Русский
Русский
English
Статистика
Реклама

Heroku

Личный сервер shadowsocks за 10 минут без затрат

05.05.2021 06:21:57 | Автор: admin

Несколько слов о shadowsocks

shadowsocks - это шифрованный сетевой туннель, клиентская часть которого предоставляет доступ приложениям к сети как SOCKS-прокси, запущенный на этом же устройстве. В некотором смысле его можно использовать как VPN, потому что клиенты поддерживают прозрачное перенаправление трафика приложений в туннель.

С самого начала shadowsocks разрабатывался как средство для обхода блокировок в Китае. С некоторого момента он получил возможность подключения внешних модулей-плагинов для оборачивания трафика shadowsocks в различные виды сетевых соединений. Это значительно расширяет границы его применения.

На хабре shadowsocks уже освещался ранее в статье от @Barafu_Albino_Cheetah.

В этом руководстве описано развёртывание сервера shadowsocks с плагином v2ray на облачном провайдере Heroku. Платформа Heroku позволяет бесплатно разворачивать небольшие веб-приложения, а плагин v2ray позволяет пропускать трафик shadowsocks внутри websocket-соединения, что в итоге и позволяет запускать всю конструкцию на Heroku.

Развёртывание сервера

В этом руководстве используется замечательный проект готового приложения для Heroku, которое реализует всё необходимое автоматически. Ссылка на GitHub проекта.

Шаг 1. Регистрация в сервисе Heroku

Для этого нужно зайти на сайт Heroku, нажать Sign up и заполнить требуемые сведения. Для регистрации нужна только электронная почта.

Шаг 2. Начало развёртывания

Нажмите на эту ссылку.

Шаг 3. Конфигурирование

В появившейся форме заполните все поля как показано на скриншоте:

В качестве значений "App Name" и AppName впишите какое-то уникальное имя приложения, одинаковое в обоих полях. Это имя станет частью доменного имени <appname>.herokuapp.com, по которому станет доступен сервис.

Вместо PASSWORD задайте свой пароль. Можно задать подлиннее и понадёжнее - Вам, скорее всего, не придётся вводить его вручную.

Кроме того, желательно поменять пути QR и путь обработчика прокси V2_Path на какое-нибудь трудноугадываемое значение.

Шаг 4. Запуск

Заполнив форму, нажмите Deploy app.

После завершения сборки и запуска QR-код с конфигурацией для мобильных устройств будет доступен по адресу

https://APPNAME.herokuapp.com/qr/vpn.png

а строка с конфигурацией в виде URL будет доступна по адресу

https://APPNAME.herokuapp.com/qr/

где APPNAME - выбранное Вами имя приложения. Если Вы меняли путь к QR-коду, то ссылка изменится в соответственно. Во второй ссылке косая черта на конце обязательна.

Всё, можно пользоваться!

Настройка мобильного клиента на примере Android

  1. Установите на Ваше устройство клиент shadowsocks и плагин v2ray к нему.

  2. Запустите приложение и добавьте новый профиль кнопкой с плюсом в правом верхнем углу. Выберите сканирование QR-кода и отсканируйте его.

  3. Выберите созданный профиль касанием.

  4. Запустите соединение нажатием на круглую кнопку внизу.

  5. Готово!

Настройка настольного клиента на примере Windows

  1. Скачайте отсюда и распакуйте shadowsocks.

  2. Скачайте отсюда плагин v2ray, подходящий под вашу платформу. Достаньте из архива файл и переименуйте его в v2ray.exe (или просто v2ray, если ваш проводник не отображает расширения файлов). Поместите его в одну директорию с shadowsocks.

  3. Запустите shadowsocks.

  4. Скопируйте конфигурационный URL вашего личного сервера shadowsocks со страницы https://APPNAME.herokuapp.com/qr/ , где APPNAME - имя приложения, которое вы выбрали.

  5. Нажмите правой кнопкой мыши на значке shadowsocks в системном трее и выберите Servers - Import URL from Сlipboard.

  6. Включите прокси, выбрав в том же контекстном меню System Proxy - Global.

  7. Готово!

Ограничения Heroku

Для приложений, запущенных на Heroku, в настоящий момент действуют следующие ограничения:

  • Временная квота работы приложений при бесплатном уровне использования составляет 550 часов в месяц.

  • Контейнер приложения переходит в спящий режим после 30 минут отсутствия запросов к нему. С одной стороны это доставляет неудобства в виде задержек ответа до полминуты после перерыва в активности. С другой стороны, это экономит отведённую временную квоту.

  • Квота на передачу данных по сети равна 2 ТБ в месяц. То есть в случае с прокси это даёт чуть меньше 1 ТБ трафика в месяц.

Подробнее..

Перевод Мой восьмилетний квест по оцифровке 45 видеокассет. Часть 1

23.10.2020 12:08:13 | Автор: admin
За последние восемь лет я перевозил эту коробку с видеокассетами в четыре разные квартиры и один дом. Семейные видеозаписи из моего детства.



Спустя более 600 часов работы я, наконец, оцифровал и нормально их организовал, так что кассеты можно выбросить.

Вот как сейчас выглядит отснятый материал:




Все семейные видео оцифрованы и доступны для просмотра с приватного медиасервера

Получилось 513 отдельных видеоклипа. У каждого название, описание, дата записи, теги для всех участников с указанием возраста на момент записи. Всё лежит на приватном медиасервере, доступ к которому есть только у членов семьи, а хостинг стоит меньше 1 доллара в месяц.

Эта статья рассказывает обо всём, что я сделал, почему для этого понадобилось восемь лет и как добиться аналогичного результата гораздо проще и быстрее.

Первая наивная попытка


Примерно в 2010 году моя мама купила какой-то конвертер VHS в DVD и прогнала через него все наши домашние видео.


Оригинальные DVD, которые записала мама (не знаю, что случилось с пропавшими буквами)

Проблема в том, что мама сделала только один комплект DVD. Все родственники живут в разных штатах, так что было делало неудобно передавать диски по кругу.

В 2012 году сестра подарила мне эти DVD-диски. Я скопировал видеофайлы и выложил всё в облачное хранилище. Проблема решена!


DVD-рипы семейных видео в хранилище Google Cloud

Через несколько недель я спросил, смотрел ли кто эти записи. Оказалось, что никто не смотрел. Даже я не смотрел. В эпоху YouTube глупо скачивать трёхчасовые файлы неизвестного содержания в поисках интересных кадров.

Только моя мама обрадовалась: Отлично, сказала она, теперь можно, наконец, выбросить все эти кассеты?

Ой-ёй. Это страшный вопрос. А если мы пропустили какие-то записи? Что, если кассеты можно оцифровать с более высоким качеством? Что, если на этикетках важная информация?

Мне всегда было неудобно выбрасывать оригиналы, пока нет абсолютной уверенности, что видео скопировано с максимально возможным качеством. Таким образом, пришлось самому взяться за дело.

Я даже не подозревал, во что ввязываюсь.

Звучит не так уж и сложно


Если вы не понимаете, почему это заняло у меня восемь лет и сотни часов, я вас не виню. Я тоже думал, что всё будет легко.

Вот как выглядит процесс оцифровки от начала до конца:



Точнее, так он выглядит в теории. Вот как получилось на практике:



Большую часть времени заняли переделки уже сделанного. Я заканчивал один этап, а потом через один или два этапа находил какой-то недостаток в технике. Приходилось возвращаться и переделывать. Например, я снял видео с 20 лент, прежде чем понял, что звук немного не синхронизирован. Или после нескольких недель редактирования обнаружил, что экспортирую видео в формате, который не поддерживает стриминг в интернете.

Чтобы сохранить рассудок читателя, я излагаю процесс так, будто он планомерно двигался вперед, чтобы не заставлять вас постоянно отпрыгивать назад и всё переделывать, как приходилось мне.

Шаг 1. Захват видео


Ладно, вернёмся в 2012 год. Маме очень хотелось выбросить кассеты, которые она хранила двадцать лет, поэтому при первой встрече она сразу вручила мне огромную картонную коробку. Так начался мой квест по оцифровке.

Очевидным решением было поручить работу профессионалам. Множество компаний занимаются оцифровкой, а некоторые специализируются именно на домашнем видео.

