Это третья статья из серии "Пишем telegram бота на языке R". В предыдущих публикациях мы научились создавать телеграм бота, отправлять через него сообщения, добавили боту команды и фильтры сообщений. Поэтому перед тем как приступить к чтению данной статьи я крайне рекомендую ознакомиться с предыдущими, т.к. тут я уже не буду останавливать на описанных ранее основах ботостроения.
В этой статье мы повысим юзабилити нашего бота за счёт добавления клавиатуры, которая сделает интерфейс бота интуитивно понятным, и простым в использовании.
Все статьи из серии "Пишем telegram бота на языке R"
- Создаём бота, и отправляем с его помощью сообщения в telegram
- Добавляем боту поддержку команд и фильтры сообщений
- Как добавить боту поддержку клавиатуры
Содержание
Если вы интересуетесь анализом данных возможно вам будут интересны мои telegram и youtube каналы. Большая часть контента которых посвящены языку R.
- Какие типы клавиатур поддерживает телеграм бот
- Reply клавиатура
- Inline клавиатура
3.1. Пример простейшего бота с поддержкой InLine кнопок
3.2. Пример бота, который сообщает текущую погоду по выбранному городу
3.3. Пример бота, который выводит список самых свежих статей со ссылками по-указанному Хабу из habr.com - Заключение
Какие типы клавиатур поддерживает телеграм бот
На момент написания статьи telegram.bot
позволяет вам создать клавиатуры двух типов:
- Reply — Основная, обычная клавиатура, которая находится под панелью ввода текста сообщения. Такая клавиатура просто отправляет боту текстовое сообщение, и в качестве текста отправит тот текст, который написан на самой кнопке.
- Inline — Клавиатура привязанная к конкретному сообщению бота. Данная клавиатура отправляет боту данные, привязанные к нажатой кнопке, эти данные могут отличаться от текста, написанного на самой кнопке. И обрабатываются такие кнопки через CallbackQueryHandler.
Для того, что бы бот открыл клавиатуру необходимо при отправке сообщения через метод sendMessage()
, передать созданную ранее клавиатуру в аргумент reply_markup
.
Ниже мы разберём несколько примеров.
Reply клавиатура
Как я уже писал выше, это основная клавиатура управления ботом.
bot <- Bot(token = "TOKEN")
chat_id <- "CHAT_ID"
# Create Custom Keyboard
text <- "Aren't those custom keyboards cool?"
RKM <- ReplyKeyboardMarkup(
keyboard = list(
list(KeyboardButton("Yes, they certainly are!")),
list(KeyboardButton("I'm not quite sure")),
list(KeyboardButton("No..."))
),
resize_keyboard = FALSE,
one_time_keyboard = TRUE
)
# Send Custom Keyboard
bot$sendMessage(chat_id, text, reply_markup = RKM)
Выше приведён пример из официальной справки пакета telegram.bot
. Для создания клавиатуры используется функция ReplyKeyboardMarkup()
, которая в свою очередь принимает список списков кнопок, которые создаются функцией KeyboardButton()
.
Почему в ReplyKeyboardMarkup()
необходимо передавать не просто список, а список списков? Дело в том, что вы передаёте основной список, и в нём отдельными списками вы задаёте каждый ряд кнопок, т.к. в один ряд можно расположить несколько кнопок.
Аргумент resize_keyboard
позволяет автоматически подбирать оптимальный размер кнопок клавиатуры, а аргумент one_time_keyboard
позволяет скрывать клавиатуру после каждого нажатия на кнопку.
