Привет!
Управление состоянием - это фундаментальный аспект создания телеграм-ботов, позволяющий нам эффективно управлять взаимодействием с пользователями и предоставлять более персонализированный опыт.
Управление состоянием - это концепция, которая делает весь процесс взаимодействия с пользователем систематическим и удобным. Без этого механизма, ваш бот будет действовать как человек, страдающий амнезией, забывая предыдущие действия пользователя и не способный предоставить согласованный опыт.
Представьте, что вы разрабатываете бота для магазина. Пользователь начинает диалог с ботом, добавляет товар в корзину, просматривает каталог, а затем задает вопрос о доставке. Без управления состоянием, боту пришлось бы собирать всю эту информацию заново в каждом новом сообщении, что было бы не только неэффективным, но и раздражающим для пользователя.
С управлением состоянием, бот может запомнить текущий контекст диалога, состояние корзины, выбранные товары и даже предыдущие вопросы пользователя.
Управление состоянием
Когда мы говорим о концепции состояния в телеграм-ботах, мы имеем в виду способ, с помощью которого бот сохраняет информацию о текущем контексте диалога с пользователем. Этот контекст может включать в себя выбранные опции, прогресс выполнения задачи или любую другую информацию, которая необходима для обработки запросов пользователя. Управление состоянием позволяет боту быть более информированным и контекстно-ориентированным во время диалога с пользователем.
Представьте, что вы разрабатываете бота для заказа пиццы. Концепция состояния позволит боту знать, что пользователь уже выбрал размер пиццы, тип теста и начал выбирать добавки. Без управления состоянием боту пришлось бы каждый раз спрашивать пользователя о всех этих деталях, что могло бы быть утомительным и неэффективным.
В зависимости от потребностей вашего бота, вы можете использовать локальное хранение или удаленное хранение.
Локальное хранение: В этом случае, данные о состоянии хранятся на сервере, где работает ваш бот. Это быстрый и простой способ управления состоянием. Однако, если сервер перезагружается или бот перезапускается, данные о состоянии могут быть утеряны. Пример кода на библиотеке telebot для локального хранения:
import telebot
bot = telebot.TeleBot('YOUR_BOT_TOKEN')
user_states = {}
@bot.message_handler(func=lambda message: True)
def handle_message(message):
chat_id = message.chat.id
if chat_id not in user_states:
user_states[chat_id] = 'start'
if user_states[chat_id] == 'start':
# Обработка сообщения в состоянии "start"
user_states[chat_id] = 'next_state'
elif user_states[chat_id] == 'next_state':
# Обработка сообщения в состоянии "next_state"
user_states[chat_id] = 'start'
# Остальная логика бота
Удаленное хранение: Для более надежного хранения состояния, особенно при работе с более сложными ботами или в средах с множеством инстансов бота, вы можете использовать удаленное хранение. Это может включать в себя базы данных или хранилища, такие как Redis. Пример кода на telebot с использованием Redis для удаленного хранения:
import telebot
import redis
bot = telebot.TeleBot('YOUR_BOT_TOKEN')
redis_db = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
@bot.message_handler(func=lambda message: True)
def handle_message(message):
chat_id = message.chat.id
current_state = redis_db.get(f'user_state_{chat_id}')
if current_state == b'start':
# Обработка сообщения в состоянии "start"
redis_db.set(f'user_state_{chat_id}', 'next_state')
elif current_state == b'next_state':
# Обработка сообщения в состоянии "next_state"
redis_db.set(f'user_state_{chat_id}', 'start')
# Остальная логика бота
Обработка состояния с использованием FSM (Finite State Machine)
Finite State Machine (FSM) - это модель, которая описывает все возможные состояния, в которых может находиться ваш бот, и переходы между этими состояниями. Использование FSM делает управление состоянием структурированным и понятным.
FSM состоит из состояний, событий и переходов. Каждое состояние представляет собой определенный контекст, в котором находится бот, каждое событие - действие пользователя или бота, а переход - изменение состояния в ответ на событие.