Но я довольно чувствительно отношусь к приватности и мне не хотелось, чтобы незнакомые люди рассматривали наше семейное видео с интимными моментами личной жизни, включая моё обучение горшку (в соответствующем возрасте; ничего странного!). И ещё я думал, что в оцифровке нет ничего сложного.

Спойлер: это оказалось действительно трудно.

Первая попытка захвата видео


У отца всё ещё хранился старый семейный видеомагнитофон, поэтому я попросил к следующему семейному ужину откопать его из подвала. Я купил дешёвый адаптер RCA-USB на Amazon и приступил к делу.


Устройство захвата видео TOTMC, первое из множества устройств A/V, которые я купил во время многолетнего квеста

Для обработки видео с устройства захвата USB я использовал программу VirtualDub, версия 2012 года немного устарела, но не критично.


Кадры в программе VirtualDub, как я в возрасте четырёх лет читаю книгу своему отцу

Напасть с искажением звука


Когда я начал процесс редактирования, то заметил небольшой рассинхрон аудио и видео. Ладно, без проблем. Я могу немного сдвинуть звук.

Через десять минут он снова рассинхронизировался. Разве я мало сдвинул его в первый раз?

До меня постепенно дошло, что аудио и видео не просто рассинхронизированы, они реально записываются с разной скоростью. На протяжении всей ленты они расходятся всё больше и больше. Для синхронизации приходилось вручную настраивать звук каждые несколько минут.


Если ваша установка захватывает звук и видео с разной скоростью, то единственным решением является коррекция звука вручную каждые несколько минут

Представляете, как трудно отличить звук на 10 миллисекунд раньше или на 10 миллисекунд позже? Это действительно трудно! Судить сами.

На этом видео я играю со своим бедным, терпеливым котёнком, которого звали Black Magic. Звук немного не синхронизирован. Определите, он опережает картинку или идёт с опозданием?


Пример видеоклипа с рассинхроном звука и картинки

В этом месте Black Magic прыгает, фрагмент с замедлением в пять раз:


Рассинхрон звука и картинки, замедление в пять раз

Ответ: звук идёт с опозданием в несколько миллисекунд.

Может, потратить лишнюю сотню долларов вместо сотен часов личного времени?


Одна только коррекция звука потребовала многих часов утомительной, сводящей с ума работы. В конце концов мне пришло в голову, что можно избежать рассинхрона, если использовать более качественное и дорогое устройство видеозахвата. После некоторого исследования я купил новое на Amazon:


Моя вторая попытка приобрести устройство для видеозахвата

Даже с новым устройством рассинхрон никуда не исчез.

Видеомагнитофон с приставкой супер


Может, проблема в видеомагнитофоне. На форумах по оцифровке говорили, что рассинхрона не будет на видеомагнитофоне с корректором времени (time-based corrector, TBC), эта функция есть на всех видеомагнитофонах Super VHS (S-VHS).

Ну конечно! Зачем я возился с дурацким обычным видеомагнитофоном, когда есть супер-VCR, который решает проблему?

Никто уже не производит видеомагнитофоны S-VHS, но они по-прежнему доступны на eBay. За 179 долларов я купил модель JVC SR-V10U, которая вроде хорошо подходит для оцифровки VHS:


Винтажный видеомагнитофон JVC SR-V10U, который я купил на eBay за 179 долларов

Супер-видеомагнитофон пришёл по почте. После нескольких месяцев борьбы с рассинхроном звука я был вне себя от радости, что появилось оборудование, которое решит все мои проблемы.

Я открыл коробку, всё подключил но звук по-прежнему записывался с другой скоростью. Эх.

Утомительный поиск, устранение неисправностей и многолетняя борьба


Я приступил к жалким попыткам устранить неполадки. На это было больно смотреть. Каждый раз я вытаскивал всё оборудование из шкафа, заползал на коленях за рабочий стол, чтобы всё подключить, пытался захватить видео и опять наблюдал, что ничего не получается.

Вот мне попался случайный пост на форуме от 2008 года, где говорится об установке какого-то странного китайского драйвера без подписи Это ужасная идея, но я в отчаянии. Впрочем, он не помог.

Я пробовал разные программы для оцифровки. Купил специальную кассету VHS, чтобы прочистить магнитные головки видеомагнитофона. Купил третье устройство видеозахвата. Ничего не помогло.

Я неизменно сдавался, всё отключал и прятал оборудование в шкаф ещё на несколько месяцев.

Сдаёмся и отдаём кассеты профессионалам


Наступил 2018 год. Я перетаскал видеокассеты и тонны оборудования по четырём разных квартирам и собирался переехать из Нью-Йорка в Массачусетс. Я не мог найти силы снова их везти, потому что уже понял, что самостоятельно никогда не закончу этот проект.

Я спросил семью, можно ли отдать кассеты в фирму по оцифровке. К счастью, никто не возражал всем хотелось снова увидеть записи.

Я: Но это значит, что какая-то компания получит доступ ко всем нашим домашним видео. Тебя это устраивает?
Сестра: Да мне по барабану. Тебя одного это беспокоит. Погоди, так ты с самого начала мог просто заплатить кому-то?
Я: Э-э-э...

Оцифровка всех 45-ти кассет стоит $750. Кажется дорого, но к тому моменту я бы заплатил сколько угодно, лишь бы больше не разбираться с этим оборудованием.

Когда они отдали файлы, качество видео было однозначно лучше. На моих кадрах всегда были видны искажения на краях кадра, но специалисты всё оцифровали вообще без искажений. Самое главное, что аудио и видео идеально синхронизированы.

Вот видео со сравнением профессиональной оцифровки и моих доморощенных попыток:


Сравнение профессиональной и самодельной оцифровки в видеоролике, где мама снимает мою первую попытку программирования

Шаг 2. Редактирование


В домашних съёмках около 90% материала скучны, 8% интересны, а 2% потрясающие. После оцифровки у вас ещё много работы.

Редактирование в Adobe Premiere


На кассете VHS длинный поток видеоклипов перемежается пустыми участками. Чтобы отредактировать ленту, вы должны определить, где начинается и заканчивается каждый клип.

Для редактирования я использовал Adobe Premiere Elements, которая стоит меньше $100 за пожизненную лицензию. Его важнейшая фича масштабируемая временная шкала. Она позволяет быстро найти границы сцены, а затем увеличить масштаб, чтобы найти точный видеокадр, где начинается или заканчивается клип.


Важнейшая временная шкала с масштабированием в Adobe Premiere Elements

Проблема с Premiere заключается в том, что процесс требует постоянных действий вручную, но при этом оцифровка и экспорт занимают много времени. Вот моя последовательность операций:

  1. Открыть сырой файл, который содержит 30-120 минут видео.
  2. Отметить границы отдельного клипа.
  3. Экспортировать клип.
  4. Подождать 2-15 минут, пока завершится экспорт.
  5. Повторять шаги 2-4, пока не закончится лента.

Долгое ожидание означало, что я постоянно переключался между редактированием видео и какой-то другой задачей, переводя внимание туда-сюда в течение нескольких часов.

Другим недостатком была невоспроизводимость. Исправить небольшую ошибку было почти так же трудно, как сделать всё с нуля. Это сильно ударило по мне, когда дело дошло до публикации видео. Только тогда я понял, что для стриминга в интернете нужно было изначально экспортировать видео в формат, который нативно поддерживают веб-браузеры. Передо мной встал выбор: перезапустить утомительный процесс экспорта сотен клипов или перекодировать экспортированные видео в другой формат с ухудшением качества.

Автоматизация редактирования


После кучи времени, потраченного на ручную работу, я подумал, можно ли здесь как-то применить ИИ. Кажется, определение границ клипов подходящая задача для машинного обучения. Я знал, что точность будет не идеальной, но пусть он выполнит хотя бы 80% работы, а я исправлю последние 20%.

