如何運用Python建一個聊天機器人?
我們通過搭建開發環境、獲得一個 Slack API 的聊天機器人令牌,並用 Pyhon 開發一個簡單聊天機器人。
所需工具
我們將要建的聊天機器人稱作為“StarterBot”,要執行我們的 Python 程式碼,我們需要:
Python 2 或者 Python 3
pip 和 virtualenv 來處理 Python 應用程式依賴關係
一個可以訪問 API 的免費 Slack 賬號,或者你可以註冊一個 Slack Developer Hangout team。
通過 Slack 團隊建立的官方 Python Slack 客戶端程式碼庫
Slack API 測試令牌
當你在本教程中進行構建時,Slack API 文件 是很有用的。
搭建環境
我們現在已經知道我們的專案需要什麼樣的工具,因此讓我們來搭建我們所的開發環境吧。首先到終端上(或者 Windows 上的命令提示符)並且切換到你想要儲存這個專案的目錄。在那個目錄裡,建立一個新的 virtualenv 以便和其他的 Python 專案相隔離我們的應用程式依賴關係。
啟用 virtualenv:
你的提示符現在應該看起來如截圖:
已經啟用的starterbot的virtualenv的命令提示符:這個官方的 slack 客戶端 API 幫助庫是由 Slack 建立的,它可以通過 Slack 通道傳送和接收訊息。通過這個pip 命令安裝 slackclient 庫:
當 pip 命令完成時,你應該看到類似這樣的輸出,並返回提示符。
在已經啟用的virtualenv用pip安裝slackclient的輸出:我們也需要為我們的Slack專案獲得一個訪問令牌,以便我們的聊天機器人可以用它來連線到Slack API。
Slack 實時訊息傳遞(RTM)API
Slack 允許程式通過一個 Web API 來訪問他們的訊息傳遞通道。去這個 Slack Web API 頁面 註冊建立你自己的 Slack 專案。你也可以登入一個你擁有管理許可權的已有賬號。
使用 Web API頁面的右上角登入按鈕:登入後你會到達“聊天機器人”使用者頁面。
定製聊天機器人使用者頁面:給你的聊天機器人起名為“starterbot”然後點選 “Add bot integration” 按鈕。
新增一個bot integration 並起名為“starterbot”這個頁面將重新載入,你將看到一個新生成的訪問令牌。你還可以將標誌改成你自己設計的。例如我給的這個“Full Stack Python”標誌。
為你的新 Slack 聊天機器人複製和貼上訪問令牌:在頁面底部點選“Save Integration”按鈕。你的聊天機器人現在已經準備好連線 Slack API。
Python 開發人員的一個常見的做法是以環境變數輸出祕密令牌。輸出的Slack令牌名字為SLACK_BOT_TOKEN:
好了,我們現在得到了將這個 Slack API 用作聊天機器人的授權。
我們建立聊天機器人還需要更多資訊:我們的聊天機器人的 ID。接下來我們將會寫一個簡短的指令碼,從 Slack API 獲得該 ID。
獲得聊天機器人的 ID
我們編寫一個簡短的 Python 指令碼獲得 StarterBot 的 ID 來熱身一下。這個 ID 基於 Slack 專案而不同。
我們需要該ID,當解析從Slack RTM上發給StarterBot的訊息時,它用於對我們的應用驗明正身。我們的指令碼也會測試我們SLACK_BOT_TOKEN環境變數是否設定正確。
建立一個命名為printbotid.py的新檔案,並且填入下面的程式碼:
我們的程式碼匯入SlackClient,並用我們設定的環境變數SLACK_BOT_TOKEN例項化它。 當該指令碼通過python命令執行時,我們通過會訪問Slack API列出所有的 Slack 使用者並且獲得匹配一個名字為“satrterbot”的ID。
這個獲得聊天機器人的ID的指令碼我們僅需要執行一次。
當它執行為我們提供了聊天機器人的ID時,指令碼會打印出簡單的一行輸出。
在你的Slack 專案中用Python指令碼列印Slack聊天機器人的ID,複製這個指令碼打印出的唯一ID。並將該ID作為一個環境變數BOT_ID輸出。
這個指令碼僅僅需要執行一次來獲得聊天機器人的ID。 我們現在可以在我們的執行StarterBot的Python應用程式中使用這個ID。
編碼 StarterBot
現在我們擁有了寫我們的StarterBot程式碼所需的一切。 建立一個新檔案命名為starterbot.py,它包括以下程式碼。
對os和SlackClient的匯入我們看起來很熟悉,因為我們已經在theprintbotid.py中用過它們了。
通過我們匯入的依賴包,我們可以使用它們獲得環境變數值,並例項化Slack客戶端。
該程式碼通過我們以輸出的環境變數SLACK_BOT_TOKEN 例項化SlackClient`客戶端。
Slack 客戶端會連線到 Slack RTM API WebSocket,然後當解析來自 firehose 的訊息時會不斷迴圈。如果有任何發給 StarterBot 的訊息,那麼一個被稱作 handle_command 的函式會決定做什麼。
接下來新增兩個函式來解析 Slack 的輸出並處理命令。
parse_slack_output 函式從 Slack 接受資訊,並且如果它們是發給我們的 StarterBot 時會作出判斷。訊息以一個給我們的聊天機器人 ID 的直接命令開始,然後交由我們的程式碼處理。目前只是通過 Slack 管道釋出一個訊息回去告訴使用者去多寫一些 Python 程式碼!
這是整個程式組合在一起的樣子 (你也可以 在 GitHub 中檢視該檔案):
現在我們的程式碼已經有了,我們可以通過 python starterbot.py 來執行我們 StarterBot 的程式碼了。
當 StarterBot 開始執行而且連線到 API 的輸出通道在 Slack 中建立新通道,並且把 StarterBot 邀請進來,或者把 StarterBot 邀請進一個已經存在的通道中。
在Slack介面建立一個新通道,並且邀請 StarterBot。現在在你的通道中給 StarterBot 發命令。
在你的Slack通道里給你的 StarterBot 發命令:如果你從聊天機器人得到的響應中遇見問題,你可能需要做一個修改。正如上面所寫的這個教程,其中一行AT_BOT = “<@” + BOT_ID + “>:”,在“@starter”(你給你自己的聊天機器人起的名字)後需要一個冒號。從 AT_BOT 字串後面移除:。Slack 似乎需要在@ 一個人名後加一個冒號,但這好像是有些不協調的。
結束
好吧,你現在已經獲得一個簡易的聊天機器人,你可以在程式碼中很多地方加入你想要建立的任何特性。
我們能夠使用 Slack RTM API 和 Python 完成很多功能。看看通過這些文章你還可以學習到什麼:
附加一個持久的關係資料庫 或者 NoSQL 後端 比如 PostgreSQL、MySQL 或者 SQLite ,來儲存和檢索使用者資料
新增另外一個與聊天機器人互動的通道,比如 簡訊 或者電話呼叫
整合其它的 web API,比如 GitHub、Twilio 或者 api.ai
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