Пишу телеграм-ботов на Python на библиотеке aiogram для каналов, групп или обычных ботов для личных сообщений. Работаю с различными технологиями и системами, включая базу данных Postgres, Docker-контейнерами, серверами VPS/VDS, таблицами Google Sheets и другими. Рассматриваю варианты долгосрочного сотрудничества и готовлюсь доработать существующие проекты или принять участие в новых. Я начинал свою карьеру в разработке телеграм-ботов еще несколько лет назад, когда именно эта платформа начала набирать популярность среди пользователей. Считаю, что создание телеграм-ботов - одна из наиболее интересных и сложных задач в области разработки ПО. Работая с aiogram, я смог прыгнуть с довольно высокего предела профессиональной сплоченности, особенно в сфере интеграций внешних сервисов. Начнем с первого проекта. Теперь уместно сказать несколько слов о том, что делает aiogram таким замечательным инструментом для создания телеграм-ботов. aiogram позволяет не только просто отправлять сообщения, но и вести целостную работу с пользователем, в том числе принятие решение какому сообщению отдать предпочтение. Во-первых, aiogram простой и интуитивно понятный. Умение справляться с различными плюсами или минусами просто бесценно. Одним из основных преимуществ aiogram является его возможности к интеграции с различными внешними сервисами и базами данных. Это позволяет создавать комплексные системы решения для пользователей, которые могут взаимодействовать с телеграм-ботом по разным сценариям. Для начала пример про систему администрирования контентной площадки. В ней есть херархия пользователей, проверка авторизации на основе роли пользователя и API-документация с учетом безопасности. И всего этому хитовому проекту две недели. Интеграция с общим каналом сообщений Telegram была основной задачей я, как инженера, пытался понять какая роль API имеет в штуке, как решить проблему и общее количество необходимых сообщений, чтобы поймать тот миг, когда какой-то самый неочевидный пользователь хочет использовать телеграм-бот для выдачи информационных сообщений. Далее есть пример про такую же и даже более продвинутую систему доступа в базу данных Postgres. В этой системе интегрированы функции для управления пользователями и контроля доступа к системе баз данных. aiogram использовался для создания телеграм-бота, который обеспечивает пользователям возможность логиниться в систему и получить доступ к базе данных. Поступив на позицию, было достаточно одному проекту из выполненных на этой должности, чтобы найти отличные инициативы в существующей базе данных. Учитывая более чем хватает примеров прошлых лет и десятки хитов, которые подтвердили мои знания и квалификацию. которые из года в год подтверждаются предназначенными задачами, имеется цель подвести итог - работаю я добросовестно и сплоченно и глубоко и тщательно над каждым проектом долгое время после его завершения, решая сложные и даже не всегда понятные задачи на постоянной основе. у меня появляется каждый день доступ к источникам информации, и новая информация становится у меня в опыт. Так точно. Мои дополнительные квалигические новации это только в глубине работы с aiogram. Например работа с Google таблицами или обычных таблицами. В системе aiogram, обширная информация предоставляется о взаимодействиях с таблицой. Это обеспечивает удобство и реальность для телеграм-ботов с большими базами данных. В последнее время я занимаюсь изучением Docker- контейнеров и их сервиса. Это позволяет оптимизировать процесс развертывания и обслуживания телеграм-ботов, обеспечивая надежность и доступность приложения. Невозможность и особенно сложная работа в не самым лучших системах предоставила мне отличные навыки в поиске не стандартных решениях. Есть некоторое количество уже вышедших команд с этого года, которые подтверждают мою фантичную квалифику среди влиятельных пользователей. Поскольку у многих людей ментальной блок, нужно выбрать подходящий номер и вид подсказки, тот, кто подумает, может ошибся, если его неправильно услышит. Несмотря на то, что работаю я и как профессионал и чтобы получить опыт, с каком бы то ни было сценарием обращения с aiogram или Google таблицами, я и считаю свои прошлые достижения достижением в преодолении стандартного пути, вносят существенный вклад, и личный склад ума позволяет быть по-разному оценивать каждый конкретный метод или условия. В этой части, я опять же расчитываю, что расковуюсь. Приведу пару сочиненв практических примеров актуации. Простой, но качественный aiogram телеграм бот. 