Я экспериментировал с инструментом под названием pyscenedetect, который анализирует видеофайлы и выдаёт временные метки, где происходят изменения сцены:

 $ docker run \    --volume "/videos:/opt" \    handflucht/pyscenedetect \    --input /opt/test.mp4 \    --output /opt \    detect-content --threshold 80 \    list-scenes[PySceneDetect] Output directory set:  /opt[PySceneDetect] Loaded 1 video, framerate: 29.97 FPS, resolution: 720 x 480[PySceneDetect] Downscale factor set to 3, effective resolution: 240 x 160[PySceneDetect] Scene list CSV file name format:  $VIDEO_NAME-Scenes.csv[PySceneDetect] Detecting scenes...[PySceneDetect] Processed 55135 frames in 117.6 seconds (average 468.96 FPS).[PySceneDetect] Detected 33 scenes, average shot length 55.7 seconds.[PySceneDetect] Writing scene list to CSV file:  /opt/test-Scenes.csv[PySceneDetect] Scene List:----------------------------------------------------------------------- | Scene # | Start Frame |  Start Time  |  End Frame  |   End Time   |----------------------------------------------------------------------- |      1  |           0 | 00:00:00.000 |        1011 | 00:00:33.734 | |      2  |        1011 | 00:00:33.734 |        1292 | 00:00:43.110 | |      3  |        1292 | 00:00:43.110 |        1878 | 00:01:02.663 | |      4  |        1878 | 00:01:02.663 |        2027 | 00:01:07.634 | ...

Инструмент действительно показал точность около 80%, но проверка его работы заняла больше времени, чем он сэкономил. Тем не менее, pyscenedetect сделал одно из самых важных открытий для всего проекта: определение границ сцены и экспорт клипов это отдельные задачи.

Я вспомнил, что я программист


До этого момента я считал редактированием всё, что делал в Adobe Premiere. Вырезание клипов из необработанных кадров казалось неразрывно связанным с поиском границ клипа, потому что именно так Premiere представлял эту задачу. Когда pyscenedetect распечатал таблицу метаданных, это заставило меня понять, что я могу отделить поиск сцен от экспорта видео. Это был прорыв.

Причина, по которой редактирование было таким утомительным и трудоёмким, заключалась в том, что мне приходилось ждать, пока Premiere экспортирует каждый клип. Если бы я записал метаданные в электронную таблицу и написал скрипт, который автоматически экспортирует видео, процесс редактирования пролетел бы незаметно.

Более того, электронные таблицы значительно расширили объём метаданных. Изначально я впихивал метаданные в название файла, но это их ограничивает. Наличие целой электронной таблицы позволило каталогизировать гораздо больше сведений о клипе, например, кто в нём присутствует, когда он записан и любые другие данные, которые я хочу показать во время демонстрации видео.


Гигантская электронная таблица с метаданными о моих домашних видео

Позже я смог использовать эти метаданные, чтобы добавить информацию к клипам, например, сколько нам всем было лет и подробное описание того, что происходит в клипе.


Функциональность электронных таблиц позволяет записывать метаданные, которые дают больше информации о клипах и облегчают их просмотр

Успех автоматизированного решения


Имея электронные таблицы, я написал скрипт, который нарезал сырое видео на клипы на основе данных в CSV.

Вот запись как это выглядит в действии:



К этому моменту я потратил сотни часов, нудно выбирая границы клипа в Premiere, нажимая экспорт, ожидая несколько минут, чтобы он закончился, а затем всё сначала. Мало того, процесс повторялся несколько раз на одних и тех же клипах, когда позже обнаруживались проблемы с качеством.

Как только я автоматизировал часть нарезки на клипы, с моих плеч свалился огромный груз. Больше не нужно было беспокоиться, что я забуду метаданные или выберу неправильный формат вывода. Если позже вылезет ошибка, можно просто подправить скрипт и всё повторить.

Часть 2


Оцифровка и редактирование видеоматериалов только половина дела. Нам ещё нужно найти удобный вариант публикации в интернете, чтобы все родственники смотрели семейное видео в удобном формате со стримингом как на YouTube.

Во второй части статьи я подробно расскажу, как поднять опенсорсный медиасервер со всеми видеоклипами, который стоит мне всего 77 центов в месяц.

P.S. От переводчика: Вторая часть выйдет сегодня во второй половине дня.



Подробнее..

Как я сделал Discord бота для игровой гильдии с помощью .NET Core

05.06.2021 18:10:05 | Автор: admin
Батрак предупреждает о том что к гильдии присоединился игрокБатрак предупреждает о том что к гильдии присоединился игрок

Вступление

Всем привет! Недавно я написал Discord бота для World of Warcraft гильдии. Он регулярно забирает данные об игроках с серверов игры и пишет сообщения в Discord о том что к гильдии присоединился новый игрок или о том что гильдию покинул старый игрок. Между собой мы прозвали этого бота Батрак.

В этой статье я решил поделиться опытом и рассказать как сделать такой проект. По сути мы будем реализовывать микросервис на .NET Core: напишем логику, проведем интеграцию с api сторонних сервисов, покроем тестами, упакуем в Docker и разместим в Heroku. Кроме этого я покажу как реализовать continuous integration с помощью Github Actions.

От вас не потребуется никаких знаний об игре. Я написал материал так чтобы можно было абстрагироваться от игры и сделал заглушку для данных об игроках. Но если у вас есть учетная запись в Battle.net, то вы сможете получать реальные данные.

Для понимания материала, от вас ожидается хотя бы минимальный опыт создания веб сервисов с помощью фреймворка ASP.NET и небольшой опыт работы с Docker.

План

На каждом шаге будем постепенно наращивать функционал.

  1. Создадим новый web api проект с одним контроллером /check. При обращении к этому адресу будем отправлять строку Hello! в Discord чат.

  2. Научимся получать данные о составе гильдии с помощью готовой библиотеки или заглушки.

  3. Научимся сохранять в кэш полученный список игроков чтобы при следующих проверках находить различия с предыдущей версией списка. Обо всех изменениях будем писать в Discord.

  4. Напишем Dockerfile для нашего проекта и разместим проект на хостинге Heroku.

  5. Посмотрим на несколько способов сделать периодическое выполнение кода.

  6. Реализуем автоматическую сборку, запуск тестов и публикацию проекта после каждого коммита в master

Шаг 1. Отправляем сообщение в Discord

Нам потребуется создать новый ASP.NET Core Web API проект.

Создание нового проекта - это одна из фундаментальных вещей которые я не буду подробно расписывать. При работе над проектом используйте сервис Github для хранения кода. В дальнейшем мы воспользуемся несколькими возможностями Github.

Добавим к проекту новый контроллер

[ApiController]public class GuildController : ControllerBase{    [HttpGet("/check")]    public async Task<IActionResult> Check(CancellationToken ct)    {        return Ok();    }}

Затем нам понадобится webhook от вашего Discord сервера. Webhook - это механизм отправки событий. В данном случае, то это адрес к которому можно слать простые http запросы с сообщениями внутри.

Получить его можно в пункте integrations в настройках любого текстового канала вашего Discord сервера.

Создание webhookСоздание webhook

Добавим webhook в appsettings.json нашего проекта. Позже мы унесем его в переменные окружения Heroku. Если вы не знакомы с тем как работать с конфигурацией в ASP Core проектах предварительно изучите эту тему.

{"DiscordWebhook":"https://discord.com/api/webhooks/****/***"}

Теперь создадим новый сервис DiscordBroker, который умеет отправлять сообщения в Discord. Создайте папку Services и поместите туда новый класс, эта папка нам еще пригодится.

По сути этот новый сервис делает post запрос по адресу из webhook и содержит сообщение в теле запроса.

public class DiscordBroker : IDiscordBroker{    private readonly string _webhook;    private readonly HttpClient _client;    public DiscordBroker(IHttpClientFactory clientFactory, IConfiguration configuration)    {        _client = clientFactory.CreateClient();        _webhook = configuration["DiscordWebhook"];    }    public async Task SendMessage(string message, CancellationToken ct)    {        var request = new HttpRequestMessage        {            Method = HttpMethod.Post,            RequestUri = new Uri(_webhook),            Content = new FormUrlEncodedContent(new[] {new KeyValuePair<string, string>("content", message)})        };        await _client.SendAsync(request, ct);    }}

Как видите, мы используем внедрение зависимостей. IConfiguration позволит нам достать webhook из конфигов, а IHttpClientFactory создать новый HttpClient.

Кроме того, я извлек интерфейс этого класса, чтобы в дальнейшем можно было сделать его заглушку при тестировании. Делайте это для всех сервисов которые мы будем создавать далее.

