Как скрыть токен бота telegram на github
Для любого бизнеса важно установить канал общения с клиентами. Но сделать это не так просто. Психология людей такова, что они не хотят захламлять память своего смартфона новым фирменным приложением из того места, которое они посетили. Совсем другое дело — чат-бот. Ненавязчивый и дружелюбный. А кроме того — со всеми необходимыми фишками: рекламными акциями, скидками и быстрым заказом. И уведомления в одном единственном удобном мессенджере. Почему бы его не реализовать в своем бизнесе? Тем более, что это не так сложно, как вы думаете.
Сегодня мы поговорим о ботах и их API ( telegram api ) на базе популярного мессенджера Telegram.
Содержание
Telegram Bot API и Telegram API
Все началось с того, что Николай Дуров совместно с командой программистов создал криптографический протокол. Его движок задействовал комбинацию симметричного шифрования AES , протокол Диффи-Хеллмана для обмена ключами шифрования между клиентами и ряд хеш-функций. На основе этого протокола был построен MTProto — механизм, позволяющий пользователям сегодня использовать Telegram-мессенджеры.
На данный момент есть два основных инструмента API, с помощью которых можно задействовать сервисы Telegram — Telegram Bot API и Telegram API . Первый служит для разработки чат-ботов, второй позволяет делать полностью кастомные Telegram-клиенты. Разработчикам также доступна открытая библиотека TDLib (Telegram Database Library), с помощью которой можно создавать свою версию мессенджера с уникальными опциями (как например, Telegram X, построенный именно на TDLib). Telegram Bot API является надстройкой над Telegram API , поэтому пользоваться Bot API можно без знаний о механизме используемого протокола MTProto .
Принцип работы любого бота заключается в том, что он перманентно направляет запросы на сервер и регулярно получает обновления. Получать их можно двумя способами. Во-первых, можно использовать вебхуки, когда сервер делает обратный вызов на указанный URL. А во-вторых, можно просто « забрасывать » запросами Telegram, получая постоянные ответы.
BotFather: быстрый Start
Чтобы приступить к созданию собственного бота, необходимо получить токен для авторизации и подключения через API. Делается это при помощи служебного бота. Введите в поиске Telegram его имя — BotFather. Далее следует выбрать команду /newbot и дать имя боту.
Затем BotFather спросит вас имя, которое обязательно должно заканчиваться на bot , например, shop_serge_bot . Далее для бота будет сгенерирован уникальный токен, который будет выглядеть примерно так — 2093336709:AAGiH64Ec1R8r222sM9IywvlIGFkb7wFqyo .
Всего можно генерировать не более 20 ботов на одного пользователя. Управление ботами также происходит через меню команд служебного бота BotFather. Например, если вам потребуется настроить какой-то из ваших ботов, вы должны перейти по командам / mybots и затем нажать на кнопку Edit Bot . Здесь вы сможете настроить имя — Edit Name и указать описание — Edit Description .
В меню настроек BotSettings включается режим встроенных запросов (по умолчанию эта опция отключена). Когда встроенные запросы активированы, пользователи могут вызвать вашего бота, просто введя имя пользователя в поле для ввода текста в любом чате, группе или канале.
Если Telegram использовать в коммерческих целях, чат-бот можно вооружить средствами для приема платежей. Стоит обратить внимание, что сам Telegram не занимается проведением транзакций, он лишь дает возможность подключить услуги длинного списка провайдеров.
В их числе такие платежные системы, как Stripe, YooMoney, Сбербанк, PayMaster, PSB, Tranzzo, Payme, CLICK, LiqPay, Portmone, Paymega, ECOMMPAY и др. Разумеется, чтобы использовать эти платежные системы, нужно быть юридическим лицом.
aiogram — асинхронная библиотека
pip install -U aiogram.
Создаем эхо-бот
Создаем конфигурационный файл config.py и указываем в нем значение, сгенерированное ботом BotFather. Приступаем к написанию кода самого чат-бота.
Для начала импортируем конфигурацию и систему логирования. Затем подключаем все необходимые модули из aiogram . Указываем уровень логирования, а затем инициализируем бота, создав две переменные — Bot и Dispatcher .
