Как простой криптоконвертер стал основой для Супербота

Иногда pet-проект — это не просто «поиграться с кодом». В этой статье расскажу, как с нуля собрал криптоконвертер, а потом на его основе начал развивать платформу для экспериментов с криптоAPI, автоматизацией и ботами.

Итеративная разработка: почему начал с малого

Всё началось с минимального прототипа. Это был криптоконвертер — простой, но функциональный. Постепенно я добавлял новые фичи: что-то по запросам из комьюнити, что-то — просто потому что хотелось попробовать. Параллельно шёл рефакторинг: чем сложнее становился проект, тем больше приходилось возвращаться к архитектуре.

Почему именно конвертер? Это идеальный “hello world” для криптомира:

• нужно подключить внешний API (в моем случае — CoinGecko)
• есть базовая бизнес-логика
• есть простое взаимодействие с пользователем

Это не только полезный юзкейс, но и отличная точка входа для чего-то большего.

Архитектурные решения v1.0

1. Работа с CoinGecko API

Первая реализация была прямолинейной:

			def get_rate(crypto: str, currency: str) -> float:
    response = requests.get(
        "https://api.coingecko.com/api/v3/simple/price",
        params={"ids": crypto, "vs_currencies": currency}
    )
    return response.json()[crypto][currency]
		

Проблема: Каждый запрос — это сетевой вызов. При 1000 пользователях мы превысим лимиты API.

Решение в v1.1: Добавил кеширование через @lru_cache с TTL=5 минут.

2. Упрощённая машина состояний

Вместо полноценного FSM использовали словарь:

			user_states = {}  # {user_id: {"step": "select_currency", "data": {...}}}
		

Почему не FSM? Для v1.0 важна была скорость реализации. Aiogram 3.x предоставляет отличный FSM, но его настройка требует дополнительного времени.

3. Валидация ввода

Я решил использовать гибридный подход:

• Кнопки для выбора криптовалюты
• Ручной ввод суммы с regex-валидацией:

			@dp.message(F.text.regexp(r'^\d+(\.\d{1,8})?$'))
async def handle_amount(message: Message):
    ...
		

Боль боли: на какие грабли я наступил

Расскажу о проблемах, с которыми столкнулся. Спойлер: они были.

Ненадёжность публичных API

CoinGecko иногда отвечает 10+ секунд или возвращает 502. Решение:

			try:
    async with async_timeout.timeout(5):
        response = await session.get(url)
        if response.status != 200:
            raise APIError(f"Status {response.status}")
except (asyncio.TimeoutError, aiohttp.ClientError) as e:
    logger.error(f"API error: {e}")
    await notify_admins("API проблем")
		

Особенности пользовательского ввода

Даже с кнопками пользователи умудрялись:

• Присылать “BTC” вместо “bitcoin”
• Использовать запятые вместо точек
• Вводить отрицательные суммы

Пришлось добавить нормализацию:

			amount = amount.replace(",", ".").strip()
if float(amount) <= 0:
    await message.answer("Число должно быть положительным")
		

Состояния при перезапусках

При деплое нового кода все сессии сбрасывались. Временное решение — ручное сохранение в JSON, в планах — переход на Redis.

Наступив на все грабли, я продумал дальнейший roadmap. Среди приоритетов:

1. Система алертов 
2. Графики через matplotlib 
3. Portfolio tracker 

Код и рефакторинг

Проект выложен на GitFlic. Самые спорные места кода:

1. Отсутствие DI — сервисы передаются через глобальные переменные
2. Смесь sync и async вызовов
3. Тесты покрывают только core-логику

Приветствуются пулл-реквесты, особенно по:

• Улучшению обработки ошибок
• Оптимизации запросов к API
• Рефакторингу хендлеров

Вы можете проголосовать за дальнейшую ветвь развития в Опроснике на моем ТГ-канале.