Télégramme comme entrepôt de données pour les projets informatiques

  #      click     if data is not None: if message.text == '': sql = "UPDATE users SET click = {} WHERE chatid = {}".format(data[2]+1,message.chat.id) cursor.execute(sql) conn.commit() await bot.send_message(message.chat.id, ': {} '.format(data[2]+1)) #        10 if message.text == '': sql = "SELECT * FROM users ORDER BY click DESC LIMIT 15" cursor.execute(sql) newlist = cursor.fetchall() # or use fetchone() sql_count = "SELECT COUNT(chatid) FROM users" cursor.execute(sql_count) count=cursor.fetchone() rating=': {}\n'.format(count[0]) i=1 for user in newlist: rating=rating+str(i)+': '+user[1]+' - '+str(user[2])+'\n' i+=1 await bot.send_message(message.chat.id, rating) else: await bot.send_message(message.chat.id, '  ') 

Écrivons la logique d'enregistrement des utilisateurs

 sql_select = "SELECT * FROM users where chatid={}".format(message.chat.id) sql_insert = "INSERT INTO users VALUES ({}, '{}', {},{})".format(message.chat.id,message.chat.first_name, 0, 0) try: cursor.execute(sql_select) data = cursor.fetchone() if data is None: cursor.execute(sql_insert) conn.commit() await save_data() except Exception: data = await get_data() cursor.execute("CREATE TABLE users (chatid INTEGER , name TEXT, click INTEGER, state INTEGER)") cursor.executemany("INSERT INTO users VALUES (?,?,?,?)", data) conn.commit() cursor.execute(sql_select) data = cursor.fetchone() if data is None: cursor.execute(sql_insert) conn.commit() await save_data() #   button = KeyboardButton('') button2 = KeyboardButton('') #  kb = ReplyKeyboardMarkup(resize_keyboard=True).add(button).add(button2) #     await bot.send_message(message.chat.id,' {}'.format(message.chat.first_name),reply_markup=kb) 

Sauvegarde et récupération des données du serveur Telergam

  #-------------------- ------------------------- async def save_data(): sql = "SELECT * FROM users " cursor.execute(sql) data = cursor.fetchall() # or use fetchone() try: #     str_data=json.dumps(data) #      await bot.edit_message_media(InputMediaDocument(io.StringIO(str_data)), admin_id, config_id) except Exception as ex: print(ex) 

 # #-------------------- ------------------------- async def get_data(): #         forward_data = await bot.forward_message(admin_id, admin_id, config_id) #    ,   file_data = await bot.get_file(forward_data.document.file_id) #    url file_url_data = bot.get_file_url(file_data.file_path) #     json_file= urlopen(file_url_data).read() #    json     return json.loads(json_file) 

 def timer_start(): threading.Timer(30.0, timer_start).start() try: asyncio.run_coroutine_threadsafe(save_data(),bot.loop) except Exception as exc: pass 

 #-------------------- ------------------------- if __name__ == '__main__': timer_start() executor.start_polling(dp, skip_updates=True) 

Donc, le code semble être réglé, voici le lien du brouillon de travail vers github .

Comment courir

1. Téléchargez le projet depuis github. Nous démarrons le projet dans n'importe quel environnement de développement pour python (par exemple: PyCharm).
2. L'environnement de développement chargera automatiquement les bibliothèques nécessaires à partir du fichier d'exigences.
3. Remplacer le jeton de BotFather dans main.py
   
   
4. Nous commençons le projet
5. Depuis le deuxième compte, cliquez / démarrez et écrivez le mot «admin»
   
   
   
6. Désactivez le projet et remplissez admin_id et config_id dans le fichier main.py
7. Nous commençons le projet et à partir du compte utilisateur, nous appuyons sur start
   
   
   
8. Bénéfice

Tests et graphiques

Des tests ont été effectués sur des serveurs Heroku avec des caractéristiques d'instance minimales. On peut donc supposer que tous les tests ont été effectués dans des conditions plus ou moins égales.

Les graphiques sont fabriqués à partir d'échantillons de ~ 100 demandes-réponses. Et la moyenne de l'échantillon est présentée.

PostgreSQL sur Amazon RDS avec des caractéristiques minimales a été utilisé comme base de données sur un serveur tiers.



Avec un million d'utilisateurs, le temps de sauvegarde devient un problème.



La taille de la sauvegarde dépend entièrement de votre modèle de données, dans mon cas, avec un million d'utilisateurs, un fichier de données de 21 mégaoctets a été obtenu.

Conclusion

Cette méthode de stockage de données a du sens pour les projets jusqu'à un million d'utilisateurs. Autrement dit, pour un prototype ou une startup personnelle, cette méthode a droit à la vie.

En conséquence, nous avons obtenu un clicker entièrement autonome, indépendant des bases de données distantes.

Voici le projet décrit ci-dessus déployé sur heroku: @Clicker_fast_bot

J'ai également mis en œuvre un projet plus complexe avec cette idéologie: @Random_friend_bot

La ressemblance d'un salon de discussion à deux et d'un chatroulette, mais uniquement dans un télégramme.

Il cherche dans un rayon de 100 km d'une personne du sexe opposé à communiquer et réalise une conversation fermée avec un nouvel interlocuteur.

Si c'est intéressant, je peux me débarrasser du code source du projet. De plus, si ce sujet est pertinent, dans l'article suivant, je peux décrire la création d'API Rest sans bases de données externes. C'est une telle pile django-sqllite-Telegram.

Je serai heureux de toute critique, merci de votre attention!