Не забудьте что новый класс нужно будет зарегистрировать в Startup.

services.AddScoped<IDiscordBroker, DiscordBroker>();

А также нужно будет зарегистрировать HttpClient, для работы IHttpClientFactory.

services.AddHttpClient();

Теперь можно воспользоваться новым классом в контроллере.

private readonly IDiscordBroker _discordBroker;public GuildController(IDiscordBroker discordBroker){  _discordBroker = discordBroker;}[HttpGet("/check")]public async Task<IActionResult> Check(CancellationToken ct){  await _discordBroker.SendMessage("Hello", ct);  return Ok();}

Запустите проект, зайдите по адресу /check в браузере и убедитесь что в Discord пришло новое сообщение.

Шаг 2. Получаем данные из Battle.net

У нас есть два варианта: получать данные из настоящих серверов battle.net или из моей заглушки. Если у вас нет аккаунта в battle.net, то пропустите следующий кусок статьи до момента где приводится реализация заглушки.

Получаем реальные данные

Вам понадобится зайти на https://develop.battle.net/ и получить там две персональных строки BattleNetId и BattleNetSecret. Они будут нужны нам чтобы авторизоваться в api перед отправкой запросов. Поместите их в appsettings.

Подключим к проекту библиотеку ArgentPonyWarcraftClient.

Создадим новый класс BattleNetApiClient в папке Services.

public class BattleNetApiClient{   private readonly string _guildName;   private readonly string _realmName;   private readonly IWarcraftClient _warcraftClient;   public BattleNetApiClient(IHttpClientFactory clientFactory, IConfiguration configuration)   {       _warcraftClient = new WarcraftClient(           configuration["BattleNetId"],           configuration["BattleNetSecret"],           Region.Europe,           Locale.ru_RU,           clientFactory.CreateClient()       );       _realmName = configuration["RealmName"];       _guildName = configuration["GuildName"];   }}

В конструкторе мы создаем новый экземпляр класса WarcraftClient.
Этот класс относится к библиотеке, которую мы установили ранее. С его помощью можно получать данные об игроках.

Кроме этого, нужно создать в appsettings проекта две новых записи RealmName и GuildName. RealmName это название игрового мира, а GuildName это название гильдии. Их будем использовать как параметры при запросе.

Сделаем метод GetGuildMembers чтобы получать состав гильдии и создадим модель WowCharacterToken которая будет представлять собой информацию об игроке.

public async Task<WowCharacterToken[]> GetGuildMembers(){   var roster = await _warcraftClient.GetGuildRosterAsync(_realmName, _guildName, "profile-eu");   if (!roster.Success) throw new ApplicationException("get roster failed");   return roster.Value.Members.Select(x => new WowCharacterToken   {       WowId = x.Character.Id,       Name = x.Character.Name   }).ToArray();}
public class WowCharacterToken{  public int WowId { get; set; }  public string Name { get; set; }}

Класс WowCharacterToken следует поместить в папку Models.

Не забудьте подключить BattleNetApiClient в Startup.

services.AddScoped<IBattleNetApiClient, BattleNetApiClient>();

Берем данные из заглушки

Для начала создадим модель WowCharacterToken и поместим ее в папку Models. Она представляет собой информацию об игроке.

public class WowCharacterToken{  public int WowId { get; set; }  public string Name { get; set; }}

Дальше сделаем вот такой класс

public class BattleNetApiClient{    private bool _firstTime = true;    public Task<WowCharacterToken[]> GetGuildMembers()    {        if (_firstTime)        {            _firstTime = false;            return Task.FromResult(new[]            {                new WowCharacterToken                {                    WowId = 1,                    Name = "Артас"                },                new WowCharacterToken                {                    WowId = 2,                    Name = "Сильвана"                }            });        }        return Task.FromResult(new[]        {            new WowCharacterToken            {                WowId = 1,                Name = "Артас"            },            new WowCharacterToken            {                WowId = 3,                Name = "Непобедимый"            }        });    }}

Он возвращает зашитый в него список игроков. При первом вызове метода мы вернем один список, при последующих другой. Это нужно нам что смоделировать изменчивое поведение api. Этой заглушки хватит чтобы продолжить делать проект.

Сделайте интерфейс и подключите все что мы создали в Startup.

services.AddScoped<IBattleNetApiClient, BattleNetApiClient>();

Выведем результаты в Discord

После того как мы сделали BattleNetApiClient, им можно воспользоваться в контроллере чтобы вывести кол-во игроков в Discord.

[ApiController]public class GuildController : ControllerBase{  private readonly IDiscordBroker _discordBroker;  private readonly IBattleNetApiClient _battleNetApiClient;  public GuildController(IDiscordBroker discordBroker, IBattleNetApiClient battleNetApiClient)  {     _discordBroker = discordBroker;     _battleNetApiClient = battleNetApiClient;  }  [HttpGet("/check")]  public async Task<IActionResult> Check(CancellationToken ct)  {     var members = await _battleNetApiClient.GetGuildMembers();     await _discordBroker.SendMessage($"Members count: {members.Length}", ct);     return Ok();  }}

Шаг 3. Находим новых и ушедших игроков

Нужно научиться определять какие игроки появились или пропали из списка при последующих запросах к api. Для этого мы можем закэшировать список в InMemory кэше (в оперативной памяти) или во внешнем хранилище.

Если закэшировать список в InMemory кэше, то мы потеряем его при перезапуске приложения. Поэтому позже мы подключим базу данных Redis как аддон в Heroku и будем кешировать туда.

А пока что подключим InMemory кэш в Startup.

services.AddMemoryCache(); 

Теперь в нашем распоряжении есть IDistributedCache, который можно подключить через конструктор. Я предпочел не использовать его напрямую , а написать для него обертку. Создайте класс GuildRepository и поместите его в новую папку Repositories.

public class GuildRepository : IGuildRepository{    private readonly IDistributedCache _cache;    private const string Key = "wowcharacters";    public GuildRepository(IDistributedCache cache)    {        _cache = cache;    }    public async Task<WowCharacterToken[]> GetCharacters(CancellationToken ct)    {        var value = await _cache.GetAsync(Key, ct);        if (value == null) return Array.Empty<WowCharacterToken>();        return await Deserialize(value);    }    public async Task SaveCharacters(WowCharacterToken[] characters, CancellationToken ct)    {        var value = await Serialize(characters);        await _cache.SetAsync(Key, value, ct);    }        private static async Task<byte[]> Serialize(WowCharacterToken[] tokens)    {        var binaryFormatter = new BinaryFormatter();        await using var memoryStream = new MemoryStream();        binaryFormatter.Serialize(memoryStream, tokens);        return memoryStream.ToArray();    }    private static async Task<WowCharacterToken[]> Deserialize(byte[] bytes)    {        await using var memoryStream = new MemoryStream();        var binaryFormatter = new BinaryFormatter();        memoryStream.Write(bytes, 0, bytes.Length);        memoryStream.Seek(0, SeekOrigin.Begin);        return (WowCharacterToken[]) binaryFormatter.Deserialize(memoryStream);    }}

Теперь можно написать сервис который будет сравнивать новый список игроков с сохраненным.

public class GuildService{    private readonly IBattleNetApiClient _battleNetApiClient;    private readonly IGuildRepository _repository;    public GuildService(IBattleNetApiClient battleNetApiClient, IGuildRepository repository)    {        _battleNetApiClient = battleNetApiClient;        _repository = repository;    }    public async Task<Report> Check(CancellationToken ct)    {        var newCharacters = await _battleNetApiClient.GetGuildMembers();        var savedCharacters = await _repository.GetCharacters(ct);        await _repository.SaveCharacters(newCharacters, ct);        if (!savedCharacters.Any())            return new Report            {                JoinedMembers = Array.Empty<WowCharacterToken>(),                DepartedMembers = Array.Empty<WowCharacterToken>(),                TotalCount = newCharacters.Length            };        var joined = newCharacters.Where(x => savedCharacters.All(y => y.WowId != x.WowId)).ToArray();        var departed = savedCharacters.Where(x => newCharacters.All(y => y.Name != x.Name)).ToArray();        return new Report        {            JoinedMembers = joined,            DepartedMembers = departed,            TotalCount = newCharacters.Length        };    }}

В качестве возвращаемого результата используется модель Report. Ее нужно создать и поместить в папку Models.

public class Report{   public WowCharacterToken[] JoinedMembers { get; set; }   public WowCharacterToken[] DepartedMembers { get; set; }   public int TotalCount { get; set; }}

Применим GuildService в контроллере.

