ProjectHentai/nonebot2
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📝 Docs: 重写教程与进阶指南 (#1604)

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Co-authored-by: Johnny Hsieh <32300164+mnixry@users.noreply.github.com>
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Ju4tCode 2023-03-24 16:34:21 +08:00 committed by GitHub
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commit 18beb63d55
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CONTRIBUTING.md
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@ -66,16 +66,17 @@ yarn start
NoneBot2 文档并没有具体的行文风格规范，但我们建议你尽量写得简单易懂。
以下是比较重要的排版规范。目前 NoneBot2 文档中仍有部分文档不完全遵守此规范，如果在阅读时发现欢迎提交 PR。
以下是比较重要的编写与排版规范。目前 NoneBot2 文档中仍有部分文档不完全遵守此规范，如果在阅读时发现欢迎提交 PR。
1. 中文与英文、数字、半角符号之间需要有空格。例：`NoneBot2 是一个可扩展的 Python 异步机器人框架。`
2. 若非英文整句，使用全角标点符号。例：`现在你可以看到机器人回复你：“Hello, World !”。`
3. 直引号`「」`和弯引号`“”`都可接受，但同一份文件里应使用同种引号。
4. **不要使用斜体**，你不需要一种与粗体不同的强调。除此之外，你也可以考虑使用 docusaurus 提供的[告示](https://docusaurus.io/zh-CN/docs/markdown-features/admonitions)功能。
5. 文档中应以“我们”指代机器人开发者，以“机器人用户”指代机器人的使用者。
这是社区创始人 richardchien 的中文排版规范，可供参考：<https://stdrc.cc/style-guides/chinese>。
以上由[社区创始人 richardchien 的中文排版规范](https://stdrc.cc/style-guides/chinese)补充修改得到。
如果你需要编辑器提示 Markdown 规范，可以安装 VSCode 上的 markdownlint 插件。
如果你需要编辑器检查 Markdown 规范，可以在 VSCode 中安装 markdownlint 扩展。
### 参与开发

2
README.md
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@ -79,7 +79,7 @@ _✨ 跨平台 Python 异步机器人框架 ✨_
</p>
<p align="center">
<a href="https://asciinema.org/a/464654">
<a href="https://asciinema.org/a/569440">
<img src="https://v2.nonebot.dev/img/setup.svg">
</a>
</p>

20
website/docs/README.md
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@ -6,44 +6,44 @@ slug: /
# 概览
NoneBot2 是一个现代、跨平台、可扩展的 Python 聊天机器人框架，它基于 Python 的类型注解和异步特性，能够为你的需求实现提供便捷灵活的支持。
NoneBot2 是一个现代、跨平台、可扩展的 Python 聊天机器人框架（下称 NoneBot），它基于 Python 的类型注解和异步优先特性（兼容同步），能够为你的需求实现提供便捷灵活的支持。同时，NoneBot 拥有大量的开发者为其开发插件，用户无需编写任何代码，仅需完成环境配置及插件安装，就可以正常使用 NoneBot。
需要注意的是，NoneBot2 仅支持 **Python 3.8 以上版本**
需要注意的是，NoneBot 仅支持 **Python 3.8 以上版本**
## 特色
### 异步优先
NoneBot2 基于 Python [asyncio](https://docs.python.org/3/library/asyncio.html) 编写，并在异步机制的基础上进行了一定程度的同步函数兼容。
NoneBot 基于 Python [asyncio](https://docs.python.org/zh-cn/3/library/asyncio.html) 编写，并在异步机制的基础上进行了一定程度的同步函数兼容。
### 完整的类型注解
NoneBot2 参考 [PEP 484](https://www.python.org/dev/peps/pep-0484/) 等 PEP 完整实现了类型注解，通过 `pyright`/`pylance` 检查。配合编辑器的类型推导功能，能将绝大多数的 Bug 杜绝在编辑器中（[编辑器支持](./start/editor-support)）。
NoneBot 参考 [PEP 484](https://www.python.org/dev/peps/pep-0484/) 等 PEP 完整实现了类型注解，通过 Pyright（Pylance） 检查。配合编辑器的类型推导功能，能将绝大多数的 Bug 杜绝在编辑器中（[编辑器支持](./editor-support)）。
### 开箱即用
NoneBot2 提供了使用便捷、具有交互式功能的命令行工具--`nb-cli`，使得初次接触 NoneBot2 时更容易上手。详细使用方法请参考各文档章节以及[使用脚手架](./start/nb-cli)。
NoneBot 提供了使用便捷、具有交互式功能的命令行工具--`nb-cli`，使得用户初次接触 NoneBot 时更容易上手。使用方法请阅读本文档[指南](./quick-start.mdx)以及 [CLI 文档](https://cli.nonebot.dev/)。
### 插件系统
插件系统是 NoneBot2 的核心，通过它可以实现机器人的模块化以及功能扩展，便于维护和管理。
插件系统是 NoneBot 的核心，通过它可以实现机器人的模块化以及功能扩展，便于维护和管理。
### 依赖注入系统
NoneBot2 采用了一套自行定义的依赖注入系统，可以让事件的处理过程更加的简洁、清晰，增加代码的可读性，减少代码冗余。
NoneBot 采用了一套自行定义的依赖注入系统，可以让事件的处理过程更加的简洁、清晰，增加代码的可读性，减少代码冗余。
#### 什么是依赖注入
[**“依赖注入”**](https://zh.m.wikipedia.org/wiki/%E6%8E%A7%E5%88%B6%E5%8F%8D%E8%BD%AC)意思是，在编程中，有一种方法可以让你的代码声明它工作和使用所需要的东西，即**“依赖”**。
[**『依赖注入』**](https://zh.m.wikipedia.org/wiki/%E6%8E%A7%E5%88%B6%E5%8F%8D%E8%BD%AC)意思是，在编程中，有一种方法可以让你的代码声明它工作和使用所需要的东西，即**『依赖』**。
系统（在这里是指 NoneBot2）将负责做任何需要的事情，为你的代码提供这些必要依赖（即**“注入”**依赖性）
系统（在这里是指 NoneBot）将负责做任何需要的事情，为你的代码提供这些必要依赖（即**『注入』**依赖性）
这在你有以下情形的需求时非常有用：
- 这部分代码拥有共享的逻辑（同样的代码逻辑多次重复）
- 共享数据库以及网络请求连接会话
- 比如 `httpx.AsyncClient`、`aiohttp.ClientSession` 和 `sqlalchemy.Session`
- 用户权限检查以及认证
- 机器人用户权限检查以及认证
- 还有更多...
它在完成上述工作的同时，还能尽量减少代码的耦合和重复

207
website/docs/advanced/README.md
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@ -1,207 +0,0 @@
---
id: index
sidebar_position: 0
description: 深入了解 NoneBot2 运行机制
slug: /advanced/
options:
menu:
weight: 10
category: advanced
---
# 深入
:::danger 警告
进阶部分尚未更新完成
:::
## 它如何工作？
如同[概览](../README.md)所言：
> NoneBot2 是一个可扩展的 Python 异步机器人框架，它会对机器人收到的事件进行解析和处理，并以插件化的形式，按优先级分发给事件所对应的事件响应器，来完成具体的功能。
NoneBot2 是一个可以对机器人上报的事件进行处理并完成具体功能的机器人框架，在这里，我们将简要讲述它的工作内容。
**便捷起见，以下内容对 NoneBot2 会被称为 NoneBot，与 NoneBot2 交互的机器人实现会被称为协议端**。
在实际应用中，NoneBot 会充当一个高性能，轻量级的 Python 微服务框架。协议端可以通过 http、websocket 等方式与之通信，这个通信往往是双向的：一方面，协议端可以上报数据给 NoneBot，NoneBot 会处理数据并返回响应给协议端；另一方面，NoneBot 可以主动推送数据给协议端。而 NoneBot 便是围绕双向通信进行工作的。
在开始工作之前，NoneBot 需要进行准备工作：
1. **运行 `nonebot.init` 初始化函数**，它会读取配置文件，并初始化 NoneBot 和后端驱动 `Driver` 对象。
2. **注册协议适配器 `Adapter`**。
3. **加载插件**。
准备工作完成后，NoneBot 会利用 uvicorn 启动，并运行 `on_startup` 钩子函数。
随后，倘若一个协议端与 NoneBot 进行了连接，NoneBot 的后端驱动 `Driver` 就会将数据交给 `Adapter`，然后会实例化 `Bot`，NoneBot 便会利用 `Bot` 开始工作，它的工作内容分为两个方面：
1. **事件处理**，`Bot` 会将协议端上报的数据转化为 `Event`（事件），之后 NoneBot 会根据一套既定流程来处理事件。
2. **调用 `API`**，在**事件处理**的过程中，NoneBot 可以通过 `Bot` 调用协议端指定的 `API` 来获取更多数据，或者反馈响应给协议端；NoneBot 也可以通过调用 `API` 向协议端主动请求数据或者主动推送数据。
在**指南**模块，我们已经叙述了[如何配置 NoneBot](../tutorial/configuration.md)、[如何注册协议适配器](../tutorial/register-adapter.md)以及[如何加载插件](../tutorial/plugin/load-plugin.md)，这里便不再赘述。
下面，我们将对**事件处理**，**调用 API** 进行说明。
## 事件处理
我们可以先看事件处理的流程图：
![handle-event](./images/Handle-Event.png)
在流程图里，我们可以看到，NoneBot 会有三个阶段来处理事件：
1. **Driver 接收上报数据**
2. **Adapter 处理原始数据**
3. **NoneBot 处理 Event**
我们将顺序说明这三个阶段。其中，会将第三个阶段拆分成**概念解释**，**处理 Event**，**特殊异常处理**三个部分来说明。
### Driver 接收上报数据
1. 协议端会通过 websocket 或 http 等方式与 NoneBot 的后端驱动 `Driver` 连接，协议端上报数据后，`Driver` 会将原始数据交给 `Adapter` 处理。
:::warning
连接之前必须要注册 `Adapter`
:::
### Adapter 处理原始数据
1. `Adapter` 检查授权许可，并获取 `self-id` 作为唯一识别 id 。
:::tip
如果协议端通过 websocket 上报数据，这个步骤只会在建立连接时进行，并在之后运行 `on_bot_connect` 钩子函数；通过 http 方式连接时，会在协议端每次上报数据时都进行这个步骤。
:::
:::warning
`self-id` 是帐号的唯一识别 ID ，这意味着不能出现相同的 `self-id`。
:::
2. 根据 `self-id` 实例化 `Adapter` 相应的 `Bot` 。
3. 根据 `Event Model` 将原始数据转化为 NoneBot 可以处理的 `Event` 对象。
:::tip
`Adapter` 在转换数据格式的同时可以进行一系列的特殊操作，例如 OneBot 适配器会对 reply 信息进行提取。
:::
4. `Bot` 和 `Event` 交由 NoneBot 进一步处理。
### NoneBot 处理 Event
在讲述这个阶段之前，我们需要先对几个概念进行解释。
#### 概念解释
1. **hook** ，或者说**钩子函数**，它们可以在 NoneBot 处理 `Event` 的不同时刻进行拦截，修改或者扩展，在 NoneBot 中，事件钩子函数分为`事件预处理 hook`、`运行预处理 hook`、`运行后处理 hook` 和`事件后处理 hook`。
:::tip
关于 `hook` 的更多信息，可以查阅[这里](./runtime-hook.md)。
:::
2. **Matcher** 与 **matcher**，在**指南**中，我们讲述了[如何注册事件响应器](../tutorial/plugin/create-matcher.md)，这里的事件响应器或者说 `Matcher` 并不是一个具体的实例 `instance`，而是一个具有特定属性的类 `class`。只有当 `Matcher` **响应事件**时，才会实例化为具体的 `instance`，也就是 `matcher` 。`matcher` 可以认为是 NoneBot 处理 `Event` 的基本单位，运行 `matcher` 是 NoneBot 工作的主要内容。
3. **handler**，或者说**事件处理函数**，它们可以认为是 NoneBot 处理 `Event` 的最小单位。在不考虑 `hook` 的情况下，**运行 matcher 就是顺序运行 matcher.handlers**，这句话换种表达方式就是，`handler` 只有添加到 `matcher.handlers` 时，才可以参与到 NoneBot 的工作中来。
:::tip
如何让 `handler` 添加到 `matcher.handlers`？
一方面，我们可以参照[这里](../tutorial/plugin/create-handler.md)利用装饰器来添加；另一方面，我们在用 `on()` 或者 `on_*()` 注册事件响应器时，可以添加 `handlers=[handler1, handler2, ...]` 这样的关键词参数来添加。
:::
#### 处理 Event
1. **执行事件预处理 hook**， NoneBot 接收到 `Event` 后，会传入到 `事件预处理 hook` 中进行处理。
:::warning
需要注意的是，执行多个 `事件预处理 hook` 时并无顺序可言，它们是**并发运行**的。这个原则同样适用于其他的 `hook`。
:::
2. **按优先级升序选出同一优先级的 Matcher**，NoneBot 提供了一个全局字典 `matchers`，这个字典的 `key` 是优先级 `priority`，`value` 是一个 `list`，里面存放着同一优先级的 `Matcher`。在注册 `Matcher` 时，它和优先级 `priority` 会添加到里面。
在执行 `事件预处理 hook` 后，NoneBot 会对 `matchers` 的 `key` 升序排序并选择出当前最小优先级的 `Matcher`。
3. **根据 Matcher 定义的 Rule、Permission 判断是否运行**，在选出 `Matcher` 后，NoneBot 会将 `bot`，`Event` 传入到 `Matcher.check_rule` 和 `Matcher.check_perm` 两个函数中，两个函数分别对 Matcher 定义的 `Rule`、`Permission` 进行 check，当 check 通过后，这个 `Matcher` 就会响应事件。当同一个优先级的所有 `Matcher` 均没有响应时，NoneBot 会返回到上一个步骤，选择出下一优先级的 `Matcher`。
4. **实例化 matcher 并执行运行预处理 hook**，当 `Matcher` 响应事件后，它便会实例化为 `matcher`，并执行 `运行预处理 hook`。
5. **顺序运行 matcher 的所有 handlers**，`运行预处理 hook` 执行完毕后，便会运行 `matcher`，也就是**顺序运行**它的 `handlers`。
:::tip
`matcher` 运行 `handlers` 的顺序是：先运行该 `matcher` 的类 `Matcher` 注册时添加的 `handlers`(如果有的话)，再按照装饰器装饰顺序运行装饰的 `handlers`。
:::
6. **执行运行后处理 hook**，`matcher` 的 `handlers` 运行完毕后，会执行 `运行后处理 hook`。
7. **判断是否停止事件传播**，NoneBot 会根据当前优先级所有 `matcher` 的 `block` 参数或者 `StopPropagation` 异常判断是否停止传播 `Event`，如果事件没有停止传播，NoneBot 便会返回到第 2 步， 选择出下一优先级的 `Matcher`。
8. **执行事件后处理 hook**，在 `Event` 停止传播或执行完所有响应的 `Matcher` 后，NoneBot 会执行 `事件后处理 hook`。
当 `事件后处理 hook` 执行完毕后，当前 `Event` 的处理周期就顺利结束了。
#### 特殊异常处理
在这个阶段，NoneBot 规定了几个特殊的异常，当 NoneBot 捕获到它们时，会用特定的行为来处理它们。
1. **IgnoredException**
这个异常可以在 `事件预处理 hook` 和 `运行预处理 hook` 抛出。
当 `事件预处理 hook` 抛出它时，NoneBot 会忽略当前的 `Event`，不进行处理。
当 `运行预处理 hook` 抛出它时，NoneBot 会忽略当前的 `matcher`，结束当前 `matcher` 的运行。
:::warning
当 `hook` 需要抛出这个异常时，要写明原因。
:::
2. **PausedException**
这个异常可以在 `handler` 中由 `Matcher.pause` 抛出。
当 NoneBot 捕获到它时，会停止运行当前 `handler` 并结束当前 `matcher` 的运行，并将后续的 `handler` 交给一个临时 `Matcher` 来响应当前交互用户的下一个消息事件，当临时 `Matcher` 响应时，临时 `Matcher` 会运行后续的 `handler`。
3. **RejectedException**
这个异常可以在 `handler` 中由 `Matcher.reject` 抛出。
当 NoneBot 捕获到它时，会停止运行当前 `handler` 并结束当前 `matcher` 的运行，并将当前 handler 和后续 `handler` 交给一个临时 `Matcher` 来响应当前交互用户的下一个消息事件，当临时 `Matcher` 响应时，临时 `Matcher` 会运行当前 `handler` 和后续的 `handler` 。
4. **FinishedException**
这个异常可以在 `handler` 中由 `Matcher.finish` 抛出。
当 NoneBot 捕获到它时，会停止运行当前 `handler` 并结束当前 `matcher` 的运行。
5. **StopPropagation**
这个异常一般会在执行 `运行后处理 hook` 后抛出。
当 NoneBot 捕获到它时， 会停止传播当前 `Event` ，不再寻找下一优先级的 `Matcher` ，直接执行 `事件后处理 hook` 。
## 调用 API
NoneBot 可以通过 `bot` 来调用 `API`，`API` 可以向协议端发送数据，也可以向协议端请求更多的数据。
NoneBot 调用 `API` 会有如下过程：
1. 调用 `calling_api_hook` 预处理钩子。
2. `adapter` 将信息处理为原始数据，并转交 `driver`，`driver` 交给协议端处理。
3. `driver` 接收协议端的结果，交给`adapter` 处理之后将结果反馈给 NoneBot 。
4. 调用 `called_api_hook` 后处理钩子。
在调用 `API` 时同样规定了特殊的异常，叫做 `MockApiException` 。该异常会由预处理钩子和后处理钩子触发，当预处理钩子触发时，NoneBot 会跳过之后的调用过程，直接执行后处理钩子。
:::tip
不同 `adapter` 规定了不同的 API，对应的 API 列表请参照协议规范。
:::
一般来说，我们可以用 `bot.*` 来调用 `API`（\*是 `API` 的 `action` 或者 `endpoint`）。
对于发送消息而言，一方面可以调用既有的 `API` ；另一方面 NoneBot 实现了两个便捷方法，`bot.send(event, message, **kwargs)` 方法和可以在 `handler` 中使用的 `Matcher.send(message, **kwargs)` 方法，来向事件主体发送消息。