Как уже говорилось ранее, обработка событий в Telegram может происходить двумя способами — long polling , когда мы со своей стороны постоянно запрашиваем сервер, а второй вариант — более мощное и быстрое решение вебхук . Реализация long polling на Linux имеет большой минус — бот часто зависает и его приходится постоянно перезапускать.
Если вы делаете бота, который работает с деньгами или какой-то конфиденциальной информацией, то параметр skip_updates лучше устанавливать в значение Falsе — тогда обработчик не будет пропускать старые события и будет обрабатывать их в любом случае. Если этого не делать, существует вероятность, что какая-нибудь важная транзакция может потеряться и возникнет потенциальная угроза безопасности (или коллизия).
Оформление: кнопки и текст
Например, URL button — простая кнопка со ссылкой на какой-то веб-ресурс. Вариант кнопки Callback запрашивает обновление. Она может применяться, скажем, для уведомлений или предупреждений (с окном notification или окном alert ). Кнопка для перехода в режим инлайн может открывать меню для выбора чата.
Другой тип кнопок — клавиатурный. Он дают возможность использовать подсказки бота. Например, они могут содержать наиболее частые запросы, ожидаемые от пользователя ( « как к вам проехать » , « время работы » и т.д.)
Один из примеров такой клавиатуры — бот в кафе для дистанционного принятия заказов:
Инструмент для оформления текста выбирается аргументом функции parse_mode .
Используя модуль markdown из aiogram.utils по ходу текста можно менять форматирование. Тип форматирования определяется функцией с дописанной к ней букве h , которая означает поддержку HTML.
Учим бот-модерации
Даем возможность бана в группе
Помимо основного кода нам понадобится сделать файл filters.py , который поместим рядом с главным файлом нашего бота:
В коде бота мы его импортируем:
Также необходимо в конфигурационном файле config.py указать id чата ( GROUP_ID ).
Все пользователи Telegram имеют свой id . Он постоянный, и поэтому по нему можно идентифицировать чаты. Если вдруг вы не знаете id , вы можете воспользоваться ботом @username_to_id_bot , который покажет это значение.
В токене бота первая часть — это его id . Например, токен 110301514:AмHdqTcvCG1vGWDxfyeDfSAs0K5PALDsaw принадлежит боту с id 110301514 . В Bot API перед id супергрупп и каналов добавляется -100 (например, id 1322414430 превращается в -1001322414430 ).
Заключение
Более сложные боты обладают искусственным интеллектом и умеют использовать нейронные сети. Возможности таких чат-ботов ограничены только вашей фантазией, но об этом — в следующий раз. А пока посмотрите дополнительное видео по технике создания ботов на JavaScript для Telegram API :
Highload нужны авторы технических текстов. Вы наш человек, если разбираетесь в разработке, знаете языки программирования и умеете просто писать о сложном!
Откликнуться на вакансию можно здесь .
В данной статье я расскажу о том как написать Telegram бота с нуля. При этом, делая это не на коленке, а достаточно “по-взрослому”: имея “на борту” Django (для управления контентом, настройками бота, расписанием выполнения задач и пр.), Celery, python-telegram-bot в качестве обертки над Telegram API, Redis, PostgreSQL для хранения всего, что нужно боту. При этом для разработки используя Docker, а деплой в продакшн реализуя через Dokku с python buildback-ом от Heroku.
В качестве примера разработае м простенького бота, который порадует всех любителей поэзии: раз в сутки он будет присылать случайный стих, который будет парсить с одного из сайтов со стихами. Кроме этого, пользователи бота смогут по кнопке получать сколько угодно случайных стихов здесь и сейчас. Понравившиеся стихи смогут добавлять в избранное с возможностью последующего просмотра и прочтения.
Первым делом оставлю ссылки на репозитории, где все можно посмотреть, потыкать, клонировать и применить в своих проектах:
Telegram поддерживает два режима работы:
Как легко догадаться, webhook-и намного более эффективны. Аналитики подсчитали, что, в среднем, 98.5% запросов в режиме polling-а происходит “вхолостую”, тогда как эффективность webhook-ов, само собой, равняется 100%, потому что обращение происходит тогда и только тогда, когда появляется событие для этого обращения.