[HttpGet("/check")]public async Task<IActionResult> Check(CancellationToken ct){   var report = await _guildService.Check(ct);   return new JsonResult(report, new JsonSerializerOptions   {      Encoder = JavaScriptEncoder.Create(UnicodeRanges.BasicLatin, UnicodeRanges.Cyrillic)   });}

Теперь отправим в Discord какие игроки присоединились или покинули гильдию.

if (joined.Any() || departed.Any()){   foreach (var c in joined)      await _discordBroker.SendMessage(         $":smile: **{c.Name}** присоединился к гильдии",         ct);   foreach (var c in departed)      await _discordBroker.SendMessage(         $":smile: **{c.Name}** покинул гильдию",         ct);}

Эту логику я добавил в GuildService в конец метода Check. Писать бизнес логику в контроллере не стоит, у него другое назначение. В самом начале мы делали там отправку сообщения в Discord потому что еще не существовало GuildService.

На первом скриншоте в статье вы видели что я вывел больше информации об игроке. Ее можно получить если воспользоваться библиотекой ArgentPonyWarcraftClient

await _warcraftClient.GetCharacterProfileSummaryAsync(_realmName, name.ToLower(), Namespace);

Я решил не добавлять в статью больше кода в BattleNetApiClient, чтобы статья не разрослась до безумных размеров.

Unit тесты

У нас появился класс GuildService с нетривиальной логикой, который будет изменяться и расширяться в будущем. Стоит написать на него тесты. Для этого нужно будет сделать заглушки для BattleNetApiClient, GuildRepository и DiscordBroker. Я специально просил создавать интерфейсы для этих классов чтобы можно было сделать их фейки.

Создайте новый проект для Unit тестов. Заведите в нем папку Fakes и сделайте три фейка.

public class DiscordBrokerFake : IDiscordBroker{   public List<string> SentMessages { get; } = new();   public Task SendMessage(string message, CancellationToken ct)   {      SentMessages.Add(message);      return Task.CompletedTask;   }}
public class GuildRepositoryFake : IGuildRepository{    public List<WowCharacterToken> Characters { get; } = new();    public Task<WowCharacterToken[]> GetCharacters(CancellationToken ct)    {        return Task.FromResult(Characters.ToArray());    }    public Task SaveCharacters(WowCharacterToken[] characters, CancellationToken ct)    {        Characters.Clear();        Characters.AddRange(characters);        return Task.CompletedTask;    }}
public class BattleNetApiClientFake : IBattleNetApiClient{   public List<WowCharacterToken> GuildMembers { get; } = new();   public List<WowCharacter> Characters { get; } = new();   public Task<WowCharacterToken[]> GetGuildMembers()   {      return Task.FromResult(GuildMembers.ToArray());   }}

Эти фейки позволяют заранее задать возвращаемое значение для методов. Для этих же целей можно использовать популярную библиотеку Moq. Но для нашего простого примера достаточно самодельных фейков.

Первый тест на GuildService будет выглядеть так:

[Test]public async Task SaveNewMembers_WhenCacheIsEmpty(){   var wowCharacterToken = new WowCharacterToken   {      WowId = 100,      Name = "Sam"   };      var battleNetApiClient = new BattleNetApiApiClientFake();   battleNetApiClient.GuildMembers.Add(wowCharacterToken);   var guildRepositoryFake = new GuildRepositoryFake();   var guildService = new GuildService(battleNetApiClient, null, guildRepositoryFake);   var changes = await guildService.Check(CancellationToken.None);   changes.JoinedMembers.Length.Should().Be(0);   changes.DepartedMembers.Length.Should().Be(0);   changes.TotalCount.Should().Be(1);   guildRepositoryFake.Characters.Should().BeEquivalentTo(wowCharacterToken);}

Как видно из названия, тест позволяет проверить что мы сохраним список игроков, если кэш пуст. Заметьте, в конце теста используется специальный набор методов Should, Be... Это методы из библиотеки FluentAssertions, которые помогают нам сделать Assertion более читабельным.

Теперь у нас есть база для написания тестов. Я показал вам основную идею, дальнейшее написание тестов оставляю вам.

Главный функционал проекта готов. Теперь можно подумать о его публикации.

Шаг 4. Привет Docker и Heroku!

Мы будем размещать проект на платформе Heroku. Heroku не позволяет запускать .NET проекты из коробки, но она позволяет запускать Docker образы.

Чтобы упаковать проект в Docker нам понадобится создать в корне репозитория Dockerfile со следующим содержимым

FROM mcr.microsoft.com/dotnet/sdk:5.0 AS builderWORKDIR /sourcesCOPY *.sln .COPY ./src/peon.csproj ./src/COPY ./tests/tests.csproj ./tests/RUN dotnet restoreCOPY . .RUN dotnet publish --output /app/ --configuration ReleaseFROM mcr.microsoft.com/dotnet/core/aspnet:3.1WORKDIR /appCOPY --from=builder /app .CMD ["dotnet", "peon.dll"]

peon.dll это название моего Solution. Peon переводится как батрак.

О том как работать с Docker и Heroku можно прочитать здесь. Но я все же опишу последовательность действий.

Вам понадобится создать аккаунт в Heroku, установить Heroku CLI.

Создайте новый проект в heroku и свяжите его с вашим репозиторием.

heroku git:remote -a project_name

Теперь нам необходимо создать файл heroku.yml в папке с проектом. У него будет такое содержимое:

build:  docker:    web: Dockerfile

Дальше выполним небольшую череду команд:

# Залогинимся в heroku registryheroku container:login# Соберем и запушим образ в registryheroku container:push web# Зарелизим приложение из образаheroku container:release web

Можете открыть приложение в браузере с помощью команды:

heroku open

После того как мы разместили приложение в Heroku, нужно подключить базу данных Redis для кэша. Как вы помните InMemory кэш будет исчезать после перезапуска приложения.

Установите для нашего Heroku приложения бесплатный аддон RedisCloud.

Строку подключения для Redis можно будет получить через переменную окружения REDISCLOUD_URL. Она будет доступна, когда приложение будет запущено в экосистеме Heroku.

Нам нужно получить эту переменную в коде приложения.

Установите библиотеку Microsoft.Extensions.Caching.StackExchangeRedis.

С помощью нее можно зарегистрировать Redis реализацию для IDistributedCache в Startup.

services.AddStackExchangeRedisCache(o =>{   o.InstanceName = "PeonCache";   var redisCloudUrl = Environment.GetEnvironmentVariable("REDISCLOUD_URL");   if (string.IsNullOrEmpty(redisCloudUrl))   {      throw new ApplicationException("redis connection string was not found");   }   var (endpoint, password) = RedisUtils.ParseConnectionString(redisCloudUrl);   o.ConfigurationOptions = new ConfigurationOptions   {      EndPoints = {endpoint},      Password = password   };});

В этом коде мы получили переменную REDISCLOUD_URL из переменных окружения системы. После этого мы извлекли адрес и пароль базы данных с помощью класса RedisUtils. Его написал я сам:

public static class RedisUtils{   public static (string endpoint, string password) ParseConnectionString(string connectionString)   {      var bodyPart = connectionString.Split("://")[1];      var authPart = bodyPart.Split("@")[0];      var password = authPart.Split(":")[1];      var endpoint = bodyPart.Split("@")[1];      return (endpoint, password);   }}

На этот класс можно сделать простой Unit тест.

[Test]public void ParseConnectionString(){   const string example = "redis://user:password@url:port";   var (endpoint, password) = RedisUtils.ParseConnectionString(example);   endpoint.Should().Be("url:port");   password.Should().Be("password");}

После того что мы сделали, GuildRepository будет сохранять кэш не в оперативную память, а в Redis. Нам даже не нужно ничего менять в коде приложения.

Опубликуйте новую версию приложения.

Шаг 5. Реализуем циклическое выполнение

Нам нужно сделать так чтобы проверка состава гильдии происходила регулярно, например каждые 15 минут.

Есть несколько способов это реализовать:

Самый простой способ - это сделать задание на сайте https://cron-job.org. Этот сервис будет слать get запрос на /check вашего приложения каждые N минут.

Второй способ - это использовать Hosted Services. В этой статье подробно описано как создать повторяющееся задание в ASP.NET Core проекте. Учтите, бесплатный тариф в Heroku подразумевает что ваше приложение будет засыпать после того как к нему некоторое время не делали запросов. Hosted Service перестанет работать после того как приложение заснет. В этом варианте вам следует перейти на платный тариф. Кстати, так сейчас работает мой бот.