Пример кода на telebot с использованием FSM:
from telebot import TeleBot
from telebot import types
from transitions import Machine
bot = TeleBot('YOUR_BOT_TOKEN')
states = ['start', 'choosing_pizza', 'choosing_toppings', 'checkout']
transitions = [
{'trigger': 'select_pizza', 'source': 'start', 'dest': 'choosing_pizza'},
{'trigger': 'add_topping', 'source': 'choosing_pizza', 'dest': 'choosing_toppings'},
{'trigger': 'remove_topping', 'source': 'choosing_toppings', 'dest': 'choosing_pizza'},
{'trigger': 'checkout', 'source': 'choosing_toppings', 'dest': 'checkout'},
{'trigger': 'cancel', 'source': '*', 'dest': 'start'},
]
class PizzaOrder:
pass # Здесь вы можете определить методы для обработки переходов
machine = Machine(model=PizzaOrder(), states=states, transitions=transitions, initial='start')
@bot.message_handler(func=lambda message: True)
def handle_message(message):
chat_id = message.chat.id
user = PizzaOrder()
user.add_transition('cancel', '*', 'start')
if user.state == 'start':
bot.send_message(chat_id, "Добро пожаловать! Выберите пиццу:")
user.select_pizza()
elif user.state
== 'choosing_pizza':
bot.send_message(chat_id, "Теперь выберите добавки или завершите заказ.")
user.add_topping()
elif user.state == 'choosing_toppings':
bot.send_message(chat_id, "Заказ оформлен. Спасибо!")
user.checkout()
Использование объектов данных для представления состояния
При работе с управлением состоянием, полезно использовать объекты данных для представления текущего состояния бота. Эти объекты могут содержать всю необходимую информацию о текущем контексте диалога, выбранных опциях и прогрессе выполнения задачи. Это позволяет сохранить код более чистым и упорядоченным.
Пример объекта данных для представления состояния бота:
class BotState:
def __init__(self):
self.selected_pizza = None
self.selected_toppings = []
self.checkout_data = None
def reset(self):
self.selected_pizza = None
self.selected_toppings = []
self.checkout_data = None
Используйте объект BotState в вашем коде бота для хранения информации о состоянии. Это сделает код более читаемым и обеспечит легкость управления состоянием.
Проектирование структуры состояния
Проектирование структуры состояния включает в себя определение различных состояний, в которых может находиться ваш бот, и определение переходов между этими состояниями.
Определение состояний: Сначала определите все возможные состояния, в которых может находиться ваш бот. Например, если вы разрабатываете бота для онлайн-магазина, состояния могут включать "начало", "просмотр товаров", "добавление в корзину", "оформление заказа" и "завершение заказа". Важно учесть все этапы взаимодействия с пользователем.
Определение переходов: Далее определите, какие действия или команды пользователя будут приводить к переходам между состояниями. Например, если пользователь выбирает товар для покупки, это может вызвать переход из состояния "просмотр товаров" в "добавление в корзину". Такие переходы могут быть представлены в виде графа переходов, что поможет вам лучше визуализировать взаимосвязи между состояниями.
Создание схемы состояния с использованием FSM
Определение состояний и переходов в FSM: Вам нужно определить каждое состояние и каждый переход между ними с помощью FSM. Рассмотрим пример FSM для телеграм-бота, управляющего заказами пиццы:
from transitions import Machine
class PizzaBot:
states = ['start', 'choosing_pizza', 'choosing_toppings', 'checkout']
transitions = [
{'trigger': 'select_pizza', 'source': 'start', 'dest': 'choosing_pizza'},
{'trigger': 'add_topping', 'source': 'choosing_pizza', 'dest': 'choosing_toppings'},
{'trigger': 'remove_topping', 'source': 'choosing_toppings', 'dest': 'choosing_pizza'},
{'trigger': 'checkout', 'source': 'choosing_toppings', 'dest': 'checkout'},
{'trigger': 'cancel', 'source': '*', 'dest': 'start'},
]
def __init__(self):
self.machine = Machine(model=self, states=PizzaBot.states, transitions=PizzaBot.transitions, initial='start')
В приведенном примере мы определили состояния 'start', 'choosing_pizza', 'choosing_toppings' и 'checkout', а также переходы между ними. Это создает четкую и управляемую структуру состояния для нашего бота.