161
website/docs/advanced/adapter.md Normal file
View File

@ -0,0 +1,161 @@
---
sidebar_position: 1
description: 注册适配器与指定平台交互
options:
menu:
weight: 20
category: advanced
---
# 使用适配器
适配器 (Adapter) 是机器人与平台交互的核心桥梁，它负责在驱动器和机器人插件之间转换与传递消息。
## 适配器功能与组成
适配器通常有两种功能，分别是**接收事件**和**调用平台接口**。其中，接收事件是指将驱动器收到的事件消息转换为 NoneBot 定义的事件模型，然后交由机器人插件处理；调用平台接口是指将机器人插件调用平台接口的数据转换为平台指定的格式，然后交由驱动器发送，并接收接口返回数据。
为了实现这两种功能，适配器通常由四个部分组成：
- **Adapter**：负责转换事件和调用接口，正确创建 Bot 对象并注册到 NoneBot 中。
- **Bot**：负责存储平台机器人相关信息，并提供回复事件的方法。
- **Event**：负责定义事件内容，以及事件主体对象。
- **Message**：负责正确序列化消息，以便机器人插件处理。
## 注册适配器
在使用适配器之前，我们需要先将适配器注册到驱动器中，这样适配器就可以通过驱动器接收事件和调用接口了。我们以 Console 适配器为例，来看看如何注册适配器：
```python {2,5} title=bot.py
import nonebot
from nonebot.adapters.console import Adapter
driver = nonebot.get_driver()
driver.register_adapter(Adapter)
```
我们首先需要从适配器模块中导入所需要的适配器类，然后通过驱动器的 `register_adapter` 方法将适配器注册到驱动器中即可。
## 获取已注册的适配器
NoneBot 提供了 `get_adapter` 方法来获取已注册的适配器，我们可以通过适配器的名称或类型来获取指定的适配器实例：
```python
import nonebot
from nonebot.adapters.console import Adapter
adapters = nonebot.get_adapters()
console_adapter = nonebot.get_adapter(Adapter)
console_adapter = nonebot.get_adapter(Adapter.get_name())
```
## 获取 Bot 对象
当前所有适配器已连接的 Bot 对象可以通过 `get_bots` 方法获取，这是一个以机器人 ID 为键的字典：
```python
import nonebot
bots = nonebot.get_bots()
```
我们也可以通过 `get_bot` 方法获取指定 ID 的 Bot 对象。如果省略 ID 参数，将会返回所有 Bot 中的第一个：
```python
import nonebot
bot = nonebot.get_bot("bot_id")
```
如果需要获取指定适配器连接的 Bot 对象，我们可以通过适配器的 `bots` 属性获取，这也是一个以机器人 ID 为键的字典：
```python
import nonebot
from nonebot.adapters.console import Adapter
console_adapter = nonebot.get_adapter(Adapter)
bots = console_adapter.bots
```
Bot 对象都具有一个 `self_id` 属性，它是机器人的唯一 ID，由适配器填写，通常为机器人的帐号 ID 或者 APP ID。
## 获取事件通用信息
适配器的所有事件模型均继承自 `Event` 基类，在[事件类型与重载](../appendices/overload.md)一节中，我们也提到了如何使用基类抽象方法来获取事件通用信息。基类能提供如下信息：
### 事件类型
事件类型通常为 `meta_event`、`message`、`notice`、`request`。
```python
type: str = event.get_type()
```
### 事件名称
事件名称由适配器定义，通常用于日志记录。
```python
name: str = event.get_event_name()
```
### 事件描述
事件描述由适配器定义，通常用于日志记录。
```python
description: str = event.get_event_description()
```
### 事件日志字符串
事件日志字符串由事件名称和事件描述组成，用于日志记录。
```python
log: str = event.get_log_string()
```
### 事件主体 ID
事件主体 ID 通常为机器人用户 ID。
```python
user_id: str = event.get_user_id()
```
### 事件会话 ID
事件会话 ID 通常为机器人用户 ID 与群聊/频道 ID 组合而成。
```python
session_id: str = event.get_session_id()
```
### 事件消息
如果事件包含消息，则可以通过该方法获取，否则会产生异常。
```python
message: Message = event.get_message()
```
### 事件纯文本消息
通常为事件消息的纯文本内容，如果事件不包含消息，则会产生异常。
```python
text: str = event.get_plaintext()
```
### 事件是否与机器人有关
由适配器实现的判断，通常将事件目标主体为机器人、消息中包含“@机器人”或以“机器人的昵称”开始视为与机器人有关。
```python
is_tome: bool = event.is_tome()
```
## 更多
官方支持的适配器和社区贡献的适配器均可在[商店](/store)中查看。如果你想要开发自己的适配器，可以参考[开发文档](../developer/adapter-writing.md)。欢迎通过商店发布你的适配器。

1189
website/docs/advanced/dependency.mdx Normal file
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4
website/docs/advanced/di/_category_.json
View File

@ -1,4 +0,0 @@
{
"label": "依赖注入",
"position": 5
}

243
website/docs/advanced/di/dependency-injection.md
View File

@ -1,243 +0,0 @@
---
sidebar_position: 1
description: 依赖注入简介
options:
menu:
weight: 60
category: advanced
---
# 简介
受 [FastAPI](https://fastapi.tiangolo.com/tutorial/dependencies/) 启发，NoneBot 同样编写了一个简易的依赖注入模块，使得开发者可以通过事件处理函数参数的类型标注来自动注入依赖。
## 什么是依赖注入？
[依赖注入](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%BE%9D%E8%B5%96%E6%B3%A8%E5%85%A5)
> 在软件工程中，**依赖注入**（dependency injection）的意思为，给予调用方它所需要的事物。 “依赖”是指可被方法调用的事物。依赖注入形式下，调用方不再直接使用“依赖”，取而代之是“注入” 。“注入”是指将“依赖”传递给调用方的过程。在“注入”之后，调用方才会调用该“依赖。 传递依赖给调用方，而不是让让调用方直接获得依赖，这个是该设计的根本需求。
依赖注入往往起到了分离依赖和调用方的作用，这样一方面能让代码更为整洁可读，一方面可以提升代码的复用性。
## 使用依赖注入
以下通过一个简单的例子来说明依赖注入的使用方法：
```python {2,7-8,11}
from nonebot import on_command
from nonebot.params import Depends # 1.引用 Depends
from nonebot.adapters.onebot.v11 import MessageEvent
test = on_command("123")
async def depend(event: MessageEvent): # 2.编写依赖函数
return {"uid": event.get_user_id(), "nickname": event.sender.nickname}
@test.handle()
async def _(x: dict = Depends(depend)): # 3.在事件处理函数里声明依赖项
print(x["uid"], x["nickname"])
```
如注释所言，可以用三步来说明依赖注入的使用过程：
1. 引用 `Depends` 。
2. 编写依赖函数。依赖函数和普通的事件处理函数并无区别，同样可以接收 `bot`, `event`, `state` 等参数，你可以把它当作一个普通的事件处理函数，但是去除了装饰器（没有使用 `matcher.handle()` 等来装饰），并且可以返回任何类型的值。
在这里我们接受了 `event`，并以 `onebot` 的 `MessageEvent` 作为类型标注，返回一个新的字典，包括 `uid` 和 `nickname` 两个键值。
3. 在事件处理函数中声明依赖项。依赖项必须要 `Depends` 包裹依赖函数作为默认值。
:::tip
请注意，参数 `x` 的类型标注将会影响到事件处理函数的运行，与类型标注不符的值将会导致事件处理函数被跳过。
:::
:::tip
事实上，bot、event、state 它们本身只是依赖注入的一个特例，它们无需声明这是依赖即可注入。
:::
虽然声明依赖项的方式和其他参数如 `bot`, `event` 并无二样，但他的参数有一些限制，必须是**可调用对象**，函数自然是可调用对象，类和生成器也是，我们会在接下来的小节说明。
一般来说，当接收到事件时，`NoneBot2` 会进行以下处理：
1. 准备依赖函数所需要的参数。
2. 调用依赖函数并获得返回值。
3. 将返回值作为事件处理函数中的参数值传入。
## 依赖缓存
在使用 `Depends` 包裹依赖函数时，有一个参数 `use_cache` ，它默认为 `True` ，这个参数会决定 `Nonebot2` 在依赖注入的处理中是否使用缓存。
```python {11}
import random
from nonebot import on_command
from nonebot.params import Depends
test = on_command("123")
async def always_run():
return random.randint(1, 100)
@test.handle()
async def _(x: int = Depends(always_run, use_cache=False)):
print(x)
```
:::tip
缓存是针对单次事件处理来说的，在事件处理中 `Depends` 第一次被调用时，结果存入缓存，在之后都会直接返回缓存中的值，在事件处理结束后缓存就会被清除。
:::
当使用缓存时，依赖注入会这样处理：
1. 查询缓存，如果缓存中有相应的值，则直接返回。
2. 准备依赖函数所需要的参数。
3. 调用依赖函数并获得返回值。
4. 将返回值存入缓存。
5. 将返回值作为事件处理函数中的参数值传入。
## 同步支持
我们在编写依赖函数时，可以简单地用同步函数，`NoneBot2` 的内部流程会进行处理：
```python {2,8-9,12}
from nonebot.log import logger
from nonebot.params import Depends # 1.引用 Depends
from nonebot import on_command, on_message
from nonebot.adapters.onebot.v11 import MessageEvent
test = on_command("123")
def depend(event: MessageEvent): # 2.编写同步依赖函数
return {"uid": event.get_user_id(), "nickname": event.sender.nickname}
@test.handle()
async def _(x: dict = Depends(depend)): # 3.在事件处理函数里声明依赖项
print(x["uid"], x["nickname"])
```
## Class 作为依赖
我们可以看下面的代码段：
```python
class A:
def __init__(self):
pass
a = A()
```
在我们实例化类 `A` 的时候，其实我们就在**调用**它，类本身也是一个**可调用对象**，所以类可以被 `Depends` 包裹成为依赖项。
因此我们对第一节的代码段做一下改造：
```python {2,7-10,13}
from nonebot import on_command
from nonebot.params import Depends # 1.引用 Depends
from nonebot.adapters.onebot.v11 import MessageEvent
test = on_command("123")
class DependClass: # 2.编写依赖类
def __init__(self, event: MessageEvent):
self.uid = event.get_user_id()
self.nickname = event.sender.nickname
@test.handle()
async def _(x: DependClass = Depends(DependClass)): # 3.在事件处理函数里声明依赖项
print(x.uid, x.nickname)
```
依然可以用三步说明如何用类作为依赖项：
1. 引用 `Depends` 。
2. 编写依赖类。类的 `__init__` 函数可以接收 `bot`, `event`, `state` 等参数，在这里我们接受了 `event`，并以 `onebot` 的 `MessageEvent` 作为类型标注。
3. 在事件处理函数中声明依赖项。当用类作为依赖项时，它会是一个对应的实例，在这里 `x` 就是 `DependClass` 实例。
### 另一种依赖项声明方式
当使用类作为依赖项时，`Depends` 的参数可以为空，`NoneBot2` 会根据参数的类型标注进行推断并进行依赖注入。
```python
@test.handle()
async def _(x: DependClass = Depends()): # 在事件处理函数里声明依赖项
print(x.uid, x.nickname)
```
## 生成器作为依赖
:::warning
`yield` 语句只能写一次，否则会引发异常。
如果对此有疑问并想探究原因，可以看 [contextmanager](https://docs.python.org/zh-cn/3/library/contextlib.html#contextlib.contextmanager) 和 [asynccontextmanager](https://docs.python.org/zh-cn/3/library/contextlib.html#contextlib.asynccontextmanager) 文档，实际上，`Nonebot2` 的内部就使用了这两个装饰器。
:::
:::tips
生成器是 `Python` 高级特性，如果你对此处文档感到疑惑那说明暂时你还用不上这个功能。
:::
与 `FastAPI` 一样，`NoneBot2` 的依赖注入支持依赖项在事件处理结束后进行一些额外的工作，比如数据库 session 或者网络 IO 的关闭，互斥锁的解锁等等。
要实现上述功能，我们可以用生成器函数作为依赖项，我们用 `yield` 关键字取代 `return` 关键字，并在 `yield` 之后进行额外的工作。
我们可以看下述代码段, 使用 `httpx.AsyncClient` 异步网络 IO：
```python {3,7-10,13}
import httpx
from nonebot import on_command
from nonebot.params import Depends # 1.引用 Depends
test = on_command("123")
async def get_client(): # 2.编写异步生成器函数
async with httpx.AsyncClient() as client:
yield client
print("调用结束")
@test.handle()
async def _(x: httpx.AsyncClient = Depends(get_client)): # 3.在事件处理函数里声明依赖项
resp = await x.get("https://v2.nonebot.dev")
# do something
```
我们用 `yield` 代码段作为生成器函数的“返回”，在事件处理函数里用返回出来的 `client` 做自己需要的工作。在 `NoneBot2` 结束事件处理时，会执行 `yield` 之后的代码。
## 创造可调用对象作为依赖
:::tips
魔法方法 `__call__` 是 `Python` 高级特性，如果你对此处文档感到疑惑那说明暂时你还用不上这个功能。
:::
在 `Python` 的里，类的 `__call__` 方法会让类的实例变成**可调用对象**，我们可以利用这个魔法方法做一个简单的尝试：
```python{3,9-14,16,19}
from typing import Type
from nonebot.log import logger
from nonebot.params import Depends # 1.引用 Depends
from nonebot import on_command
from nonebot.adapters.onebot.v11 import MessageEvent, GroupMessageEvent
test = on_command("123")
class EventChecker: # 2.编写需要的类
def __init__(self, EventClass: Type[MessageEvent]):
self.event_class = EventClass
def __call__(self, event: MessageEvent) -> bool:
return isinstance(event, self.event_class)
checker = EventChecker(GroupMessageEvent) # 3.将类实例化
@test.handle()
async def _(x: bool = Depends(checker)): # 4.在事件处理函数里声明依赖项
if x:
print("这是群聊消息")
else:
print("这不是群聊消息")
```
这是判断 `onebot` 的消息事件是不是群聊消息事件的一个例子，我们可以用四步来说明这个例子：
1. 引用 `Depends` 。
2. 编写需要的类。类的 `__init__` 函数接收参数 `EventClass`，它将接收事件类本身。类的 `__call__` 函数将接受消息事件对象，并返回一个 `bool` 类型的判定结果。
3. 将类实例化。我们传入群聊消息事件作为参数实例化 `checker` 。
4. 在事件处理函数里声明依赖项。`NoneBot2` 将会调用 `checker` 的 `__call__` 方法，返回给参数 `x` 相应的判断结果。

76
website/docs/advanced/di/overload.md
View File

@ -1,76 +0,0 @@
---
sidebar_position: 2
description: 重载事件处理函数
options:
menu:
weight: 61
category: advanced
---
# 事件处理函数重载
当我们在编写 NoneBot2 应用时，常常会遇到这样一个问题：该怎么让同一类型的不同事件执行不同的响应逻辑？又或者如何让不同的 `bot` 针对同一类型的事件作出不同响应？
针对这个问题， NoneBot2 提供一个便捷而高效的解决方案：事件处理函数重载机制。简单地说，`handler`（事件处理函数）会根据其参数的 `type hints`（[PEP484 类型标注](https://www.python.org/dev/peps/pep-0484/)）来对相对应的 `bot` 和 `event` 进行响应，并且会忽略不符合其参数类型标注的情况。
<!-- 必须要注意的是，该机制利用了 `inspect` 标准库获取到了事件处理函数的 `signature`（签名），进一步获取到参数名称和类型标注。故而，我们在编写 `handler` 时，参数的名称和类型标注必须要符合 `T_Handler` 规定，详情可以参看**指南**中的[事件处理](../../guide/creating-a-handler)。 -->
:::tip 提示
如果想了解更多关于 `inspect` 标准库的信息，可以查看[官方文档](https://docs.python.org/zh-cn/3.9/library/inspect.html)。
:::
下面，我们会以 OneBot 适配器中的群聊消息事件和私聊消息事件为例，对该机制的应用进行简单的介绍。
## 一个例子
首先，我们需要导入需要的方法、类型。
```python
from nonebot import on_command
from nonebot.adapters.onebot.v11 import Bot, GroupMessageEvent, PrivateMessageEvent
```
之后，我们可以注册一个 `Matcher` 来响应消息事件。
```python
matcher = on_command("test_overload")
```
最后，我们编写不同的 `handler` 并编写不同的类型标注来实现事件处理函数重载：
```python
@matcher.handle()
async def _(bot: Bot, event: GroupMessageEvent):
await matcher.send("群聊消息事件响应成功！")
@matcher.handle()
async def _(bot: Bot, event: PrivateMessageEvent):
await matcher.send("私聊消息事件响应成功！")
```
此时，我们可以在群聊或私聊中对我们的机器人发送 `test_overload`，它会在不同的场景做出不同的应答。
这样一个简单的事件处理函数重载就完成了。
## 进阶
事件处理函数重载机制同样支持被 `matcher.got` 等装饰器装饰的函数。例如：
```python
@matcher.got("key1", prompt="群事件提问")
async def _(bot: Bot, event: GroupMessageEvent):
await matcher.send("群聊消息事件响应成功！")
@matcher.got("key2", prompt="私聊事件提问")
async def _(bot: Bot, event: PrivateMessageEvent):
await matcher.send("私聊消息事件响应成功！")
```
只有触发事件符合的函数才会触发装饰器。
:::warning 注意
bot 和 event 参数具有最高的检查优先级，因此，如果参数类型不符合，所有的依赖项 `Depends` 等都不会被执行。
:::