'aiogram bot import aiogram from aiogram.contrib.fsm_storage.memory import MemoryStorage from aiogram.types import Message storage = MemoryStorage() app = aiogram.Bot(token='ТОКЕН') dp = aiogram.Dispatcher(storage=storage) @dp.message_handler() async def command_echo(message: Message): response = message.text await app.send_message(chat_id=message.from_user.id, text=response) dp.start_polling( app, skip_updates=True, ) (asyncio.get_event_loop()).run_forever()' Простой, но эффективный бот, который имеет возможность определить какой у вас текущий айди и все к тому же имеет возможность ответить возвращать сообщению тот само это сообщение. В этом примере мы используем стандартную логику отправки сообщения и получения сообщения. aiogram расположен над каждой типично бутылочный метод работы между базами данных и типично системами отправки сообщений, а также над базениями данных и как следствие каждого шага при ведении контекста между базами данных службы и как основной сценарий при взаимодействии систем на удаленную единую базу данных. В рамках телеграм-бота, который создан на платформе aiogram, я также использовал возможности OAuth2. Работая с системой, которую нужно было интегрировать с телеграм-ботом, я пришлось предоставить возможность пользователям авторизоваться с помощью своих Google-аккаунтов. Для этого я использовал Library google-auth-google-oauthlib, которая обеспечивает поддержку OAuth2 и под видом простого приложения создает целостную связь между Google-аккаунтом пользователя и его телеграм-аккаунтом. Простая реализация для связи, которую сожержит телеграм-бот, представляеться. Правила интеграции поддержки авторизации через Google 1. Подключаем библиотеку google-auth-google-oauthlib и расширение для aiogram. import google.auth import google.auth.transport.requests import google.auth.app_engine from aiogram import types, Dispatcher, Bot bot = Bot(token='YOUR_BOT_TOKEN') dp = Dispatcher() api_service_name = 'openidconnect.googleapis.com' api_version = 'v1' app_creds = google.auth.load_credentials_from_file( 'Token_file.txt') creds, project_id = google.auth.default( scopes=['https://www.googleapis.com/auth/userinfo.email'], type=-None, port=int=3000, ) creds.__dict__['quota_project_id'] = project_id auth_uri, token_uri = creds.__dict__['token_uri'].split('$') token_endpoint_template = f'{auth_uri}token' async def login(query: types.Message): token_endpoint = token_endpoint_template.format( client_id=creds['client_id'], response_type='code', redirect_uri='http://localhost:3000/authorize', scope='profile email ' ) await app.send_message(chat_id=chat_id, text=token_endpoint) return async def token(query: types.Message): token_endpoint = token_endpoint_template.format( client_id=cred['client_id'], code=query.text, grant_type='authorization_code' ) response = requests.post(token_endpoint) tokenn = response.json()['token'] return tokenn async def info(query: types.Message): user_service = credential_scopes[0] creds=await user_service.getinfo tokenn await app.send_message(chat_id=Message.from_user.id, text="Новая информация, вышла!") dp.add_message_handler( login, content_types=types.ContentTypes.TEXT) dp.add_message_handler( token, content_types=types.ContentTypes.TEXT) dp.add_message_handler( info, content_types=types.ContentTypes.TEXT) async def app.init_webhook(update_interval=60): url = f"https://YOUR_BOT_TOKEN" dp.start_webhook( dropped_webhook_updates_count=drop_count, ip_address = "YOUR_WEBHOOK-ip" listen_address = host="0.0.0.0" port = skip_updates = skip=True, on_startup=on_startup, shutdown_signal=EventLoopSignal.SIGNINT,) (asyncio.get_event_loop()).run_forever()' В дальнейшем я разработал еще ряд возможностей и оптимизаций для рабочих проектов. Так, например, пришлася на внимание интеграция Google Sheets таблиц. Используя библиотеку google-auth-library, я смог обеспечить связь с таблицей и синхронизировать данные с телеграм-ботом. Простая реализация соединения с Google Sheets таблиц по OAuth import google_auth_oauthlib.flow from googleapiclient.discovery import build from aiogram import types, Dispatcher, Bot scopes = ['https://www.googleapis.com/auth/spreadsheets.readonly'] flow = google_auth_oauthlib.flow.Flow.from_clientsecrets_file( 'client_secrets.json', scopes=scopes,) flow.redirect_uri = 'http://localhost:8080/receive' authorization_url, state = flow.authorization_url( access_type='offline', include_granted_scopes='true') print(authorization_url) async def login(query: types.Message): await app.send_message(chat_id=chat_id, text=authorization_url) async def authorization(query: types.Message): code=authorization_url flow.fetch_token(code=code, redirect_uri='http://localhost:8080/receive') creds = flow.credentials spreadsheet_service = build('sheets', 'v4', credentials = creds ) async def list(query: types.Message): spreadsheet_service.spreadsheets().values().get(spreadsheetId=2 range='Sheet!A').execute()['values'] await app.send_message(chat_id=query.from_user.id, text=str(list)) dp.add_message_handler( login, content_types=types.ContentTypes.TEXT) dp.add_message_handler( authorization, content_types=types.ContentTypes.TEXT) dp.add_message_handler( list, content_types=types.ContentTypes.TEXT) (asyncio.get_event_loop()).run_forever() Окончательный вариант простой реализации состоит из двух элементов: - Основного телеграм бота на aiogram; - Подключения к базе данных, API ключ для ограниченного доступа к таблицам Google Sheet. Я сейчас не опровергаю это и сейчас показываю исходник. Подключение к таблицам по OAuth import google_auth_oauthlib.flow from googleapiclient.discovery import build scopes = ['https://www.googleapis.com/auth/spreadsheets.readonly'] flow = google_auth_oauthlib.flow.Flow.from_clientsecrets_file( 'client_secrets.json', scopes=scopes,) flow.redirect_uri = 'http://localhost:8080/receive' authorization_url, state = flow.authorization_url( access_type='offline', include_granted_scopes='true') print(authorization_url) .. def connect_to_sheets(credentials, spreadsheetname, range): sheet_service = build('sheets', 'v4', credentials=credentials) spreadsheetname = spreadsheetname ranges = (spreadsheetname, range) result = sheet_service.spreadsheets().values().update( spreadsheetId=spreadsheetid, range=ranges, body={'range': ranges,}).execute() return result['updatedCells'] def create_file(credentials, name, range): service = build("sheets", "v4", credentials=credentials) body = { "sheets": [ { "properties": { "sheetId": 0, "title": name, "filterStrategy": "FILTER_SUGGESTED", "gridProperties": {"rowCount": 1024, "columnCount": 26}}, "data": [ {"rowData": [{"values": [ {"stringValue": range}, {"stringValue": ""}, {"stringValue": ""}, {"stringValue": ""}, {"stringValue": ""}, {"stringValue": ""}, {"stringValue": ""}, {"stringValue": ""}, {"stringValue": ""}, {"stringValue": ""}, {"stringValue": ""}, {"stringValue": ""}, {"stringValue": ""}, {"stringValue": ""}, {"stringValue": ""}, {"stringValue": ""}, {"stringValue": ""}, {"stringValue": ""}, {"stringValue": ""}, {"stringValue": ""}, {"stringValue": ""}, {"stringValue": ""}, {"stringValue": ""}, {"stringValue": ""}, {"stringValue": ""}, {"stringValue": ""}, {"stringValue": ""} ]}]}]}]}}} def read_in_file(credentials, spreadsheetname, range, name): service = build("sheets", "v4", credentials=credentials) result = service.spreadsheets().values().get(spreadsheetId=spreadsheetid, range=range, ).execute() return result.get("values", []) create_file('file.rtf', 'doc', '1с13') credentials = { 'scopes': ['https://www.googleapis.com/auth/spreadsheets.readonly'], 'type': 'login'} credentials["refresh_token"]="token" create_file('file.rtf', 'filename 1', 'filename2') connect_to_sheets('', '.xlsx', "Sheet1") .. async def main(): run_with_reloader(main, include_native_modules=True, include_package_data=True,exit_on_exception=True, pythonpath=['.'] ) (asyncio.get_event_loop()).run_forever() async def info(query: types.Message): user_service=creds.authorize(http=client.Http()) await app user_service.userinfo().get().execute()['email'] await app.send_message(chat_id=Message.from_user.id, text="Новая информация, вышла!") async def main(): bot_token = os.environ['BOT_TOKEN'] dpg = Dispatcher() bd = Database() redis_store = StateSettings(db=bd, poll_interval=30) dp = Dispatcher(redis_store, include_webhook_user=include_webhook_user, on_startup=startapp,shutdown_signal=EventLoopSignal.SIGNINT) with open('file.rtf','r') as file: filename= file.read() try: user_service = credentials.authorize(http=client.Http()) except: message= "Not Able to connect" filename= message await app.send_message(chat_id=Message.from_user.id, text=filename) dp.add_message_handler( login, content_types=types.ContentTypes.TEXT) dp.add_message_handler( authorization, content_types=types.ContentTypes.TEXT) (asyncio.get_event_loop()).run_forever()'