Давайте напишем простейшего бота, у которого будет 3 кнопки:
- Чат ID — Запросить чат ID диалога с ботом
- Моё имя — Запросить своё имя
- Мой логин — Запросить своё имя пользователя в телеграм
library(telegram.bot)
# создаём экземпляр класса Updater
updater <- Updater('ТОКЕН ВАШЕГО БОТА')
# создаём методы
## метод для запуска клавиатуры
start <- function(bot, update) {
# создаём клавиатуру
RKM <- ReplyKeyboardMarkup(
keyboard = list(
list(KeyboardButton("Чат ID")),
list(KeyboardButton("Моё имя")),
list(KeyboardButton("Мой логин"))
),
resize_keyboard = FALSE,
one_time_keyboard = TRUE
)
# отправляем клавиатуру
bot$sendMessage(update$message$chat_id,
text = 'Выберите команду',
reply_markup = RKM)
}
## метод возвразающий id чата
chat_id <- function(bot, update) {
bot$sendMessage(update$message$chat_id,
text = paste0("Чат id этого диалога: ", update$message$chat_id),
parse_mode = "Markdown")
}
## метод возвращающий имя
my_name <- function(bot, update) {
bot$sendMessage(update$message$chat_id,
text = paste0("Вас зовут ", update$message$from$first_name),
parse_mode = "Markdown")
}
## метод возвращающий логин
my_username <- function(bot, update) {
bot$sendMessage(update$message$chat_id,
text = paste0("Ваш логин ", update$message$from$username),
parse_mode = "Markdown")
}
# создаём фильтры
## сообщения с текстом Чат ID
MessageFilters$chat_id <- BaseFilter(function(message) {
# проверяем текст сообщения
message$text == "Чат ID"
}
)
## сообщения с текстом Моё имя
MessageFilters$name <- BaseFilter(function(message) {
# проверяем текст сообщения
message$text == "Моё имя"
}
)
## сообщения с текстом Мой логин
MessageFilters$username <- BaseFilter(function(message) {
# проверяем текст сообщения
message$text == "Мой логин"
)
# создаём обработчики
h_start <- CommandHandler('start', start)
h_chat_id <- MessageHandler(chat_id, filters = MessageFilters$chat_id)
h_name <- MessageHandler(my_name, filters = MessageFilters$name)
h_username <- MessageHandler(my_username, filters = MessageFilters$username)
# добавляем обработчики в диспетчер
updater <- updater +
h_start +
h_chat_id +
h_name +
h_username
# запускаем бота
updater$start_polling()
Запустите приведённый выше пример кода, предварительно заменив 'ТОКЕН ВАШЕГО БОТА' на реальный токен, который вы получили при создании бота через BotFather (о создании бота я рассказывал в первой статье).
После запуска задайте боту команду /start
, т.к. именно её мы определили для запуска клавиатуры.
Если на данный момент вам сложно разобрать приведённый пример кода, с созданием методов, фильтров и обработчиков, то следует вернуться к предыдущей статье, в которой я подробно всё это описал.
Мы создали 4 метода:
- start — Запуск клавиатуры
- chat_id — Запрос идентификатора чата
- my_name — Запрос своего имени
- my_username — Запрос своего логина
В объект MessageFilters добавили 3 фильтра сообщений, по их тексту:
- chat_id — Сообщения с текстом
"Чат ID"
- name — Сообщения с текстом
"Моё имя"
- username — Сообщения с текстом
"Мой логин"
И создали 4 обработчика, которые по заданным командам и фильтрам будут выполнять указанные методы.
# создаём обработчики
h_start <- CommandHandler('start', start)
h_chat_id <- MessageHandler(chat_id, filters = MessageFilters$chat_id)
h_name <- MessageHandler(my_name, filters = MessageFilters$name)
h_username <- MessageHandler(my_username, filters = MessageFilters$username)
Сама клавиатура создаётся внутри метода start()
командой ReplyKeyboardMarkup()
.
RKM <- ReplyKeyboardMarkup(
keyboard = list(
list(KeyboardButton("Чат ID")),
list(KeyboardButton("Моё имя")),
list(KeyboardButton("Мой логин"))
),
resize_keyboard = FALSE,
one_time_keyboard = TRUE
)
В нашем случае все кнопки мы расположили друг под другом, но мы можем расположить их в один ряд, внеся изменения в список списков кнопок. Т.к. один ряд внутри клавиатуры создаётся через вложенный список кнопок, то для того, что бы вывести наши кнопки в один ряд надо переписать часть кода по построению клавиатуры вот так:
RKM <- ReplyKeyboardMarkup(
keyboard = list(
list(
KeyboardButton("Чат ID"),
KeyboardButton("Моё имя"),
KeyboardButton("Мой логин")
)
),
resize_keyboard = FALSE,
one_time_keyboard = TRUE
)
Отправляется клавиатура в чат методом sendMessage()
, в аргументе reply_markup
.
bot$sendMessage(update$message$chat_id,
text = 'Выберите команду',
reply_markup = RKM)
Inline клавиатура
Как я уже писал выше, Inline клавиатура привязана к конкретному сообщению. С ней работать несколько сложнее чем с основной клавиатурой.
