[Telegram bot系列]2: 回顾与Media Group、媒体文件、Next Step、部署维护

三年前，我开始了写这一系列，没想到过了3年，竟然也没几个人去看！连个捧场的都没有

这三年，Telegram也迎来了一些更新，这篇文章当然不会挨个介绍每一个新特性以及相关的用法了，我只会把自己开发过程中提到的地方记录一下。官方文档写的挺清楚了，基本上每一点都介绍的很详细😂

前两篇

[Telegram bot 系列]0：用 Python 写一个 Telegram Bot 简单的回话 bot

[Telegram bot 系列]1：requests 库、Inline Keyboard、Reply Keyboard 与其他细节

回顾：如何开发一个Telegram Bot

开发语言

爱用啥用啥，Python、Go等都没问题的，甚至直接curl都是可以的。毕竟Restful，怎么都可以。

开发方式

想要开发Telegram Bot，从途径上来说有两种方法。

第一种方法是使用Bot API，REST接口，入口在荷兰，使用起来比较容易。

第二种方法是使用MTProto协议，这个会比较困难，需要有一定的异步编程基础。著名的telethon就是干这个的。

大部分情况下使用第一种就足够满足需求了，本系列也会一直以第一种方法为主。

事件

对于Bot而言，最重要的事情就是“事件”，比如说当用户发送一个纯文本的消息，那么对于Bot来说就是一种类型的事件；当用户发送了一个图片，这又是另外一种事件；用户编辑了消息，删除了消息，也同样对应不同的事件。甚至，当用户点击InlineKeyBoardButton，这也是一种特殊事件。

因此，开发一个bot，也就是根据传入的事件不同来进行各种操作，然后给用户反括，比如回复消息，发送文件，整体的流程差不多就是这样的。

Telegram Bot事件类型挺多的，大概一共有这些类型：

// Handler: func(*Message)
OnText = "\atext"
OnPhoto = "\aphoto"
OnAudio = "\aaudio"
OnAnimation = "\aanimation"
OnDocument = "\adocument"
OnSticker = "\asticker"
OnVideo = "\avideo"
OnVoice = "\avoice"
OnVideoNote = "\avideo_note"
OnContact = "\acontact"
OnLocation = "\alocation"
OnVenue = "\avenue"
OnEdited = "\aedited"
OnPinned = "\apinned"
OnChannelPost = "\achan_post"
OnEditedChannelPost = "\achan_edited_post"
OnDice = "\adice"
OnInvoice = "\ainvoice"
OnPayment = "\apayment"

// Will fire when bot is added to a group.
OnAddedToGroup = "\aadded_to_group"

// Group events:
OnUserJoined = "\auser_joined"
OnUserLeft = "\auser_left"
OnNewGroupTitle = "\anew_chat_title"
OnNewGroupPhoto = "\anew_chat_photo"
OnGroupPhotoDeleted = "\achat_photo_del"

// Migration happens when group switches to
// a supergroup. You might want to update
// your internal references to this chat
// upon switching as its ID will change.
//
// Handler: func(from, to int64)
OnMigration = "\amigration"

// Will fire on callback requests.
//
// Handler: func(*Callback)
OnCallback = "\acallback"

// Will fire on incoming inline queries.
//
// Handler: func(*Query)
OnQuery = "\aquery"

// Will fire on chosen inline results.
//
// Handler: func(*ChosenInlineResult)
OnChosenInlineResult = "\achosen_inline_result"

// Will fire on ShippingQuery.
//
// Handler: func(*ShippingQuery)
OnShipping = "\ashipping_query"

// Will fire on PreCheckoutQuery.
//
// Handler: func(*PreCheckoutQuery)
OnCheckout = "\apre_checkout_query"

// Will fire on Poll.
//
// Handler: func(*Poll)
OnPoll = "\apoll"

// Will fire on PollAnswer.
//
// Handler: func(*PollAnswer)
OnPollAnswer = "\apoll_answer"

看到名字就知道是什么意思，就不说了。

运行方式

要么使用polling方式，定期轮询API Server，要么设置webhook，发生事件时Telegram会向设置的地址发送POST请求，请求的BODY里会有对应的数据结构。