286
website/docs/advanced/driver.md Normal file
View File

@ -0,0 +1,286 @@
---
sidebar_position: 0
description: 选择合适的驱动器运行机器人
options:
menu:
weight: 10
category: advanced
---
# 选择驱动器
驱动器 (Driver) 是机器人运行的基石，它是机器人初始化的第一步，主要负责数据收发。
:::important 提示
驱动器的选择通常与机器人所使用的协议适配器相关，如果不知道该选择哪个驱动器，可以先阅读相关协议适配器文档说明。
:::
:::tip 提示
如何**安装**驱动器请参考[安装驱动器](../tutorial/store.mdx#安装驱动器)。
:::
## 驱动器类型
驱动器的类型有两种：
- `ForwardDriver`：即客户端型驱动器，多用于使用 HTTP 轮询，连接 WebSocket 服务器等情形。
- `ReverseDriver`：即服务端型驱动器，多用于使用 WebHook，接收 WebSocket 客户端连接等情形。
客户端型驱动器具有以下两种功能：
1. 异步发送 HTTP 请求，自定义 `HTTP Method`、`URL`、`Header`、`Body`、`Cookie`、`Proxy`、`Timeout` 等。
2. 异步建立 WebSocket 连接上下文，自定义 `WebSocket URL`、`Header`、`Cookie`、`Proxy`、`Timeout` 等。
服务端型驱动器通常为 ASGI 应用框架，具有以下功能：
1. 协议适配器自定义 HTTP 上报地址以及对上报数据处理的回调函数。
2. 协议适配器自定义 WebSocket 连接请求地址以及对 WebSocket 请求处理的回调函数。
3. 用户可以向 ASGI 应用添加任何服务端相关功能，如：[添加自定义路由](./routing.md)。
## 配置驱动器
驱动器的配置方法已经在[配置](../appendices/config.mdx)章节中简单进行了介绍，这里将详细介绍驱动器配置的格式。
NoneBot 中的客户端和服务端型驱动器可以相互配合使用，但服务端型驱动器**仅能选择一个**。所有驱动器模块都会包含一个 `Driver` 子类，即驱动器类，他可以作为驱动器单独运行。同时，客户端驱动器模块中还会提供一个 `Mixin` 子类，用于在与其他驱动器配合使用时加载。因此，驱动器配置格式采用特殊语法：`<module>[:<Driver>][+<module>[:<Mixin>]]*`。
其中，`<module>` 代表**驱动器模块路径**；`<Driver>` 代表**驱动器类名**，默认为 `Driver`；`<Mixin>` 代表**驱动器混入类名**，默认为 `Mixin`。即，我们需要选择一个主要驱动器，然后在其基础上配合使用其他驱动器的功能。主要驱动器可以为客户端或服务端类型，但混入类驱动器只能为客户端类型。
特别的，为了简化内置驱动器模块路径，我们可以使用 `~` 符号作为内置驱动器模块路径的前缀，如 `~fastapi` 代表使用内置驱动器 `fastapi`。NoneBot 内置了多个驱动器适配，但需要安装额外依赖才能使用，具体请参考[安装驱动器](../tutorial/store.mdx#安装驱动器)。常见的驱动器配置如下：
```dotenv
DRIVER=~fastapi
DRIVER=~aiohttp
DRIVER=~httpx+~websockets
DRIVER=~fastapi+~httpx+~websockets
```
## 获取驱动器
在 NoneBot 框架初始化完成后，我们就可以通过 `get_driver()` 方法获取全局驱动器实例：
```python
from nonebot import get_driver
driver = get_driver()
```
## 内置驱动器
### None
**类型：**服务端驱动器
NoneBot 内置的空驱动器，不提供任何收发数据功能，可以在不需要外部网络连接时使用。
```env
DRIVER=~none
```
### FastAPI（默认）
**类型：**服务端驱动器
> FastAPI is a modern, fast (high-performance), web framework for building APIs with Python 3.6+ based on standard Python type hints.
[FastAPI](https://fastapi.tiangolo.com/) 是一个易上手、高性能的异步 Web 框架，具有极佳的编写体验。 FastAPI 可以通过类型注解、依赖注入等方式实现输入参数校验、自动生成 API 文档等功能，也可以挂载其他 ASGI、WSGI 应用。
```env
DRIVER=~fastapi
```
#### FastAPI 配置项
##### `fastapi_openapi_url`
类型：`str | None`
默认值：`None`
说明：`FastAPI` 提供的 `OpenAPI` JSON 定义地址，如果为 `None`，则不提供 `OpenAPI` JSON 定义。
##### `fastapi_docs_url`
类型：`str | None`
默认值：`None`
说明：`FastAPI` 提供的 `Swagger` 文档地址，如果为 `None`，则不提供 `Swagger` 文档。
##### `fastapi_redoc_url`
类型：`str | None`
默认值：`None`
说明：`FastAPI` 提供的 `ReDoc` 文档地址，如果为 `None`，则不提供 `ReDoc` 文档。
##### `fastapi_include_adapter_schema`
类型：`bool`
默认值：`True`
说明：`FastAPI` 提供的 `OpenAPI` JSON 定义中是否包含适配器路由的 `Schema`。
##### `fastapi_reload`
:::warning 警告
不推荐开启该配置项，在 Windows 平台上开启该功能有可能会造成预料之外的影响！替代方案：使用 `nb-cli` 命令行工具以及参数 `--reload` 启动 NoneBot。
```bash
nb run --reload
```
开启该功能后，在 uvicorn 运行时（FastAPI 提供的 ASGI 底层，即 reload 功能的实际来源），asyncio 使用的事件循环会被 uvicorn 从默认的 `ProactorEventLoop` 强制切换到 `SelectorEventLoop`。
> 相关信息参考 [uvicorn#529](https://github.com/encode/uvicorn/issues/529)，[uvicorn#1070](https://github.com/encode/uvicorn/pull/1070)，[uvicorn#1257](https://github.com/encode/uvicorn/pull/1257)
后者（`SelectorEventLoop`）在 Windows 平台的可使用性不如前者（`ProactorEventLoop`），包括但不限于
1. 不支持创建子进程
2. 最多只支持 512 个套接字
3. ...
> 具体信息参考 [Python 文档](https://docs.python.org/zh-cn/3/library/asyncio-platforms.html#windows)
所以，一些使用了 asyncio 的库因此可能无法正常工作，如：
1. [playwright](https://playwright.dev/python/docs/library#incompatible-with-selectoreventloop-of-asyncio-on-windows)
如果在开启该功能后，原本**正常运行**的代码报错，且打印的异常堆栈信息和 asyncio 有关（异常一般为 `NotImplementedError`），
你可能就需要考虑相关库对事件循环的支持，以及是否启用该功能。
:::
类型：`bool`
默认值：`False`
说明：是否开启 `uvicorn` 的 `reload` 功能，需要在机器人入口文件提供 ASGI 应用路径。
```python title=bot.py
app = nonebot.get_asgi()
nonebot.run(app="bot:app")
```
##### `fastapi_reload_dirs`
类型：`List[str] | None`
默认值：`None`
说明：重载监控文件夹列表，默认为 uvicorn 默认值
##### `fastapi_reload_delay`
类型：`float | None`
默认值：`None`
说明：重载延迟，默认为 uvicorn 默认值
##### `fastapi_reload_includes`
类型：`List[str] | None`
默认值：`None`
说明：要监听的文件列表，支持 glob pattern，默认为 uvicorn 默认值
##### `fastapi_reload_excludes`
类型：`List[str] | None`
默认值：`None`
说明：不要监听的文件列表，支持 glob pattern，默认为 uvicorn 默认值
##### `fastapi_extra`
类型：`Dist[str, Any]`
默认值：`{}`
说明：传递给 `FastAPI` 的其他参数
### Quart
**类型：**`ReverseDriver`
> Quart is an asyncio reimplementation of the popular Flask microframework API.
[Quart](https://quart.palletsprojects.com/) 是一个类 Flask 的异步版本，拥有与 Flask 非常相似的接口和使用方法。
```env
DRIVER=~quart
```
#### Quart 配置项
##### `quart_reload`
:::warning 警告
不推荐开启该配置项，在 Windows 平台上开启该功能有可能会造成预料之外的影响！替代方案：使用 `nb-cli` 命令行工具以及参数 `--reload` 启动 NoneBot。
```bash
nb run --reload
```
:::
类型：`bool`
默认值：`False`
说明：是否开启 `uvicorn` 的 `reload` 功能，需要在机器人入口文件提供 ASGI 应用路径。
```python title=bot.py
app = nonebot.get_asgi()
nonebot.run(app="bot:app")
```
##### `quart_reload_dirs`
类型：`List[str] | None`
默认值：`None`
说明：重载监控文件夹列表，默认为 uvicorn 默认值
##### `quart_reload_delay`
类型：`float | None`
默认值：`None`
说明：重载延迟，默认为 uvicorn 默认值
##### `quart_reload_includes`
类型：`List[str] | None`
默认值：`None`
说明：要监听的文件列表，支持 glob pattern，默认为 uvicorn 默认值
##### `quart_reload_excludes`
类型：`List[str] | None`
默认值：`None`
说明：不要监听的文件列表，支持 glob pattern，默认为 uvicorn 默认值
##### `quart_extra`
类型：`Dist[str, Any]`
默认值：`{}`
说明：传递给 `Quart` 的其他参数
### HTTPX
**类型：**`ForwardDriver`
:::warning 注意
本驱动器仅支持 HTTP 请求，不支持 WebSocket 连接请求。
:::
> [HTTPX](https://www.python-httpx.org/) is a fully featured HTTP client for Python 3, which provides sync and async APIs, and support for both HTTP/1.1 and HTTP/2.
```env
DRIVER=~httpx
```
### websockets
**类型：**`ForwardDriver`
:::warning 注意
本驱动器仅支持 WebSocket 连接请求，不支持 HTTP 请求。
:::
> [websockets](https://websockets.readthedocs.io/) is a library for building WebSocket servers and clients in Python with a focus on correctness, simplicity, robustness, and performance.
```env
DRIVER=~websockets
```
### AIOHTTP
**类型：**`ForwardDriver`
> [AIOHTTP](https://docs.aiohttp.org/): Asynchronous HTTP Client/Server for asyncio and Python.
```env
DRIVER=~aiohttp
```

BIN
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40
website/docs/advanced/matcher-provider.md Normal file
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@ -0,0 +1,40 @@
---
sidebar_position: 10
description: 自定义事件响应器存储
options:
menu:
weight: 110
category: advanced
---
# 事件响应器存储
事件响应器是 NoneBot 处理事件的核心，它们默认存储在一个字典中。在进入会话状态后，事件响应器将会转为临时响应器，作为最高优先级同样存储于该字典中。因此，事件响应器的存储类似于会话存储，它决定了整个 NoneBot 对事件的处理行为。
NoneBot 默认使用 Python 的字典将事件响应器存储于内存中，但是我们也可以自定义事件响应器存储，将事件响应器存储于其他地方，例如 Redis 等。这样我们就可以实现持久化、在多实例间共享会话状态等功能。
## 编写存储提供者
事件响应器的存储提供者 `MatcherProvider` 抽象类继承自 `MutableMapping[int, list[type[Matcher]]]`，即以优先级为键，以事件响应器列表为值的映射。我们可以方便地进行逐优先级事件传播。
编写一个自定义的存储提供者，只需要继承并实现 `MatcherProvider` 抽象类：
```python
from nonebot.matcher import MatcherProvider
class CustomProvider(MatcherProvider):
...
```
## 设置存储提供者
我们可以通过 `matchers.set_provider` 方法设置存储提供者：
```python {3}
from nonebot.matcher import matchers
matchers.set_provider(CustomProvider)
assert isinstance(matchers.provider, CustomProvider)
```

304
website/docs/advanced/matcher.md Normal file
View File

@ -0,0 +1,304 @@
---
sidebar_position: 5
description: 事件响应器组成与内置响应规则
options:
menu:
weight: 60
category: advanced
---
# 事件响应器进阶
在[指南](../tutorial/matcher.md)与[深入](../appendices/rule.md)中，我们已经介绍了事件响应器的基本用法以及响应规则、权限控制等功能。在这一节中，我们将介绍事件响应器的组成，以及内置的响应规则。
## 事件响应器组成
### 事件响应器类型
事件响应器类型 `type` 即是该响应器所要响应的事件类型，只有在接收到的事件类型与该响应器的类型相同时，才会触发该响应器。如果类型为空字符串 `""`，则响应器将会响应所有类型的事件。事件响应器类型的检查在所有其他检查（权限控制、响应规则）之前进行。
NoneBot 内置了四种常用事件类型：`meta_event`、`message`、`notice`、`request`，分别对应元事件、消息、通知、请求。通常情况下，协议适配器会将事件合理地分类至这四种类型中。如果有其他类型的事件需要响应，可以自行定义新的类型。
### 事件触发权限
事件触发权限 `permission` 是一个 `Permission` 对象，这在[权限控制](../appendices/permission.mdx)一节中已经介绍过。事件触发权限会在事件响应器的类型检查通过后进行检查，如果权限检查通过，则执行响应规则检查。
### 事件响应规则
事件响应规则 `rule` 是一个 `Rule` 对象，这在[响应规则](../appendices/rule.md)一节中已经介绍过。事件响应器的响应规则会在事件响应器的权限检查通过后进行匹配，如果响应规则检查通过，则触发该响应器。
### 响应优先级
响应优先级 `priority` 是一个正整数，用于指定响应器的优先级。响应器的优先级越小，越先被触发。如果响应器的优先级相同，则按照响应器的注册顺序进行触发。
### 阻断
阻断 `block` 是一个布尔值，用于指定响应器是否阻断事件的传播。如果阻断为 `True`，则在该响应器被触发后，事件将不会再传播给其他下一优先级的响应器。
NoneBot 内置的事件响应器中，所有非 `command` 规则的 `message` 类型的事件响应器都会阻断事件传递，其他则不会。
在部分情况中，可以使用 [`stop_propagation`](../appendices/session-control.mdx#stop_propagation) 方法动态阻止事件传播，该方法需要 handler 在参数中获取 matcher 实例后调用方法。
### 有效期
事件响应器的有效期分为 `temp` 和 `expire_time` 。`temp` 是一个布尔值，用于指定响应器是否为临时响应器。如果为 `True`，则该响应器在被触发后会被自动销毁。`expire_time` 是一个 `datetime` 对象，用于指定响应器的过期时间。如果 `expire_time` 不为 `None`，则在该时间点后，该响应器会被自动销毁。
### 默认状态
事件响应器的默认状态 `default_state` 是一个 `dict` 对象，用于指定响应器的默认状态。在响应器被触发时，响应器将会初始化默认状态然后开始执行事件处理流程。
## 基本辅助函数
NoneBot 为四种类型的事件响应器提供了五个基本的辅助函数：
- `on`：创建任何类型的事件响应器。
- `on_metaevent`：创建元事件响应器。
- `on_message`：创建消息事件响应器。
- `on_request`：创建请求事件响应器。
- `on_notice`：创建通知事件响应器。
除了 `on` 函数具有一个 `type` 参数外，其余参数均相同：
- `rule`：响应规则，可以是 `Rule` 对象或者 `RuleChecker` 函数。
- `permission`：事件触发权限，可以是 `Permission` 对象或者 `PermissionChecker` 函数。
- `handlers`：事件处理函数列表。
- `temp`：是否为临时响应器。
- `expire_time`：响应器的过期时间。
- `priority`：响应器的优先级。
- `block`：是否阻断事件传播。
- `state`：响应器的默认状态。
在消息类型的事件响应器的基础上，NoneBot 还内置了一些常用的响应规则，并结合为辅助函数来方便我们快速创建指定功能的响应器。下面我们逐个介绍。
## 内置响应规则
### `startswith`
`startswith` 响应规则用于匹配消息纯文本部分的开头是否与指定字符串（或一系列字符串）相同。可选参数 `ignorecase` 用于指定是否忽略大小写，默认为 `False`。
例如，我们可以创建一个匹配消息开头为 `!` 或者 `/` 的规则：
```python
from nonebot.rule import startswith
rule = startswith(("!", "/"), ignorecase=False)
```
也可以直接使用辅助函数新建一个响应器：
```python
from nonebot import on_startswith
matcher = on_startswith(("!", "/"), ignorecase=False)
```
### `endswith`
`endswith` 响应规则用于匹配消息纯文本部分的结尾是否与指定字符串（或一系列字符串）相同。可选参数 `ignorecase` 用于指定是否忽略大小写，默认为 `False`。
例如，我们可以创建一个匹配消息结尾为 `.` 或者 `。` 的规则：
```python
from nonebot.rule import endswith
rule = endswith((".", "。"), ignorecase=False)
```
也可以直接使用辅助函数新建一个响应器：
```python
from nonebot import on_endswith
matcher = on_endswith((".", "。"), ignorecase=False)
```
### `fullmatch`
`fullmatch` 响应规则用于匹配消息纯文本部分是否与指定字符串（或一系列字符串）完全相同。可选参数 `ignorecase` 用于指定是否忽略大小写，默认为 `False`。
例如，我们可以创建一个匹配消息为 `ping` 或者 `pong` 的规则：
```python
from nonebot.rule import fullmatch
rule = fullmatch(("ping", "pong"), ignorecase=False)
```
也可以直接使用辅助函数新建一个响应器：
```python
from nonebot import on_fullmatch
matcher = on_fullmatch(("ping", "pong"), ignorecase=False)
```
### `keyword`
`keyword` 响应规则用于匹配消息纯文本部分是否包含指定字符串（或一系列字符串）。
例如，我们可以创建一个匹配消息中包含 `hello` 或者 `hi` 的规则：
```python
from nonebot.rule import keyword
rule = keyword("hello", "hi")
```
也可以直接使用辅助函数新建一个响应器：
```python
from nonebot import on_keyword
matcher = on_keyword("hello", "hi")
```
### `command`
`command` 是最常用的响应规则，它用于匹配消息是否为命令。它会根据配置中的 [Command Start 和 Command Separator](../appendices/config.mdx#command-start-和-command-separator) 来判断消息是否为命令。
例如，当我们配置了 `Command Start` 为 `/`，`Command Separator` 为 `.` 时：
```python
from nonebot.rule import command
# 匹配 "/help" 或者 "/帮助" 开头的消息
rule = command("help", "帮助")
# 匹配 "/help.cmd" 开头的消息
rule = command(("help", "cmd"))
```
也可以直接使用辅助函数新建一个响应器：
```python
from nonebot import on_command
matcher = on_command("help", aliases={"帮助"})
```
此外，`command` 响应规则默认允许消息命令与参数间不加空格，如果需要严格匹配命令与参数间的空白符，可以使用 `command` 函数的 `force_whitespace` 参数。`force_whitespace` 参数可以是 bool 类型或者具体的字符串，默认为 `False`。如果为 `True`，则命令与参数间必须有任意个数的空白符；如果为字符串，则命令与参数间必须有且与给定字符串一致的空白符。
```python
rule = command("help", force_whitespace=True)
rule = command("help", force_whitespace=" ")
```
命令解析后的结果可以通过 [`Command`](./dependency.mdx#command)、[`RawCommand`](./dependency.mdx#rawcommand)、[`CommandArg`](./dependency.mdx#commandarg)、[`CommandStart`](./dependency.mdx#commandstart)、[`CommandWhitespace`](./dependency.mdx#commandwhitespace) 依赖注入获取。
### `shell_command`
`shell_command` 响应规则用于匹配类 shell 命令形式的消息。它首先与 [`command`](#command) 响应规则一样进行命令匹配，如果匹配成功，则会进行进一步的参数解析。参数解析采用 `argparse` 标准库进行，在此基础上添加了消息序列 `Message` 支持。
例如，我们可以创建一个匹配 `/cmd` 命令并且带有 `-v` 选项与默认 `-h` 帮助选项的规则：
```python
from nonebot.rule import shell_command, ArgumentParser
parser = ArgumentParser()
parser.add_argument("-v", "--verbose", action="store_true")
rule = shell_command("cmd", parser=parser)
```
更多关于 `argparse` 的使用方法请参考 [argparse 文档](https://docs.python.org/zh-cn/3/library/argparse.html)。我们也可以选择不提供 `parser` 参数，这样 `shell_command` 将不会解析参数，但会提供参数列表 `argv`。
直接使用辅助函数新建一个响应器：
```python
from nonebot import on_shell_command
from nonebot.rule import ArgumentParser
parser = ArgumentParser()
parser.add_argument("-v", "--verbose", action="store_true")
matcher = on_shell_command("cmd", parser=parser)
```
参数解析后的结果可以通过 [`ShellCommandArgv`](./dependency.mdx#shellcommandargv)、[`ShellCommandArgs`](./dependency.mdx#shellcommandargs) 依赖注入获取。
### `regex`
`regex` 响应规则用于匹配消息是否与指定正则表达式匹配。
:::tip 提示
正则表达式匹配使用 search 而非 match，如需从头匹配请使用 `r"^xxx"` 模式来确保匹配开头。
:::
例如，我们可以创建一个匹配消息中包含字母并且忽略大小写的规则：
```python
from nonebot.rule import regex
rule = regex(r"[a-z]+", flags=re.IGNORECASE)
```
也可以直接使用辅助函数新建一个响应器：
```python
from nonebot import on_regex
matcher = on_regex(r"[a-z]+", flags=re.IGNORECASE)
```
正则匹配后的结果可以通过 [`RegexStr`](./dependency.mdx#regexstr)、[`RegexGroup`](./dependency.mdx#regexgroup)、[`RegexDict`](./dependency.mdx#regexdict) 依赖注入获取。
### `to_me`
`to_me` 响应规则用于匹配事件是否与机器人相关。
例如：
```python
from nonebot.rule import to_me
rule = to_me()
```
### `is_type`
`is_type` 响应规则用于匹配事件类型是否为指定类型（或者一系列类型）。
例如，我们可以创建一个匹配 OneBot v11 私聊和群聊消息事件的规则：
```python
from nonebot.rule import is_type
from nonebot.adapters.onebot.v11 import PrivateMessageEvent, GroupMessageEvent
rule = is_type(PrivateMessageEvent, GroupMessageEvent)
```
## 响应器组
为了更方便的管理一系列功能相近的响应器，NoneBot 提供了两种响应器组，它们可以帮助我们进行响应器的统一管理。
### `CommandGroup`
`CommandGroup` 可以用于管理一系列具有相同前置命令的子命令响应器。
例如，我们创建 `/cmd`、`/cmd.sub`、`/cmd.help` 三个命令，他们具有相同的优先级：
```python
from nonebot import CommandGroup
group = CommandGroup("cmd", priority=10)
cmd = group.command(tuple())
sub_cmd = group.command("sub")
help_cmd = group.command("help")
```
### `MatcherGroup`
`MatcherGroup` 可以用于管理一系列具有相同属性的响应器。
例如，我们创建一个具有相同响应规则的响应器组：
```python
from nonebot.rule import to_me
from nonebot import MatcherGroup
group = MatcherGroup(rule=to_me())
matcher1 = group.on_message()
matcher2 = group.on_message()
```

