Написать пост

Telegram-бот на Python за полчаса с aiogram

Напишем простой Telegram-бот на Python с использованием aiogram, Docker и AWS, предварительно ознакомившись с нужными инструментами.

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.

  1. Настройка
  2. Hello, bot!
  3. Docker
  4. Деплой на AWS
  5. Заключение

Настройка

Откройте Telegram, найдите @BotFather и начните беседу. Отправьте команду /newbot и следуйте инструкциям. Вы получите:

  • свой токен;
  • адрес Telegram API (https://api.telegram.org/bot);
  • ссылку на документацию.

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 .

Далее начните беседу. Введите в поисковой строке имя бота и нажмите /start. Отправьте любое сообщение: оно станет первым обновлением, которое получит Телеграм бот.

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:

			$ sudo apt-get install python-pip
		

Установка aiogram

Установить данный фреймворк для Telegram Bot API с помощью pip:

			pip install aiogram
		

Hello, bot!

Давайте напишем простенькую программу приветствия. Для начала следует импортировать библиотеки и создать экземпляры Телеграм бота и диспетчера:

			from aiogram import Bot, types
from aiogram.dispatcher import Dispatcher
from aiogram.utils import executor
TOKEN = "ваш токен от бота здесь"
bot = Bot(token=TOKEN)
dp = Dispatcher(bot)
		

Теперь напишем обработчик текстовых сообщений, который будет обрабатывать входящие команды /start и /help:

			@dp.message_handler(commands=['start', 'help'])
async def send_welcome(msg: types.Message):
    await msg.reply_to_message(f‘Я бот. Приятно познакомиться,
                               {msg.from_user.first_name}’)
		

Добавим ещё один обработчик для получения текстовых сообщений. Если бот получит «Привет», он также поздоровается. Все остальные сообщения будут определены, как нераспознанные:

			@dp.message_handler(content_types=['text'])
async def get_text_messages(msg: types.Message):
   if msg.text.lower() == 'привет':
       await msg.answer('Привет!')
   else:
       await msg.answer('Не понимаю, что это значит.')
		

Запускаем Telegram бота, написанного на Python, следующим образом:

			if __name__ == '__main__':
   executor.start_polling(dp)
		

Примечание Так мы задаём боту непрерывное отслеживание новых сообщений. Если бот упадёт, а сообщения продолжат поступать, они будут накапливаться в течение 24 часов на серверах Telegram, и в случае восстановления бота прилетят ему все сразу.

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:

			FROM python:3.8
# set work directory
WORKDIR /usr/src/app/
# copy project
COPY . /usr/src/app/
# install dependencies
RUN pip install --user aiogram
# run app
CMD ["python", "bot.py"]
		

Каталог проекта должны при этом содержать следующие файлы:

  • bot.py;
  • Dockerfile.

Для локальных тестов достаточно установить Docker (linux, mac, windows), после чего в папке проекта собрать и запустить контейнер с помощью команд:

			docker build -t my_app
docker run -d my_app
		

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:

  1. Локально или с помощью пайплайнов собрали контейнер.
  2. Загрузили его на докер хаб.
  3. В любом удобном месте скачали его. Это может быть локальная машина, VPS сервер или облачный провайдер по типу AWS.
  4. 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.

Билдим контейнер:

			docker build -t <docker_hub_username>/my_app
		

Загружаем его на докерхаб:

			docker push <docker_hub_username>/my_app
		

Для проверки успешности загрузки можете запустить контейнер из Docker Hub с помощью команды:

			docker run -d <docker_hub_username>/my_app
		

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:
Telegram-бот на Python за полчаса с aiogram 1
  • Называем приложение, теги оставляем пустыми:
Telegram-бот на Python за полчаса с aiogram 2
  • Создаём для приложения environment:
Telegram-бот на Python за полчаса с aiogram 3
  • Выбираем Worker environment:
Telegram-бот на Python за полчаса с aiogram 4
  • В качестве платформы выбираем Docker:
Telegram-бот на Python за полчаса с aiogram 5
  • В пункте Application code нужно загрузить JSON-файл с конфигурацией Docker-образа. Сам файл:
			Dockerrun.aws.json
{
 "AWSEBDockerrunVersion": "1",
 "Image": {
   "Name": "<docker_hub_username>/my_app",
   "Update": "true"
 },
"Ports": [
 {
   "ContainerPort": 5000,
   "HostPort": 8000
 }
]
}
		
Telegram-бот на Python за полчаса с aiogram 6
  • Создаём окружение:
Telegram-бот на Python за полчаса с aiogram 7
  • AWS начинает создавать окружение, просто ждём завершения процесса:
Telegram-бот на Python за полчаса с aiogram 8
  • Если всё прошло успешно, вы увидите индикатор успешного запуска приложения:
Telegram-бот на Python за полчаса с aiogram 9

Проверяем работу нашего Telegram bot:

Telegram-бот на Python за полчаса с aiogram 10

Успех!

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:

  1. Классическая RelpyKeyboardMarkup, у которой кнопки располагаются под полем ввода сообщения:
  2. Более современная InlineKeyboardMarkup, которая привязывается к конкретному сообщению:

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.

Следите за новыми постами
Следите за новыми постами по любимым темам
638К открытий642К показов