Обработка пользовательских команд и их воздействие на состояние
После того как вы определили состояния и переходы, важно обработать действия пользователя и их воздействие на состояние бота. Примеры кода на библиотеке telebot, демонстрирующие обработку пользовательских команд и их воздействие на состояние бота:
Пример 1: Обработка выбора пиццы
@bot.message_handler(func=lambda message: message.text == 'Выбрать пиццу')
def select_pizza(message):
user_state.select_pizza() # Вызываем переход в состояние 'choosing_pizza'
bot.send_message(message.chat.id, "Выберите пиццу:")
Пример 2: Обработка добавления добавки
@bot.message_handler(func=lambda message: message.text == 'Добавить добавку')
def add_topping(message):
user_state.add_topping() # Вызываем переход в состояние 'choosing_toppings'
bot.send_message(message.chat.id, "Выберите добавку:")
Пример 3: Обработка завершения заказа
@bot.message_handler(func=lambda message: message.text == 'Завершить заказ')
def checkout(message):
user_state.checkout() # Вызываем переход в состояние 'checkout'
bot.send_message(message.chat.id, "Ваш заказ оформлен. Спасибо!")
В этих примерах, при обработке соответствующей команды, мы вызываем соответствующий переход в FSM, что позволяет боту изменить свое состояние и перейти к следующему этапу взаимодействия с пользователем.
Хранение состояния
Локальное хранение состояния - это метод, при котором данные о состоянии бота сохраняются непосредственно на сервере, где выполняется ваш телеграм-бот.
Пример кода с локальным хранением состояния в словаре:
from telebot import TeleBot
bot = TeleBot('YOUR_BOT_TOKEN')
user_states = {} # Словарь для хранения состояния пользователей
@bot.message_handler(func=lambda message: True)
def handle_message(message):
chat_id = message.chat.id
# Получаем состояние пользователя из словаря
if chat_id not in user_states:
user_states[chat_id] = 'start'
current_state = user_states[chat_id]
if current_state == 'start':
# Обработка сообщения в состоянии "start"
user_states[chat_id] = 'next_state'
elif current_state == 'next_state':
# Обработка сообщения в состоянии "next_state"
user_states[chat_id] = 'start'
# Остальная логика бота
Удаленное хранение
Удаленное хранение состояния бота предпочтительно для более надежного и масштабируемого управления состоянием, особенно в случае ботов с высокой нагрузкой. Это может включать в себя использование баз данных, таких как PostgreSQL, MySQL, или хранилища данных, таких как Redis. Ваш бот будет общаться с удаленным хранилищем для доступа к данным о состоянии пользователя.
Пример кода с использованием Redis для удаленного хранения состояния:
import telebot
import redis
bot = telebot.TeleBot('YOUR_BOT_TOKEN')
redis_db = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
@bot.message_handler(func=lambda message: True)
def handle_message(message):
chat_id = message.chat.id
current_state = redis_db.get(f'user_state_{chat_id}')
if current_state == b'start':
# Обработка сообщения в состоянии "start"
redis_db.set(f'user_state_{chat_id}', 'next_state')
elif current_state == b'next_state':
# Обработка сообщения в состоянии "next_state"
redis_db.set(f'user_state_{chat_id}', 'start')
# Остальная логика бота
Работа с сериализацией и десериализацией состояния
Сериализация и десериализация - важные аспекты при работе с состоянием. Это процесс преобразования данных о состоянии в формат, который может быть легко сохранен и восстановлен. Вы можете использовать формат JSON для сериализации данных о состоянии бота.
Пример кода для сериализации и десериализации состояния в формате JSON:
import json
# Сериализация данных о состоянии в JSON
def serialize_state(state_data):
return json.dumps(state_data)
# Десериализация данных о состоянии из JSON
def deserialize_state(serialized_data):
return json.loads(serialized_data)
# Пример использования
state_data = {'selected_pizza': 'Pepperoni', 'selected_toppings': ['Mushrooms', 'Olives']}
serialized_data = serialize_state(state_data)
# Позднее можно восстановить состояние из сериализованных данных
restored_state = deserialize_state(serialized_data)
Управление состоянием в реальном времени
Событийная модель обработки сообщений - это подход, который позволяет вашему телеграм-боту реагировать на события и действия пользователя в реальном времени. Это особенно важно для создания интерактивных ботов, которые могут адаптироваться к изменяющимся условиям и взаимодействовать с пользователями в реальном времени.