Polling — быстрое идеальное решение для разработки и отладки, поэтому его мы и используем для этих целей.
Webhook — идеален для продакшена.
Первое с чего следует начать разработку бота — с его регистрации.
Для регистрации бота добавляем в Телеграм @BotFather — головного бота, где происходит регистрация новых ботов.
Пишем команду /newbot и задаем наименование нашего бота. В моем случае: “Поэтическая душа”.
После этого бот попросит ввести имя на латинском для никнейма бота, которое должно заканчиваться на _bot. В моем случае будет: poetry_soul_bot.
После этого бот выдаст информацию о том, по какой ссылке можно начать диалог с ботом и токен, который необходимо сохранить и добавить в .env файл проекта (об этом позже).
На этом — регистрация бота завершена. Можно переходить к разработке.
.env файлик содержит в себе переменные окружения, которые нужны нам для локальной разработки. При деплое на прод мы единожды при развертывании приложения пропишем несколько переменных окружения на сервере и более про это забудем. Основные переменные, которые нам понадобятся:
Dockerfile — докерфайл проекта, базовые директива для докера, применяться будет только для локальной разработки.
docker-compose.yml — тут описаны сервисы, которые будут подняты в контейнерах докером на локальной машине. По умолчанию это: db (PostgreSQL), redis, web, bot, celery, celery-beat (последние два нужны для периодических задач, которые, возможно, понадобится выполять нашему боту).
entrypoint.sh — последний файлик для локальной работы проекта, говорит докеру, что делать после того как поднимутся все контейнеры. Тут говорим, что надо сделать миграции, создать админа по кредам из .env файла, прогрузить различного рода фикстуры, если таковые имеются в проекте, собрать статику и запустить сервер.
Procfile — данный файл необходим для Dokku при деплое на прод. Он содержит одну или более строк описывающих типы процессов и ассоциированных им команд. При деплое приложения в Dokku будет создан Docker образ, затем Dokku извлечет файл Procfile и команды, которые в нем описаны, будут переданы в docker run. В нашем случае мы говорим, что необходимо сделать миграции, поднять gunicorn сервер, запустить celery воркера и celery beat.
requirements.txt — тут все понятно, список зависимостей нашего бота, которые будут ставится как при развертывании на локальной машине, так и при деплое на продашкн.
run_pooling.py — для кейса, когда приложение работает в pooling режиме (на локальном ПК).
runtime.txt — говорит Dokku, какую версию Python мы хотим использовать.
staticfiles — в данной папке вся статика проекта (админка).
media — по умолчанию используем данную папку для хранения медиа файлов. Предположим, мы из админки закачиваем какие-то картинки, которые надо будет показывать пользователям, вот они падают в данную папку потому, что в settings.py проекта прописано: MEDIA_ROOT = os.path.join(BASE_DIR, ‘media’)
logs — очень важная папка, потому что по логам мы будем отлавливать все, что происходит с ботом. В settings.py у нас задан логгер по умолчанию, который будет писать в файлик main.log все, что надо, ротируя его каждые 5 Мб.
dtb — головная папка Django проекта. Тут, скорее всего, ничего менять не придется, кроме settings.py.
tgbot — вся бизнес-логика бота находится в данной папке.
tgbot/admin.py — регистрирует модели приложения для использования в админке.
tgbot/models.py — содержит все модели, используемые ботом. Как минимум для базовой работы необходимы модели:
- Config — для задания различных параметров бота в формате “параметр” — “значение”;
- User — для пользователей бота;
- Location, Arcgis — для работы с геокодированием, если будет надо боту;
- UserActionLog — фиксация действий пользователя.
tgbot/tasks.py — celery задачи, которые можно устанавливать на исполнение по расписанию в очень удобной форме в админке проекта благодаря django-celery-beat.
tgbot/utils.p — различные функции-хелперы.
tgbot/fixtures — здесь могут быть различные фикстуры с данными для моделей проекта.