95
website/docs/advanced/permission.md
View File

@ -1,95 +0,0 @@
---
sidebar_position: 3
description: 自定义事件响应器的响应权限
options:
menu:
weight: 40
category: advanced
---
# 权限控制
**权限控制**是机器人在实际应用中需要解决的重点问题之一，NoneBot2 提供了灵活的权限控制机制——`Permission`，接下来我们将简单说明。
## 应用
如同 `Rule` 一样，`Permission` 可以在[定义事件响应器](../tutorial/plugin/create-matcher.md)时添加 `permission` 参数来加以应用，这样 NoneBot2 会在事件响应时检测事件主体的权限。下面我们以 `SUPERUSER` 为例，对该机制的应用做一下介绍。
```python
from nonebot.permission import SUPERUSER
from nonebot import on_command
matcher = on_command("测试超管", permission=SUPERUSER)
@matcher.handle()
async def _():
await matcher.send("超管命令测试成功")
@matcher.got("key1", "超管提问")
async def _():
await matcher.send("超管命令 got 成功")
```
在这段代码中，我们事件响应器指定了 `SUPERUSER` 这样一个权限，那么机器人只会响应超级管理员的 `测试超管` 命令，并且会响应该超级管理员的连续对话。
:::tip 提示
在这里需要强调的是，`Permission` 与 `Rule` 的表现并不相同， `Rule` 只会在初次响应时生效，在余下的对话中并没有限制事件；但是 `Permission` 会持续生效，在连续对话中一直对事件主体加以限制。
:::
## 进阶
`Permission` 除了可以在注册事件响应器时加以应用，还可以在编写事件处理函数 `handler` 时主动调用，我们可以利用这个特性在一个 `handler` 里对不同权限的事件主体进行区别响应，下面我们以 OneBot 适配器中的 `GROUP_ADMIN`（普通管理员非群主）和 `GROUP_OWNER` 为例，说明下怎么进行主动调用。
```python
from nonebot import on_command
from nonebot.adapters.onebot.v11 import Bot, GroupMessageEvent
from nonebot.adapters.onebot.v11 import GROUP_ADMIN, GROUP_OWNER
matcher = on_command("测试权限")
@matcher.handle()
async def _(bot: Bot, event: GroupMessageEvent):
if await GROUP_ADMIN(bot, event):
await matcher.send("管理员测试成功")
elif await GROUP_OWNER(bot, event):
await matcher.send("群主测试成功")
else:
await matcher.send("群员测试成功")
```
在这段代码里，我们并没有对命令的权限指定，这个命令会响应所有在群聊中的 `测试权限` 命令，但是在 `handler` 里，我们对两个 `Permission` 进行主动调用，从而可以对不同的角色进行不同的响应。
## 自定义
如同 `Rule` 一样，`Permission` 也是由非负数个 `PermissionChecker` 组成的，但只需其中一个返回 `True` 时就会匹配成功。下面是自定义 `PermissionChecker` 和 `Permission` 的示例：
```python
from nonebot.adapters import Bot, Event
from nonebot.permission import Permission
async def async_checker(bot: Bot, event: Event) -> bool:
return True
def sync_checker(bot: Bot, event: Event) -> bool:
return True
def check(arg1, arg2):
async def _checker(bot: Bot, event: Event) -> bool:
return bool(arg1 + arg2)
return Permission(_checker)
```
`Permission` 和 `PermissionChecker` 之间可以使用 `|`（或符号）互相组合：
```python
from nonebot.permission import Permission
Permission(async_checker1) | sync_checker | async_checker2
```
同样地，如果想用 `Permission(*checkers)` 包裹构造 `Permission`，函数必须是异步的；但是在利用 `|`（或符号）连接构造时，NoneBot2 会自动包裹同步函数为异步函数。

97
website/docs/advanced/plugin-info.md Normal file
View File

@ -0,0 +1,97 @@
---
sidebar_position: 2
description: 填写与获取插件相关的信息
options:
menu:
weight: 30
category: advanced
---
# 插件信息
NoneBot 是一个插件化的框架，可以通过加载插件来扩展功能。同时，我们也可以通过 NoneBot 的插件系统来获取相关信息，例如插件的名称、使用方法，用于收集帮助信息等。下面我们将介绍如何为插件添加元数据，以及如何获取插件信息。
## 插件元数据
在 NoneBot 中，插件 [`Plugin`](../api/plugin/plugin.md#Plugin) 对象中存储了插件系统所需要的一系列信息。包括插件的索引名称、插件模块、插件中的事件响应器、插件父子关系等。通常，只有插件开发者才需要关心这些信息，而插件使用者或者机器人用户想要看到的是插件使用方法等帮助信息。因此，我们可以为插件添加插件元数据 `PluginMetadata`，它允许插件开发者为插件添加一些额外的信息。这些信息编写于插件模块的顶层，可以直接通过源码查看，或者通过 NoneBot 插件系统获取收集到的信息，通过其他方式发送给机器人用户等。
现在，假设我们有一个插件 `example`, 它的模块结构如下：
```tree {4-6} title=Project
📦 awesome-bot
├── 📂 awesome_bot
│ └── 📂 plugins
| └── 📂 example
| ├── 📜 __init__.py
| └── 📜 config.py
├── 📜 pyproject.toml
└── 📜 README.md
```
我们需要在插件顶层模块 `example/__init__.py` 中添加插件元数据，如下所示：
```python {1,5-11} title=example/__init__.py
from nonebot.plugin import PluginMetadata
from .config import Config
__plugin_meta__ = PluginMetadata(
name="示例插件",
description="这是一个示例插件",
usage="没什么用",
config=Config,
extra={},
)
```
我们可以看到，插件元数据 `PluginMetadata` 有三个基本属性：插件名称、插件描述、插件使用方法。除此之外，还有两个可选的属性。`config` 属性用于指定插件的[配置类](../appendices/config.mdx#插件配置)，`extra` 属性，它是一个字典，可以用于存储任意信息。其他插件可以通过约定 `extra` 字典的键名来达成收集某些特殊信息的目的。
请注意，这里的**插件名称**是供使用者或机器人用户查看的，与插件索引名称无关。**插件索引名称（插件模块名称）**仅用于 NoneBot 插件系统**内部索引**。
## 获取插件信息
NoneBot 提供了多种获取插件对象的方法，例如获取当前所有已导入的插件：
```python
import nonebot
plugins: set[Plugin] = nonebot.get_loaded_plugins()
```
也可以通过插件索引名称获取插件对象：
```python
import nonebot
plugin: Plugin | None = nonebot.get_plugin("example")
```
或者通过模块路径获取插件对象：
```python
import nonebot
plugin: Plugin | None = nonebot.get_plugin_by_module_name("awesome_bot.plugins.example")
```
如果需要获取所有当前声明的插件名称（可能还未加载），可以使用 `get_available_plugin_names` 函数：
```python
import nonebot
plugin_names: set[str] = nonebot.get_available_plugin_names()
```
插件对象 `Plugin` 中包含了多个属性：
- `name`：插件索引名称
- `module`：插件模块
- `module_name`：插件模块路径
- `manager`：插件管理器
- `matcher`：插件中定义的事件响应器
- `parent_plugin`：插件的父插件
- `sub_plugins`：插件的子插件集合
- `metadata`：插件元数据
通过这些属性以及插件元数据，我们就可以收集所需要的插件信息了。

41
website/docs/advanced/plugin-nesting.md Normal file
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@ -0,0 +1,41 @@
---
sidebar_position: 3
description: 编写与加载嵌套插件
options:
menu:
weight: 40
category: advanced
---
# 嵌套插件
NoneBot 支持嵌套插件，即一个插件可以包含其他插件。通过这种方式，我们可以将一个大型插件拆分成多个功能子插件，使得插件更加清晰、易于维护。我们可以直接在插件中使用 NoneBot 加载插件的方法来加载子插件。
## 创建嵌套插件
我们可以在使用 `nb-cli` 命令[创建插件](../tutorial/create-plugin.md#创建插件)时，选择直接通过模板创建一个嵌套插件：
```bash
$ nb plugin create
[?] 插件名称: parent
[?] 使用嵌套插件? (y/N) Y
[?] 输出目录: awesome_bot/plugins
```
或者使用 `nb plugin create --sub-plugin` 选项直接创建一个嵌套插件。
## 已有插件
如果你已经有一个插件，想要在其中嵌套加载子插件，可以在插件的 `__init__.py` 中添加如下代码：
```python title=parent/__init__.py
import nonebot
from pathlib import Path
sub_plugins = nonebot.load_plugins(
str(Path(__file__).parent.joinpath("plugins").resolve())
)
```
这样，`parent` 插件就会加载 `parent/plugins` 目录下的所有插件。NoneBot 会正确识别这些插件的父子关系，你可以在 `parent` 的插件信息中看到这些子插件的信息，也可以在子插件信息中看到它们的父插件信息。

76
website/docs/advanced/publish-plugin.md
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@ -1,76 +0,0 @@
---
sidebar_position: 7
description: 发布插件到 NoneBot2 商店
options:
menu:
weight: 80
category: advanced
---
# 发布插件
## 前注
本章节仅包含插件发布流程指导，插件开发请查阅[**创建插件**](../tutorial/plugin/introduction.md)章节与[**Plugin API 文档**](../api/plugin/index.md)。
## 插件发布流程
### 发布到 PyPI
您可以选择自己喜欢的方式将插件发布到 [**PyPI**](https://pypi.org/)，如使用 [**setuptools**](https://pypi.org/project/setuptools/) 或 [**Poetry**](https://pypi.org/project/poetry/)。
发布时，请您为自己的插件取一个清晰易懂的名字。通常而言，一款 NoneBot2 插件名称使用 `nonebot-plugin-` 作为 PyPI 项目名前缀（如`nonebot-plugin-foo`），以 `nonebot_plugin_` 作为 Python 包名的前缀（如`nonebot_plugin_foo`），这并非强制规范，而是为了防止与其他 PyPI 包产生冲突，所以我们推荐您在没有特殊需求的情况下这样做。
:::warning
虽然在 NoneBot 2 载入插件时，插件的 Python 包名中可以使用 `-`，但是在 Python 的 import 语句中，`-` 不会被解析为包名的一部分。如果插件需要向外界提供 import 语法导入的支持，应在 Python 包名中使用 `_` 代替 `-`。
:::
发布后，请确保您的插件已能公开的从 PyPI 访问到，试着检查您的插件在 PyPI 的地址，如 `https://pypi.org/project/<您的 NoneBot2 插件项目名>`。
### 托管您的插件源代码
将插件源代码及相关构建文件（如 `pyproject.toml` 或 `setup.py` 等与 PyPI 包构建相关的文件）托管在公开代码仓。
请确保您的代码仓库地址能够被正确的访问，检查您的插件在代码仓的地址，如 `https://github.com/<您的 Github 用户名>/<您的插件 Github 项目名>`。
### 申请发布到 NoneBot2 插件商店
完成在 PyPI 的插件发布流程与源代码托管流程后，请您前往 [**NoneBot2 商店**](https://v2.nonebot.dev/store)页面，切换到**插件**页签，点击**发布插件**按钮。
![插件发布界面](./images/plugin_store_publish.png)
如图所示，在弹出的插件信息提交表单内，填入您所要发布的相应插件信息：
```text
插件名称：您的 NoneBot2 插件名称
插件介绍：为您的插件提供的简短介绍信息
PyPI 项目名：您的插件所在的 PyPI Project 名，如 nonebot-plugin-xxxx
import 包名：您的插件通过 Python 导入时使用的包名，如 nonebot_plugin_xxxx
仓库/主页：您的插件托管地址，如 https://github.com/<您的 Github 用户名>/nonebot-plugin-xxxx
标签：一个或多个可选颜色的 TAG，每填写一个点击添加标签，若要删除，点击标签即可；标签长度不超过 10 字符，标签个数不超过 3 个
特定标签内容 Adapter：点击 Type 的 Adapter，将创建一个 a: 开头的标签，填入内容以指定您插件使用的 adapter
特定标签内容 Topic：点击 Type 的 Topic，将创建一个 t: 开头的标签，填入内容以指定您插件的主题
```
![插件信息填写](./images/plugin_store_publish_2.png)
完成填写后，请点击**发布**按钮，这将自动在[**NoneBot2**](https://github.com/nonebot/nonebot2)代码仓内创建发布您的插件的对应 Issue。
### 等待插件发布处理
您的插件发布 Issue 创建后，将会经过 _NoneBot2 Publish Bot_ 的检查，以确保插件信息正确无误。
若您的插件发布 Issue 未通过检查，您可以**直接修改** Issue 内容以更新发布请求。_NoneBot2 Publish Bot_ 在您修改 Issue 内容后将会自动重新执行检查。您无需关闭、重新提交发布申请。
之后，NoneBot2 的维护者们将会对插件进行进一步的检查，以确保用户能够正常安装并使用该插件。
完成这些步骤后，您的插件将会被合并到 [**NoneBot2 商店**](https://v2.nonebot.dev/store)，而您也将成为 [**NoneBot2 贡献者**](https://github.com/nonebot/nonebot2/graphs/contributors)中的一员。
## 完成
恭喜您，经过上述的发布流程，您的插件已经成功发布到 NoneBot2 商店了。
此时，您可以在 [**NoneBot2 商店**](https://v2.nonebot.dev/store)的插件页签查找到您的插件。同时，欢迎您成为 [**NoneBot2 贡献者**](https://github.com/nonebot/nonebot2/graphs/contributors)！
**Congratulations!**