Третий способ - это подключить к проекту специальные Cron аддоны. Например Heroku Scheduler. Можете пойти этим путем и разобраться как создать cron job в Heroku.

Шаг 6. Автоматическая сборка, прогон тестов и публикация

Во-первых, зайдите в настройки приложения в Heroku.

Там есть пункт Deploy. Подключите там свой Github аккаунт и включите Automatic deploys после каждого коммита в master.

Поставьте галочку у пункта Wait for CI to pass before deploy. Нам нужно чтобы Heroku дожидался сборки и прогонки тестов. Если тесты покраснеют, то публикация не случится.

Сделаем сборку и прогонку тестов в Github Actions.

Зайдите в репозиторий и перейдите в пункт Actions. Теперь создайте новый workflow на основе шаблона .NET

В репозитории появится новый файл dotnet.yml. Он описывает процесс сборки.

Как видите по его содержимому, задание build будет запускаться после пуша в ветку master.

on:  push:    branches: [ master ]  pull_request:    branches: [ master ]

Содержимое самого задания нас полностью устраивает. Если вы вчитаетесь в то что там происходит, то увидите что там происходит запуск команд dotnet build и dotnet test.

    steps:    - uses: actions/checkout@v2    - name: Setup .NET      uses: actions/setup-dotnet@v1      with:        dotnet-version: 5.0.x    - name: Restore dependencies      run: dotnet restore    - name: Build      run: dotnet build --no-restore    - name: Test      run: dotnet test --no-build --verbosity normal

Менять в этом файле ничего не нужно, все уже будет работать из коробки.

Запуште что-нибудь в master и посмотрите что задание запускается. Кстати, оно уже должно было запуститься после создания нового workflow.

Отлично! Вот мы и сделали микросервис на .NET Core который собирается и публикуется в Heroku. У проекта есть множество точек для развития: можно было бы добавить логирование, прокачать тесты, повесить метрики и. т. д.

Надеюсь данная статья подкинула вам пару новых идей и тем для изучения. Спасибо за внимание. Удачи вам в ваших проектах!

Подробнее..
Категории: C , Net , Api , Docker , Dotnet , Discord , Bot , Бот , Heroku , Микросервис , Wow

Telegram-бот на Java для самых маленьких от старта до бесплатного размещения на heroku

25.11.2020 10:14:05 | Автор: admin


Для кого написано


Если вы ни разу не писали Telegram-ботов на Java и только начинаете разбираться эта статья для вас. В ней подробно и с пояснениями описано создание реального бота, автоматизирующего одну конкретную функцию. Можно использовать статью как мануал для создания скелета своего бота, а потом подключить его к своей бизнес-логике.

Предыстория


Когда моя дочь начала изучать арифметику, я между делом накидал алгоритм генерации простых примеров на сложение и вычитание вида 5 + 7 =, чтобы не придумывать и не гуглить для неё задания.

И тут на глаза попалась новость, что Telegram выпустил новую версию Bot API 5.0. Ботов я раньше не писал, и потому решил попробовать поднять бота как интерфейс для своей поделки. Все примеры, которые мне удалось найти, показались либо совсем простыми (нужные мне функции не были представлены), либо очень сложными для новичка. Также мне не хватало объяснений, почему выбран тот или иной путь. В общем, написано было сразу для умных, а не для меня. Потому я решил описать свой опыт создания простого бота надеюсь, кому-нибудь это поможет быстрее въехать в тему.

Что в статье есть, чего нет


В статье есть про:

  • создание бекенда не-инлайн бота на Java 11 с использованием Telegram Bot Api 5.0;
  • обработка команд вида /dosomething;
  • обработка текстовых сообщений, не являющихся командами (т.е. не начинающихся с "/");
  • отправку пользователю текстовых сообщений и файлов;
  • деплой и запуск бота на heroku.

В статье нет про:

  • использование функций ботов, не перечисленных выше (например, создание клавиатур я их сначала добавил, но в итоге они мне просто не пригодились);
  • создание списка заданий;
  • работу с Word-документом;
  • обеспечивающие функции логирование, тесты и т.п.;
  • общение с BotFather (создание бота, получение его токена и формирование списка команд подробно и понятно описано во многих источниках, вот первый попавшийся мануал).

Из примеров кода в статье эти функции исключены, чтобы упростить восприятие. Полностью исходный код лежит на GitHub. Если у вас вдруг есть вопросы, пишите в личку, с удовольствием проконсультирую.

Бизнес-функции бота


Очень кратко, чтобы проще было воспринимать код. Бот позволяет:

  • выдавать пользователю справочную текстовую информацию в ответ на команды /start, /help и /settings;
  • обрабатывать и запоминать пользовательские настройки, направленные текстовым сообщением заданного формата. Настроек три минимальное + максимальное число, используемые в заданиях, и количество страниц выгружаемого файла;
  • оповещать пользователя о несоблюдении им формата сообщения;
  • формировать Word-файл с заданиями на сложение, вычитание или вперемешку в ответ на команды /plus, /minus и /plusminus с использованием дефолтных или установленных пользователем настроек.

Можно потыкать MentalCalculationBot (должен работать). Выглядит так:



Общий порядок действий


  • разобраться с зависимостями;
  • создать класс бота и реализовать обработку текстовых сообщений пользователя, не являющихся командами;
  • создать классы команд;
  • прописать запуск приложения;
  • задеплоить на heroku.

Ниже подробно расписан каждый пункт.

Зависимости


Для управления зависимостями использовался Apache Maven. Нужные зависимости собственно Telegram Bots и Lombok, использовавшийся для упрощения кода (заменяет стандартные java-методы аннотациями).

Вот что вышло в
pom.xml
    <groupId>***</groupId>    <artifactId>***</artifactId>    <version>1.0-SNAPSHOT</version>    <name>***</name>    <description>***</description>    <packaging>jar</packaging>    <properties>        <java.version>11</java.version>        <maven.compiler.source>${java.version}</maven.compiler.source>        <maven.compiler.target>${java.version}</maven.compiler.target>        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>        <org.projectlombok.version>1.18.16</org.projectlombok.version>        <apache.poi.version>4.1.2</apache.poi.version>        <telegram.version>5.0.1</telegram.version>    </properties>    <dependencies>        <!-- Telegram API -->        <dependency>            <groupId>org.telegram</groupId>            <artifactId>telegrambots</artifactId>            <version>${telegram.version}</version>        </dependency>        <dependency>            <groupId>org.telegram</groupId>            <artifactId>telegrambotsextensions</artifactId>            <version>${telegram.version}</version>        </dependency>        <!-- Lombok -->        <dependency>            <groupId>org.projectlombok</groupId>            <artifactId>lombok</artifactId>            <version>${org.projectlombok.version}</version>            <scope>compile</scope>        </dependency>    </dependencies>    <build>        <finalName>${project.artifactId}</finalName>        <plugins>            <plugin>                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>                <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>                <version>3.8.1</version>                <configuration>                    <release>${java.version}</release>                    <annotationProcessorPaths>                        <path>                            <groupId>org.projectlombok</groupId>                            <artifactId>lombok</artifactId>                            <version>${org.projectlombok.version}</version>                        </path>                    </annotationProcessorPaths>                </configuration>            </plugin>            <plugin>                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>                <artifactId>maven-dependency-plugin</artifactId>                <version>3.1.2</version>                <executions>                    <execution>                        <id>copy-dependencies</id>                        <phase>package</phase>                        <goals>                            <goal>copy-dependencies</goal>                        </goals>                    </execution>                </executions>            </plugin>            <plugin>                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>                <artifactId>maven-surefire-plugin</artifactId>                <version>3.0.0-M5</version>            </plugin>        </plugins>    </build>


Класс бота и обработка текстовых сообщений


Мой класс Bot унаследован от TelegramLongPollingCommandBot, который, в свою очередь, наследуется от более распространённого в примерах TelegramLongPollingBot.

CommandBot хорош тем, что в нём уже реализованы приём и обработка команд то есть сообщений, начинающихся с "/". Можно создавать отдельные классы команд (подробнее о них ниже), инициализировать их в конструкторе бота и уже в них писать логику их обработки.