tgbot/migrations — тут все понятно, миграции проекта.
tgbot/templates — кастомные шаблоны для админки.
tgbot/handlers/admin.py — модуль-обработчик событий для пользователей с правами администратора. Наша модель пользователей, описанная в модуле tgbot/models.py содержит возможность задавать различные права пользователям. Так вот, если пользователь — администратор, то можно описать для него тот или иной функционал, который будет реализовываться при вызове им команд бота. Логика как раз описывается в данном модуле.
tgbot/handlers/files.py — модуль-обработчик событий, связанных с отправкой боту файлов. Опять же, по-умолчанию, заточен на администраторов. Когда мы посылаем какой-нибудь файл боту (фото, видео, документ и пр) — файл сохраняется и ему присваивается уникальные ID. В последующем, если мы хотим отослать файл пользователю, можно в соответствующий API метод передавать полный URL до этого файла (например, на внешнем хранилище), а можно передать просто Telegram ID этого файла. Вот как раз тут описана функция, которая возвращает ID файла отосланного боту, если его отослал пользователь с правами администратора.
tgbot/handlers/handlers.py — головной модуль-обработчик всех пользовательских событий, которые могут возникнуть у пользователей в процессе взаимодействия с ботом. Логика большинства функций довольно простая: прилетает в метод два параметра — update и context, из которых можно извлечь все: id чата, информацию о пользователе, что отослано и т.п. Далее происходит та или иная бизнес-логика, после чего, либо вызывается api метод edit_message, либо send_message, либо какая-то другая отправка, либо ничего, в зависимости от нужд логики.
tgbot/handlers/utils.py — функции-хелперы для работы обработчиков. Базовый набор: функция отсылки пользователя действия “печатаю”, декоратор для логирования и обертка над api методом send_message с обработками исключений.
tgbot/handlers/manage_data.py — в данном модуле определяются переменные для параметра callback_data, задаваемого при использовании клавиатуры. Т.е. в keyboard_utils модуле мы создаем клавиатуры, которые состоят из кнопок, а у кнопок есть два главных параметра: текст и обратный вызов, т.е. какая строка будет отправлена боту, когда пользователь нажмет на кнопку.
tgbot/handlers/static_text.py — в данный модуль выносим все текстовые данные, которые используем в боте.
Теперь, имея представление о структуре нашего проекта, мы можем немного углубиться в код, чтобы понять как и что происходит.
Прежде всего, небольшая вводная. Разворачивая проект в Docker-е на локальной машине, не забывайте, что после того как внесли правки в код, необходимо перезагрузить контейнер с ботом. Т.е. вы делаете:
docker-compose up -d — build — в результате поднимутся все контейнеры.
Далее просматриваете их:
И, найдя в списке контейнер с ботом пишите (когда это необходимо):
docker restart XXX , где XXX — ID контейнера.
Соответственно, если вы изменяете Celery-задачи, то не забывает перезагружать контейнер соответствующий для тестирования.
Для нашего проекта, не считая стандартных моделей из скелетона, необходимо добавить две новых: для хранения полученных стихов и для хранения списка избранных стихов пользователем.
Модуль /tgbot/poetry.py содержит в себе класс, который описывает головную логику проекта. Давайте рассмотрим его.
У класса есть два свойства — адрес источника и домен источника для последующей компоновки ссылок на стихи.
Инициализируя объект класса мы привязываем его к конкретному пользователю, который обратился за тем или иным функционалом.
Метод load_poem делает следующее: если в него передан id, то он просто выбирает из базы стих по id и возвращает его, если ничего не передано, то используя библиотеки requests и bs4, метод парсит источник со стихами выбирая случайный стих.
Метод add_to_fav получает id стиха, который пользователь хочет добавить в избранное и делает это.
Метод get_authors — нужен в нескольких местах нашего бота. Когда пользователь выбирает посмотреть содержимое избранное, то сначала бот показывает ему алфавитный список всех авторов, которые есть в избранном. Кликнув по букве, бот показывает уже полный список всех авторов на эту букву, наконец, кликнув на автора — пользователь получает список стихов. Так вот, данный метод либо просто возвращает всех авторов из избранного пользователя, либо список из первых букв фамилий авторов. В обоих случаях список отсортирован по алфавиту.