Пример кода с использованием событийной модели обработки сообщений:
import telebot
bot = telebot.TeleBot('YOUR_BOT_TOKEN')
@bot.message_handler(func=lambda message: True)
def handle_message(message):
chat_id = message.chat.id
user_state = get_user_state(chat_id) # Получаем состояние пользователя
if user_state == 'start':
# Обработка сообщения в состоянии "start"
bot.send_message(chat_id, "Привет! Как я могу вам помочь?")
elif user_state == 'next_state':
# Обработка сообщения в состоянии "next_state"
bot.send_message(chat_id, "Что-то еще?")
# Остальная логика бота
# Допустим, у вас есть функция get_user_state, которая возвращает состояние пользователя из хранилища
def get_user_state(chat_id):
# Здесь вы должны реализовать логику получения состояния пользователя из вашего хранилища (локального или удаленного)
pass
В этом примере, бот реагирует на сообщения пользователя в зависимости от текущего состояния, что позволяет вам управлять взаимодействием с пользователями в реальном времени.
Обновление состояния на основе пользовательской активности
Обновление состояния на основе активности пользователя позволяет боту адаптироваться к действиям пользователя и изменять состояние в зависимости от их действий. Например, если пользователь начал совершать покупку, но затем отменил ее, состояние бота может быть обновлено, чтобы отразить этот отказ.
Пример кода для обновления состояния на основе пользовательской активности:
import telebot
bot = telebot.TeleBot('YOUR_BOT_TOKEN')
@bot.message_handler(func=lambda message: True)
def handle_message(message):
chat_id = message.chat.id
user_state = get_user_state(chat_id) # Получаем состояние пользователя
if user_state == 'start':
# Обработка сообщения в состоянии "start"
if message.text == 'Начать заказ':
update_user_state(chat_id, 'choosing_pizza') # Обновляем состояние пользователя
bot.send_message(chat_id, "Выберите пиццу:")
elif user_state == 'choosing_pizza':
# Обработка сообщения в состоянии "choosing_pizza"
if message.text == 'Отменить заказ':
update_user_state(chat_id, 'start') # Обновляем состояние пользователя
bot.send_message(chat_id, "Заказ отменен.")
# Остальная логика бота
# Допустим, у вас есть функция update_user_state, которая обновляет состояние пользователя
def update_user_state(chat_id, new_state):
# Здесь вы должны реализовать логику обновления состояния пользователя в вашем хранилище
pass
Этот подход позволяет боту динамически реагировать на действия пользователя и изменять состояние в реальном времени.
Оптимизация запросов к Telegram API
Отправка избыточных запросов может вызвать перегрузку сервера Telegram и замедлить работу бота. Поэтому, рекомендуется оптимизировать обмен данными с Telegram API, особенно при частых запросах.
Пример оптимизации запросов к Telegram API:
import telebot
bot = telebot.TeleBot('YOUR_BOT_TOKEN')
# Вместо отправки каждого сообщения отдельным запросом, можно отправить их в одном запросе
@bot.message_handler(func=lambda message: True)
def handle_message(message):
chat_id = message.chat.id
user_state = get_user_state(chat_id)
if user_state == 'start':
# Обработка сообщения в состоянии "start"
responses = []
if message.text == 'Начать заказ':
update_user_state(chat_id, 'choosing_pizza')
responses.append(("Выберите пиццу:", None))
# Другие возможные ответы
if responses:
bot.send_messages(chat_id, responses)
В этом примере, мы собираем все сообщения, которые бот должен отправить, в список responses, а затем отправляем их в одном запросе с использованием метода bot.send_messages. Это снижает количество запросов к Telegram API и повышает производительность бота.
Обработка ошибок и исключений
Даже при тщательном планировании и разработке, сбои могут возникнуть, и бот должен быть способен восстановиться и продолжить работу с минимальными потерями.
Пример кода для обработки и восстановления состояния после сбоев:
import telebot
bot = telebot.TeleBot('YOUR_BOT_TOKEN')
@bot.message_handler(func=lambda message: True)
def handle_message(message):
try:
chat_id = message.chat.id
user_state = get_user_state(chat_id)
if user_state == 'start':
# Обработка сообщения в состоянии "start"
if message.text == 'Начать заказ':
update_user_state(chat_id, 'choosing_pizza')
bot.send_message(chat_id, "Выберите пиццу:")
elif user_state == 'choosing_pizza':
# Обработка сообщения в состоянии "choosing_pizza"
if message.text == 'Отменить заказ':
update_user_state(chat_id, 'start')
bot.send_message(chat_id, "Заказ отменен.")