В классе Bot таким образом остаётся только логика обработки текстовых сообщений, не являющихся командами. В моём случае это пользовательские настройки или мусорные сообщения, не соответствующие формату. Для лаконичности логику их обработки тоже стоит вынести в отдельный вспомогательный класс, вызывая его метод из переопределенного метода processNonCommandUpdate(Update update) класса Bot.

В качестве параметров для инициализации бота используются его имя и токен, полученные от BotFather. В ходе разработки удобно создать тестового бота и прописать его параметры прямо в коде, чтобы проще было запускать бекенд локально и отлаживать прямо в Telegram, однако перед релизом стоит пересоздать бота и вынести эти настройки из кода например, в переменные окружения (об этом ниже).

Получился вот такой
Bot.java
import lombok.Getter;import org.telegram.telegrambots.extensions.bots.commandbot.TelegramLongPollingCommandBot;import org.telegram.telegrambots.meta.api.methods.send.SendMessage;import org.telegram.telegrambots.meta.api.objects.Message;import org.telegram.telegrambots.meta.api.objects.Update;import org.telegram.telegrambots.meta.api.objects.User;import org.telegram.telegrambots.meta.exceptions.TelegramApiException;import ru.taksebe.telegram.mentalCalculation.telegram.commands.operations.MinusCommand;import ru.taksebe.telegram.mentalCalculation.telegram.commands.operations.PlusCommand;import ru.taksebe.telegram.mentalCalculation.telegram.commands.operations.PlusMinusCommand;import ru.taksebe.telegram.mentalCalculation.telegram.commands.service.HelpCommand;import ru.taksebe.telegram.mentalCalculation.telegram.commands.service.SettingsCommand;import ru.taksebe.telegram.mentalCalculation.telegram.commands.service.StartCommand;import ru.taksebe.telegram.mentalCalculation.telegram.nonCommand.NonCommand;import ru.taksebe.telegram.mentalCalculation.telegram.nonCommand.Settings;import java.util.HashMap;import java.util.Map;public final class Bot extends TelegramLongPollingCommandBot {    private final String BOT_NAME;    private final String BOT_TOKEN;    //Класс для обработки сообщений, не являющихся командой    private final NonCommand nonCommand;    /**     * Настройки файла для разных пользователей. Ключ - уникальный id чата     */    @Getter    private static Map<Long, Settings> userSettings;    public Bot(String botName, String botToken) {        super();        this.BOT_NAME = botName;        this.BOT_TOKEN = botToken;        //создаём вспомогательный класс для работы с сообщениями, не являющимися командами        this.nonCommand = new NonCommand();        //регистрируем команды        register(new StartCommand("start", "Старт"));        register(new PlusCommand("plus", "Сложение"));        register(new MinusCommand("minus", "Вычитание"));        register(new PlusMinusCommand("plusminus", "Сложение и вычитание"));        register(new HelpCommand("help","Помощь"));        register(new SettingsCommand("settings", "Мои настройки"));        userSettings = new HashMap<>();    }    @Override    public String getBotToken() {        return BOT_TOKEN;    }    @Override    public String getBotUsername() {        return BOT_NAME;    }    /**     * Ответ на запрос, не являющийся командой     */    @Override    public void processNonCommandUpdate(Update update) {        Message msg = update.getMessage();        Long chatId = msg.getChatId();        String userName = getUserName(msg);        String answer = nonCommand.nonCommandExecute(chatId, userName, msg.getText());        setAnswer(chatId, userName, answer);    }    /**     * Формирование имени пользователя     * @param msg сообщение     */    private String getUserName(Message msg) {        User user = msg.getFrom();        String userName = user.getUserName();        return (userName != null) ? userName : String.format("%s %s", user.getLastName(), user.getFirstName());    }    /**     * Отправка ответа     * @param chatId id чата     * @param userName имя пользователя     * @param text текст ответа     */    private void setAnswer(Long chatId, String userName, String text) {        SendMessage answer = new SendMessage();        answer.setText(text);        answer.setChatId(chatId.toString());        try {            execute(answer);        } catch (TelegramApiException e) {            //логируем сбой Telegram Bot API, используя userName        }    }}


Класс обработки текстовых сообщений
NonCommand.java
import ru.taksebe.telegram.mentalCalculation.exceptions.IllegalSettingsException;import ru.taksebe.telegram.mentalCalculation.telegram.Bot;/** * Обработка сообщения, не являющегося командой (т.е. обычного текста не начинающегося с "/") */public class NonCommand {    public String nonCommandExecute(Long chatId, String userName, String text) {        Settings settings;        String answer;        try {            //создаём настройки из сообщения пользователя            settings = createSettings(text);            //добавляем настройки в мапу, чтобы потом их использовать для этого пользователя при генерации файла            saveUserSettings(chatId, settings);            answer = "Настройки обновлены. Вы всегда можете их посмотреть с помощью /settings";            //логируем событие, используя userName        } catch (IllegalSettingsException e) {            answer = e.getMessage() +                    "\n\n Настройки не были изменены. Вы всегда можете их посмотреть с помощью /settings";            //логируем событие, используя userName        } catch (Exception e) {            answer = "Простите, я не понимаю Вас. Возможно, Вам поможет /help";            //логируем событие, используя userName        }        return answer;    }    /**     * Создание настроек из полученного пользователем сообщения     * @param text текст сообщения     * @throws IllegalArgumentException пробрасывается, если сообщение пользователя не соответствует формату     */    private Settings createSettings(String text) throws IllegalArgumentException {        //отсекаем файлы, стикеры, гифки и прочий мусор        if (text == null) {            throw new IllegalArgumentException("Сообщение не является текстом");        }        //создаём из сообщения пользователя 3 числа-настройки (min, max, listCount) либо пробрасываем исключение о несоответствии сообщения требуемому формату        return new Settings(min, max, listCount);    }    /**     * Добавление настроек пользователя в мапу, чтобы потом их использовать для этого пользователя при генерации файла     * Если настройки совпадают с дефолтными, они не сохраняются, чтобы впустую не раздувать мапу     * @param chatId id чата     * @param settings настройки     */    private void saveUserSettings(Long chatId, Settings settings) {        if (!settings.equals(Settings.getDefaultSettings())) {            Bot.getUserSettings().put(chatId, settings);        }    }}


Классы команд


Все классы команд наследуются от BotCommand.

Команды в моём боте делятся на 2 группы:

  • Сервисные возвращают справочную информацию;
  • Основные формируют файл с заданиями.

Структура классов команд для этих групп идентична в абстрактном суперклассе реализуются общие методы, в наследуемые от него классах отдельных команд вынесена их кастомная логика. Разница лишь в том, что Основные команды обращаются к внешним классам, где реализована бизнес-логика, в то время как Сервисные просто формируют текстовый ответ.

Начнём с более простых Сервисных команд. В абстрактный суперкласс вынесен метод отправки пользователю ответа, а в классах команд формируется текст ответа.

Абстрактный суперкласс Сервисных команд
ServiceCommand.java
import org.telegram.telegrambots.extensions.bots.commandbot.commands.BotCommand;import org.telegram.telegrambots.meta.api.methods.send.SendMessage;import org.telegram.telegrambots.meta.bots.AbsSender;import org.telegram.telegrambots.meta.exceptions.TelegramApiException;/** * Суперкласс для сервисных команд */abstract class ServiceCommand extends BotCommand {    ServiceCommand(String identifier, String description) {        super(identifier, description);    }    /**     * Отправка ответа пользователю     */    void sendAnswer(AbsSender absSender, Long chatId, String commandName, String userName, String text) {        SendMessage message = new SendMessage();        //включаем поддержку режима разметки, чтобы управлять отображением текста и добавлять эмодзи        message.enableMarkdown(true);        message.setChatId(chatId.toString());        message.setText(text);        try {            absSender.execute(message);        } catch (TelegramApiException e) {            //логируем сбой Telegram Bot API, используя commandName и userName        }    }}


Класс Сервисной команды на примере
StartCommand.java
import org.telegram.telegrambots.meta.api.objects.Chat;import org.telegram.telegrambots.meta.api.objects.User;import org.telegram.telegrambots.meta.bots.AbsSender;/** * Команда "Старт" */public class StartCommand extends ServiceCommand {    public StartCommand(String identifier, String description) {        super(identifier, description);    }    @Override    public void execute(AbsSender absSender, User user, Chat chat, String[] strings) {        //формируем имя пользователя - поскольку userName может быть не заполнено, для этого случая используем имя и фамилию пользователя        String userName = (user.getUserName() != null) ? user.getUserName() :                String.format("%s %s", user.getLastName(), user.getFirstName());        //обращаемся к методу суперкласса для отправки пользователю ответа        sendAnswer(absSender, chat.getId(), this.getCommandIdentifier(), userName,                "Давайте начнём! Если Вам нужна помощь, нажмите /help");    }}