Метод get_poems — тут все просто, получает фамилию автора и возвращает все его стихи из избранного пользователя.
Метод get_poem_by_id — имеет красноречивое название.
Метод format_poem — статический, получает объект модели Poem и возвращает строку в разметке Markdown, которая будет красиво выводится ботом (название — жирным, автор — курсивом).
Центральный модуль нашей логики — /tgbot/handlers/dispatcher.py, а именно его метод setup_dispatcher.
Здесь происходит связка событий с нашими реакциями на события. Например, следующая строчка говорит о том, что мы хотим добавить в диспетчер обработчик команд (это, когда пользователь печатает слеш и что-то там), который при вводе команды /start вызовет соответствующую функцию command_start из модуля commands:
А следующая строчка говорит о том, что мы хотим добавить в диспетчер обработчик нажатия на кнопку пользователем CallbackQueryHandler, который должен вызывать функцию send_more из модуля hnd, когда бот получит callback-команду SEND_MORE, описанную в модуле md:
Теперь рассмотрим как бот реагирует на все это дело на примере функции send_more модуля hnd:
Как видим, функция получает два параметра — update и context.
Context — объект типа telegram.ext.callbackcontext.CallbackContext и он нам не особо интересен, т.к. в нашей функции все, что мы делаем, просто в конце с помощью этого объекта вызываем нужный нам мето: edit_message_text, send_message и т.п.
А вот update — интересный объект, ниже привожу все данные, которые прилетают в нем:
Как видно, в update-е содержится избыточная информация по всему, что нас может интересовать: кто написал, кому написал, что написал, какая была клавиатура, все даты и времена, какая кнопка была нажата и т.п.
В ряде случаев нам необходимо передать не просто некий callback от пользователя, но еще и тот или иной его выбор. Предположим, если речь идет о клавиатуре с алфавитом. В функции обработчике нам необходимо знать, какую буквы выбрал пользователь. Мы, конечно, можем для каждой буквы написать свой обработчик, но это будет ужасно. Поэтому, можно поступить проще. Посмотрим пример формирования клавиатуры для такого случая:
Как видно, мы указываем в callback_data не просто фиксированное значение, а указываем еще после символ решетки и текущую букву кнопки. После чего, в диспетчере мы определяем обработчик события как всегда, обычном способом:
А вот уже в функции обработчике получаем доступ к тому, что было передано после решетки вот так:
Как видно, мы получаем запрос из update.callback_query, а затем обращаемся к свойству data, которое и хранит нужную нам информацию, вычленяя из нее необходимую букву и производя необходимые манипуляции.
Что такое Dokku? Если вкратце и совсем просто Dokku — это open source Heroku, сделанный на базе Docker. Когда я прочел это определение, то следующим вопросом лично у меня был: “А что такое Heroku?”. Да, я слышал о Heroku неоднократно, но никогда не вдавался в подробности. Так вот, Heroku — это облачная PaaS (платформа как услуга)-платформа, поддерживающая множество языков программирования. Heroku, так же как и Dokku, обеспечивает быстрый и легкий деплой приложений “под ключ”: базы данных, логирования, мониторинг, контейниризация и т.д. и т.п. Heroku — модный и дорогой, Dokku — маленький, бесплатный и, возможно, не столь user friendly, но тем не менее, очень простой в изучении.
Можно сказать, что Dokku — это обертка над Docker, Heroku Buildpacks, Nginx и Git. Docker — обеспечивает Dokku контейнерами; Dokku использует свой собственный базовый образ Docker с ubuntu, всеми необходимыми пакетами, Heroku buildpack-ами и т.п. Heroku Buildpack — набор скриптов, задача которых определить, соответствует ли приложение заданному типу, скомпилировать и выпустить его. Билдпак, который Dokku запускает внутри контейнера, создает всю необходимую среду выполнения, устанавливает все зависимости и на выходе приложение готово к работе на 100%. Что касается Nginx, то Dokku передает внутрь приложения номер порта 5000, а для внешних использует порты 49200+, а трафик из/в контейнер проксирует Nginx, который нам не надо конфигурировать вообще никак, потому что Dokku все сделает сам. Наконец, в аспекте GIT-а тоже все очень удобно: Dokku использует git-hooks, отслеживает, когда код пушится в GIT и запускает скрипт, который и делает всю магию: создает docker образ из базового, запускает скрипт инициализации среды, запускает само приложение и рестартует Nginx.