37
website/docs/advanced/requiring.md Normal file
View File

@ -0,0 +1,37 @@
---
sidebar_position: 4
description: 使用其他插件提供的功能
options:
menu:
weight: 50
category: advanced
---
# 跨插件访问
NoneBot 插件化系统的设计使得插件之间可以功能独立、各司其职，我们可以更好地维护和扩展插件。但是，有时候我们可能需要在不同插件之间调用功能。NoneBot 生态中就有一类插件，它们专为其他插件提供功能支持，如：[定时任务插件](../best-practice/scheduler.md)、[数据存储插件](../best-practice/data-storing.md)等。这时候我们就需要在插件之间进行跨插件访问。
## 插件跟踪
由于 NoneBot 插件系统通过 [Import Hooks](https://docs.python.org/3/reference/import.html#import-hooks) 的方式实现插件加载与跟踪管理，因此我们**不能**在 NoneBot 跟踪插件前进行模块 import，这会导致插件加载失败。即，我们不能在使用 NoneBot 提供的加载插件方法前，直接使用 `import` 语句导入插件。
对于在项目目录下的插件，我们通常直接使用 `load_from_toml` 等方法一次性加载所有插件。由于这些插件已经被声明，即便插件导入顺序不同，NoneBot 也能正确跟踪插件。此时，我们不需要对跨插件访问进行特殊处理。但当我们使用了外部插件，如果没有事先声明或加载插件，NoneBot 并不会将其当作插件进行跟踪，可能会出现意料之外的错误出现。
简单来说，我们必须在 `import` 外部插件之前，确保依赖的外部插件已经被声明或加载。
## 插件依赖声明
NoneBot 提供了一种方法来确保我们依赖的插件已经被正确加载，即使用 `require` 函数。通过 `require` 函数，我们可以在当前插件中声明依赖的插件，NoneBot 会在加载当前插件时，检查依赖的插件是否已经被加载，如果没有，会尝试优先加载依赖的插件。
假设我们有一个插件 `a` 依赖于插件 `b`，我们可以在插件 `a` 中使用 `require` 函数声明其依赖于插件 `b`：
```python {3} title=a/__init__.py
from nonebot import require
require("b")
from b import some_function
```
其中，`require` 函数的参数为插件索引名称或者外部插件的模块名称。在完成依赖声明后，我们可以在插件 `a` 中直接导入插件 `b` 所提供的功能。

134
website/docs/advanced/routing.md Normal file
View File

@ -0,0 +1,134 @@
---
sidebar_position: 9
description: 添加服务端路由规则
options:
menu:
weight: 100
category: advanced
---
# 添加路由
在[驱动器](./driver.md)一节中，我们了解了驱动器的两种类型。既然驱动器可以作为服务端运行，那么我们就可以向驱动器添加路由规则，从而实现自定义的 API 接口等功能。在添加路由规则时，我们需要注意驱动器的类型，详情可以参考[选择驱动器](./driver.md#配置驱动器)。
NoneBot 中，我们可以通过两种途径向驱动器添加路由规则：
1. 通过 NoneBot 的兼容层建立路由规则。
2. 直接向 ASGI 应用添加路由规则。
这两种途径各有优劣，前者可以在各种服务端型驱动器下运行，但并不能直接使用 ASGI 应用框架提供的特性与功能；后者直接使用 ASGI 应用，更自由、功能完整，但只能在特定类型驱动器下运行。
在向驱动器添加路由规则时，我们需要注意驱动器是否为服务端类型，我们可以通过以下方式判断：
```python {3}
from nonebot import get_driver
from nonebot.drivers import ReverseDriver
can_use = isinstance(get_driver(), ReverseDriver)
```
## 通过兼容层添加路由
NoneBot 兼容层定义了两个数据类 `HTTPServerSetup` 和 `WebSocketServerSetup`，分别用于定义 HTTP 服务端和 WebSocket 服务端的路由规则。
### HTTP 路由
`HTTPServerSetup` 具有四个属性：
- `path`：路由路径，不支持特殊占位表达式。类型为 `URL`。
- `method`：请求方法。类型为 `str`。
- `name`：路由名称，不可重复。类型为 `str`。
- `handle_func`：路由处理函数。类型为 `Callable[[Request], Awaitable[Response]]`。
例如，我们添加一个 `/hello` 的路由，当请求方法为 `GET` 时，返回 `200 OK` 以及返回体信息：
```python
from nonebot import get_driver
from nonebot.drivers import URL, Request, Response, HTTPServerSetup
async def hello(request: Request) -> Response:
return Response(200, content="Hello, world!")
if isinstance((driver := get_driver()), ReverseDriver):
driver.setup_http_server(
HTTPServerSetup(
path=URL("/hello"),
method="GET",
name="hello",
handle_func=hello,
)
)
```
对于 `Request` 和 `Response` 的详细信息，可以参考 [API 文档](../api/drivers/index.md)。
### WebSocket 路由
`WebSocketServerSetup` 具有三个属性：
- `path`：路由路径，不支持特殊占位表达式。类型为 `URL`。
- `name`：路由名称，不可重复。类型为 `str`。
- `handle_func`：路由处理函数。类型为 `Callable[[WebSocket], Awaitable[Any]]`。
例如，我们添加一个 `/ws` 的路由，发送所有接收到的数据：
```python
from nonebot import get_driver
from nonebot.drivers import URL, WebSocket, WebSocketServerSetup
async def ws_handler(ws: WebSocket):
await ws.accept()
try:
while True:
data = await ws.receive()
await ws.send(data)
except WebSocketClosed as e:
# handle closed
...
finally:
with contextlib.suppress(Exception):
await websocket.close()
# do some cleanup
if isinstance((driver := get_driver()), ReverseDriver):
driver.setup_websocket_server(
WebSocketServerSetup(
path=URL("/ws"),
name="ws",
handle_func=ws_handler,
)
)
```
对于 `WebSocket` 的详细信息，可以参考 [API 文档](../api/drivers/index.md)。
## 使用 ASGI 应用添加路由
### 获取 ASGI 应用
NoneBot 服务端类型的驱动器具有两个属性 `server_app` 和 `asgi`，分别对应驱动框架应用和 ASGI 应用。通常情况下，这两个应用是同一个对象。我们可以通过 `get_app()` 方法快速获取：
```python
import nonebot
app = nonebot.get_app()
asgi = nonebot.get_asgi()
```
### 添加路由规则
在获取到了 ASGI 应用后，我们就可以直接使用 ASGI 应用框架提供的功能来添加路由规则了。这里我们以 [FastAPI](./driver.md#fastapi默认) 为例，演示如何添加路由规则。
在下面的代码中，我们添加了一个 `GET` 类型的 `/api` 路由，具体方法参考 [FastAPI 文档](https://fastapi.tiangolo.com/)。
```python
import nonebot
from fastapi import FastAPI
app: FastAPI = nonebot.get_app()
@app.get("/api")
async def custom_api():
return {"message": "Hello, world!"}
```

75
website/docs/advanced/rule.md
View File

@ -1,75 +0,0 @@
---
sidebar_position: 2
description: 自定义事件响应器的响应规则
options:
menu:
weight: 30
category: advanced
---
# 自定义匹配规则
机器人在实际应用中，往往会接收到多种多样的事件类型，NoneBot2 提供了可自定义的匹配规则 ── `Rule`。在[定义事件响应器](../tutorial/plugin/create-matcher.md#创建事件响应器)中，已经介绍了多种内置的事件响应器，接下来我们将说明自定义匹配规则的基本用法。
## 创建匹配规则
匹配规则可以是一个 `Rule` 对象，也可以是一个 `RuleChecker` 类型。`Rule` 是多个 `RuleChecker` 的集合，只有当所有 `RuleChecker` 检查通过时匹配成功。`RuleChecker` 是一个返回值为 `Bool` 类型的依赖函数，即，`RuleChecker` 支持依赖注入。
### 创建 `RuleChecker`
```python {1-2}
async def user_checker(event: Event) -> bool:
return event.get_user_id() == "123123"
matcher = on_message(rule=user_checker)
```
在上面的代码中，我们定义了一个函数 `user_checker`，它检查事件的用户 ID 是否等于 `"123123"`。这个函数 `user_checker` 即为一个 `RuleChecker`。
### 创建 `Rule`
```python {1-2,4-5,7}
async def user_checker(event: Event) -> bool:
return event.get_user_id() == "123123"
async def message_checker(event: Event) -> bool:
return event.get_plaintext() == "hello"
rule = Rule(user_checker, message_checker)
matcher = on_message(rule=rule)
```
在上面的代码中，我们定义了两个函数 `user_checker` 和 `message_checker`，它们检查事件的用户 ID 是否等于 `"123123"`，以及消息的内容是否等于 `"hello"`。随后，我们定义了一个 `Rule` 对象，它包含了这两个函数。
## 注册匹配规则
在[定义事件响应器](../tutorial/plugin/create-matcher.md#创建事件响应器)中，我们已经了解了如何事件响应器的组成。现在，我们仅需要将匹配规则注册到事件响应器中。
```python {4}
async def user_checker(event: Event) -> bool:
return event.get_user_id() == "123123"
matcher = on_message(rule=user_checker)
```
在定义事件响应器的辅助函数中，都有一个 `rule` 参数，用于指定自定义的匹配规则。辅助函数会为你将自定义匹配规则与内置规则组合，并注册到事件响应器中。
## 合并匹配规则
在定义匹配规则时，我们往往希望将规则进行细分，来更好地复用规则。而在使用时，我们需要合并多个规则。除了使用 `Rule` 对象来组合多个 `RuleChecker` 外，我们还可以对 `Rule` 对象进行合并。
```python {4-6}
rule1 = Rule(foo_checker)
rule2 = Rule(bar_checker)
rule = rule1 & rule2
rule = rule1 & bar_checker
rule = foo_checker & rule2
```
同时，你也无需担心合并了一个 `None` 值，`Rule` 会忽略 `None` 值。
```python
assert (rule & None) is rule
```

134
website/docs/advanced/runtime-hook.md
View File

@ -1,39 +1,28 @@
---
sidebar_position: 4
description: 在 NoneBot2 框架中添加 Hook 函数
sidebar_position: 8
description: 在特定的生命周期中执行代码
options:
menu:
weight: 50
weight: 90
category: advanced
---
# 钩子函数
[钩子编程](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%92%A9%E5%AD%90%E7%BC%96%E7%A8%8B)
> [钩子编程](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%92%A9%E5%AD%90%E7%BC%96%E7%A8%8B)（hooking），也称作“挂钩”，是计算机程序设计术语，指通过拦截软件模块间的函数调用、消息传递、事件传递来修改或扩展操作系统、应用程序或其他软件组件的行为的各种技术。处理被拦截的函数调用、事件、消息的代码，被称为钩子（hook）。
> 钩子编程（hooking），也称作“挂钩”，是计算机程序设计术语，指通过拦截软件模块间的函数调用、消息传递、事件传递来修改或扩展操作系统、应用程序或其他软件组件的行为的各种技术。处理被拦截的函数调用、事件、消息的代码，被称为钩子（hook）。
在 NoneBot2 中有一系列预定义的钩子函数，分为两类：**全局钩子函数**和**事件钩子函数**，这些钩子函数可以用装饰器的形式来使用。
在 NoneBot 中有一系列预定义的钩子函数，可以分为两类：**全局钩子函数**和**事件处理钩子函数**，这些钩子函数可以用装饰器的形式来使用。
## 全局钩子函数
全局钩子函数是指 NoneBot2 针对其本身运行过程的钩子函数。
全局钩子函数是指 NoneBot 针对其本身运行过程的钩子函数。
这些钩子函数是由其后端驱动 `Driver` 来运行的，故需要先获得全局 `Driver` 对象：
```python
from nonebot import get_driver
driver=get_driver()
```
共分为六种函数：
这些钩子函数是由驱动器来运行的，故需要先[获得全局驱动器](./driver.md#获取驱动器)。
### 启动准备
这个钩子函数会在 NoneBot2 启动时运行。
这个钩子函数会在 NoneBot 启动时运行。很多时候，我们并不希望在模块被导入时就执行一些耗时操作，如：连接数据库，这时候我们可以在这个钩子函数中进行这些操作。
```python
@driver.on_startup
@ -43,7 +32,7 @@ async def do_something():
### 终止处理
这个钩子函数会在 NoneBot2 终止时运行。
这个钩子函数会在 NoneBot 终止时运行。我们可以在这个钩子函数中进行一些清理工作，如：关闭数据库连接。
```python
@driver.on_shutdown
@ -53,7 +42,7 @@ async def do_something():
### Bot 连接处理
这个钩子函数会在 `Bot` 通过 websocket 连接到 NoneBot2 时运行。
这个钩子函数会在任何协议适配器连接 `Bot` 对象至 NoneBot 时运行。支持依赖注入，可以直接注入 `Bot` 对象。
```python
@driver.on_bot_connect
@ -61,9 +50,9 @@ async def do_something(bot: Bot):
pass
```
### bot 断开处理
### Bot 断开处理
这个钩子函数会在 `Bot` 断开与 NoneBot2 的 websocket 连接时运行。
这个钩子函数会在 `Bot` 断开与 NoneBot 的连接时运行。支持依赖注入，可以直接注入 `Bot` 对象。
```python
@driver.on_bot_disconnect
@ -71,101 +60,82 @@ async def do_something(bot: Bot):
pass
```
### bot api 调用钩子
## 事件处理钩子函数
这个钩子函数会在 `Bot` 调用 API 时运行。
```python
from nonebot.adapters import Bot
@Bot.on_calling_api
async def handle_api_call(bot: Bot, api: str, data: Dict[str, Any]):
pass
```
### bot api 调用后钩子
这个钩子函数会在 `Bot` 调用 API 后运行。
```python
from nonebot.adapters import Bot
@Bot.on_called_api
async def handle_api_result(bot: Bot, exception: Optional[Exception], api: str, data: Dict[str, Any], result: Any):
pass
```
## 事件钩子函数
这些钩子函数指的是影响 NoneBot2 进行**事件处理**的函数, 这些函数可以认为跟普通的事件处理函数一样，接受相应的参数。
:::tip 提示
关于**事件处理**的流程，可以在[这里](./README.md)查阅。
:::
:::warning
1.在事件处理钩子函数中，与 `matcher` 运行状态相关的函数将不可用，如 `matcher.finish()`
2.如果需要在事件处理钩子函数中打断整个对话的执行，请参考以下范例：
```python
from nonebot.exception import IgnoredException
@event_preprocessor
async def do_something():
raise IgnoredException("reason")
```
:::
共分为四种函数：
这些钩子函数指的是影响 NoneBot 进行**事件处理**的函数, 这些函数可以跟普通的事件处理函数一样接受相应的参数。
### 事件预处理
这个钩子函数会在 `Event` 上报到 NoneBot2 时运行
这个钩子函数会在 NoneBot 接收到新的事件时运行。支持依赖注入，可以注入 `Bot` 对象、事件、会话状态。
```python
from nonebot.message import event_preprocessor
@event_preprocessor
async def do_something():
async def do_something(event: Event):
pass
```
### 事件后处理
这个钩子函数会在 NoneBot2 处理 `Event` 后运行
这个钩子函数会在 NoneBot 处理事件完成后运行。支持依赖注入，可以注入 `Bot` 对象、事件、会话状态。
```python
from nonebot.message import event_postprocessor
@event_postprocessor
async def do_something():
async def do_something(event: Event):
pass
```
### 运行预处理
这个钩子函数会在 NoneBot2 运行 `matcher` 前运行。
这个钩子函数会在 NoneBot 运行事件响应器前运行。支持依赖注入，可以注入 `Bot` 对象、事件、事件响应器、会话状态。
```python
from nonebot.message import run_preprocessor
@run_preprocessor
async def do_something():
async def do_something(event: Event, matcher: Matcher):
pass
```
### 运行后处理
这个钩子函数会在 NoneBot2 运行 `matcher` 后运行。
这个钩子函数会在 NoneBot 运行事件响应器后运行。支持依赖注入，可以注入 `Bot` 对象、事件、事件响应器、会话状态、运行中产生的异常。
```python
from nonebot.message import run_postprocessor
@run_postprocessor
async def do_something():
async def do_something(event: Event, matcher: Matcher, exception: Optional[Exception]):
pass
```
### 平台接口调用钩子
这个钩子函数会在 `Bot` 对象调用平台接口时运行。在这个钩子函数中，我们可以通过引起 `MockApiException` 异常来阻止 `Bot` 对象调用平台接口并返回指定的结果。
```python
from nonebot.adapters import Bot
from nonebot.exception import MockApiException
@Bot.on_calling_api
async def handle_api_call(bot: Bot, api: str, data: Dict[str, Any]):
if api == "send_msg":
raise MockApiException(result={"message_id": 123})
```
### 平台接口调用后钩子
这个钩子函数会在 `Bot` 对象调用平台接口后运行。在这个钩子函数中，我们可以通过引起 `MockApiException` 异常来忽略平台接口返回的结果并返回指定的结果。
```python
from nonebot.adapters import Bot
from nonebot.exception import MockApiException
@Bot.on_called_api
async def handle_api_result(
bot: Bot, exception: Optional[Exception], api: str, data: Dict[str, Any], result: Any
):
if not exception and api == "send_msg":
raise MockApiException(result={**result, "message_id": 123})
```

