Не всегда удобно открывать браузер или приложение информации из Яндекс Метрики. Для удобства я реализовал получение основных метрик в телеграм-боте.
C статье вы найдете
Ссылку на код проекта.
Как развернуть проект на удаленном сервере и подключить к телеграм-боту.
Исходный код бота для работы с Яндекс Метрикой на GitHub.
Стоит отметить, что Метрика позволяет использовать их бота для получения регулярных отчетов. Цель — именно в возможности настроить решение под себя и получать отчеты за произвольное время.
Мы напишем бота в Telegram, который будет отправлять статистику с Яндекс Метрики, включая UTM метки.
Наш бот автоматически отправляет статистику из Яндекс Метрики, позволяя быстро получать нужные данные без необходимости заходить в сервис. Это упрощает доступ к ключевой информации в удобном формате.
В завершении статьи мы развернем проект в облаке Amvera, используя git push, буквально за четыре команды в IDE.
Шаг 0. Написание бота
Вы можете скачать уже готовый код и его использовать. Для тех, кому интересно ознакомиться подробнее и что-то изменить в функциональности решения, в подкате описание кода проекта.
Написание бота с использованием библиотеки aiogram 3
Перед тем как приступить к написанию бота, мы установим необходимые библиотеки для работы бота.
Переходим в командную строку (cmd) и прописываем команду ниже.
pip install aiogram requests
Приступим к написанию кода.
Создаём и открываем файл main.py.
Импортируем библиотеки.
import logging
import asyncio
import os
import string
import requests
from datetime import datetime
from aiogram import Bot, Dispatcher, Router, types
from aiogram.types import CallbackQuery, InlineKeyboardMarkup, InlineKeyboardButton
from aiogram.filters import CommandStart
from aiogram.fsm.state import StatesGroup, State
from aiogram.fsm.context import FSMContextЭкземпляр бота выглядит следующим образом:
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
BOT_TOKEN = os.environ["TOKEN"]
bot = Bot(token=BOT_TOKEN) # токен, который будет в качестве переменной на хостинге
dp = Dispatcher() # переменная диспетчера
router = Router() # переменная роутера
YANDEX_METRIKA_TOKEN = os.environ["TOKEN_YANDEX"]
COUNTER_ID = os.environ["COUNTER_ID"]
choicestat = None
start_date = datetime.today().replace(day=1).strftime("%Y-%m-%d")
end_date = datetime.today().strftime("%Y-%m-%d")
async def main():
dp.include_router(router) # инициализация роутера
await dp.start_polling(bot) # запуск бота
if __name__ == '__main__':
logging.basicConfig(level=logging.INFO) # инициализация логгера
try:
asyncio.run(main()) # запускаем функцию main в асинхронном режиме
except KeyboardInterrupt:
print('Бот выключен')Мы написали основу бота, теперь напишем необходимые команды для его работы:
Напишем переменные и класс FSM для управления состояниями бота при работе с пользователем:
class Form(StatesGroup):
date1 = State()
date2 = State()
date1utm = State()
date2utm = State()
choicestart = InlineKeyboardMarkup(inline_keyboard=[
[InlineKeyboardButton(text="📊 Просмотр статистики сайта за определенный период", callback_data="checkstat")],
[InlineKeyboardButton(text="📊 Просмотр статистики сайта с UTM метками", callback_data="checkstatutm")]
]) # Кнопки
choice = InlineKeyboardMarkup(inline_keyboard=[
[InlineKeyboardButton(text="1️⃣ Вчера", callback_data="yesterday")],
[InlineKeyboardButton(text="2️⃣ Неделя", callback_data="week")],
[InlineKeyboardButton(text="3️⃣ Месяц", callback_data="month")],
[InlineKeyboardButton(text="🔄 Указать другой промежуток", callback_data="otherdate")]
])
Напишем необходимые функции (класс метрики, команды, обработчики):