Как я раньше разворачивал проекты, если не использовал Docker (хотя, с ним тоже были свои сложности)? Заход на чистый сервер, обновление пакетов, установка всех необходимых пакетов, создание пользователей, морока с правами, установка git, инициализация и пул проекта, установка virtual env, установка всех зависимостей проекта, установка python сервера и настройка, установка nginx и настройка для связи с Python сервером, установка БД и конфигурация приложения, установка redis, celery и их конфигурация, установка supervisor-а, который бы менеджил все это дело… В общем, очень много всяких муторных действий. Ниже я опишу как все это сделать буквально за пяток команд по 10–15 букв в каждой с использованием Dokku.
В рамках данного раздела с установкой и настройкой Dokku хотелось бы акцентировать еще на одном нюансе — работа со статикой. Если в нашем проекте все отлично и нам не о чем беспокоиться, потому что мы используем whitenoise , то в случае деплоя проекта, который не использует whotenoise, а хочет управлять статикой через nginx (хотя, даже официальная дока Heroku советует использовать whitenoise)— у нас возникнут небольшие проблемы. Дело в том, что хоть у нас и будет выполняться команда collectstatic, но nginx не будет знать, где находится наша статика — это проблема №1. Проблема №2 — статика будет внутри нашего контейнера с приложением, поэтому нам надо как-то смонтировать volume-ы, чтобы nginx имел доступ к статике проекта. Делается это все довольно просто. Ниже пара пунктов реализации:
Бонусом к очень удобной и беспроблемной настройке теперь идет прекрасный и очень удобный деплой: вносите правки в ваш код, делаете комит — пуш, и во время пуша в dokku происходит ребилд проекта, установка всего необходимого, прогоны тестов (если они у вас есть) и сборка проекта. Невероятно круто и очень удобно.
Ознакомившись и разобравшись с написанным, склонировав проект-скелетон, вы готовы начать писать своего бота. Мы изучили основы работы ботов, детально изучили структуру проекта, аспекты реализации функционала и удобные техники разворачивания решения на продакшне.
Ну а если вы не хотите со всем этим морочиться и хотите заказать разработку, то я, как член команды компании Webtronics готов вам в этом помочь. Заходите к нам на сайт, связывайтесь удобным образом и уверен, что мы сможем быть полезны друг другу :)
Напишем простой диалоговый Telegram-бот на Python, который в дальнейшем можно дополнить различными функциями, и задеплоим его.
Примечание Вы читаете улучшенную версию некогда выпущенной нами статьи.
Настройка
Откройте Telegram, найдите @BotFather и начните беседу. Отправьте команду /newbot и следуйте инструкциям. Вы получите:
Обязательно сохраните токен, так как это ключ для взаимодействия с ботом.
Примечание Хранение токена должно быть локальным: ни в коем случае не выгружайте его в общий доступ, например в GitHub-репозиторий .
Установка Python
Для написания Telegram-бота на Python, нужно установить сам язык. Если вы пользуетесь Windows, скачать Python можно с официального сайта. Версия важна. Нам подойдет Python не ниже версии 3.7. Если же у вас Linux или macOS, то, скорее всего, у вас стоит Python 3.6. Как обновиться, можете почитать здесь.
Тем, кто только начал изучение этого языка, будет также полезна дорожная карта Python-разработчика.
Установка pip
Это менеджер пакетов. В версиях выше Python 2.7.9 и Python 3.4, а также на macOS/Linux он уже есть. Проверить это можно командой pip --version в терминале. Если же по каким-то причинам он отсутствует, установить его можно при помощи команды:
Установка aiogram
Установить данный фреймворк для Telegram Bot API с помощью pip:
Hello, bot!