# Остальная логика бота
except Exception as e:
handle_error(e)
# Здесь вы можете добавить логику восстановления состояния после сбоя
# Допустим, у вас есть функция handle_error, которая обрабатывает ошибки
def handle_error(error):
# Здесь вы можете добавить логику для обработки ошибок, например, отправку уведомлений о сбое
pass
В этом примере, мы используем блок try-except, чтобы обработать исключения, которые могут возникнуть в процессе выполнения бота. При возникновении ошибки, мы вызываем функцию handle_error, которая может выполнять дополнительные действия, такие как отправку уведомлений о сбое или запись логов. После обработки ошибки, вы можете добавить логику для восстановления состояния бота.
Журналирование и мониторинг состояния бота
Журналирование и мониторинг состояния бота помогают отслеживать работу бота и выявлять проблемы в реальном времени. Это позволяет реагировать на проблемы и быстро решать их.
Пример кода для журналирования состояния бота:
import telebot
import logging
# Настройка журналирования
logging.basicConfig(filename='bot.log', level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
bot = telebot.TeleBot('YOUR_BOT_TOKEN')
# Словарь для хранения состояния пользователей
user_states = {}
# Функция для обновления состояния пользователя
def update_user_state(chat_id, new_state):
user_states[chat_id] = new_state
# Функция для получения состояния пользователя
def get_user_state(chat_id):
return user_states.get(chat_id, 'start')
# Функция для обработки ошибок
def handle_error(error):
logging.error(f"Ошибка: {str(error)}")
# Дополнительная логика обработки ошибок, например, отправка уведомлений
@bot.message_handler(func=lambda message: True)
def handle_message(message):
chat_id = message.chat.id
user_state = get_user_state(chat_id)
try:
if user_state == 'start':
# Обработка сообщения в состоянии "start"
if message.text == 'Начать заказ':
update_user_state(chat_id, 'choosing_pizza')
bot.send_message(chat_id, "Выберите пиццу:")
elif user_state == 'choosing_pizza':
# Обработка сообщения в состоянии "choosing_pizza"
if message.text == 'Отменить заказ':
update_user_state(chat_id, 'start')
bot.send_message(chat_id, "Заказ отменен.")
# Остальная логика бота
except Exception as e:
handle_error(e)
if __name__ == '__main__':
bot.polling(none_stop=True)
В этом коде мы создали словарь user_states, который будет хранить состояние для каждого пользователя. Функции update_user_state и get_user_state теперь работают с этим словарем и позволяют обновлять и получать состояние пользователя. Также, в случае возникновения ошибки, функция handle_error регистрирует ошибку в журнале.
Восстановление состояния после перезапуска бота
Восстановление состояния после перезапуска бота важно, чтобы бот мог продолжить работу с теми же пользователями и в том же состоянии. Это может включать восстановление данных из локального хранилища или удаленной базы данных.
Пример кода для восстановления состояния после перезапуска бота:
import telebot
bot = telebot.TeleBot('YOUR_BOT_TOKEN')
@bot.message_handler(func=lambda message: True)
def handle_message(message):
chat_id = message.chat.id
user_state = get_user_state(chat_id)
if user_state == 'start':
# Обработка сообщения в состоянии "start"
if message.text == 'Начать заказ':
update_user_state(chat_id, 'choosing_pizza')
bot.send_message(chat_id, "Выберите пиццу:")
elif user_state == 'choosing_pizza':
# Обработка сообщения в состоянии "choosing_pizza"
if message.text == 'Отменить заказ':
update_user_state(chat_id, 'start')
bot.send_message(chat_id, "Заказ отменен.")
# Остальная логика бота
# Допустим, у вас есть функция get_user_state и update_user_state для работы с состоянием пользователя
def get_user_state(chat_id):
# Здесь вы должны реализовать логику для получения состояния пользователя
pass
def update_user_state(chat_id, new_state):
# Здесь вы должны реализовать логику для обновления состояния пользователя
pass
Этот код предполагает, что вы храните состояние пользователя в локальной или удаленной базе данных, и при перезапуске бота, вы можете восстановить состояние пользователя на основе сохраненных данных.
Пример реализации
Создадим пример телеграм-бота с управлением состоянием, который позволит пользователям заказывать пиццу.
Шаг 1: Настройка окружения и импорт библиотек
Сначала создадим новый проект и установим необходимую библиотеку telebot.