Media Group

Telegram目前已经支持将图片、文件、视频等作为一组发送，比如说我发送了3张照片为一组，在这种情况下，Bot 所收到的事件就是三个onPhoto，然后这三个事件有一个共同的字段media_group_id，至于caption落在第几个事件里？不知道，遍历完就知道了。

划重点：这三个事件几乎是同时到达的。所以有些需求，比如说提取出这组照片里的file_id和caption，最简单的办法就是共享一个全局的字典，以user_id和media_group_id作为key，那么这个时候就要考虑用锁的机制来让这三个事件变成串行的。一个例子可以看这里

下载媒体文件

对于Telegram而言，无论是文件，还是图片、视频，都有一个file_id用于唯一代表这个文件。当然，每个类型会有一些细微的不同，比如视频文件会包含分辨率，图片会有预览图，文件会有mime-type。

想要下载文件，可以分为三步

1. 拿到对应的对象，比如说想要下载图片，那么就是message.photo，想要下载视频，那么就是message.video
2. 拿到file_id，参考下对应的数据结构，拿到对应的file_id，比如说message.video.file_id
3. 进行下载，保存到本地

具体可以参考如下代码，用其他语言也差不多，套路都是一样的：

def download_file_from_id(file_id):
    file_info = bot.get_file(file_id)
    content = bot.download_file(file_info.file_path)

    temp = tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False)
    temp.write(content)
    return temp

def get_file_id(message) -> str:
    if message.photo:
        object_type = "photo"
    elif message.video:
        object_type = "video"
    elif message.document:
        object_type = "document"
    else:
        object_type = ""

    try:
        file_id = getattr(message, object_type)[-1].file_id
    except Exception:
        file_id = getattr(message, object_type).file_id
    return file_id

需要注意一点，message.photo的结果是一个list，第一个元素是预览图，最后一个元素是正常大小（720P）的图片

另外更需要注意的一点：Telegram对于Bot可以上传、下载的文件、图片等大小有限制，具体可以查文档找找，所以如果用户发送了一个2G的文件，bot这边很有可能是无法下载的……但是Bot可以转发啊！要处理这种情况，只能用client api了，bot收到这种类型的文件，转发给一个正常用户，正常用户处理完，将结果发给bot，bot再转发给初始用户。

这种曲线救国的方式，如果确保整个链条是完整的，可以参考NCMBot的代码。一定要引起注意的是，有些用户的隐私设置中不允许任何人查看转发信息，因此不可以依赖forwarded_message这个字段！bot一定要想办法自己记录下来某条消息（文件）的对应的初始用户是谁。

Next Step

有些时候，我们可能需要一个wizard性质的一步一步的向导，简单的话，类似下图这种效果：

BotFather也是这样设计的。

这个时候就需要一种“Next Step”的概念，要一步一步来才可以。如果使用pytelegrambotapi的话，那么就很简单了，直接使用bot.register_next_step_handler就可以了。示例代码如下：

@bot.message_handler(commands=['sign_in'])
def sign_in_handler(message):
    bot.send_message(message.chat.id, "next step", parse_mode='markdown')
    bot.register_next_step_handler(message, next_step_add_auth)

def next_step_add_auth(message):
    bot.send_chat_action(message.chat.id, 'typing')
    bot.send_message(message.chat.id, "this step", parse_mode='markdown')

如果wrapper不支持next step，那就只能自己设计一个状态机了。需要设计一个临时的数据结构，至少要表明用户的下一步操作应该是什么，然后拦截对应的事件，做dispatch。

具体可以看这里，太长了就不贴了

部署维护

之前开发的bot，每次上线都要写一个systemd service文件，然后systemctl daemon-reload，很麻烦，迁移到其他机器也很麻烦。后来渐渐开始用docker，就很方便了。直接把一堆bot都丢到一个docker-compose.yml中，一个up就可以了。迁移服务器时只要rsync走，重新up就可以。具体可以看《我是如何优雅的开发、部署并管理多个 Telegram Bot 的》

Dockerfile与docker image

之前，不知道在哪看到的文章，说docker image的layer有限制，不能超过127层(还是多少层的)，层越少越好。因此很多人可能都有一个疯狂一行式的习惯，把所有操作全都一个RUN解决了，不停的用&&和\。