Давайте напишем простенькую программу приветствия. Для начала следует импортировать библиотеки и создать экземпляры Телеграм бота и диспетчера:
Запускаем Telegram бота, написанного на Python, следующим образом:
Cube Dev , Удалённо , От 8000 $
Ну вот и всё, простенький бот в Телеграмме на языке Python готов.
Docker
Сейчас мало кто не слышал про Docker, но если вдруг не слышали — вот хорошая статья. Для нашего проекта потребуется самый простой Dockerfile:
Каталог проекта должны при этом содержать следующие файлы:
Для локальных тестов достаточно установить Docker (linux, mac, windows), после чего в папке проекта собрать и запустить контейнер с помощью команд:
my_app — это просто название нашего контейнера, вместо которого можно использовать другое имя.
-d — специальный флаг, который запускает контейнер в фоне и позволяет дальше работать в терминале. Это называется detached mode.
Деплой на AWS
Прежде всего нам понадобится аккаунт на Docker Hub. Это аналог GitHub, только не с исходниками кода, а с уже созданными контейнерами. Работа с Docker Hub выглядит достаточно просто:
- Локально или с помощью пайплайнов собрали контейнер.
- Загрузили его на докер хаб.
- В любом удобном месте скачали его. Это может быть локальная машина, VPS сервер или облачный провайдер по типу AWS.
- Запустили.
Пройдёмся по этим шагам. Везде, где указано <docker_hub_username> , надо вставлять свой юзернейм, использованный при регистрации на докерхабе. Если это ваша первая публикация на докерхаб, для начала потребуется залогиниться с помощью docker login.
Загружаем его на докерхаб:
Для проверки успешности загрузки можете запустить контейнер из Docker Hub с помощью команды:
Далее загрузим наш контейнер в AWS Elastic Beanstalk. Для этого потребуется аккаунт на AWS. Если его нет, необходимо зарегистрироваться. Вас попросят ввести данные карты для верификации, но переживать не стоит, ведь мы воспользуемся бесплатным годовым триалом. Чтобы поиграться, этого более чем достаточно, а вот если вы захотите вывести проект в продакшен, следует перейти на VPS — это даст больше контроля и гибкости.
- Переходим в Elastic Beanstalk, на вкладку Applications, и создаём новое приложение:
- В пункте Application code нужно загрузить JSON-файл с конфигурацией Docker-образа. Сам файл:
- AWS начинает создавать окружение, просто ждём завершения процесса:
- Если всё прошло успешно, вы увидите индикатор успешного запуска приложения:
Проверяем работу нашего Telegram bot:
Заключение
Поздравляем! Теперь вы знаете, как писать роботов для Telegram на Python.
Бота можно дополнять другими функциями, например, добавить отправку файлов, опрос или клавиатуру.
Кстати, в телеграмме есть аж целых два типа клавиатур:
Но и это полностью рабочий Телеграм-бот на Python: дополните словарём, и получите полноценную беседу. Также можете опробовать функциональность нашего Telegram-бота.
В «настоящих проектах» не обойтись без базы данных. Тут на помощь приходит docker-compose, который позволяет объединить несколько контейнеров в один сервис. Таким образом, например, можно создать приложение и положить его в контейнер, а базу данных, как отдельный сервис, поместить в другой контейнер, и с помощью docker-compose наладить между ними связь.
Также для более серьёзной разработки лучше использовать выделенный виртуальный сервер (VPS): он даёт гораздо больше гибкости и свободы, чем тот же AWS. А самое главное, он более приближён к «боевой» разработке. Схема работы тут будет даже проще, чем с AWS: вам просто нужно установить Docker, спуллить образ с Docker Hub и запустить его.
Общие сведения
Что могут делать боты?
Вот несколько примеров использования ботов:
- Интеграция с другими сервисами. Например, бот может отправлять комментарии или управлять «умным домом». Или, например, отправлять вам уведомления при совершении каком-то действия или события (Примеры: GitHub Bot, Image Bot).