В суперклассе Основных команд, помимо аналогичного метода отправки ответов, содержится формирование Word-документа.
OperationCommand.java
import org.telegram.telegrambots.extensions.bots.commandbot.commands.BotCommand;import org.telegram.telegrambots.meta.api.methods.send.SendDocument;import org.telegram.telegrambots.meta.api.methods.send.SendMessage;import org.telegram.telegrambots.meta.api.objects.InputFile;import org.telegram.telegrambots.meta.bots.AbsSender;import org.telegram.telegrambots.meta.exceptions.TelegramApiException;import ru.taksebe.telegram.mentalCalculation.calculation.Calculator;import ru.taksebe.telegram.mentalCalculation.calculation.PlusMinusService;import ru.taksebe.telegram.mentalCalculation.enums.OperationEnum;import ru.taksebe.telegram.mentalCalculation.fileProcessor.WordFileProcessorImpl;import ru.taksebe.telegram.mentalCalculation.telegram.Settings;import java.io.FileInputStream;import java.io.IOException;import java.util.List;/** * Суперкласс для команд создания заданий с различными операциями */abstract class OperationCommand extends BotCommand {    private PlusMinusService service;    OperationCommand(String identifier, String description) {        super(identifier, description);        this.service = new PlusMinusService(new WordFileProcessorImpl(), new Calculator());    }    /**     * Отправка ответа пользователю     */    void sendAnswer(AbsSender absSender, Long chatId, List<OperationEnum> operations, String description, String commandName, String userName) {        try {            absSender.execute(createDocument(chatId, operations, description));        } catch (IOException | IllegalArgumentException e) {            sendError(absSender, chatId, commandName, userName);            e.printStackTrace();        } catch (TelegramApiException e) {            //логируем сбой Telegram Bot API, используя commandName и userName        }    }    /**     * Создание документа для отправки пользователю     * @param chatId id чата     * @param operations список типов операций (сложение и/или вычитание)     * @param fileName имя, которое нужно присвоить файлу     */    private SendDocument createDocument(Long chatId, List<OperationEnum> operations, String fileName) throws IOException {        FileInputStream stream = service.getPlusMinusFile(operations, Bot.getUserSettings(chatId));        SendDocument document = new SendDocument();        document.setChatId(chatId.toString());        document.setDocument(new InputFile(stream, String.format("%s.docx", fileName)));        return document;    }    /**     * Отправка пользователю сообщения об ошибке     */    private void sendError(AbsSender absSender, Long chatId, String commandName, String userName) {        try {            absSender.execute(new SendMessage(chatId.toString(), "Похоже, я сломался. Попробуйте позже"));        } catch (TelegramApiException e) {            //логируем сбой Telegram Bot API, используя commandName и userName        }    }}


Класс Основной команды на примере
PlusMinusCommand.java
import org.telegram.telegrambots.meta.api.objects.Chat;import org.telegram.telegrambots.meta.api.objects.User;import org.telegram.telegrambots.meta.bots.AbsSender;import ru.taksebe.telegram.mentalCalculation.enums.OperationEnum;/** * Команда получение файла с заданиями на сложение и вычитание */public class PlusMinusCommand extends OperationCommand {    public PlusMinusCommand(String identifier, String description) {        super(identifier, description);    }    @Override    public void execute(AbsSender absSender, User user, Chat chat, String[] strings) {        //формируем имя пользователя - поскольку userName может быть не заполнено, для этого случая используем имя и фамилию пользователя        String userName = (user.getUserName() != null) ? user.getUserName() :                String.format("%s %s", user.getLastName(), user.getFirstName());        //обращаемся к методу суперкласса для формирования файла на сложение и вычитание (за это отвечает метод getPlusMinus() перечисления OperationEnum) и отправки его пользователю        sendAnswer(absSender, chat.getId(), OperationEnum.getPlusMinus(), this.getDescription(), this.getCommandIdentifier(), userName);    }}


Приложение


В методе main инициализируется TelegramBotsApi, в котором и регистрируется Bot.

TelegramBotsApi в качестве параметра принимает Class<? extends BotSession>. Если нет никаких заморочек с прокси, можно использовать DefaultBotSession.class.

Чтобы получать имя и токен бота как переменные окружения, необходимо использовать System.getenv().

Получаем вот такой
MentalCalculationApplication.java
import org.telegram.telegrambots.meta.TelegramBotsApi;import org.telegram.telegrambots.meta.exceptions.TelegramApiException;import org.telegram.telegrambots.updatesreceivers.DefaultBotSession;import ru.taksebe.telegram.mentalCalculation.telegram.Bot;import java.util.Map;public class MentalCalculationApplication {    private static final Map<String, String> getenv = System.getenv();    public static void main(String[] args) {        try {            TelegramBotsApi botsApi = new TelegramBotsApi(DefaultBotSession.class);            botsApi.registerBot(new Bot(getenv.get("BOT_NAME"), getenv.get("BOT_TOKEN")));        } catch (TelegramApiException e) {            e.printStackTrace();        }    }}


Деплой на heroku


Для начала нужно создать в корне проекта файл Procfile и написать в него одну строку:
worker: java -Xmx300m -Xss512k -XX:CICompilerCount=2 -Dfile.encoding=UTF-8 -cp ./target/classes:./target/dependency/* <путь до приложения, в моём случае ru.taksebe.telegram.mentalCalculation.MentalCalculationApplication>
, где worker это тип процесса.

Если в проекте используется версия Java, отличная от 8, также необходимо создать в корне проекта файл system.properties и прописать в нём одну строку:
java.runtime.version=<версия Java>

Далее порядок такой:

  1. Регистрируемся на heroku и идём в консоль;
  2. mvn clean install;
  3. heroku login после выполнения потребуется нажать любую клавишу и залогиниться в открывшемся окне браузера;
  4. heroku create <имя приложения> создаём приложение на heroku;
  5. git push heroku master пушим в репозиторий heroku;
  6. heroku config:set BOT_NAME=<имя бота> добавляем имя бота в переменные окружения;
  7. heroku config:set BOT_TOKEN=<токен бота> добавляем токен бота в переменные окружения;
  8. heroku config:get BOT_NAME (аналогично BOT_TOKEN) убеждаемся, что переменные окружения установлены верно;
  9. heroku ps:scale worker=1 устанавливаем количество контейнеров (dynos) для типа процесса worker (ранее мы выбрали этот тип в Procfile), при этом происходит рестарт приложения;
  10. В интерфейсе управления приложением в личном кабинете на heroku переходим к логам (прячутся под кнопкой More в правом верхнем углу) и убеждаемся, что приложение запущено;
  11. Тестируем бота через Telegram.

Если вы храните код на GitHub, то в интерфейсе управления приложением в личном кабинете на heroku на вкладке Deploy вы можете в дальнейшем переключить деплой на GitHub-репозиторий (по запросу или автоматически), чтобы не пушить параллельно в два репозитория.

Вместо заключения


Как выяснилось, не только лишь все видели чудесный советский мультик про козлёнка, который учился считать до 10.
Подробнее..

Категории

Последние комментарии

  • Имя: Макс
    24.08.2022 | 11:28
    Я разраб в IT компании, работаю на арбитражную команду. Мы работаем с приламы и сайтами, при работе замечаются постоянные баны и лаги. Пацаны посоветовали сервис по анализу исходного кода,https://app Подробнее..
  • Имя: 9055410337
    20.08.2022 | 17:41
    поможем пишите в телеграм Подробнее..
  • Имя: sabbat
    17.08.2022 | 20:42
    Охренеть.. это просто шикарная статья, феноменально круто. Большое спасибо за разбор! Надеюсь как-нибудь с тобой связаться для обсуждений чего-либо) Подробнее..
  • Имя: Мария
    09.08.2022 | 14:44
    Добрый день. Если обладаете такой информацией, то подскажите, пожалуйста, где можно найти много-много материала по Yggdrasil и его уязвимостях для написания диплома? Благодарю. Подробнее..
© 2006-2024, personeltest.ru