.дата ,а конвертация-авторизация проксируется отдельно через ваш софт.
Источник: www.freelancer.com.ru
Опросы в Telegram-боте с помощью AIOGram с записью в JSON
Сегодня мы разберем как сделать опросник в Telegram и запустить сбор данных о пользователях. Чтобы не повторяться, буду иногда обращаться к предыдущим статьям.
Для создания опросника мы воспользуемся библиотекой AIOGram.
Результаты опросов будем сохранять в файл JSON.
Что потребуется для создания опросника:
- Компьютер или ноутбук (для особых извращений можно и телефон)
- Редактор кода (У меня PyCharm)
- Python версии 3.9 и выше
- Соединение с интернетом
Установка библиотек и структура проекта
Установка AIOGram для Windows:
pip install aiogram json
AIOGram для macOS:
pip3 install aiogram json
Пользоваться будем уже известным шаблоном для разработки бота .
При разработке подобных проектов шаблон сильно упростит вам жизнь.
+—telegram_bot | +—handlers | | +—Users | | | +—__init__.py | | | +—help.py | | | +—audio.py | | | —start.py | | —__init__.py | +—states | | +—__init__.py | | —dowload.py | +—keyboards | | | +—inline | | | |—choice_but_start_test.py | | | —__init__.py | | —__init__.py | +—utils | | +—__init__.py | | —set_bot_commands.py | +—app.py | —loader.py
Как и в прошлом разборе , мы будем двигаться по всем директориям и рассматривать написанный код.
Разбор кода для создания опросника
Loader.py
from aiogram import Bot, Dispatcher, types from aiogram.contrib.fsm_storage.memory import MemoryStorage token = ‘52627**************HQvtGZWe_BTVyKi4H1FvT_ezSCy8’ bot = Bot(token=token, parse_mode=types.ParseMode.HTML) storage = MemoryStorage() dp = Dispatcher(bot, storage=storage)
Импортируем класс бота, диспетчера и типы, а также класс для хранения информации в оперативной памяти.
Дальше сохраняем в переменную токен (как его получить смотрите тут ), после чего инициализируем бота и диспетчера.
Этот файл будет мотором нашего бота. В дальнейшем мы будем обращаться сюда, чтобы расширять наши возможности.
App.py
Как и в прошлом гайде, этот файл будет собирать все хендлеры и инициализировать их, чтобы потом запускать прием от API:
from aiogram import executor from loader import dp import handlers from utils.set_bot_commands import set_default_commands async def on_startup(dispatcher): # Устанавливаем дефолтные команды await set_default_commands(dispatcher) if __name__ == ‘__main__’: executor.start_polling(dp, on_startup=on_startup)
Utils
Set_bot_commands.py
В этом файле мы создаем команды, которые отображаются в меню. Первый аргумент — вызов команды, второй — её описание:
from aiogram import types async def set_default_commands(dp): await dp.bot.set_my_commands( [ types.BotCommand(«start», «Запустить бота»), types.BotCommand(«help», «Вывести справку»), types.BotCommand(«onstarttest», «Пройти первый опрос»), ] )
States
__init__.py
from .on_start_test import CallbackOnStart
Подробнее о пакетах в python: ссылка на статью, ссылка на видео.
Для представления о пакетах этих ссылок хватит.
On_start_test.py
В этом файле будут храниться наши состояния, в которые мы будем сохранять информацию на время опроса. Подробнее можно узнать о машинном состояние по запросу FSM.
У нас будет три состояния для трех этапов опроса:
from aiogram.dispatcher.filters.state import StatesGroup, State class CallbackOnStart(StatesGroup): Q1 = State() Q2 = State() Q3 = State()
Keyboards
Чтобы не захламлять основной файл, будем выносить все кнопки в отдельный пакет. В нашем случае используем генератор для inline кнопок.
__init__.py
Импортируем типы для работы с кнопками. Дальше пишем функцию создания кнопок из массива. У нас будет двумерный массив — каждый массив с городами будет в одной линии у пользователя:
from . import inline choice_but_start_test.py from aiogram.types import InlineKeyboardMarkup, InlineKeyboardButton def towers(): list_button_name = [[‘Москва’, ‘Санкт Петербург’, ‘Нижний Новгород’, ‘Ростов’], [‘Новосибирск’, ‘Екатеринбург’, ‘Казань’, ‘Челябинск’]] buttons_list = [] for item in list_button_name: l = [] for i in item: l.append(InlineKeyboardButton(text=i, callback_data=i)) buttons_list.append(l) keyboard_inline_buttons = InlineKeyboardMarkup(inline_keyboard=buttons_list) return keyboard_inline_buttons
Почему именно так? Если не прибегать к генератору кнопок, нам бы пришлось каждую кнопку прописывать руками, а это неудобно.
Подробнее о кнопках в AIOGram можно узнать тут .
Функция возвращает массив кнопок для работы с ними.
Handlers
On_start_testing.py
Это лишь пример. Вы всегда можете переделать его под себя, чтобы получать нужные вам данные от пользователей.