Изначально вам необходимо добавить боту метод, для вызова Inline клавиатуры.
Для ответа на нажатие Inline кнопки также можно использовать метод бота answerCallbackQuery()
, который может вывести уведомление в интерфейсе telegram, пользователю нажавшему Inline кнопку.
Данные отправленные с Inline кнопки не являются текстом, поэтому для их обработки необходимо создать специальный обработчик с помощью команды CallbackQueryHandler()
.
Код построения Inline клавиатуры который приводится в официальной справке пакета telegram.bot
.
# Initialize bot
bot <- Bot(token = "TOKEN")
chat_id <- "CHAT_ID"
# Create Inline Keyboard
text <- "Could you type their phone number, please?"
IKM <- InlineKeyboardMarkup(
inline_keyboard = list(
list(
InlineKeyboardButton(1),
InlineKeyboardButton(2),
InlineKeyboardButton(3)
),
list(
InlineKeyboardButton(4),
InlineKeyboardButton(5),
InlineKeyboardButton(6)
),
list(
InlineKeyboardButton(7),
InlineKeyboardButton(8),
InlineKeyboardButton(9)
),
list(
InlineKeyboardButton("*"),
InlineKeyboardButton(0),
InlineKeyboardButton("#")
)
)
)
# Send Inline Keyboard
bot$sendMessage(chat_id, text, reply_markup = IKM)
Строить Inline клавиатуру необходимо с помощью команды InlineKeyboardMarkup()
, по такому же принципу, как и Reply клавиатуру. В InlineKeyboardMarkup()
необходимо передать список, списков Inline кнопок, каждая отдельная кнопка создаётся функцией InlineKeyboardButton()
.
Inline кнопка может либо передавать боту какие-то данные с помощью аргумента callback_data
, либо открывать какую-либо HTML страницу, заданную с помощью аргумента url
.
В результате будет список, в котором каждый элемент так же является списком Inline кнопок, которые необходимо объединить в один ряд.
Далее мы рассмотрим несколько примеров ботов с Inline кнопками.
Пример простейшего бота с поддержкой InLine кнопок
Для начала мы напишем бота для экспресс тестирования на covid-19. По команде /test
, он будет отправлять вам клавиатуру с двумя кнопками, в зависимости от нажатой кнопки он будет присылать вам сообщение с результатами вашего тестирования.
library(telegram.bot)
# создаём экземпляр класса Updater
updater <- Updater('ТОКЕН ВАШЕГО БОТА')
# метод для отправки InLine клавиатуры
test <- function(bot, update) {
# создаём InLine клавиатуру
IKM <- InlineKeyboardMarkup(
inline_keyboard = list(
list(
InlineKeyboardButton("Да", callback_data = 'yes'),
InlineKeyboardButton("Нет", callback_data = 'no')
)
)
)
# Отправляем клавиатуру в чат
bot$sendMessage(update$message$chat_id,
text = "Вы болете коронавирусом?",
reply_markup = IKM)
}
# метод для обработки нажатия кнопки
answer_cb <- function(bot, update) {
# полученные данные с кнопки
data <- update$callback_query$data
# получаем имя пользователя, нажавшего кнопку
uname <- update$effective_user()$first_name
# обработка результата
if ( data == 'no' ) {
msg <- paste0(uname, ", поздравляю, ваш тест на covid-19 отрицательный.")
} else {
msg <- paste0(uname, ", к сожалени ваш тест на covid-19 положительный.")