147
website/docs/advanced/scheduler.md
View File

@ -1,147 +0,0 @@
---
sidebar_position: 1
description: 在 NoneBot2 中使用定时任务
options:
menu:
weight: 20
category: advanced
---
# 定时任务
[APScheduler](https://apscheduler.readthedocs.io/en/3.x/) —— Advanced Python Scheduler
> Advanced Python Scheduler (APScheduler) is a Python library that lets you schedule your Python code to be executed later, either just once or periodically. You can add new jobs or remove old ones on the fly as you please. If you store your jobs in a database, they will also survive scheduler restarts and maintain their state. When the scheduler is restarted, it will then run all the jobs it should have run while it was offline.
## 从 NoneBot v1 迁移
`APScheduler` 作为 NoneBot v1 的可选依赖，为众多 bot 提供了方便的定时任务功能。NoneBot2 已将 `APScheduler` 独立为 nonebot_plugin_apscheduler 插件，你可以在[商店](/store)中找到它。
相比于 NoneBot v1，NoneBot v2 只需要安装插件并修改 `scheduler` 的导入方式即可完成迁移。
## 安装插件
### 通过 nb-cli
如正在使用 nb-cli 构建项目，你可以从插件市场复制安装命令或手动输入以下命令以添加 nonebot_plugin_apscheduler。
```bash
nb plugin install nonebot_plugin_apscheduler
```
:::tip 提示
nb-cli 默认通过 PyPI 安装，你可以添加命令参数 `-i [mirror]` 或 `--index [mirror]` 以使用镜像源安装。
:::
### 通过 Poetry
执行以下命令以添加 nonebot_plugin_apscheduler
```bash
poetry add nonebot-plugin-apscheduler
```
:::tip 提示
由于稍后我们将使用 `nonebot.require()` 方法进行声明依赖，所以无需额外的 `nonebot.load_plugin()`
:::
## 快速上手
1. 在需要设置定时任务的插件中，通过 `nonebot.require` 声明插件依赖
2. 从 nonebot_plugin_apscheduler 导入 `scheduler` 对象
3. 在该对象的基础上，根据 `APScheduler` 的使用方法进一步配置定时任务
将上述步骤归纳为最小实现的代码如下：
```python {3,5}
from nonebot import require
require("nonebot_plugin_apscheduler")
from nonebot_plugin_apscheduler import scheduler
@scheduler.scheduled_job("cron", hour="*/2", id="xxx", args=[1], kwargs={"arg2": 2})
async def run_every_2_hour(arg1, arg2):
pass
scheduler.add_job(run_every_day_from_program_start, "interval", days=1, id="xxx")
```
## 分步进行
### 导入 scheduler 对象
为了使插件能够实现定时任务，需要先将 `scheduler` 对象导入插件。
NoneBot2 提供了 `nonebot.require` 方法来实现声明插件依赖，确保 `nonebot_plugin_apscheduler` 插件可以在使用之前被导入。声明完成即可直接通过 import 导入 `scheduler` 对象。
NoneBot2 使用的 `scheduler` 对象为 `AsyncIOScheduler` 。
```python {3,5}
from nonebot import require
require("nonebot_plugin_apscheduler")
from nonebot_plugin_apscheduler import scheduler
```
### 编写定时任务
由于本部分为标准的通过 `APScheduler` 配置定时任务，有关指南请参阅 [APScheduler 官方文档](https://apscheduler.readthedocs.io/en/3.x/userguide.html#adding-jobs)。
### 配置插件选项
根据项目的 `.env` 文件设置，向 `.env.*` 或 `bot.py` 文件添加 nonebot_plugin_apscheduler 的可选配置项
:::warning 注意
`.env.*` 文件的编写应遵循 NoneBot2 对 `.env.*` 文件的编写要求
:::
#### `apscheduler_autostart`
类型：`bool`
默认值：`True`
是否自动启动 `APScheduler`。
对于大多数情况，我们需要在 NoneBot2 项目被启动时启动定时任务，则此处设为 `true`
##### 在 `.env` 中添加
```bash
APSCHEDULER_AUTOSTART=true
```
##### 在 `bot.py` 中添加
```python
nonebot.init(apscheduler_autostart=True)
```
#### `apscheduler_config`
类型：`dict`
默认值：`{"apscheduler.timezone": "Asia/Shanghai"}`
`APScheduler` 相关配置。修改/增加其中配置项需要确保 `prefix: apscheduler`。
对于 `APScheduler` 的相关配置，请参阅 [scheduler-config](https://apscheduler.readthedocs.io/en/3.x/userguide.html#scheduler-config) 和 [BaseScheduler](https://apscheduler.readthedocs.io/en/3.x/modules/schedulers/base.html#apscheduler.schedulers.base.BaseScheduler)
> 官方文档在绝大多数时候能提供最准确和最具时效性的指南
##### 在 `.env` 中添加
```bash
APSCHEDULER_CONFIG={"apscheduler.timezone": "Asia/Shanghai"}
```
##### 在 `bot.py` 中添加
```python
nonebot.init(apscheduler_config={
"apscheduler.timezone": "Asia/Shanghai"
})
```

59
website/docs/advanced/session-updating.md Normal file
View File

@ -0,0 +1,59 @@
---
sidebar_position: 7
description: 控制会话响应对象
options:
menu:
weight: 80
category: advanced
---
# 会话更新
在 NoneBot 中，在某个事件响应器对事件响应后，即是进入了会话状态，会话状态会持续到整个事件响应流程结束。会话过程中，机器人可以与用户进行多次交互。每次需要等待用户事件时，NoneBot 将会复制一个新的临时事件响应器，并更新该事件响应器使其响应当前会话主体的消息，这个过程称为会话更新。
会话更新分为两部分：**更新[事件响应器类型](./matcher.md#事件响应器类型)**和**更新[事件触发权限](./matcher.md#事件触发权限)**。
## 更新事件响应器类型
通常情况下，与机器人用户进行的会话都是通过消息事件进行的，因此会话更新后的默认响应事件类型为 `message`。如果希望接收一个特定类型的消息，比如 `notice` 等，我们需要自定义响应事件类型更新函数。响应事件类型更新函数是一个 `Dependent`，可以使用依赖注入。
```python {3-5}
foo = on_message()
@foo.type_updater
async def _() -> str:
return "notice"
```
在注册了上述响应事件类型更新函数后，当我们需要等待用户事件时，将只会响应 `notice` 类型的事件。如果希望在会话过程中的不同阶段响应不同类型的事件，我们就需要使用更复杂的逻辑来更新响应事件类型（如：根据会话状态），这里将不再展示。
## 更新事件触发权限
会话通常是由机器人与用户进行的一对一交互，因此会话更新后的默认触发权限为当前事件的会话 ID。这个会话 ID 由协议适配器生成，通常由用户 ID 和群 ID 等组成。如果希望实现更复杂的会话功能（如：多用户同时参与的会话），我们需要自定义触发权限更新函数。触发权限更新函数是一个 `Dependent`，可以使用依赖注入。
```python {5-7}
from nonebot.permission import User
foo = on_message()
@foo.permission_updater
async def _(event: Event, matcher: Matcher) -> Permission:
return Permission(User.from_event(event, perm=matcher.permission))
```
上述权限更新函数是默认的权限更新函数，它将会话的触发权限更新为当前事件的会话 ID。如果我们希望响应多个用户的消息，我们可以如下修改：
```python {5-7}
from nonebot.permission import USER
foo = on_message()
@foo.permission_updater
async def _(matcher: Matcher) -> Permission:
return USER("session1", "session2", perm=matcher.permission)
```
请注意，此处为全大写字母的 `USER` 权限，它可以匹配多个会话 ID。通过这种方式，我们可以实现多用户同时参与的会话。
我们已经了解了如何控制会话的更新，相信你已经能够实现更复杂的会话功能了，例如多人小游戏等等。欢迎将你的作品分享到[插件商店](/store)。

106
website/docs/advanced/unittest/README.mdx
View File

@ -1,106 +0,0 @@
---
sidebar_position: 1
description: 使用 NoneBug 测试机器人
slug: /advanced/unittest/
options:
menu:
weight: 70
category: advanced
---
import CodeBlock from "@theme/CodeBlock";
# 单元测试
[单元测试](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%8D%95%E5%85%83%E6%B5%8B%E8%AF%95)
> 在计算机编程中，单元测试（Unit Testing）又称为模块测试，是针对程序模块（软件设计的最小单位）来进行正确性检验的测试工作。
NoneBot2 使用 [Pytest](https://docs.pytest.org) 单元测试框架搭配 [NoneBug](https://github.com/nonebot/nonebug) 插件进行单元测试，通过直接与事件响应器/适配器等交互简化测试流程，更易于编写。
## 安装 NoneBug
安装 NoneBug 时，Pytest 会作为依赖被一起安装。
要运行 NoneBug，还需要额外安装 Pytest 异步插件 `pytest-asyncio` 或 `anyio`，文档将以 `pytest-asyncio` 为例。
```bash
poetry add nonebug pytest-asyncio --dev
# 也可以通过 pip 安装
pip install nonebug pytest-asyncio
```
:::tip 提示
建议首先阅读 [Pytest 文档](https://docs.pytest.org) 理解相关术语。
:::
## 加载插件
我们可以使用 Pytest **Fixtures** 来加载插件，下面是一个示例：
```python title=conftest.py
from pathlib import Path
from typing import TYPE_CHECKING, Set
import pytest
if TYPE_CHECKING:
from nonebot.plugin import Plugin
@pytest.fixture
def load_plugins(nonebug_init: None) -> Set["Plugin"]:
import nonebot # 这里的导入必须在函数内
# 加载插件
return nonebot.load_plugins("awesome_bot/plugins")
```
此 Fixture 的 [`nonebug_init`](https://github.com/nonebot/nonebug/blob/master/nonebug/fixture.py) 形参也是一个 Fixture，用于初始化 NoneBug。
Fixture 名称 `load_plugins` 可以修改为其他名称，文档以 `load_plugins` 为例。需要加载插件时，在测试函数添加形参 `load_plugins` 即可。加载完成后即可使用 `import` 导入事件响应器。
## 测试流程
Pytest 会在函数开始前通过 Fixture `app`(nonebug_app) **初始化 NoneBug** 并返回 `App` 对象。
:::warning 警告
所有从 `nonebot` 导入模块的函数都需要首先初始化 NoneBug App，否则会发生不可预料的问题。
在每个测试函数结束时，NoneBug 会自动销毁所有与 NoneBot 相关的资源。所有与 NoneBot 相关的 import 应在函数内进行导入。
:::
随后使用 `test_matcher` 等测试方法获取到 `Context` 上下文，通过上下文管理提供的方法（如 `should_call_send` 等）预定义行为。
在上下文管理器关闭时，`Context` 会调用 `run_test` 方法按照预定义行为对事件响应器进行断言（如：断言事件响应和 API 调用等）。
## 测试样例
:::tip 提示
将从 `utils` 导入的 `make_fake_message`，`make_fake_event` 替换为对应平台的消息/事件类型。
将 `load_example` 替换为加载插件的 Fixture 名称。
:::
使用 NoneBug 的 `test_matcher` 可以模拟出一个事件流程。如下是一个简单的示例：
import WeatherSource from "!!raw-loader!@site/../tests/examples/weather.py";
import WeatherTest from "!!raw-loader!@site/../tests/test_examples/test_weather.py";
<CodeBlock className="language-python" title="test_weather.py">
{WeatherTest}
</CodeBlock>
<details>
<summary>示例插件</summary>
<CodeBlock className="language-python" title="examples/weather.py">
{WeatherSource}
</CodeBlock>
</details>
在测试用例编写完成后 ，可以使用下面的命令运行单元测试。
```bash
pytest test_weather.py
```

162
website/docs/advanced/unittest/test-adapters.md
View File

@ -1,162 +0,0 @@
---
sidebar_position: 4
description: 测试适配器
---
# 测试适配器
通常来说，测试适配器需要测试这三项。
1. 测试连接
2. 测试事件转化
3. 测试 API 调用
## 注册适配器
任何的适配器都需要注册才能起作用。
我们可以使用 Pytest 的 Fixtures，在测试开始前初始化 NoneBot 并**注册适配器**。
我们假设适配器为 `nonebot.adapters.test`。
```python {20,21} title=conftest.py
from pathlib import Path
import pytest
from nonebug import App
# 如果适配器采用 nonebot.adapters monospace 则需要使用此hook方法正确添加路径
@pytest.fixture
def import_hook():
import nonebot.adapters
nonebot.adapters.__path__.append( # type: ignore
str((Path(__file__).parent.parent / "nonebot" / "adapters").resolve())
)
@pytest.fixture
async def init_adapter(app: App, import_hook):
import nonebot
from nonebot.adapters.test import Adapter
driver = nonebot.get_driver()
driver.register_adapter(Adapter)
```
## 测试连接
任何的适配器的连接方式主要有以下 4 种：
1. 反向 HTTP（WebHook）
2. 反向 WebSocket
3. 正向 HTTP
4. 正向 WebSocket
NoneBug 的 `test_server` 方法可以供我们测试反向连接方式。
`test_server` 的 `get_client` 方法可以获取 HTTP/WebSocket 客户端。
我们假设适配器 HTTP 上报地址为 `/test/http`，反向 WebSocket 地址为 `/test/ws`，上报机器人 ID
使用请求头 `Bot-ID` 来演示如何通过 NoneBug 测试适配器。
```python {8,16,17,19-22,26,34,36-39} title=test_connection.py
from pathlib import Path
import pytest
from nonebug import App
@pytest.mark.asyncio
@pytest.mark.parametrize(
"endpoints", ["/test/http"]
)
async def test_http(app: App, init_adapter, endpoints: str):
import nonebot
async with app.test_server() as ctx:
client = ctx.get_client()
body = {"post_type": "test"}
headers = {"Bot-ID": "test"}
resp = await client.post(endpoints, json=body, headers=headers)
assert resp.status_code == 204 # 检测状态码是否正确
bots = nonebot.get_bots()
assert "test" in bots # 检测是否连接成功
@pytest.mark.asyncio
@pytest.mark.parametrize(
"endpoints", ["/test/ws"]
)
async def test_ws(app: App, init_adapter, endpoints: str):
import nonebot
async with app.test_server() as ctx:
client = ctx.get_client()
headers = {"Bot-ID": "test"}
async with client.websocket_connect(endpoints, headers=headers) as ws:
bots = nonebot.get_bots()
assert "test" in bots # 检测是否连接成功
```
## 测试事件转化
事件转化就是将原始数据反序列化为 `Event` 对象的过程。
测试事件转化就是测试反序列化是否按照预期转化为对应 `Event` 类型。
下面将以 `dict_to_event` 作为反序列化方法，`type` 为 `test` 的事件类型为 `TestEvent` 来演示如何测试事件转化。
```python {8,9} title=test_event.py
import pytest
from nonebug import App
@pytest.mark.asyncio
async def test_event(app: App, init_adapter):
from nonebot.adapters.test import Adapter, TestEvent
event = Adapter.dict_to_event({"post_type": "test"}) # 反序列化原始数据
assert isinstance(event, TestEvent) # 断言类型是否与预期一致
```
## 测试 API 调用
将消息序列化为原始数据并由适配器发送到协议端叫做 API 调用。
测试 API 调用就是调用 API 并验证返回与预期返回是否一致。
```python {16-18,23-32} title=test_call_api.py
import asyncio
from pathlib import Path
import pytest
from nonebug import App
@pytest.mark.asyncio
async def test_ws(app: App, init_adapter):
import nonebot
async with app.test_server() as ctx:
client = ctx.get_client()
headers = {"Bot-ID": "test"}
async def call_api():
bot = nonebot.get_bot("test")
return await bot.test_api()
async with client.websocket_connect("/test/ws", headers=headers) as ws:
task = asyncio.create_task(call_api())
# received = await ws.receive_text()
# received = await ws.receive_bytes()
received = await ws.receive_json()
assert received == {"action": "test_api"} # 检测调用是否与预期一致
response = {"result": "test"}
# await ws.send_text(...)
# await ws.send_bytes(...)
await ws.send_json(response, mode="bytes")
result = await task
assert result == response # 检测返回是否与预期一致
```

122
website/docs/advanced/unittest/test-matcher-operation.md
View File

@ -1,122 +0,0 @@
---
sidebar_position: 3
description: 测试事件响应处理
---
# 测试事件响应处理行为
除了 `send`，事件响应器还有其他的操作，我们也需要对它们进行测试，下面我们将定义如下事件响应器操作的预期行为对对应的事件响应器操作进行测试。
## should_finished
定义事件响应器预期结束当前事件的整个处理流程。
适用事件响应器操作：[`finish`](../../tutorial/plugin/matcher-operation.md#finish)。
<!-- markdownlint-disable MD033 -->
<details>
<summary>示例插件</summary>
```python title=example.py
from nonebot import on_message
foo = on_message()
@foo.handle()
async def _():
await foo.finish("test")
```
</details>
```python {13}
import pytest
from nonebug import App
@pytest.mark.asyncio
async def test_matcher(app: App, load_plugins):
from awesome_bot.plugins.example import foo
async with app.test_matcher(foo) as ctx:
bot = ctx.create_bot()
event = make_fake_event()() # 此处替换为平台事件
ctx.receive_event(bot, event)
ctx.should_call_send(event, "test", True)
ctx.should_finished()
```
## should_paused
定义事件响应器预期立即结束当前事件处理依赖并等待接收一个新的事件后进入下一个事件处理依赖。
适用事件响应器操作：[`pause`](../../tutorial/plugin/matcher-operation.md#pause)。
<details>
<summary>示例插件</summary>
```python title=example.py
from nonebot import on_message
foo = on_message()
@foo.handle()
async def _():
await foo.pause("test")
```
</details>
```python {13}
import pytest
from nonebug import App
@pytest.mark.asyncio
async def test_matcher(app: App, load_plugins):
from awesome_bot.plugins.example import foo
async with app.test_matcher(foo) as ctx:
bot = ctx.create_bot()
event = make_fake_event()() # 此处替换为平台事件
ctx.receive_event(bot, event)
ctx.should_call_send(event, "test", True)
ctx.should_paused()
```
## should_rejected
定义事件响应器预期立即结束当前事件处理依赖并等待接收一个新的事件后再次执行当前事件处理依赖。
适用事件响应器操作：[`reject`](../../tutorial/plugin/matcher-operation.md#reject)
、[`reject_arg`](../../tutorial/plugin/matcher-operation.md#reject_arg)
和 [`reject_receive`](../../tutorial/plugin/matcher-operation.md#reject_receive)。
<details>
<summary>示例插件</summary>
```python title=example.py
from nonebot import on_message
foo = on_message()
@foo.got("key")
async def _():
await foo.reject("test")
```
</details>
```python {13}
import pytest
from nonebug import App
@pytest.mark.asyncio
async def test_matcher(app: App, load_plugins):
from awesome_bot.plugins.example import foo
async with app.test_matcher(foo) as ctx:
bot = ctx.create_bot()
event = make_fake_event()() # 此处替换为平台事件
ctx.receive_event(bot, event)
ctx.should_call_send(event, "test", True)
ctx.should_rejected()
```