# Установка библиотеки telebot
!pip install pyTelegramBotAPIТеперь создадим файл бота:
import telebot
import logging
# Настройка журналирования
logging.basicConfig(filename='bot.log', level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')
# Инициализация бота
bot = telebot.TeleBot('Ваш токен бота')
# Шаг 2: Определение состояний бота
# В данном примере у нас есть два состояния: "start" и "choosing_pizza"
user_states = {}
# Шаг 3: Определение функций для обновления и получения состояния пользователя
def update_user_state(chat_id, new_state):
user_states[chat_id] = new_state
def get_user_state(chat_id):
return user_states.get(chat_id, 'start')
# Шаг 4: Определение функции для обработки ошибок
def handle_error(error):
logging.error(f"Ошибка: {str(error)}")
# Дополнительная логика обработки ошибок, например, отправка уведомлений
# Шаг 5: Обработка команды "Начать"
@bot.message_handler(commands=['start'])
def handle_start(message):
chat_id = message.chat.id
update_user_state(chat_id, 'start')
bot.send_message(chat_id, "Привет! Как я могу вам помочь? Для заказа пиццы введите /order_pizza.")
# Шаг 6: Обработка команды "Заказ пиццы"
@bot.message_handler(commands=['order_pizza'])
def handle_order_pizza(message):
chat_id = message.chat.id
user_state = get_user_state(chat_id)
if user_state == 'start':
update_user_state(chat_id, 'choosing_pizza')
bot.send_message(chat_id, "Выберите пиццу (Маргарита, Пепперони, Гавайская):")
elif user_state == 'choosing_pizza':
bot.send_message(chat_id, "Вы уже выбрали пиццу. Для отмены заказа введите /cancel_order.")
# Шаг 7: Обработка выбора пиццы
@bot.message_handler(func=lambda message: True)
def handle_pizza_choice(message):
chat_id = message.chat.id
user_state = get_user_state(chat_id)
if user_state == 'choosing_pizza':
if message.text in ['Маргарита', 'Пепперони', 'Гавайская']:
bot.send_message(chat_id, f"Вы выбрали пиццу {message.text}. Ваш заказ принят.")
update_user_state(chat_id, 'start')
else:
bot.send_message(chat_id, "Пожалуйста, выберите пиццу из предложенных вариантов.")
else:
bot.send_message(chat_id, "Для заказа пиццы введите /order_pizza.")
# Шаг 8: Обработка команды "Отмена заказа"
@bot.message_handler(commands=['cancel_order'])
def handle_cancel_order(message):
chat_id = message.chat.id
user_state = get_user_state(chat_id)
if user_state == 'choosing_pizza':
update_user_state(chat_id, 'start')
bot.send_message(chat_id, "Заказ пиццы отменен.")
else:
bot.send_message(chat_id, "Нет активного заказа для отмены.")
# Шаг 9: Запуск бота
if __name__ == '__main__':
bot.polling(none_stop=True)
Шаг 10: Запуск бота
Теперь, когда у вас есть полностью работающий бот с управлением состоянием, вы можете запустить его, используя команду:
python ваш_файл_бота.pyБот будет отвечать на команды, обрабатывать состояния пользователей и уметь принимать заказы на пиццу. Вы можете доработать его, добавив дополнительные функции и состояния в соответствии с вашими потребностями.
Заключение
Управление состоянием позволяет ботам сохранять контекст и состояние пользователей на протяжении диалога, а также обеспечивать более сложные и персонализированные сценарии взаимодействия. Это особенно важно в случае разработки ботов, которые предоставляют услуги, обрабатывают заказы или предоставляют информацию. Благодаря управлению состоянием боты могут обеспечивать непрерывное и последовательное взаимодействие, что повышает уровень удовлетворенности пользователей.
Мы также рекомендуем ознакомиться с другими статьями, посвященными теме телеграм-ботов на Хабре:
Разработка высокопроизводительного кеш-слоя на основе Redis в телеграм-боте.
9 архитектурных антипаттернов при разработке телеграм-ботов на Python.
Как сделать вашего телеграм-бота лучше? Конечно, добавить ему аналитику.
Также напоминаю о том, что на сайте OTUS вы можете найти онлайн-курс по интересующему направлению. Все занятия проходят в формате живых вебинаров от действующих экспертов отрасли. Подробнее тут.