}
# Отправка сообщения
bot$sendMessage(chat_id = update$from_chat_id(),
text = msg)
# сообщаем боту, что запрос с кнопки принят
bot$answerCallbackQuery(callback_query_id = update$callback_query$id)
}
# создаём обработчики
inline_h <- CommandHandler('test', test)
query_handler <- CallbackQueryHandler(answer_cb)
# добавляем обработчики в диспетчер
updater <- updater + inline_h + query_handler
# запускаем бота
updater$start_polling()
Запустите приведённый выше пример кода, предварительно заменив 'ТОКЕН ВАШЕГО БОТА' на реальный токен, который вы получили при создании бота через BotFather (о создании бота я рассказывал в первой статье).
Результат:
Мы создали два метода:
- test — Для отправки в чат Inline клавиатуры
- answer_cb — Для обработки отправленных с клавиатуры данных.
Данные, которые будут отправлены с каждой кнопки задаются в аргументе callback_data
, при создании кнопки. Получить отправленные с кнопки данные можно с помощью конструкции update$callback_query$data
, внутри метода answer_cb.
Что бы бот реагировал на Inline клавиатуру, метод answer_cb обрабатывается специальным обработчиком: CallbackQueryHandler(answer_cb)
. Который запускает указанный метод по нажатию Inline кнопки. Обработчик CallbackQueryHandler принимает два аргумента:
callback
— Метод который необходимо запуститьpattern
— Фильтр по данным, которые привязаны к кнопке с помощью аргументаcallback_data
.
Соответвенно с помощью аргумента pattern
мы можем под нажатие каждой кнопки написать отдельный метод:
library(telegram.bot)
# создаём экземпляр класса Updater
updater <- Updater('ТОКЕН ВАШЕГО БОТА')
# метод для отправки InLine клавиатуры
test <- function(bot, update) {
# создаём InLine клавиатуру
IKM <- InlineKeyboardMarkup(
inline_keyboard = list(
list(
InlineKeyboardButton("Да", callback_data = 'yes'),
InlineKeyboardButton("Нет", callback_data = 'no')
)
)
)
# Отправляем клавиатуру в чат
bot$sendMessage(update$message$chat_id,
text = "Вы болете коронавирусом?",
reply_markup = IKM)
}
# метод для обработки нажатия кнопки Да
answer_cb_yes <- function(bot, update) {
# получаем имя пользователя, нажавшего кнопку
uname <- update$effective_user()$first_name
# обработка результата
msg <- paste0(uname, ", к сожалени ваш текст на covid-19 положительный.")
# Отправка сообщения
bot$sendMessage(chat_id = update$from_chat_id(),
text = msg)
# сообщаем боту, что запрос с кнопки принят
bot$answerCallbackQuery(callback_query_id = update$callback_query$id)
}
# метод для обработки нажатия кнопки Нет
answer_cb_no <- function(bot, update) {
# получаем имя пользователя, нажавшего кнопку
uname <- update$effective_user()$first_name
msg <- paste0(uname, ", поздравляю, ваш текст на covid-19 отрицательный.")
# Отправка сообщения
bot$sendMessage(chat_id = update$from_chat_id(),
text = msg)
# сообщаем боту, что запрос с кнопки принят
bot$answerCallbackQuery(callback_query_id = update$callback_query$id)
}
# создаём обработчики
inline_h <- CommandHandler('test', test)
query_handler_yes <- CallbackQueryHandler(answer_cb_yes, pattern = 'yes')
query_handler_no <- CallbackQueryHandler(answer_cb_no, pattern = 'no')
# добавляем обработчики в диспетчер
updater <- updater +
inline_h +
query_handler_yes +
query_handler_no
# запускаем бота
updater$start_polling()
Запустите приведённый выше пример кода, предварительно заменив 'ТОКЕН ВАШЕГО БОТА' на реальный токен, который вы получили при создании бота через BotFather (о создании бота я рассказывал в первой статье).
Теперь мы написали 2 отдельных метода, т.е. по одному методу, под нажатие каждой кнопки, и использовали аргумент pattern
, при создании их обработчиков:
query_handler_yes <- CallbackQueryHandler(answer_cb_yes, pattern = 'yes')
query_handler_no <- CallbackQueryHandler(answer_cb_no, pattern = 'no')
Заканчивается код метода answer_cb командой bot$answerCallbackQuery(callback_query_id = update$callback_query$id)
, которая сообщает боту, что данные с inline клавиатуры получены.
Пример бота, который сообщает текущую погоду по выбранному городу
Давайте попробуем написать бота, который запрашивает данные о погоде.
Логика его работы будет следующая. Изначально командой /start
вы вызываете основную клавиатуру, в которой присутствует всего одна кнопка "Погода". Нажав на эту кнопку вы получаете сообщение с Inline клавиатурой, для выбора города, по которому требуется узнать текущую погоду. Выбираете один из городов, и получаете текущую погоду.
В этом примере кода мы будем использовать несколько дополнительных пакетов:
httr
— пакет для работы с HTTP запросами, на основе которых построена работа с любым API. В нашем случае мы будем использовать бесплатный API openweathermap.org.stringr
— пакет для работы с текстом, в нашем случае мы будем его использовать для формирования сообщения о погоде в выбранном городе.
library(telegram.bot)
library(httr)
library(stringr)
# создаём экземпляр класса Updater
updater <- Updater('ТОКЕН ВАШЕГО БОТА')
# создаём методы
## метод для запуска основной клавиатуры
start <- function(bot, update) {
# создаём клавиатуру
RKM <- ReplyKeyboardMarkup(
keyboard = list(
list(
KeyboardButton("Погода")
)
),
resize_keyboard = TRUE,
one_time_keyboard = TRUE
)
# отправляем клавиатуру
bot$sendMessage(update$message$chat_id,
text = 'Выберите команду',
reply_markup = RKM)
}
## Метод вызова Inine клавиатуры
weather <- function(bot, update) {
IKM <- InlineKeyboardMarkup(
inline_keyboard = list(
list(
InlineKeyboardButton(text = 'Москва', callback_data = 'New York,us'),
InlineKeyboardButton(text = 'Санкт-Петербург', callback_data = 'Saint Petersburg'),
InlineKeyboardButton(text = 'Нью-Йорк', callback_data = 'New York')
),
list(
InlineKeyboardButton(text = 'Екатеринбург', callback_data = 'Yekaterinburg,ru'),
InlineKeyboardButton(text = 'Берлин', callback_data = 'Berlin,de'),
InlineKeyboardButton(text = 'Париж', callback_data = 'Paris,fr')
),
list(
InlineKeyboardButton(text = 'Рим', callback_data = 'Rome,it'),
InlineKeyboardButton(text = 'Одесса', callback_data = 'Odessa,ua'),
InlineKeyboardButton(text = 'Киев', callback_data = 'Kyiv,fr')
),
list(
InlineKeyboardButton(text = 'Токио', callback_data = 'Tokyo'),
InlineKeyboardButton(text = 'Амстердам', callback_data = 'Amsterdam,nl'),
InlineKeyboardButton(text = 'Вашингтон', callback_data = 'Washington,us')
)
)
)
# Send Inline Keyboard
bot$sendMessage(chat_id = update$message$chat_id,
text = "Выберите город",
reply_markup = IKM)
}
# метод для сообщения погоды
answer_cb <- function(bot, update) {
# получаем из сообщения город
city <- update$callback_query$data
# отправляем запрос
ans <- GET('https://api.openweathermap.org/data/2.5/weather',
query = list(q = city,
lang = 'ru',
units = 'metric',
appid = '4776568ccea136ffe4cda9f1969af340'))
# парсим ответ
result <- content(ans)
# формируем сообщение
msg <- str_glue("{result$name} погода:\n",
"Текущая температура: {result$main$temp}\n",
"Скорость ветра: {result$wind$speed}\n",
"Описание: {result$weather[[1]]$description}")
# отправляем информацию о погоде
bot$sendMessage(chat_id = update$from_chat_id(),
text = msg)
bot$answerCallbackQuery(callback_query_id = update$callback_query$id)
}
# создаём фильтры
## сообщения с текстом Погода
MessageFilters$weather <- BaseFilter(function(message) {
# проверяем текст сообщения
message$text == "Погода"
}
)
# создаём обработчики
h_start <- CommandHandler('start', start)
h_weather <- MessageHandler(weather, filters = MessageFilters$weather)
h_query_handler <- CallbackQueryHandler(answer_cb)
# добавляем обработчики в диспетчер
updater <- updater +
h_start +
h_weather +
h_query_handler
# запускаем бота
updater$start_polling()
Запустите приведённый выше пример кода, предварительно заменив 'ТОКЕН ВАШЕГО БОТА' на реальный токен, который вы получили при создании бота через BotFather (о создании бота я рассказывал в первой статье).