# Определяем класс для работы с API Яндекс Метрики
class YandexMetrica:
def __init__(self, token): # Конструктор класса, принимающий токен API
self.token = token # Сохраняем токен в объекте
self.base_url = "https://api-metrika.yandex.net/stat/v1/data" # Базовый URL API
def get_data(self, counter_id, params): # Метод для получения данных
headers = { # Заголовки запроса
"Authorization": f"OAuth {self.token}" # Передаём токен в заголовке
}
params['ids'] = counter_id # Добавляем ID счетчика в параметры запроса
response = requests.get(self.base_url, headers=headers, params=params) # Отправляем GET-запрос
print(response) # Выводим объект ответа в консоль
if response.status_code == 200: # Если запрос успешен (код 200)
return response.json() # Возвращаем JSON-ответ
else:
logging.error(f"Error: {response.status_code}, {response.text}") # Логируем ошибку
if response.status_code == 403: # Если ошибка 403 (доступ запрещён)
logging.error("Access Denied: Проверьте токен и права доступа к счетчику.") # Выводим сообщение
return None # Возвращаем None в случае ошибки
# Функция для проверки, является ли строка датой
def is_date(text):
allowed_chars = string.digits + "-" # Разрешённые символы (цифры и дефис)
for char in text: # Перебираем символы в строке
if char not in allowed_chars: # Если символ не входит в список разрешённых
return False # Возвращаем False
return True # Если всё ок, возвращаем TrueКоманда /start:
@router.message(CommandStart()) # Хэндлер для команды /start
async def start_command(message: types.Message):
await message.answer("🤖 Это бот для работы с Яндекс Метрикой. Нажми на подходящую кнопку для запроса статистики.", reply_markup=choicestart) # Отправляем приветственное сообщение
Обработчик колбэков, для работы с клавиатурой:
@router.callback_query() # обработка колбеков
async def process_callback(callback_query: CallbackQuery, state: FSMContext):
data = callback_query.data
global choicestat # Объявляем переменную как глобальную
if data == "checkstat":
choicestat = "standart" # Изменяем значение переменной на стандарт, чтобы получать статистику без UTM меток
await callback_query.bot.edit_message_text(
text="☑️ Выберите временной промежуток, за который хотите получить статистику",
chat_id=callback_query.message.chat.id,
message_id=callback_query.message.message_id,
reply_markup=choice
)
if data == "checkstatutm":
choicestat = "utm" # Изменяем значение переменной на UTM, чтобы получать статистику с UTM метками
await callback_query.bot.edit_message_text(
text="☑️ Выберите временной промежуток, за который хотите получить статистику",
chat_id=callback_query.message.chat.id,
message_id=callback_query.message.message_id,
reply_markup=choice
)
if data == "yesterday":
if choicestat == "standart": # Проверяем, равна ли переменная значению стандарт
await date21(callback_query.message) # Выводим статистику без UTM меток со вчерашнего дня
else: # Иначе, если не равна стандарту
await date2utm1(callback_query.message) # Выводим статистику с UTM метками со вчерашнего дня
if data == "week":
if choicestat == "standart":
await date27(callback_query.message)
else:
await date2utm7(callback_query.message)
if data == "month":
if choicestat == "standart":
await date2month(callback_query.message)
else:
await date2utmmonth(callback_query.message)
if data == "otherdate":
if choicestat == "standart":
await state.set_state(Form.date1) # Присваиваем состояние date1
else:
await state.set_state(Form.date1utm) # Присваиваем состояние date1utm
await callback_query.message.answer("✍️ Отправьте дату с какого числа, месяца и год нужна статистика (пример: 2025-02-01)")Обработчики сообщений:
# Хэндлер для получения первой даты (начало периода)
@router.message(Form.date1)
async def date1(message: types.Message, state: FSMContext):
if is_date(message.text): # Проверяем, является ли введённый текст датой
await state.update_data(date1=message.text) # Сохраняем дату в состояние
await state.set_state(Form.date2) # Устанавливаем следующее состояние
await message.answer("✍️ Отправьте дату по какое число, месяц и год нужна статистика (пример: 2025-02-28)") # Запрашиваем вторую дату
else:
await message.answer("❌ Отправьте сообщение в формате даты (пример: 2025-11-11)") # Сообщаем об ошибке ввода
# Аналогичный хэндлер, но для UTM-меток
@router.message(Form.date1utm)
async def date1utm(message: types.Message, state: FSMContext):
if is_date(message.text): # Проверяем дату
await state.update_data(date1utm=message.text) # Сохраняем в state
await state.set_state(Form.date2utm) # Переключаем состояние
await message.answer("✍️ Отправьте дату по какое число, месяц и год нужна статистика (пример: 2025-02-28)")
else:
await message.answer("❌ Отправьте сообщение в формате даты (пример: 2025-11-11)")
# Хэндлер для получения второй даты и запроса статистики
@router.message(Form.date2)
async def date2(message: types.Message, state: FSMContext):
dataaa = await state.get_data() # Получаем сохранённые данные
if is_date(message.text): # Проверяем дату
metrika = YandexMetrica(YANDEX_METRIKA_TOKEN) # Создаём объект API
params = {
"ids": COUNTER_ID,
"metrics": "ym:s:visits,ym:s:pageviews,ym:s:users,ym:s:newUsers,ym:s:bounceRate,ym:s:avgVisitDurationSeconds",
"date1": dataaa.get('date1'),
"date2": message.text,
"accuracy": "full"
}
data = metrika.get_data(COUNTER_ID, params) # Запрашиваем данные
print("Raw data from Yandex Metrica:")
print(data) # Выводим в консоль полученные данные
response_text = "" # Строка ответа
if data and data['data']: # Если данные получены
report_data = data['data'][0]
metrics_data = report_data.get('metrics') # Достаём метрики
if metrics_data and isinstance(metrics_data, list): # Проверяем формат данных
visits = metrics_data[0] if len(metrics_data) > 0 else 0 # Извлекаем метрики
pageviews = metrics_data[1] if len(metrics_data) > 1 else 0
users = metrics_data[2] if len(metrics_data) > 2 else 0
new_users = metrics_data[3] if len(metrics_data) > 3 else 0
bounce_rate = metrics_data[4] if len(metrics_data) > 4 else 0
avg_duration = metrics_data[5] if len(metrics_data) > 5 else 0
response_text = (
f"📊 Статистика за промежуток: {dataaa.get('date1')} - {message.text}\n\n"
f"👁 Посещения: {int(visits)}\n"
f"📄 Просмотры страниц: {int(pageviews)}\n"
f"👤 Пользователи: {int(users)}\n"
f"🆕 Новые пользователи: {int(new_users)}\n"
f"📉 Процент отказов: {bounce_rate:.2f}%\n"
f"⏱️ Средняя длительность визита: {int(avg_duration // 60)} мин {int(avg_duration % 60)} сек\n\n"
)
else:
response_text = "❌ Неверный формат данных статистики.\n"
else:
response_text = "❌ Не удалось получить данные статистики.\n"
await message.answer(response_text) # Отправляем ответ пользователю
await state.clear() # Очищаем состояние
else:
await message.answer("❌ Отправьте сообщение в формате даты (пример: 2025-11-11)") # Ошибка ввода
@router.message(Form.date2utm)
async def date2utm(message: types.Message, state: FSMContext):
dataaa = await state.get_data()
if is_date(message.text):
metrika = YandexMetrica(YANDEX_METRIKA_TOKEN)
params = {
"ids": COUNTER_ID,
"metrics": "ym:s:visits",
"dimensions": "ym:s:UTMSource,ym:s:UTMMedium,ym:s:UTMCampaign",
"date1": dataaa.get('date1utm'),
"date2": message.text,
"accuracy": "full"
}
data = metrika.get_data(COUNTER_ID, params)
print("Raw data from Yandex Metrica:")