159
website/docs/advanced/unittest/test-matcher.md
View File

@ -1,159 +0,0 @@
---
sidebar_position: 2
description: 测试事件响应和 API 调用
---
# 测试事件响应和 API 调用
事件响应器通过 `Rule` 和 `Permission` 来判断当前事件是否触发事件响应器，通过 `send` 发送消息或使用 `call_api` 调用平台 API，这里我们将对上述行为进行测试。
## 定义预期响应行为
NoneBug 提供了六种定义 `Rule` 和 `Permission` 的预期行为的方法来进行测试：
- `should_pass_rule`
- `should_not_pass_rule`
- `should_ignore_rule`
- `should_pass_permission`
- `should_not_pass_permission`
- `should_ignore_permission`
以下为示例代码
<!-- markdownlint-disable MD033 -->
<details>
<summary>示例插件</summary>
```python title=example.py
from nonebot import on_message
async def always_pass():
return True
async def never_pass():
return False
foo = on_message(always_pass)
bar = on_message(never_pass, permission=never_pass)
```
</details>
```python {12,13,19,20,27,28}
import pytest
from nonebug import App
@pytest.mark.asyncio
async def test_matcher(app: App, load_plugins):
from awesome_bot.plugins.example import foo, bar
async with app.test_matcher(foo) as ctx:
bot = ctx.create_bot()
event = make_fake_event()() # 此处替换为平台事件
ctx.receive_event(bot, event)
ctx.should_pass_rule()
ctx.should_pass_permission()
async with app.test_matcher(bar) as ctx:
bot = ctx.create_bot()
event = make_fake_event()() # 此处替换为平台事件
ctx.receive_event(bot, event)
ctx.should_not_pass_rule()
ctx.should_not_pass_permission()
# 如需忽略规则/权限不通过
async with app.test_matcher(bar) as ctx:
bot = ctx.create_bot()
event = make_fake_event()() # 此处替换为平台事件
ctx.receive_event(bot, event)
ctx.should_ignore_rule()
ctx.should_ignore_permission()
```
## 定义预期 API 调用行为
在[事件响应器操作](../../tutorial/plugin/matcher-operation.md)和[调用平台 API](../../tutorial/call-api.md) 中，我们已经了解如何向发送消息或调用平台 `API`。接下来对 [`send`](../../tutorial/plugin/matcher-operation.md#send) 和 [`call_api`](../../api/adapters/index.md#Bot-call_api) 进行测试。
### should_call_send
定义事件响应器预期发送消息，包括使用 [`send`](../../tutorial/plugin/matcher-operation.md#send)、[`finish`](../../tutorial/plugin/matcher-operation.md#finish)、[`pause`](../../tutorial/plugin/matcher-operation.md#pause)、[`reject`](../../tutorial/plugin/matcher-operation.md#reject) 以及 [`got`](../../tutorial/plugin/create-handler.md#使用-got-装饰器) 的 prompt 等方法发送的消息。
`should_call_send` 需要提供四个参数：
- `event`：事件对象。
- `message`：预期的消息对象，可以是`str`、[`Message`](../../api/adapters/index.md#Message) 或 [`MessageSegment`](../../api/adapters/index.md#MessageSegment)。
- `result`：`send` 的返回值，将会返回给插件。
- `**kwargs`：`send` 方法的额外参数。
<details>
<summary>示例插件</summary>
```python title=example.py
from nonebot import on_message
foo = on_message()
@foo.handle()
async def _():
await foo.send("test")
```
</details>
```python {12}
import pytest
from nonebug import App
@pytest.mark.asyncio
async def test_matcher(app: App, load_plugins):
from awesome_bot.plugins.example import foo
async with app.test_matcher(foo) as ctx:
bot = ctx.create_bot()
event = make_fake_event()() # 此处替换为平台事件
ctx.receive_event(bot, event)
ctx.should_call_send(event, "test", True)
```
### should_call_api
定义事件响应器预期调用机器人 API 接口，包括使用 `call_api` 或者直接使用 `bot.some_api` 的方式调用 API。
`should_call_api` 需要提供四个参数：
- `api`：API 名称。
- `data`：预期的请求数据。
- `result`：`call_api` 的返回值，将会返回给插件。
- `**kwargs`：`call_api` 方法的额外参数。
<details>
<summary>示例插件</summary>
```python
from nonebot import on_message
from nonebot.adapters import Bot
foo = on_message()
@foo.handle()
async def _(bot: Bot):
await bot.example_api(test="test")
```
</details>
```python {12}
import pytest
from nonebug import App
@pytest.mark.asyncio
async def test_matcher(app: App, load_plugins):
from awesome_bot.plugins.example import foo
async with app.test_matcher(foo) as ctx:
bot = ctx.create_bot()
event = make_fake_event()() # 此处替换为平台事件
ctx.receive_event(bot, event)
ctx.should_call_api("example_api", {"test": "test"}, True)
```

128
website/docs/appendices/api-calling.mdx Normal file
View File

@ -0,0 +1,128 @@
---
sidebar_position: 4
description: 使用平台接口，完成更多功能
options:
menu:
weight: 50
category: appendices
---
# 使用平台接口
import Messenger from "@site/src/components/Messenger";
import MarkdownText from "!!raw-loader!./assets/console-markdown.txt";
在 NoneBot 中，除了使用事件响应器操作发送文本消息外，我们还可以直接通过使用协议适配器提供的方法来使用平台特定的接口，完成发送特殊消息、获取信息等其他平台提供的功能。同时，在部分无法使用事件响应器的情况中，例如[定时任务](../best-practice/scheduler.md)，我们也可以使用平台接口来完成需要的功能。
## 发送平台特殊消息
在之前的章节中，我们介绍了如何向用户发送文本消息以及[如何处理平台消息](../tutorial/message.md)，现在我们来向用户发送平台特殊消息。
:::warning 注意
在以下的示例中，我们将使用 `Console` 协议适配器来演示如何发送平台消息。在实际使用中，你需要确保你使用的**消息序列类型**与你所要发送的**平台类型**一致。
:::
```python {4,7-17} title=weather/__init__.py
import inspect
from nonebot.adapters.console import MessageSegment
@weather.got("location", prompt=MessageSegment.emoji("question") + "请输入地名")
async def got_location(location: str = ArgPlainText()):
result = await weather.send(
MessageSegment.markdown(
inspect.cleandoc(
f"""
# {location}
- 今天
⛅ 多云 20℃~24℃
"""
)
)
)
```
<Messenger
msgs={[
{ position: "right", msg: "/天气" },
{ position: "left", msg: "❓请输入地名" },
{ position: "right", msg: "北京" },
{ position: "left", msg: MarkdownText },
]}
/>
在上面的示例中，我们使用了 `Console` 协议适配器提供的 `MessageSegment` 类来发送平台特定的消息 `emoji` 和 `markdown`。这两种消息可以显示在终端中，但是无法在其他平台上使用。在事件响应器操作中，我们可以使用 `str`、消息序列、消息段、消息模板四种类型来发送消息，但其中只有 `str` 和[纯文本形式的消息模板类型](../tutorial/message.md#使用消息模板)消息可以在所有平台上使用。
`send` 事件响应器操作实际上是由协议适配器通过调用平台 API 来实现的，通常会将 API 调用的结果作为返回值返回。
## 调用平台 API
在 NoneBot 中，我们可以通过 `Bot` 对象来调用协议适配器支持的平台 API，来完成更多的功能。
### 获取 Bot
在调用平台 API 之前，我们首先要获得 Bot 对象。有两种方式可以获得 Bot 对象。
在事件处理流程的上下文中，我们可以直接使用依赖注入 Bot 来获取：
```python {1,4} title=weather/__init__.py
from nonebot.adapters import Bot
@weather.got("location", prompt="请输入地名")
async def got_location(bot: Bot, location: str = ArgPlainText()):
...
```
依赖注入会确保你获得的 Bot 对象与类型注解的 Bot 类型一致。也就是说，如果你使用的是 Bot 基类，将会允许任何平台的 Bot 对象；如果你使用的是平台特定的 Bot 类型，将会只允许该平台的 Bot 对象，其他类型的 Bot 将会跳过这个事件处理函数。更多详情请参考[事件处理重载](./overload.md)。
在其他情况下，我们可以通过 NoneBot 提供的方法来获取 Bot 对象，这些方法将会在[使用适配器](../advanced/adapter.md#获取-bot-对象)中详细介绍：
```python {4,6}
from nonebot import get_bot
# 获取当前所有 Bot 中的第一个
bot = get_bot()
# 获取指定 ID 的 Bot
bot = get_bot("bot_id")
```
### 调用 API
在获得 Bot 对象后，我们可以通过 Bot 的实例方法来调用平台 API：
```python {2,5}
# 通过 bot.api_name(**kwargs) 的方法调用 API
result = await bot.get_user_info(user_id=12345678)
# 通过 bot.call_api(api_name, **kwargs) 的方法调用 API
result = await bot.call_api("get_user_info", user_id=12345678)
```
:::warning 注意
实际可以使用的 API 以及参数取决于平台提供的接口以及协议适配器的实现，请参考协议适配器以及平台文档。
:::
在了解了如何调用 API 后，我们可以来改进 `weather` 插件，使得消息发送后，调用 `Console` 接口响铃提醒机器人用户：
```python {4,18} title=weather/__init__.py
from nonebot.adapters.console import Bot, MessageSegment
@weather.got("location", prompt=MessageSegment.emoji("question") + "请输入地名")
async def got_location(bot: Bot, location: str = ArgPlainText()):
await weather.send(
MessageSegment.markdown(
inspect.cleandoc(
f"""
# {location}
- 今天
⛅ 多云 20℃~24℃
"""
)
)
)
await bot.bell()
```

6
website/docs/appendices/assets/console-markdown.txt Normal file
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@ -0,0 +1,6 @@
┏━━━━━━━━━━━━━━━━┓
┃ 北京 ┃
┗━━━━━━━━━━━━━━━━┛
• 今天
⛅ 多云 20℃~24℃

562
website/docs/appendices/config.mdx Normal file
View File

@ -0,0 +1,562 @@
---
sidebar_position: 0
description: 读取用户配置来控制插件行为
options:
menu:
weight: 10
category: appendices
---
# 配置
import Tabs from "@theme/Tabs";
import TabItem from "@theme/TabItem";
配置是项目中非常重要的一部分，为了方便我们控制机器人的行为，NoneBot 提供了一套配置系统。下面我们将会补充[指南](../quick-start.mdx)中的天气插件，使其能够读取用户配置。在这之前，我们需要先了解一下配置系统，如果你已经了解了 NoneBot 中的配置方法，可以跳转到[编写插件配置](#插件配置)。
NoneBot 使用 [`pydantic`](https://docs.pydantic.dev/) 以及 [`python-dotenv`](https://saurabh-kumar.com/python-dotenv/) 来读取 dotenv 配置文件以及环境变量，从而控制机器人行为。配置文件需要符合 dotenv 格式，复杂数据类型需使用 JSON 格式或 [pydantic 支持格式](https://docs.pydantic.dev/usage/types/)填写。
NoneBot 内置的配置项列表及含义可以在[内置配置项](#内置配置项)中查看。
## 配置项的加载
在 NoneBot 中，我们可以把配置途径分为 **直接传入**、**系统环境变量**、**dotenv 配置文件** 三种，其加载优先级依次由高到低。
### 直接传入
在 NoneBot 初始化的过程中，可以通过 `nonebot.init()` 传入任意合法的 Python 变量，也可以在初始化完成后直接赋值。
通常，在初始化前的传参会在机器人的入口文件（如 `bot.py`）中进行，而初始化后的赋值可以在任何地方进行。
```python {4,8,9} title=bot.py
import nonebot
# 初始化时
nonebot.init(custom_config1="config on init")
# 初始化后
config = nonebot.get_driver().config
config.custom_config1 = "changed after init"
config.custom_config2 = "new config after init"
```
### 系统环境变量
在 dotenv 配置文件中定义的配置项，也会在环境变量中进行寻找。如果在环境变量中发现同名配置项（大小写不敏感），将会覆盖 dotenv 中所填值。
例如，在 dotenv 配置文件中存在配置项 `custom_config`：
```dotenv
CUSTOM_CONFIG=config in dotenv
```
同时，设置环境变量：
```bash
# windows
set CUSTOM_CONFIG "config in environment variables"
# linux/macOS
export CUSTOM_CONFIG="config in environment variables"
```
那最终 NoneBot 所读取的内容为环境变量中的内容，即 `config in environment variables`。
:::warning 注意
NoneBot 不会自发读取未被定义的配置项的环境变量，如果需要读取某一环境变量需要在 dotenv 配置文件中进行声明。
:::
### dotenv 配置文件
dotenv 是一种便捷的跨平台配置通用模式，也是我们推荐的配置方式。
NoneBot 在启动时将会从系统环境变量或者 `.env` 文件中寻找配置项 `ENVIRONMENT` （大小写不敏感），默认值为 `prod`。这将决定 NoneBot 后续进一步加载环境配置的文件路径 `.env.{ENVIRONMENT}`。
#### 配置项解析
dotenv 文件中的配置值使用 JSON 进行解析。如果配置项值无法被解析，将作为**字符串**处理。例如：
```dotenv
STRING_CONFIG=some string
LIST_CONFIG=[1, 2, 3]
DICT_CONFIG={"key": "value"}
MULTILINE_CONFIG='
[
{
"item_key": "item_value"
}
]
'
EMPTY_CONFIG=
NULL_CONFIG
```
将被解析为：
```python
dotenv_config = {
"string_config": "some string",
"list_config": [1, 2, 3],
"dict_config": {"key": "value"},
"multiline_config": [{"item_key": "item_value"}],
"empty_config": "",
"null_config": None
}
```
特别的，NoneBot 支持使用 `env_nested_delimiter` 配置嵌套字典，在层与层之间使用 `__` 分隔即可：
```dotenv
DICT={"k1": "v1", "k2": null}
DICT__K2=v2
DICT__K3=v3
DICT__INNER__K4=v4
```
将被解析为：
```python
dotenv_config = {
"dict": {
"k1": "v1",
"k2": "v2",
"k3": "v3",
"inner": {
"k4": "v4"
}
}
}
```
#### .env 文件
`.env` 文件是基础配置文件，该文件中的配置项在不同环境下都会被加载，但会被 `.env.{ENVIRONMENT}` 文件中的配置所**覆盖**。
我们可以在 `.env` 文件中写入当前的环境信息：
```dotenv
ENVIRONMENT=dev
COMMON_CONFIG=common config # 这个配置项在任何环境中都会被加载
```
这样，我们在启动 NoneBot 时就会从 `.env.dev` 文件中加载剩余配置项。
:::tip 提示
在生产环境中，可以通过设置环境变量 `ENVIRONMENT=prod` 来确保 NoneBot 读取正确的环境配置。
:::
#### .env.{ENVIRONMENT} 文件
`.env.{ENVIRONMENT}` 文件类似于预设，可以让我们在多套不同的配置方案中灵活切换，默认 NoneBot 会读取 `.env.prod` 配置。如果你使用了 `nb-cli` 创建 `simple` 项目，那么将含有两套预设配置：`.env.dev` 和 `.env.prod`。
在 NoneBot 初始化时，可以指定加载某个环境配置文件：
```python
nonebot.init(_env_file=".env.dev")
```
这将忽略在 `.env` 文件或环境变量中指定的 `ENVIRONMENT` 配置项。
## 读取配置项
NoneBot 的全局配置对象可以通过 `driver` 获取，如：
```python
import nonebot
config = nonebot.get_driver().config
```
如果我们需要获取某个配置项，可以直接通过 `config` 对象的属性访问：
```python
superusers = config.superusers
```
如果配置项不存在，将会抛出异常。
## 插件配置
在一个涉及大量配置项的项目中，通过直接读取配置项的方式显然并不高效。同时，由于额外的全局配置项没有预先定义，开发时编辑器将无法提示字段与类型，并且运行时没有对配置项直接进行合法性检查。那么就需要一种方式来规范定义插件配置项。
在 NoneBot 中，我们使用强大高效的 `pydantic` 来定义配置模型，这个模型可以被用于配置的读取和类型检查等。例如在 `weather` 插件目录中新建 `config.py` 来定义一个模型：
```python title=weather/config.py
from pydantic import BaseModel, validator
class Config(BaseModel):
weather_api_key: str
weather_command_priority: int = 10
weather_plugin_enabled: bool = True
@validator("weather_command_priority")
def check_priority(cls, v):
if isinstance(v, int) and v >= 1:
return v
raise ValueError("weather command priority must be an integer and greater than 1")
```
在 `config.py` 中，我们定义了一个 `Config` 类，它继承自 `pydantic.BaseModel`，并定义了一些配置项。在 `Config` 类中，我们还定义了一个 `check_priority` 方法，它用于检查 `weather_command_priority` 配置项的合法性。更多关于 `pydantic` 的编写方式，可以参考 [pydantic 官方文档](https://docs.pydantic.dev/)。
在定义好配置模型后，我们可以在插件加载时获取全局配置，导入插件自身的配置模型并使用：
```python {5,11} title=weather/__init__.py
from nonebot import get_driver
from .config import Config
plugin_config = Config.parse_obj(get_driver().config)
weather = on_command(
"天气",
rule=to_me(),
aliases={"weather", "查天气"},
priority=plugin_config.weather_command_priority,
block=True,
)
```
然后，我们便可以从 `plugin_config` 中读取配置了，例如 `plugin_config.weather_api_key`。
这种方式可以简洁、高效地读取配置项，同时也可以设置默认值或者在运行时对配置项进行合法性检查，防止由于配置项导致的插件出错等情况出现。
:::tip 提示
发布插件应该为自身的事件响应器提供可配置的优先级，以便插件使用者可以自定义多个插件间的响应顺序。
:::
## 内置配置项
配置项 API 文档可以前往 [Config 类](../api/config.md#Config)查看。
### Driver
- **类型**: `str`
- **默认值**: `"~fastapi"`
NoneBot 运行所使用的驱动器。具体配置方法可以参考[安装驱动器](../tutorial/store.mdx#安装驱动器)和[选择驱动器](../advanced/driver.md)。
<Tabs groupId="configMethod">
<TabItem value="dotenv" label="dotenv" default>
```dotenv
DRIVER=~fastapi+~httpx+~websockets
```
</TabItem>
<TabItem value="env" label="系统环境变量">
```bash
# windows
set DRIVER '~fastapi+~httpx+~websockets'
# linux/macOS
export DRIVER='~fastapi+~httpx+~websockets'
```
</TabItem>
<TabItem value="init" label="直接传入">
```python title=bot.py
import nonebot
nonebot.init(driver="~fastapi+~httpx+~websockets")
```
</TabItem>
</Tabs>
### Host
- **类型**: `IPvAnyAddress`
- **默认值**: `127.0.0.1`
当 NoneBot 作为服务端时，监听的 IP / 主机名。
<Tabs groupId="configMethod">
<TabItem value="dotenv" label="dotenv" default>
```dotenv
HOST=127.0.0.1
```
</TabItem>
<TabItem value="env" label="系统环境变量">
```bash
# windows
set HOST '127.0.0.1'
# linux/macOS
export HOST='127.0.0.1'
```
</TabItem>
<TabItem value="init" label="直接传入">
```python title=bot.py
import nonebot
nonebot.init(host="127.0.0.1")
```
</TabItem>
</Tabs>
### Port
- **类型**: `int` (1 ~ 65535)
- **默认值**: `8080`
当 NoneBot 作为服务端时，监听的端口。
<Tabs groupId="configMethod">
<TabItem value="dotenv" label="dotenv" default>
```dotenv
PORT=8080
```
</TabItem>
<TabItem value="env" label="系统环境变量">
```bash
# windows
set PORT '8080'
# linux/macOS
export PORT='8080'
```
</TabItem>
<TabItem value="init" label="直接传入">
```python title=bot.py
import nonebot
nonebot.init(port=8080)
```
</TabItem>
</Tabs>
### Log Level
- **类型**: `int | str`
- **默认值**: `INFO`
NoneBot 日志输出等级，可以为 `int` 类型等级或等级名称。具体等级对照表参考 [loguru 日志等级](https://loguru.readthedocs.io/en/stable/api/logger.html#levels)。
:::tip 提示
日志等级名称应为大写，如 `INFO`。
:::
<Tabs groupId="configMethod">
<TabItem value="dotenv" label="dotenv" default>
```dotenv
LOG_LEVEL=DEBUG
```
</TabItem>
<TabItem value="env" label="系统环境变量">
```bash
# windows
set LOG_LEVEL 'DEBUG'
# linux/macOS
export LOG_LEVEL='DEBUG'
```
</TabItem>
<TabItem value="init" label="直接传入">
```python title=bot.py
import nonebot
nonebot.init(log_level="DEBUG")
```
</TabItem>
</Tabs>
### API Timeout
- **类型**: `float | None`
- **默认值**: `30.0`
调用平台接口的超时时间，单位为秒。`None` 表示不设置超时时间。
<Tabs groupId="configMethod">
<TabItem value="dotenv" label="dotenv" default>
```dotenv
API_TIMEOUT=10.0
```
</TabItem>
<TabItem value="env" label="系统环境变量">
```bash
# windows
set API_TIMEOUT '10.0'
# linux/macOS
export API_TIMEOUT='10.0'
```
</TabItem>
<TabItem value="init" label="直接传入">
```python title=bot.py
import nonebot
nonebot.init(api_timeout=10.0)
```
</TabItem>
</Tabs>
### SuperUsers
- **类型**: `set[str]`
- **默认值**: `set()`
机器人超级用户，可以使用权限 [`SUPERUSER`](../api/permission.md#SUPERUSER)。
<Tabs groupId="configMethod">
<TabItem value="dotenv" label="dotenv" default>
```dotenv
SUPERUSERS=["123123123"]
```
</TabItem>
<TabItem value="env" label="系统环境变量">
```bash
# windows
set SUPERUSERS '["123123123"]'
# linux/macOS
export SUPERUSERS='["123123123"]'
```
</TabItem>
<TabItem value="init" label="直接传入">
```python title=bot.py
import nonebot
nonebot.init(superusers={"123123123"})
```
</TabItem>
</Tabs>
### Nickname
- **类型**: `set[str]`
- **默认值**: `set()`
机器人昵称，通常协议适配器会根据用户是否 @user 或者是否以机器人昵称开头来判断是否是向机器人发送的消息。
<Tabs groupId="configMethod">
<TabItem value="dotenv" label="dotenv" default>
```dotenv
NICKNAME=["bot"]
```
</TabItem>
<TabItem value="env" label="系统环境变量">
```bash
# windows
set NICKNAME '["bot"]'
# linux/macOS
export NICKNAME='["bot"]'
```
</TabItem>
<TabItem value="init" label="直接传入">
```python title=bot.py
import nonebot
nonebot.init(nickname={"bot"})
```
</TabItem>
</Tabs>
### Command Start 和 Command Separator
- **类型**: `set[str]`
- **默认值**:
- Command Start: `{"/"}`
- Command Separator: `{"."}`
命令消息的起始符和分隔符。用于 [`command`](../advanced/matcher.md#command) 规则。
<Tabs groupId="configMethod">
<TabItem value="dotenv" label="dotenv" default>
```dotenv
COMMAND_START=["/", ""]
COMMAND_SEP=[".", " "]
```
</TabItem>
<TabItem value="env" label="系统环境变量">
```bash
# windows
set COMMAND_START '["/", ""]'
set COMMAND_SEP '[".", " "]'
# linux/macOS
export COMMAND_START='["/", ""]'
export COMMAND_SEP='[".", " "]'
```
</TabItem>
<TabItem value="init" label="直接传入">
```python title=bot.py
import nonebot
nonebot.init(command_start={"/", ""}, command_sep={".", " "})
```
</TabItem>
</Tabs>
### Session Expire Timeout
- **类型**: `timedelta`
- **默认值**: `timedelta(minutes=2)`
用户会话超时时间，配置格式参考 [Datetime Types](https://docs.pydantic.dev/usage/types/#datetime-types)，可以为单位为秒的 `int | float` 等。
<Tabs groupId="configMethod">
<TabItem value="dotenv" label="dotenv" default>
```dotenv
SESSION_EXPIRE_TIMEOUT=120
```
</TabItem>
<TabItem value="env" label="系统环境变量">
```bash
# windows
set SESSION_EXPIRE_TIMEOUT '120'
# linux/macOS
export SESSION_EXPIRE_TIMEOUT='120'
```
</TabItem>
<TabItem value="init" label="直接传入">
```python title=bot.py
import nonebot
nonebot.init(session_expire_timeout=120)
```
</TabItem>
</Tabs>