В результате наш бот будет работать примерно так:
Схематически данного бота можно изобрать вот так:
Мы создали 3 метода, доступные внутри нашего погодного бота:
- start — Запуск основной клавиатуры бота
- weather — Запуск Inline клавиатуры для выбора города
- answer_cb — Основной метод, который по заданному городу запрашивает в API погоду, и отправляет её в чат.
Метод start у нас запускается командой /start
, что реализовано обработчиком CommandHandler('start', start)
.
Для запуска метода weather мы создали одноимённый фильтр:
# создаём фильтры
## сообщения с текстом Погода
MessageFilters$weather <- BaseFilter(function(message) {
# проверяем текст сообщения
message$text == "Погода"
}
)
И вызываем этот метод следующим обработчиком сообщений: MessageHandler(weather, filters = MessageFilters$weather)
.
И в конце концов, основной наш метод answer_cb реагирует на нажатие Inline кнопок, что реализовано специальным обработчиком: CallbackQueryHandler(answer_cb)
.
Внутри метода answer_cb, мы считываем отправленные с клавиатуры данные и записываем их в переменную city
: city <- update$callback_query$data
. После чего запрашиваем из API данные о погоде, формируем и отправляем сообщение, и в конце концов используем метод answerCallbackQuery
для того, что бы сообщить боту, о том, что мы обработали нажатие Inline кнопки.
Пример бота, который выводит список самых свежих статей со ссылками по-указанному Хабу из habr.com.
Данного бота я привожу для того, что бы показать вам, как вывести Inline кнопки которые ведут на веб страницы.
Логика данного бота схожа с предыдущим, изначально мы запускаем основную клавиатуру командой /start
. Далее бот даёт нам на выбор список из 6 хабов, мы выбираем интересующий нас хаб, и получаем 5 самых свежих публикаций из выбранного Хаба.
Как вы понимаете, в данном случае нам необходимо получить список статей, и для этого мы будем использовать специальный пакет habR
, который позволяет запрашивать из хабры статьи и некоторую статистику по ним в R.
Установить пакет habR
можно только из github, для чего вам понадобится дополнительный пакет devtools
. Для установки воспользуйтесь приведённым ниже кодом.
install.packages('devtools')
devtools::install_github('selesnow/habR')
Теперь рассмотрим код построения описанного выше бота:
library(telegram.bot)
library(habR)
# создаём экземпляр класса Updater
updater <- Updater('ТОКЕН ВАШЕГО БОТА')
# создаём методы
## метод для запуска основной клавиатуры
start <- function(bot, update) {
# создаём клавиатуру
RKM <- ReplyKeyboardMarkup(
keyboard = list(
list(
KeyboardButton("Список статей")
)
),
resize_keyboard = TRUE,
one_time_keyboard = TRUE
)
# отправляем клавиатуру
bot$sendMessage(update$message$chat_id,
text = 'Выберите команду',
reply_markup = RKM)
}
## Метод вызова Inine клавиатуры
habs <- function(bot, update) {
IKM <- InlineKeyboardMarkup(
inline_keyboard = list(
list(
InlineKeyboardButton(text = 'R', callback_data = 'R'),
InlineKeyboardButton(text = 'Data Mining', callback_data = 'data_mining'),
InlineKeyboardButton(text = 'Data Engineering', callback_data = 'data_engineering')
),
list(
InlineKeyboardButton(text = 'Big Data', callback_data = 'bigdata'),
InlineKeyboardButton(text = 'Python', callback_data = 'python'),
InlineKeyboardButton(text = 'Визуализация данных', callback_data = 'data_visualization')
)
)
)
# Send Inline Keyboard
bot$sendMessage(chat_id = update$message$chat_id,
text = "Выберите Хаб",
reply_markup = IKM)
}
# метод для сообщения погоды
answer_cb <- function(bot, update) {
# получаем из сообщения город
hub <- update$callback_query$data