- Утилиты и инструменты. Бот может отображать погоду, переводить тексты или предупреждать о предстоящих событиях по вашему запросу (Например: бот опросов).
- Одно- и многопользовательские игры. Бот может поиграть с вами в шашки или шахматы, проводить викторины и так далее. (Пример: Trivia bot).
- Социальные сервисы. Бот может находить вам собеседника, основываясь на ваших общих интересах и увлечениях. (Пример: HotOrBot).
- Все, что вам захочется. Бота можно запрограммировать для чего угодно. Разве что посуду они помыть не смогут.
Как работают боты?
Как уже было сказано ранее, роботы — особые аккаунты, которые не требуют номера телефона при создании. По сути, эти аккаунты играют роль интерфейса к вашему сервису, который работает на удалённом сервере.
Рекомендуем также ознакомиться с подробным описанием Bot API.
Как создать бота?
Для этого есть. Бот. Просто напишите пользователю @BotFather и следуйте его инструкциям. Как только вы создали бота и получили свой ключ (токен) авторизации, переходите в раздел документации Bot API, чтобы начать настраивать вашего бота.
Чем бот отличается от обычного аккаунта?
Суперспособности
У роботов Telegram есть много уникальных возможностей — например, кастомизированные клавиатуры, дополнительные интерфейсы для команд по умолчанию, внешнее связывание и специальные режимы приватности для групп.
Инлайн-режим
С помощью ботов пользователи могут играть в HTML5-игры в группах или приватных чатах. Игровая платформа Telegram поможет составить таблицу рекордов и оповещать пользователей об изменении рейтинга.
Под капотом у игр — HTML5, поэтому вы можете создавать игры любой сложности. На данный момент командой Telegram созданы несколько демо-игр:
Клавиатуры
За более подробной информацией обращайтесь к описанию метода sendMessage.
Команды
Команды представляют собой более гибкий способ общения с ботом. Рекомендуется следующий синтаксис:
Команда должна начинаться с символа косой черты «/» и не может быть длиннее 32 символов. Команды могут состоять из букв латинского алфавита, цифр и подчёркивания. Несколько примеров:
Если в группе есть несколько ботов, вы можете дописать после команды имя бота, чтобы избежать коллизий в общих командах:
Это происходит автоматически, если вы выбираете команду из списка доступных.
Глобальные команды
Чтобы пользователям было проще работать с ботами, мы просим всех разработчиков реализовывать поддержку нескольких простых команд. В интерфейсе приложений Telegram будут ярлыки (быстрые ссылки) для этих команд.
При попытке начать общение с роботом, пользователь увидит кнопку СТАРТ. На странице профиля бота также будут доступны ссылки Помощь и Настройки.
Режим приватности
Внешнее связывание
Боты имеют механизм внешнего связывания, которые позволяет передать дополнительные параметры при запуске. Например, для передачи авторизационного токена пользователя, чтобы соединить его аккаунт с каким-либо внешним сервисом.
Допустимо использование символов A-Z , a-z , 0-9 , _ и - . Мы рекомендуем использовать base64url для кодирования параметров.
В PAYLOAD будет значение параметра start или startgroup , который был передан в ссылке.
Пример реализации внешнего связывания
BotFather
Создание бота
Напишите команду /newbot , чтобы создать нового робота. BotFather спросит у вас имя нового бота и предложит придумать username.
Имя (name) будет отображаться в контактах и чатах.
Username — короткое имя на латинице, которое используется для упоминаний бота и в ссылках на профиль в telegram.me. Username должен состоять из букв латинского алфавита, подчёркиваний и цифр и быть длиной от 5 до 32 символов. Также имя пользователя обязательно должно заканчиваться на «bot», например: «tetris_bot» или «TetrisBot».
Создание токена
Если вы потеряли или утратили доступ к токену, отправьте команду /token , чтобы сгенерировать новый.
Настройки
Пожалуйста, имейте в виду, что для применения настроек на сервере, возможно, потребуется некоторое время.
Сайт про Telegram на русском (неофициальный).
Здесь собраны приложения на базе MTProto, переведена некоторая документация с официального сайта, а также работает Webogram.
Читайте также: