Туториал по tg_bot и aiogram-3

Все проводится по гайду

Установка виртуального окружения venv и версионности git

инициализируем git

git init

установим виртуальную среду venv в папку venv

python -m venv venv

запишем в файл зависимостей первую запись для установки aiogram

echo "aiogram<4.0" > requirements.txt

добавим туда же pydantic-settings

echo "pydantic-settings" >> requirements.txt

активируем виртуальную среду

source venv/bin/activate

для выхода из venv можно использовать:

deactivate

Добавим файл .gitignore и файл с секретами .env (.env - укажем в .gitignore)

# Игнорирование виртуальной среды Python
venv/
.venv/
myenv/

#Игнорирование рабочих каталогов
bin/
include/
lib/
lib64/

# Игнорирование файлов с окружением
.env
.gitignore
pyvenv.cfg


# Игнорирование скомпилированных файлов Python
__pycache__/
**/__pycache__/

Установим наконец наши зависимости

pip install -r requirements.txt 

Первый бот

import asyncio
import logging
from aiogram import Bot, Dispatcher, types
from aiogram.filters.command import Command

# Включаем логирование, чтобы не пропустить важные сообщения
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
# Объект бота
bot = Bot(token="12345678:AaBbCcDdEeFfGgHh")
# Диспетчер
dp = Dispatcher()

# Хэндлер на команду /start
@dp.message(Command("start"))
async def cmd_start(message: types.Message):
    await message.answer("Hello!")

# Запуск процесса поллинга новых апдейтов
async def main():
    await dp.start_polling(bot)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

Создадим файл конфигурации и переопределим файл секретов в него

Итак, создадим рядом с bot.py отдельный файл config_reader.py о следующим содержимым

config_reader.py

from pydantic_settings import BaseSettings, SettingsConfigDict
from pydantic import SecretStr


class Settings(BaseSettings):
    # Желательно вместо str использовать SecretStr 
    # для конфиденциальных данных, например, токена бота
    bot_token: SecretStr

    # Начиная со второй версии pydantic, настройки класса настроек задаются
    # через model_config
    # В данном случае будет использоваться файла .env, который будет прочитан
    # с кодировкой UTF-8
    model_config = SettingsConfigDict(env_file='.env', env_file_encoding='utf-8')


# При импорте файла сразу создастся 
# и провалидируется объект конфига, 
# который можно далее импортировать из разных мест
config = Settings()

Теперь немного отредактируем наш bot.py:

# импорты
from config_reader import config

# Для записей с типом Secret* необходимо 
# вызывать метод get_secret_value(), 
# чтобы получить настоящее содержимое вместо '*******'
bot = Bot(token=config.bot_token.get_secret_value())

Работа с сообщениями

Разберёмся, как применять различные типы форматирования к сообщениям и работать с медиафайлами.

ТЕКСТ

В распоряжении у разработчика имеется три способа разметки текста: HTML, Markdown и MarkdownV2. Наиболее продвинутыми из них считаются HTML и MarkdownV2

Форматированный вывод

За выбор форматирования при отправке сообщений отвечает аргумент parse_mode, например:

from aiogram import F
from aiogram.types import Message
from aiogram.filters import Command
from aiogram.enums import ParseMode

# Если не указать фильтр F.text, 
# то хэндлер сработает даже на картинку с подписью /test
@dp.message(F.text, Command("test"))
async def any_message(message: Message):
    await message.answer(
        "Hello, <b>world</b>!", 
        parse_mode=ParseMode.HTML
    )
    await message.answer(
        "Hello, *world*\!", 
        parse_mode=ParseMode.MARKDOWN_V2
    )

В aiogram можно задать параметры бота по умолчанию. Для этого создайте объект DefaultBotProperties и передайте туда нужные настройки:

from aiogram.client.default import DefaultBotProperties

bot = Bot(
    token=config.bot_token.get_secret_value(),
    default=DefaultBotProperties(
        parse_mode=ParseMode.HTML
        # тут ещё много других интересных настроек
    )
)

# где-то в функции...
await message.answer("Сообщение с <u>HTML-разметкой</u>")
# чтобы явно отключить форматирование в конкретном запросе, 
# передайте parse_mode=None
await message.answer(
    "Сообщение без <s>какой-либо разметки</s>", 
    parse_mode=None
)

Экранирование ввода

Второе чуть сложнее, но более продвинутое: воспользоваться специальным инструментом, который будет собирать отдельно текст и отдельно информацию о том, какие его куски должны быть отформатированы.

from aiogram.filters import Command
from aiogram.utils.formatting import Text, Bold

@dp.message(Command("hello"))
async def cmd_hello(message: Message):
    content = Text(
        "Hello, ",
        Bold(message.from_user.full_name)
    )
    await message.answer(
        **content.as_kwargs()
    )

В примере выше конструкция **content.as_kwargs() вернёт аргументы text, entities, parse_mode и подставит их в вызов answer()

Упомянутый инструмент форматирования довольно комплексный, официальная документация демонстрирует удобное отображение сложных конструкций

Сохранение форматирования

Представим, что бот должен получить форматированный текст от пользователя и добавить туда что-то своё, например, отметку времени.

Напишем простой код:

# новый импорт!
from datetime import datetime

@dp.message(F.text)
async def echo_with_time(message: Message):
    # Получаем текущее время в часовом поясе ПК
    time_now = datetime.now().strftime('%H:%M')
    # Создаём подчёркнутый текст
    added_text = html.underline(f"Создано в {time_now}")
    # Отправляем новое сообщение с добавленным текстом
    await message.answer(f"{message.text}\n\n{added_text}", parse_mode="HTML")

НО! message.text возвращает просто текст, без каких-либо оформлений. Чтобы получить текст в нужном форматировании, воспользуемся альтернативными свойствами: message.html_text или message.md_text.

Работа с entities

Telegram сильно упрощает жизнь разработчикам, выполняя предобработку сообщений пользователей на своей стороне. Например, некоторые сущности, типа e-mail, номера телефона, юзернейма и др. можно не доставать регулярными выражениями, а извлечь напрямую из объекта Message и поля entities, содержащего массив объектов типа MessageEntity.

Здесь кроется важный подвох. Telegram возвращает не сами значения, а их начало в тексте и длину.

@dp.message(F.text)
async def extract_data(message: Message):
    data = {
        "url": "<N/A>",
        "email": "<N/A>",
        "code": "<N/A>"
    }
    entities = message.entities or []
    for item in entities:
        if item.type in data.keys():
            # Неправильно
            # data[item.type] = message.text[item.offset : item.offset+item.length]
            # Правильно
            data[item.type] = item.extract_from(message.text)
    await message.reply(
        "Вот что я нашёл:\n"
        f"URL: {html.quote(data['url'])}\n"
        f"E-mail: {html.quote(data['email'])}\n"
        f"Пароль: {html.quote(data['code'])}"
    )