# сообщение о том, что данные по кнопке получены
bot$answerCallbackQuery(callback_query_id = update$callback_query$id,
text = 'Подождите несколько минут, запрос обрабатывается')
# сообщение о том, что надо подождать пока бот получит данные
mid <- bot$sendMessage(chat_id = update$from_chat_id(),
text = "Подождите несколько минут пока, я соберу данные по выбранному Хабу")
# парсим Хабр
posts <- head(habr_hub_posts(hub, 1), 5)
# удаляем сообщение о том, что надо подождать
bot$deleteMessage(update$from_chat_id(), mid$message_id)
# формируем список кнопок
keys <- lapply(1:5, function(x) list(InlineKeyboardButton(posts$title[x], url = posts$link[x])))
# формируем клавиатуру
IKM <- InlineKeyboardMarkup(
inline_keyboard = keys
)
# отправляем информацию о погоде
bot$sendMessage(chat_id = update$from_chat_id(),
text = paste0("5 наиболее свежих статей из Хаба ", hub),
reply_markup = IKM)
}
# создаём фильтры
## сообщения с текстом Погода
MessageFilters$hubs <- BaseFilter(function(message) {
# проверяем текст сообщения
message$text == "Список статей"
}
)
# создаём обработчики
h_start <- CommandHandler('start', start)
h_hubs <- MessageHandler(habs, filters = MessageFilters$hubs)
h_query_handler <- CallbackQueryHandler(answer_cb)
# добавляем обработчики в диспетчер
updater <- updater +
h_start +
h_hubs +
h_query_handler
# запускаем бота
updater$start_polling()
Запустите приведённый выше пример кода, предварительно заменив 'ТОКЕН ВАШЕГО БОТА' на реальный токен, который вы получили при создании бота через BotFather (о создании бота я рассказывал в первой статье).
В итоге мы получим вот такой результат:
Список доступных для выбора Хабов мы вбили хардкодом, в методе habs
:
## Метод вызова Inine клавиатуры
habs <- function(bot, update) {
IKM <- InlineKeyboardMarkup(
inline_keyboard = list(
list(
InlineKeyboardButton(text = 'R', callback_data = 'r'),
InlineKeyboardButton(text = 'Data Mining', callback_data = 'data_mining'),
InlineKeyboardButton(text = 'Data Engineering', callback_data = 'data_engineering')
),
list(
InlineKeyboardButton(text = 'Big Data', callback_data = 'bigdata'),
InlineKeyboardButton(text = 'Python', callback_data = 'python'),
InlineKeyboardButton(text = 'Визуализация данных', callback_data = 'data_visualization')
)
)
)
# Send Inline Keyboard
bot$sendMessage(chat_id = update$message$chat_id,
text = "Выберите Хаб",
reply_markup = IKM)
}
Список статей из указанного Хаба мы получаем командой habr_hub_posts()
, из пакета habR
. При этом указываем, что нам не требуется список статей за всё время, а только первая страница на которой располагаются 20 статей. Из полученной таблицы с помощью команды head()
оставляем только 5 самых верхних, которые и являются самыми свежими статьями.
# парсим Хабр
posts <- head(habr_hub_posts(hub, 1), 5)
Логика очень схожа с предыдущим ботом, но в данном случае Inline клавиатуру со списком статей мы генерируем динамически с помощью функции lapply()
.
# формируем список кнопок
keys <- lapply(1:5, function(x) list(InlineKeyboardButton(posts$title[x], url = posts$link[x])))
# формируем клавиатуру
IKM <- InlineKeyboardMarkup(
inline_keyboard = keys
)
В текст кнопки мы подставляем название статьи posts$title[x]
, а в аргумент url
ссылку на статью: url = posts$link[x]
.
Далее, создаём фильтр, обработчики и запускаем нашего бота.
Заключение
Теперь написанные вами боты будут значительно удобней в работе, за счёт того, что управление ими будет осуществляться с клавиатуры, а не вводом команд. Как минимум при взаимодействии с ботом через смартфон клавиатура ощутимо упростит процесс его использования.
В следующей статье мы разберёмся как строить логический диалог с ботом, и работать с базами данных.