Требования для среды
Для использования скрипта нужно установить следующие библиотеки:
pip install datetime pip install pandas
Как внедрить аналитику в своего бота?
Скачайте с репозитория py-скрипт под свою ОС и data.csv файл. Разместите их в папке, где лежит ваш бот.
После подключения используемых вами библиотек в файле с телом бота добавьте строчку:
import tg_analytic После команд бота добавьте:
tg_analytic.statistics(<id пользователя>, <команда>) Если вы используете библиотеку telebot, то это должно выглядеть следующим образом:
Также, чтобы получать статистику прямо из бота, нужно добавить в message_handler(content_types=[‘text’]):
if message.text[:(длина ключевого слова)] == '<ключевое слово>': st = message.text.split(' ') if 'txt' in st or 'тхт' in st: tg_analytic.analysis(st,message.chat.id) with open('%s.txt' %message.chat.id ,'r',encoding='UTF-8') as file: bot.send_document(message.chat.id,file) tg_analytic.remove(message.chat.id) else: messages = tg_analytic.analysis(st,message.chat.id) bot.send_message(message.chat.id, messages)Ключевое слово нужно придумать и вписать для того, чтобы только вы могли просматривать статистику вашего бота. В репозитории хранится также телеграм-бот с уже внедрённой аналитикой, чтобы вы могли ознакомиться как подключить её на примере.
Какие команды использовать для получение статистики?
К примеру ключевое слово будет «статистика»:
if message.text[:10] == 'статистика' or message.text[:10] == 'Cтатистика': st = message.text.split(' ') if 'txt' in st or 'тхт' in st: tg_analytic.analysis(st,message.chat.id) with open('%s.txt' %message.chat.id ,'r',encoding='UTF-8') as file: bot.send_document(message.chat.id,file) tg_analytic.remove(message.chat.id) else: messages = tg_analytic.analysis(st,message.chat.id) bot.send_message(message.chat.id, messages) Тело команды боту выглядит следующим образом:
статистика <количество дней> <параметры запроса*>>
* — Есть команды: «пользователи», «команды» и «тхт». Можно использовать одновременно. «Пользователи» даёт статистику по людям за необходимое вам количество дней. «Команды» даёт статистику по командам за необходимое вам количество дней. При указание txt, вы получите файл, в ином случае ответ в телеграмм.
Пример использования команд
Cтатистика 2 пользователи команды
Cтатистика 2 команды
Статистика 2 пользователи команды тхт
Из чего состоит скрипт?
В целом, если вас не интересует работа скрипта, то уже на этом этапе можете закончить чтение статьи и начать внедрение в своего бота.
Первая часть скрипта — это логирование действий пользователей. Я принял решение сохранять только дату, id пользователя и используемую им команду:
def statistics(user_id, command): data = datetime.datetime.today().strftime("%Y-%m-%d") with open('data.csv', 'a', newline="", encoding='UTF-8') as fil: wr = csv.writer(fil, delimiter=';') wr.writerow([data, user_id, command])Вторая часть — это обработка данных по запросу и вывод необходимой статистики. Мы считываем данные из csv в Pandas группируем по пользователям и командам:
season = int(bid[1]) #Считывание данных в Dataframe df = pd.read_csv('data.csv', delimiter=';', encoding='utf8') #Получение количества всех пользователей и дней number_of_users = len(df['id'].unique()) number_of_days = len(df['data'].unique()) #Узнаём о количестве пользователей в опредёленные дни df_user = df.groupby(['data', 'id']).count().reset_index().groupby('data').count().reset_index() list_of_dates_in_df_user = list(df_user['data']) list_of_number_of_user_in_df_user = list(df_user['id']) list_of_dates_in_df_user = list_of_dates_in_df_user[-season:] list_of_number_of_user_in_df_user = list_of_number_of_user_in_df_user[-season:] #Узнаем о количестве использованых команд по дням df_command = df.groupby(['data', 'command']).count().reset_index() unique_commands = df['command'].unique() commands_in_each_day = [] list_of_dates_in_df_command = list(df_command['data']) list_of_number_of_user_in_df_command = list(df_command['id']) list_of_name_of_command_in_df_command = list(df_command['command']) commands_in_this_day = dict() for i in range(len(list_of_dates_in_df_command)): commands_in_this_day[list_of_name_of_command_in_df_command[i]] = list_of_number_of_user_in_df_command[i] if i + 1 >= len(list_of_dates_in_df_command) or list_of_dates_in_df_command[i] != list_of_dates_in_df_command[i + 1]: commands_in_each_day.append(commands_in_this_day) commands_in_this_day = dict() commands_in_each_day = commands_in_each_day[-season:] Ответ пользователю составляется на основе данных из предыдущего шага:
message_to_user = 'Статистика использования бота за %s %s: \n' % (season, day_type.get(season, 'дней')) message_to_user += 'Всего статистика собрана за %s %s: \n' % (number_of_days, day_type.get(season, 'дней')) if season > number_of_days: season = number_of_days message_to_user += 'Указанное вами количество дней больше,чем имеется\n' \ 'Будет выведена статистика за максимальное возможное время\n' if 'пользователи' in bid: message_to_user += 'За всё время бота использовало: ' + '%s' % number_of_users \ + ' %s ' % users_type.get(number_of_users, 'пользователей') + '\n' \ 'Пользователей за последние %s %s: \n' % (season, day_type.get(season, 'дней')) for days, number, comm_day in zip(list_of_dates_in_df_user, list_of_number_of_user_in_df_user, commands_in_each_day): message_to_user += 'Дата:%s Количество:%d Из них новых:%s\n' % (days, number, comm_day.get('/start', 0)) if 'команды' in bid: message_to_user += 'Статистика команд за последние %s %s: \n' % (season,day_type.get(season, 'дней')) for days, commands in zip(list_of_dates_in_df_user, commands_in_each_day): message_to_user += 'Дата:%s\n' % days for i in unique_commands: if i in commands: message_to_user += '%s - %s раз\n' % (i, commands.get(i)) else: message_to_user += '%s - 0 раз\n' % i В конце, после составления ответного сообщения, мы проверяем запрос пользователя на наличее команды «тхт», чтобы решить в каком формате ответить:
if 'txt' in bid or 'тхт' in bid: with open('%s.txt' % user_id, 'w', encoding='UTF-8') as fil: fil.write(message_to_user) fil.close() else: return message_to_user
Заключение
Скрипт оттестирован и работает в нормальном режиме. Если вам интересно посмотреть, как это работает реально на боте, то можете потестировать на любом из моих ботов: @exchange_minsk_bot, @pogoda_belarus_bot, @fast_translate_bot.
Ключевое слово: «статистика».
Приятного использования!
ссылка на оригинал статьи https://habr.com/ru/post/487208/
Добавить комментарий