一个非常典型的例子大概如下：

FROM python:alpine

RUN apk update \
&& apk add git ffmpeg flac --no-cache \
&& git clone https://github.com/tgbot-collection/ExpressBot \
&& pip3 install --no-cache-dir -r /ExpressBot/requirements.txt

WORKDIR /ExpressBot

CMD ["python3", "expressbot/main.py"]

现在想想，这™️的是谁说的，出来让我暴打一顿，可真是害人不浅呐！

现在docker engine的layer是否有层数限制我不了解，但是层越少越好，这点要怎么理解？

比如说，有人看到官网文档Best practices for writing Dockerfiles里这么说的：

Minimize the number of layers

In older versions of Docker, it was important that you minimized the number卧槽这™️什么玩意这也太长了吧看不下去了啊，能不能来个中文，啊好困。行吧，反正有一个minimize，还说 important，那直接无条件一层达人不就得了。

愚以为，宫中之事 技术学习中是非常忌讳这种囫囵吞枣的阅读方式的。

如何正确的使用RUN

为什么要存在layer，一个最直观的原因就是，大家可以共用同样的layer，这样pull起来也快很多啊。另外还有一个原因就是，如果某一个layer已经有了，那么在build image的时候，直接拿来用不就好了？毕竟安装东西很慢啊，有些可能还是要去编译的，就更慢了。

写Dockerfile不要怕多创建layer，不要总是一层达人（这里使用了夸张的修辞手法，FROM也是要一层的，这里指的是一个RUN指令）

怎么来了解这个事情呢？

首先要知道，docker只有RUN、COPY、ADD这三个命令会创建新的layer。

其次，以Python为例，一个Python程序的运行环境大概可以这样划分：

1. 基础的操作系统
2. 某版本的Python解释器及对应的一些系统级使用apt安装的库，比如gcc，git，各种lib比如说libssl
3. 对应的Python第三方库，比如说flask，requests
4. 代码

那么具体分析一下，就可以发现，1和2是基本不会变的，3变的概率比较大，但是不会很频繁，4是经常变化的。那么我们的Dockerfile就应该同样保证1和2作为一层，3作为1层，4作为一层。

其次要知道，docker在build的时候，默认会使用缓存的，但是需要注意的是，如果低层的缓存失效了，那么后面的全部都要重新跑。

也就是说，在上面的例子中，如果我只改代码，那么对应的是4，那么123都会使用缓存，4重新跑一次。但是如果我修改了2，那么234都要重新跑，即使我没有修改3和4。哦对了，2020年了，没有人会傻到用文件的访问时间、修改时间来判断你有没有改这个文件。docker使用的是checksum(SHA256)啦。

总结一下，应该把同样变化频率的命令放在一起作为一条RUN，然后把不常变化的放在上面，经常变化的放在下面，这样才是最优解。

那么对应如上Dockerfile，就可以这样优化一下：

FROM python:alpine

# 安装个啥git，docker build的时候context是干啥的？dockerhub在build的时候第一件事情就是clone你的repo
RUN apk update && apk add --no-cache ffmpeg flac # 加上--no-cache

# 拷贝我们的requirements.txt到临时目录，如果是go，可以拷贝go.mod
COPY requirements.txt /tmp/requirements.txt

# 安装 Python的库，然后删掉它，如果是go，可以用go mod download
# 如果要安装的东西很少，连requirements.txt也没有，那么直接pip install a b c d也可以
RUN pip install --no-cache-dir -r /tmp/requirements.txt && rm /tmp/requirements.txt

# 把当前目录拷贝到容器里的/ExpressBot 隐藏目录如.git 也会被拷贝
COPY . /ExpressBot

WORKDIR /ExpressBot

CMD ["python3", "expressbot/main.py"]

这样就可以用到cache啦

具体改进都写到了注释里了。需要注意的是，.git也会被拷贝，对于一个有很多commit的项目来说……还是整个.dockerignore吧！

这样一波操作下来，确实是多了几层，但是下次我改代码，docker hub就不用全部重新跑了，一个简单的COPY就完事。

呃，当然，build rule也要开启build caching哦

参考文档

Best practices for writing Dockerfiles

最后

祝大家圣诞快乐🎅希望你的圣诞老人没有在打电动

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Uhhh isn’t he supposed to be busy right now? pic.twitter.com/NeMLXLhObn

— Xbox (@Xbox) December 24, 2020

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