print(data)
response_text = ""
# --- Сводка по UTM меткам ---
utm_summary_text = " 📊 Сводка по UTM меткам:\n"
utm_data_found = False
if data and data['data']:
for row in data['data']:
if 'dimensions' in row and 'metrics' in row:
dimensions = row['dimensions']
metrics = row['metrics']
print("DEBUG: dimensions =", dimensions) # Отладочный вывод
utm_source = "N/A"
utm_medium = "N/A"
utm_campaign = "N/A"
if dimensions: # Проверяем, что dimensions не пустой
utm_source = dimensions[0].get('name', 'N/A') if len(dimensions) > 0 else "N/A"
utm_medium = dimensions[1].get('name', 'N/A') if len(dimensions) > 1 else "N/A"
utm_campaign = dimensions[2].get('name', 'N/A') if len(dimensions) > 2 else "N/A"
visits_utm = metrics[0] if metrics else 0
utm_summary_text += f"- 🔗 Источник: {utm_source}, 📡 Канал: {utm_medium}, 🎯 Кампания: {utm_campaign} - 👁 Посещения: {int(visits_utm)}\n"
utm_data_found = True
if utm_data_found:
response_text += utm_summary_text
else:
response_text = "❌ Не удалось получить данные статистики.\n"
print("Ошибка: Не удалось получить данные из data['data']")
await message.answer(response_text)
await state.clear()
else:
await message.answer("❌ Отправьте сообщение в формате даты (пример: 2025-11-11)")
async def date21(message: types.Message):
metrika = YandexMetrica(YANDEX_METRIKA_TOKEN) # Создаём объект API
params = {
"ids": COUNTER_ID,
"metrics": "ym:s:visits,ym:s:pageviews,ym:s:users,ym:s:newUsers,ym:s:bounceRate,ym:s:avgVisitDurationSeconds",
"date1": "1daysAgo", # Дата со вчерашнего дня
"date2": "today",
"accuracy": "full"
}
data = metrika.get_data(COUNTER_ID, params) # Запрашиваем данные
print("Raw data from Yandex Metrica:")
print(data) # Выводим в консоль полученные данные
response_text = "" # Строка ответа
if data and data['data']: # Если данные получены
report_data = data['data'][0]
metrics_data = report_data.get('metrics') # Достаём метрики
if metrics_data and isinstance(metrics_data, list): # Проверяем формат данных
visits = metrics_data[0] if len(metrics_data) > 0 else 0 # Извлекаем метрики
pageviews = metrics_data[1] if len(metrics_data) > 1 else 0
users = metrics_data[2] if len(metrics_data) > 2 else 0
new_users = metrics_data[3] if len(metrics_data) > 3 else 0
bounce_rate = metrics_data[4] if len(metrics_data) > 4 else 0
avg_duration = metrics_data[5] if len(metrics_data) > 5 else 0
response_text = (
f"📊 Статистика за промежуток: Вчера - Сегодня\n\n"
f"👁 Посещения: {int(visits)}\n"
f"📄 Просмотры страниц: {int(pageviews)}\n"
f"👤 Пользователи: {int(users)}\n"
f"🆕 Новые пользователи: {int(new_users)}\n"
f"📉 Процент отказов: {bounce_rate:.2f}%\n"
f"⏱️ Средняя длительность визита: {int(avg_duration // 60)} мин {int(avg_duration % 60)} сек\n\n"
)
else:
response_text = "❌ Неверный формат данных статистики.\n"
else:
response_text = "❌ Не удалось получить данные статистики.\n"
await message.answer(response_text) # Отправляем ответ пользователю
async def date27(message: types.Message):
metrika = YandexMetrica(YANDEX_METRIKA_TOKEN) # Создаём объект API
params = {
"ids": COUNTER_ID,
"metrics": "ym:s:visits,ym:s:pageviews,ym:s:users,ym:s:newUsers,ym:s:bounceRate,ym:s:avgVisitDurationSeconds",
"date1": "7daysAgo", # Дата за неделю
"date2": "today",
"accuracy": "full"
}
data = metrika.get_data(COUNTER_ID, params) # Запрашиваем данные
print("Raw data from Yandex Metrica:")
print(data) # Выводим в консоль полученные данные
response_text = "" # Строка ответа
if data and data['data']: # Если данные получены
report_data = data['data'][0]
metrics_data = report_data.get('metrics') # Достаём метрики
if metrics_data and isinstance(metrics_data, list): # Проверяем формат данных
visits = metrics_data[0] if len(metrics_data) > 0 else 0 # Извлекаем метрики
pageviews = metrics_data[1] if len(metrics_data) > 1 else 0
users = metrics_data[2] if len(metrics_data) > 2 else 0
new_users = metrics_data[3] if len(metrics_data) > 3 else 0
bounce_rate = metrics_data[4] if len(metrics_data) > 4 else 0
avg_duration = metrics_data[5] if len(metrics_data) > 5 else 0
response_text = (
f"📊 Статистика за эту неделю:\n\n"
f"👁 Посещения: {int(visits)}\n"
f"📄 Просмотры страниц: {int(pageviews)}\n"
f"👤 Пользователи: {int(users)}\n"
f"🆕 Новые пользователи: {int(new_users)}\n"
f"📉 Процент отказов: {bounce_rate:.2f}%\n"
f"⏱️ Средняя длительность визита: {int(avg_duration // 60)} мин {int(avg_duration % 60)} сек\n\n"
)
else:
response_text = "❌ Неверный формат данных статистики.\n"
else:
response_text = "❌ Не удалось получить данные статистики.\n"
await message.answer(response_text) # Отправляем ответ пользователю
async def date2month(message: types.Message):
metrika = YandexMetrica(YANDEX_METRIKA_TOKEN) # Создаём объект API
params = {
"ids": COUNTER_ID,
"metrics": "ym:s:visits,ym:s:pageviews,ym:s:users,ym:s:newUsers,ym:s:bounceRate,ym:s:avgVisitDurationSeconds",
"date1": start_date, # Дата за месяц
"date2": end_date,
"accuracy": "full"
}
data = metrika.get_data(COUNTER_ID, params) # Запрашиваем данные
print("Raw data from Yandex Metrica:")
print(data) # Выводим в консоль полученные данные
response_text = "" # Строка ответа
if data and data['data']: # Если данные получены
report_data = data['data'][0]
metrics_data = report_data.get('metrics') # Достаём метрики
if metrics_data and isinstance(metrics_data, list): # Проверяем формат данных
visits = metrics_data[0] if len(metrics_data) > 0 else 0 # Извлекаем метрики
pageviews = metrics_data[1] if len(metrics_data) > 1 else 0
users = metrics_data[2] if len(metrics_data) > 2 else 0
new_users = metrics_data[3] if len(metrics_data) > 3 else 0
bounce_rate = metrics_data[4] if len(metrics_data) > 4 else 0
avg_duration = metrics_data[5] if len(metrics_data) > 5 else 0
response_text = (
f"📊 Статистика за этот месяц:\n\n"
f"👁 Посещения: {int(visits)}\n"
f"📄 Просмотры страниц: {int(pageviews)}\n"
f"👤 Пользователи: {int(users)}\n"
f"🆕 Новые пользователи: {int(new_users)}\n"
f"📉 Процент отказов: {bounce_rate:.2f}%\n"
f"⏱️ Средняя длительность визита: {int(avg_duration // 60)} мин {int(avg_duration % 60)} сек\n\n"
)
else:
response_text = "❌ Неверный формат данных статистики.\n"
else:
response_text = "❌ Не удалось получить данные статистики.\n"
await message.answer(response_text) # Отправляем ответ пользователю
async def date2utm1(message: types.Message):
metrika = YandexMetrica(YANDEX_METRIKA_TOKEN)
params = {
"ids": COUNTER_ID,
"metrics": "ym:s:visits",
"dimensions": "ym:s:UTMSource,ym:s:UTMMedium,ym:s:UTMCampaign",
"date1": "1daysAgo", # Дата со вчерашнего дня
"date2": "today",
"accuracy": "full"
}
data = metrika.get_data(COUNTER_ID, params)
print("Raw data from Yandex Metrica:")
print(data)
response_text = ""
# --- Сводка по UTM меткам ---
utm_summary_text = " 📊 Сводка по UTM меткам за вчерашний день:\n"
utm_data_found = False
if data and data['data']:
for row in data['data']:
if 'dimensions' in row and 'metrics' in row:
dimensions = row['dimensions']
metrics = row['metrics']
print("DEBUG: dimensions =", dimensions) # Отладочный вывод
utm_source = "N/A"
utm_medium = "N/A"
utm_campaign = "N/A"
if dimensions: # Проверяем, что dimensions не пустой
utm_source = dimensions[0].get('name', 'N/A') if len(dimensions) > 0 else "N/A"
utm_medium = dimensions[1].get('name', 'N/A') if len(dimensions) > 1 else "N/A"
utm_campaign = dimensions[2].get('name', 'N/A') if len(dimensions) > 2 else "N/A"
visits_utm = metrics[0] if metrics else 0
utm_summary_text += f"- 🔗 Источник: {utm_source}, 📡 Канал: {utm_medium}, 🎯 Кампания: {utm_campaign} - 👁 Посещения: {int(visits_utm)}\n"
utm_data_found = True
if utm_data_found:
response_text += utm_summary_text
else:
response_text = "❌ Не удалось получить данные статистики.\n"
print("Ошибка: Не удалось получить данные из data['data']")
await message.answer(response_text)
async def date2utm7(message: types.Message):
metrika = YandexMetrica(YANDEX_METRIKA_TOKEN)
params = {
"ids": COUNTER_ID,
"metrics": "ym:s:visits",
"dimensions": "ym:s:UTMSource,ym:s:UTMMedium,ym:s:UTMCampaign",
"date1": "7daysAgo", # Дата за неделю
"date2": "today",
"accuracy": "full"
}
data = metrika.get_data(COUNTER_ID, params)
print("Raw data from Yandex Metrica:")
print(data)
response_text = ""
# --- Сводка по UTM меткам ---
utm_summary_text = " 📊 Сводка по UTM меткам за неделю:\n"
utm_data_found = False
if data and data['data']:
for row in data['data']:
if 'dimensions' in row and 'metrics' in row:
dimensions = row['dimensions']
metrics = row['metrics']
print("DEBUG: dimensions =", dimensions) # Отладочный вывод
utm_source = "N/A"
utm_medium = "N/A"
utm_campaign = "N/A"
if dimensions: # Проверяем, что dimensions не пустой
utm_source = dimensions[0].get('name', 'N/A') if len(dimensions) > 0 else "N/A"
utm_medium = dimensions[1].get('name', 'N/A') if len(dimensions) > 1 else "N/A"
utm_campaign = dimensions[2].get('name', 'N/A') if len(dimensions) > 2 else "N/A"
visits_utm = metrics[0] if metrics else 0
utm_summary_text += f"- 🔗 Источник: {utm_source}, 📡 Канал: {utm_medium}, 🎯 Кампания: {utm_campaign} - 👁 Посещения: {int(visits_utm)}\n"
utm_data_found = True
if utm_data_found:
response_text += utm_summary_text
else:
response_text = "❌ Не удалось получить данные статистики.\n"
print("Ошибка: Не удалось получить данные из data['data']")
await message.answer(response_text)
async def date2utmmonth(message: types.Message):
metrika = YandexMetrica(YANDEX_METRIKA_TOKEN)
params = {
"ids": COUNTER_ID,
"metrics": "ym:s:visits",
"dimensions": "ym:s:UTMSource,ym:s:UTMMedium,ym:s:UTMCampaign",
"date1": start_date, # Дата за последний месяц
"date2": end_date,
"accuracy": "full"
}
data = metrika.get_data(COUNTER_ID, params)
print("Raw data from Yandex Metrica:")
print(data)
response_text = ""
# --- Сводка по UTM меткам ---
utm_summary_text = " 📊 Сводка по UTM меткам за месяц:\n"
utm_data_found = False
if data and data['data']:
for row in data['data']:
if 'dimensions' in row and 'metrics' in row:
dimensions = row['dimensions']
metrics = row['metrics']
print("DEBUG: dimensions =", dimensions) # Отладочный вывод
utm_source = "N/A"
utm_medium = "N/A"
utm_campaign = "N/A"
if dimensions: # Проверяем, что dimensions не пустой
utm_source = dimensions[0].get('name', 'N/A') if len(dimensions) > 0 else "N/A"
utm_medium = dimensions[1].get('name', 'N/A') if len(dimensions) > 1 else "N/A"
utm_campaign = dimensions[2].get('name', 'N/A') if len(dimensions) > 2 else "N/A"
visits_utm = metrics[0] if metrics else 0
utm_summary_text += f"- 🔗 Источник: {utm_source}, 📡 Канал: {utm_medium}, 🎯 Кампания: {utm_campaign} - 👁 Посещения: {int(visits_utm)}\n"
utm_data_found = True
if utm_data_found:
response_text += utm_summary_text
else:
response_text = "❌ Не удалось получить данные статистики.\n"
print("Ошибка: Не удалось получить данные из data['data']")
await message.answer(response_text)Теперь можно выбрать предложенный вам промежуток времени, либо указать свой.