Импорты
Все импорты понятные, но сделаем акцент на библиотеке json. Она нужна для взаимодействия с файлами JSON, в них мы будем сохранять результаты опроса.
import json from aiogram.dispatcher import FSMContext from aiogram.dispatcher.filters import Command from aiogram.types import ReplyKeyboardRemove from keyboards.inline.choice_but_start_test import towers from loader import dp from aiogram import types from states import CallbackOnStart
Реакция на команду
Этот хендлер будет отзываться на команду onstarttest.
Первым делом мы проверяем проходил ли пользователь опрос раньше. Для этого открываем базу данных в JSON-файле и перебираем все элементы в поисках ID пользователя. Если его нет, запускаем тест, переводя пользователя в FSM. Если пользователь уже есть в базе — отправляем сообщение, что он проходил опрос ранее.
Следующий хендлер срабатывает при состоянии Q1. Впоследствии генерируется набор кнопок. После ответа пользователя, полученные данные сохраняются в FSM кэш. После всех действий бот отправляет новый вопрос и переводит человека в новую фазу состояния:
Answer — это данные из скрытого ответа inline кнопки. Data запрашивает все данные, сохранённые в FSM. Дальше мы готовим информацию к сохранению в JSON-файл (под ID пользователя мы добавляем полученные ответы). Когда всё готово, отправляем пользователю его выбранные ответы:
Подробнее о сохранении в файл
Подразумевается, что файл будет создан заранее. В противном случае python выведет ошибку о его отсутствии, поскольку режим чтения файла в автоматическом режиме стоит «r» (подробнее о режимах тут ):
with open(‘users_test_one.json’, encoding=’utf-8′) as file: data = json.load(file) data.update(user) with open(‘users_test_one.json’, ‘w’, encoding=’utf-8′) as outfile: json.dump(data, outfile, indent=4, ensure_ascii=False)
Конструкцией «with open as file» мы сразу присваиваем открытому файлу название и можем удобно с ним работать. Дальше мы скармливаем библиотеке JSON-файл, чтобы она конвертировала его в словарь языка. К старым данным внутри файла добавляются новые с помощью метода «update».
После всех манипуляций мы еще раз открываем файл с пометкой w (открытие файла для записи) и перезаписываем его с дополнениями.
Для корректного сохранения используем библиотеку json и функцию dump. Первый аргумент dump — что записываем, второй — куда записываем (это должен быть уже открытый файл), а третий — размер отступов внутри.
Заключение
Сегодня мы познакомились с новыми возможностями AIOGram и сделали на его базе опросник, который собирает данные пользователей в JSON-файл.
Вы можете применять такой опросник в том числе для своего бизнеса и исследований вашей аудитории, собирая и анализируя ответы пользователей.
При должном желании, можно использовать части кода или идеи в других проектах.
Источник: directprobi.ru
Зачем нужен json у session в телеграм
Нужен автоматический Telegram Конвертер из tdata -> в session+json с рандомизацией данных для авторизации , данные у меня есть нужно чтобы он их вводил рандомно при авторизации или по порядку из списка
Допустим: примерный принцип его работы будет такой: запускается прокси фаер берет прокси из тхт.файла
подключается к прокси делает проверку на подключение
берет аккаунты из папки
потом запускает телеграм под этими прокси , затем открывает настройки в телеграм у аккаунта копирует номер делает прямой запрос на телеграм и используя данные t.data конвертирует в ssesion +json рандомизируя и взяв данные для авторизации аккаунта (пары устройство и т.д и тп) из конфинга я их туда свои прописываю какие данные для авторизации ему брать. примерный конфиг-панелька на скрине:
Условия : стабильность. полная автоматизация. чтобы акки при конверте не ловили бан. если необходимо предоставлю доступ по teamviewer чтобы при вас его тестировать. Нужен нормальный конвертер который без проблем и стабильно конвертирует. Если ты не шаришь в этом то пожалуйста не подписывайся на работу!
кто готов взяться за работу , у меня уже есть два конвертера из которых можно сложить плюсы минусы и получить нормальный который мне нужен.
Так же скину вам видос как примерно он должен работать.
Если хотите видео посмотреть то пишите.
Описание:
Софт принимает на вход папки tdata (от Telegram Desktop). производится авторизация аккаунта и генерация файла .session+json
Есть возможность изменять параметры для переноса (api_id/api_hash, модель устройства и т.д.), а так же рандомизировать их или пускать по порядку.
Если попался забаненый акк то пропускает его , если прокси не подключилось то пропускает прокси.
Можно ввести SOCKS 5 прокси, которые будут использоваться для создания новой авторизации (для session-файла). Само приложение тг десктоп (где открывается tdata) данным софтом тоже проксируется и берутся прокси из отдельно тхт файла. и например запускается через прокси фаер т.дата ,а конвертация-авторизация проксируется отдельно через ваш софт.
Источник: www.fl.ru