Бот telegram python aiogram

Saved searches

Use saved searches to filter your results more quickly

You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session.

aiogram is a modern and fully asynchronous framework for Telegram Bot API written in Python using asyncio

License

aiogram/aiogram

This commit does not belong to any branch on this repository, and may belong to a fork outside of the repository.

Name already in use

A tag already exists with the provided branch name. Many Git commands accept both tag and branch names, so creating this branch may cause unexpected behavior. Are you sure you want to create this branch?

Sign In Required

Please sign in to use Codespaces.

Launching GitHub Desktop

If nothing happens, download GitHub Desktop and try again.

Launching GitHub Desktop

If nothing happens, download GitHub Desktop and try again.

Launching Xcode

If nothing happens, download Xcode and try again.

Launching Visual Studio Code

Your codespace will open once ready.

There was a problem preparing your codespace, please try again.

Latest commit

Git stats

Files

Failed to load latest commit information.

README.rst

This version is still in development!

aiogram is a modern and fully asynchronous framework for Telegram Bot API written in Python 3.8 using asyncio and aiohttp.

Make your bots faster and more powerful!

Breaking News:

aiogram 3.0 has breaking changes.

It breaks backward compatibility by introducing new breaking changes!

• Asynchronous (asyncio docs, PEP 492)
• Has type hints (PEP 484) and can be used with mypy
• Supports PyPy
• Supports Telegram Bot API 6.7 and gets fast updates to the latest versions of the Bot API
• Telegram Bot API integration code was autogenerated and can be easily re-generated when API gets updated
• Updates router (Blueprints)
• Has Finite State Machine
• Uses powerful magic filters
• Middlewares (incoming updates and API calls)
• Provides Replies into Webhook
• Integrated I18n/L10n support with GNU Gettext (or Fluent)

It is strongly advised that you have prior experience working with asyncio before beginning to use aiogram.

If you have any questions, you can visit our community chats on Telegram:

About

aiogram is a modern and fully asynchronous framework for Telegram Bot API written in Python using asyncio

Источник

Aiogram уроки

Логирование является важной частью разработки программного обеспечения, которая позволяет отслеживать ошибки и проблемы в работе приложения. В aiogram, библиотеке для создания ботов в Telegram, также есть возможность настройки логирования.

Как выбрать между Aiogram и Telebot для создания Telegram-ботов: сравнительный анализ.

Создание ботов для Telegram — это важная задача для многих программистов и бизнес-владельцев. Когда дело доходит до выбора библиотеки для создания ботов, две наиболее популярные опции, которые вы можете рассмотреть,…

Создание административной панели для бота на основе Django

Создание административной панели для бота на основе Django с помощью Aiogram может быть очень полезным, так как это позволит вам легко управлять содержимым вашего бота и отслеживать его активность.

Основные методы Aiogram: руководство для начинающих

Aiogram — это библиотека Python для создания Telegram ботов. Она предоставляет удобный и мощный интерфейс для взаимодействия с Telegram API. В этой статье мы рассмотрим наиболее распространенные методы, используемые в…

Как начать работу с Aiogram: установка и первые шаги

Aiogram — это библиотека Python для создания Telegram ботов. Она предоставляет удобный и мощный интерфейс для взаимодействия с Telegram API. В этой статье мы рассмотрим основные шаги по установке и…

Aiogram Webhooks: как использовать их для получения обновлений бота в реальном времени

Webhooks — это механизм, который позволяет приложению получать данные в режиме реального времени. В контексте Telegram ботов, webhooks используются для получения обновлений о новых сообщениях, которые отправляют пользователи.

PostgreSQL Python

PostgreSQL — это мощная реляционная система управления базами данных (СУБД), которая является одной из самых популярных систем управления базами данных в мире. В этой статье мы рассмотрим, как использовать PostgreSQL…

SQLite Python

SQLite — это легкий и быстрый способ управления базами данных в Python. Он позволяет легко создавать, изменять и извлекать данные из базы данных SQLite с помощью библиотеки sqlite3.

Python библиотеки для Telegram

Python – один из самых популярных языков программирования в мире, и Telegram – один из наиболее популярных мессенджеров. Python библиотеки для Telegram – это набор инструментов, который позволяет разработчикам создавать…

Источник

Создание Telegram-бота с помощью библиотеки Aiogram Python.

Aiogram Python – это библиотека для создания ботов для Telegram на языке Python. Она предоставляет множество функций для управления ботом, обработки событий, работы с клавиатурами, управления файлами, интеграции с базами данных, отправки мультимедийных сообщений и интеграции с другими сервисами. С помощью Aiogram Python вы можете создавать ботов для Telegram с любыми функциями, которые вам нужны.

Для начала работы с Aiogram Python необходимо установить библиотеку. Вы можете установить ее с помощью pip:

После установки библиотеки вы можете начать создавать своего Telegram-бота. Для этого вам необходимо создать новый бот в Telegram и получить его токен. Токен – это уникальный идентификатор вашего бота, который вы будете использовать при работе с ним.

import logging from aiogram import Bot, Dispatcher, types # Устанавливаем уровень логов на INFO, чтобы видеть сообщения об ошибках logging.basicConfig(level=logging.INFO) # Создаем бота bot = Bot(token='YOUR_TOKEN_HERE') # Создаем диспетчер, который будет обрабатывать входящие сообщения dp = Dispatcher(bot)

Теперь вы можете начать создавать обработчики для входящих сообщений. Обработчик – это функция, которая будет вызываться при получении нового сообщения. В Aiogram Python обработчики создаются с помощью декораторов.

# Создаем обработчик для команды /start @dp.message_handler(commands=['start']) async def send_welcome(message: types.Message): """ Этот обработчик будет вызываться при получении команды /start """ await message.reply("Привет! Я бот, который может помочь тебе в разных вопросах.")

Теперь вы можете запустить бота и начать тестировать его. Для этого вам необходимо запустить цикл обработки входящих сообщений.

if __name__ == '__main__': # Запускаем цикл обработки входящих сообщений executor.start_polling(dp, skip_updates=True)

Вы можете создавать множество обработчиков для разных типов сообщений. Например, вы можете создать обработчик для текстовых сообщений, обработчик для изображений, обработчик для аудиофайлов и т.д. Aiogram Python предоставляет множество функций для работы с разными типами сообщений.

Кроме того, вы можете использовать Aiogram Python для работы с клавиатурами, управления файлами, интеграции с базами данных, отправки мультимедийных сообщений и интеграции с другими сервисами. Это делает Aiogram Python идеальным выбором для создания ботов для Telegram.

Источник

Как создать бота для Telegram с использованием aiogram и машинного обучения?

Telegram является одним из самых популярных мессенджеров в мире, и создание бота для Telegram может быть полезным для автоматизации различных задач. В этой статье мы рассмотрим, как создать бота для Telegram с использованием aiogram и машинного обучения.

Шаг 1: Создание бота в Telegram

Первым шагом является создание бота в Telegram. Для этого необходимо открыть Telegram и найти бота @BotFather. После этого нужно следовать инструкциям и создать нового бота. В результате вы получите токен, который необходим для подключения бота к aiogram.

Шаг 2: Установка aiogram

Для работы с aiogram необходимо установить библиотеку. Для этого можно использовать pip:

Шаг 3: Настройка бота

Для начала необходимо импортировать модули aiogram и logging:

import logging
from aiogram import Bot, Dispatcher, types

logging.basicConfig(level=logging.INFO)

bot = Bot(token='TOKEN')
dp = Dispatcher(bot)

В данном примере мы настраиваем логирование и создаем объекты Bot и Dispatcher. Для создания объекта Bot необходимо передать токен, который был получен на первом шаге.

Шаг 4: Создание модели машинного обучения

Для создания модели машинного обучения можно использовать библиотеку scikit-learn. В данном примере мы будем использовать модель линейной регрессии для предсказания цены на недвижимость.

from sklearn.linear_model import LinearRegression

Шаг 5: Обучение модели

Для обучения модели необходимо подготовить данные. В данном примере мы будем использовать датасет с информацией о недвижимости. Для упрощения примера мы будем использовать только один признак – площадь квартиры.

data = pd.read_csv('real_estate.csv')
X = data['square'].values.reshape(-1, 1)
y = data['price'].values.reshape(-1, 1)

В данном примере мы загружаем данные из файла real_estate.csv, выбираем признак square и целевую переменную price, и обучаем модель с помощью метода fit.

Шаг 6: Создание обработчика сообщений

Для создания обработчика сообщений необходимо использовать декораторы. В данном примере мы создадим обработчик для команды /price, который будет принимать значение площади квартиры и возвращать предсказанную цену.

@dp.message_handler(commands=['price'])
async def send_price(message: types.Message):
try:
square = float(message.text.split()[1])
price = model.predict([[square]])[0][0]
await message.answer(f'Цена на квартиру площадью равна ')
except:
await message.answer('Некорректный ввод')

В данном примере мы используем декоратор message_handler для создания обработчика сообщений. Если пользователь отправляет команду /price с указанием площади квартиры, то мы используем модель для предсказания цены и отправляем ответ пользователю.

Шаг 7: Запуск бота

Для запуска бота необходимо использовать метод start_polling:

if name == 'main':
logging.info('Бот запущен')
executor.start_polling(dp, skip_updates=True)

В данном примере мы используем метод start_polling для запуска бота и передаем параметр skip_updates=True, чтобы пропустить старые сообщения.

Таким образом, мы создали бота для Telegram с использованием aiogram и машинного обучения. В данном примере мы использовали модель линейной регрессии для предсказания цены на недвижимость, но вы можете использовать любую другую модель для решения своих задач.

Источник