Шаг 1. Получение необходимых токенов, создание счетчика в Яндекс Метрике.
Чтобы получать нужную информацию, надо настроить необходимые доступы.
Переходим в приложения Яндекса.
Нажимаем “Создать приложение”.
Далее вам нужно будет подставить свой Client ID в следующий URL: https://oauth.yandex.ru/authorize?response_type=token&client_id=XXXXX
У вас получится URL следующего формата:
https://oauth.yandex.ru/authorize?response_type=token&client_id=45f4ede80e9747269fbdcd60335aa0f2
Переходим по данной ссылке и авторизуемся.
Создаем счетчик:
Переходим в Яндекс Метрику
Нажимаем «Добавить счетчик»
Заполняем поля и нажимаем кнопку снизу.
Копируем номер счетчика в коде счетчика.
Далее вам нужно будет встроить код счетчика в HTML сайта.
В настройках счетчика открываем публичный доступ.
Шаг 2. Подготовка к деплою бота в Amvera
Развернем бота на удаленном сервере двумя альтернативными способами. Через загрузку файлов в интерфейсе и через команду git push amvera master в IDE.
Для этого нам понадобятся файлы amvera.yml и requirements.txt.
Для создания amvera.yml:
Воспользуйтесь генератором конфигурационных файлов Amvera.
Выберите в качестве окружения Python.
Укажите версию Python 3.10.
В поле "Введите путь до файла requirements.txt" укажите requirements.txt.
В поле "Введите путь до файла .py" укажите main.py.
Нажмите кнопку "Generate YAML".
Сохраните файл amvera.yml в корне репозитория бота.
Полученный yml файл:
meta:
environment: python
toolchain:
name: pip
version: 3.11
build:
requirementsPath: requirements.txt
run:
scriptName: main.py
persistenceMount: /data
containerPort: 80Создадим файл requirements.txt и запишем все необходимые зависимости для деплоя бота.
В нашем случае requirements.txt выглядит следующим образом:
aiogram==3.17.0
requests==2.32.3Шаг 3.1. Деплой через интерфейс
Осуществляется в несколько простых шагов:
Зарегистрируйтесь в Amvera и нажмите кнопку «Создать проект».
Выберите тип проекта "Приложение".
Введите название вашего проекта.
Выберите подходящий тариф.
Нажмите кнопку "Далее".
Загрузите файлы бота в репозиторий приложения.
Задайте токены в разделе переменные и секреты. Вам потребуется задать TOKEN бота, токен от Яндекса и идентификатор счетчика COUNTER_ID.
Нажимаем кнопку “Далее” и завершить.
Шаг 3.2. Чтобы не загружать обновления каждый раз через сайт, выполним деплой через Git
Развертывание через git push значительно упрощает процесс обновления проекта, позволяя выполнять его всего несколькими командами в терминале, без необходимости заходить в веб-интерфейс облачной платформы.
Деплой через git push:
Установим связь с репозиторием. Скопируем команду, расположенную ниже, и вставьте в вашу командную строку (терминал).
Локальная настройка:
Перейдите в папку с проектом: cd "путь к папке"
Инициализируйте репозиторий: git init
Создание проекта в Amvera:
Создайте новый проект и выберите способ развертывания "Через Git" (Git можно подключить позже).
Подключение репозитория:
Скопируйте и вставьте команду подключения в терминал.
Фиксация изменений:
git add .
git commit -m "initial commit"
Развертывание:
git push amvera master
Проверка работы:
Просмотрите логи сборки и выполнения приложения, если возникнут ошибки.
Теперь бот Telegram сможет получать статистику с Яндекс Метрики.
Интересный факт: в коде была одна “ошибка”, которая исправлялась 3 дня. Оказалось, что это вовсе была не ошибка, а то, что указали 2024 год в дате, вместо 2025…
Надеюсь, код представленный в статье поможет вам автоматизировать получение отчетности из Метрики в Телеграмм.