102
website/docs/appendices/log.md Normal file
View File

@ -0,0 +1,102 @@
---
sidebar_position: 6
description: 记录与控制日志
options:
menu:
weight: 70
category: appendices
---
# 日志
无论是在开发还是在生产环境中，日志都是一个重要的功能，可以帮助我们了解运行状况、排查问题等。虽然我们可以使用 `print` 来将需要的信息输出到控制台，但是这种方式难以控制，而且不利于日志的归档、分析等。NoneBot 使用优秀的 [Loguru](https://loguru.readthedocs.io/) 库来进行日志记录。
## 记录日志
我们可以从 NoneBot 中导入 `logger` 对象，然后使用 `logger` 对象的方法来记录日志。
```python
from nonebot import logger
logger.trace("This is a trace message")
logger.debug("This is a debug message")
logger.info("This is an info message")
logger.success("This is a success message")
logger.warning("This is a warning message")
logger.error("This is an error message")
logger.critical("This is a critical message")
```
我们仅需一行代码即可记录对应级别的日志。日志可以通过配置 [`LOG_LEVEL` 配置项](./config.mdx#log-level)来过滤输出等级，控制台中仅会输出大于等于 `LOG_LEVEL` 的日志。默认的 `LOG_LEVEL` 为 `INFO`，即只会输出 `INFO`、`SUCCESS`、`WARNING`、`ERROR`、`CRITICAL` 级别的日志。
如果需要记录 `Exception traceback` 日志，可以向 `logger` 添加 `exception` 选项：
```python {4}
try:
1 / 0
except ZeroDivisionError:
logger.opt(exception=True).error("ZeroDivisionError")
```
如果需要输出彩色日志，可以向 `logger` 添加 `colors` 选项：
```python
logger.opt(colors=True).warning("We got a <red>BIG</red> problem")
```
更多日志记录方法请参考 [Loguru 文档](https://loguru.readthedocs.io/)。
## 自定义日志输出
NoneBot 在启动时会添加一个默认的日志处理器，该处理器会将日志输出到**stdout**，并且根据 `LOG_LEVEL` 配置项过滤日志等级。
默认的日志格式为：
```text
<g>{time:MM-DD HH:mm:ss}</g> [<lvl>{level}</lvl>] <c><u>{name}</u></c> | {message}
```
我们可以从 `nonebot.log` 模块导入以使用 NoneBot 的默认格式和过滤器：
```python
from nonebot.log import default_format, default_filter
```
如果需要自定义日志格式，我们需要移除 NoneBot 默认的日志处理器并添加新的日志处理器。例如，在机器人入口文件中 `nonebot.init` 之前添加以下内容：
```python title=bot.py
from nonebot.log import logger_id
# 移除 NoneBot 默认的日志处理器
logger.remove(logger_id)
# 添加新的日志处理器
logger.add(
sys.stdout,
level=0,
diagnose=True,
format="<g>{time:MM-DD HH:mm:ss}</g> [<lvl>{level}</lvl>] <c><u>{full_name}</u></c> | {message}",
filter=default_filter
)
```
如果想要输出日志到文件，我们可以使用 `logger.add` 方法添加文件处理器：
```python title=bot.py
logger.add("error.log", level="ERROR", format=default_format, rotation="1 week")
```
更多日志处理器的使用方法请参考 [Loguru 文档](https://loguru.readthedocs.io/)。
## 重定向 logging 日志
`logging` 是 Python 标准库中的日志模块，NoneBot 提供了一个 logging handler 用于将 `logging` 日志重定向到 `loguru` 处理。
```python
from nonebot.log import LoguruHandler
# root logger 添加 LoguruHandler
logging.basicConfig(handlers=[LoguruHandler()])
# 或者为其他 logging.Logger 添加 LoguruHandler
logger.addHandler(LoguruHandler())
```

70
website/docs/appendices/overload.md Normal file
View File

@ -0,0 +1,70 @@
---
sidebar_position: 7
description: 根据事件类型进行不同的处理
options:
menu:
weight: 80
category: appendices
---
# 事件类型与重载
在之前的示例中，我们已经了解了如何[获取事件信息](../tutorial/event-data.mdx)以及[使用平台接口](./api-calling.mdx)。但是，事件信息通常不仅仅包含消息这一个内容，还有其他平台提供的信息，例如消息发送时间、消息发送者等等。同时，在使用平台接口时，我们需要确保使用的**平台接口**与所要发送的**平台类型**一致，对不同类型的事件需要做出不同的处理。在本章节中，我们将介绍如何获取事件更多的信息以及根据事件类型进行不同的处理。
## 事件类型
在 NoneBot 中，事件均是 `nonebot.adapters.Event` 基类的子类型，基类对一些必要的属性进行了抽象，子类型则根据不同的平台进行了实现。在[自定义权限](./permission.mdx#自定义权限)一节中，我们就使用了 `Event` 的抽象方法 `get_user_id` 来获取事件发送者 ID，这个方法由协议适配器进行了实现，返回机器人用户对应的平台 ID。更多的基类抽象方法可以在[使用适配器](../advanced/adapter.md#获取事件通用信息)中查看。
既然事件是基类的子类型，我们实际可以获得的信息通常多于基类抽象方法所提供的。如果我们不满足于基类能获得的信息，我们可以小小的修改一下事件处理函数的事件参数类型注解，使其变为子类型，这样我们就可以通过协议适配器定义的子类型来获取更多的信息。我们以 `Console` 协议适配器为例：
```python {4} title=weather/__init__.py
from nonebot.adapters.console import MessageEvent
@weather.got("location", prompt="请输入地名")
async def got_location(event: MessageEvent, location: str = ArgPlainText()):
await weather.finish(f"{event.time.strftime('%Y-%m-%d')} {location} 的天气是...")
```
在上面的代码中，我们获取了 `Console` 协议适配器的消息事件提供的发送时间 `time` 属性。
:::warning 注意
如果**基类**就能满足你的需求，那么就**不要修改**事件参数类型注解，这样可以使你的代码更加**通用**，可以在更多平台上运行。如何根据不同平台事件类型进行不同的处理，我们将在[重载](#重载)一节中介绍。
:::
## 重载
我们在编写机器人时，常常会遇到这样一个问题：如何对私聊和群聊消息进行不同的处理？如何对不同平台的事件进行不同的处理？针对这些问题，NoneBot 提供了一个便捷而高效的解决方案 ── 重载。简单来说，依赖函数会根据其参数的类型注解来决定是否执行，忽略不符合其参数类型注解的情况。这样，我们就可以通过修改事件参数类型注解来实现对不同事件的处理，或者修改 `Bot` 参数类型注解来实现使用不同平台的接口。我们以 `OneBot` 协议适配器为例：
```python {4,8}
from nonebot.adapters.onebot.v11 import PrivateMessageEvent, GroupMessageEvent
@matcher.handle()
async def handle_private(event: PrivateMessageEvent):
await matcher.finish("私聊消息")
@matcher.handle()
async def handle_group(event: GroupMessageEvent):
await matcher.finish("群聊消息")
```
这样，机器人用户就会在私聊和群聊中分别收到不同的回复。同样的，我们也可以通过修改 `Bot` 参数类型注解来实现使用不同平台的接口：
```python
from nonebot.adapters.console import Bot as ConsoleBot
from nonebot.adapters.onebot.v11 import Bot as OneBot
@matcher.handle()
async def handle_console(bot: ConsoleBot):
await bot.bell()
@matcher.handle()
async def handle_onebot(bot: OneBot):
await bot.send_group_message(group_id=123123, message="OneBot")
```
:::warning 注意
重载机制对所有的参数类型注解都有效，因此，依赖注入也可以使用这个特性来对不同的返回值进行处理。
但 Bot 和 Event 二者的参数类型注解具有最高检查优先级，如果二者类型注解不匹配，那么其他依赖注入将不会执行（如：`Depends`）。
:::

116
website/docs/appendices/permission.mdx Normal file
View File

@ -0,0 +1,116 @@
---
sidebar_position: 5
description: 控制事件响应器的权限
options:
menu:
weight: 60
category: appendices
---
# 权限控制
import Messenger from "@site/src/components/Messenger";
**权限控制**是机器人在实际应用中需要解决的重点问题之一，NoneBot 提供了灵活的权限控制机制 —— `Permission`。
类似于响应规则 `Rule`，`Permission` 是由非负整数个 `PermissionChecker` 所共同组成的**用于筛选事件**的对象。但需要特别说明的是，权限和响应规则有如下区别：
1. 权限检查**先于**响应规则检查
2. `Permission` 只需**其中一个** `PermissionChecker` 返回 `True` 时就会检查通过
3. 权限检查进行时，上下文中并不存在会话状态 `state`
4. `Rule` 仅在**初次触发**事件响应器时进行检查，在余下的会话中并不会限制事件；而 `Permission` 会**持续生效**，在连续对话中一直对事件主体加以限制。
## 基础使用
通常情况下，`Permission` 更侧重于对于**触发事件的机器人用户**的筛选，例如由 NoneBot 自身提供的 `SUPERUSER` 权限，便是筛选出会话发起者是否为超级用户。它可以对输入的用户进行鉴别，如果符合要求则会被认为通过并返回 `True`，反之则返回 `False`。
简单来说，`Permission` 是一个用于筛选出符合要求的用户的机制，可以通过 `Permission` 精确的控制响应对象的覆盖范围，从而拒绝掉我们所不希望的事件。
例如，我们可以在 `weather` 插件中添加一个超级用户可用的指令：
```python {2,8} title=weather/__init__.py
from typing import Tuple
from nonebot.permission import SUPERUSER
manage = on_command(
("天气", "启用"),
rule=to_me(),
aliases={("天气", "禁用")},
permission=SUPERUSER,
)
@manage.handle()
async def control(cmd: Tuple[str, str] = Command()):
_, action = cmd
if action == "启用":
plugin_config.weather_plugin_enabled = True
elif action == "禁用":
plugin_config.weather_plugin_enabled = False
await manage.finish(f"天气插件已{action}")
```
如上方示例所示，在注册事件响应器时，我们设置了 `permission` 参数，那么这个事件处理器在触发事件前的检查阶段会对用户身份进行验证，如果不符合我们设置的条件（此处即为**超级用户**）则不会响应。此时，我们向机器人发送 `/天气.禁用` 指令，机器人不会有任何响应，因为我们还不是机器人的超级管理员。我们在 dotenv 文件中设置了 `SUPERUSERS` 配置项之后，机器人就会响应我们的指令了。
```dotenv title=.env
SUPERUSERS=["console_user"]
```
<Messenger
msgs={[
{ position: "right", msg: "/天气.禁用" },
{ position: "left", msg: "天气插件已禁用" },
{ position: "right", msg: "/天气.启用" },
{ position: "left", msg: "天气插件已启用" },
]}
/>
## 自定义权限
与事件响应规则类似，`PermissionChecker` 也是一个返回值为 `bool` 类型的依赖函数，即 `PermissionChecker` 支持依赖注入。例如，我们可以限制用户的指令调用次数：
```python title=weather/__init__.py
from nonebot.adapters import Event
fake_db: Dict[str, int] = {}
async def limit_permission(event: Event):
count = fake_db.setdefault(event.get_user_id(), 100)
if count > 0:
fake_db[event.get_user_id()] -= 1
return True
return False
weather = on_command("天气", permission=limit_permission)
```
## 权限组合
权限之间可以通过 `|` 运算符进行组合，使得任意一个权限检查返回 `True` 时通过。例如：
```python {4-6}
perm1 = Permission(foo_checker)
perm2 = Permission(bar_checker)
perm = perm1 | perm2
perm = perm1 | bar_checker
perm = foo_checker | perm2
```
同样的，我们也无需担心组合了一个 `None` 值，`Permission` 会自动忽略 `None` 值。
```python
assert (perm | None) is perm
```
## 主动使用权限
除了在事件响应器中使用权限外，我们也可以主动使用权限来判断事件是否符合条件。例如：
```python {3}
perm = Permission(some_checker)
result: bool = await perm(bot, event)
```
我们只需要传入 `Bot` 实例、事件，`Permission` 会并发调用所有 `PermissionChecker` 进行检查，并返回结果。

107
website/docs/appendices/rule.md Normal file
View File

@ -0,0 +1,107 @@
---
sidebar_position: 1
description: 自定义响应规则
options:
menu:
weight: 20
category: appendices
---
# 响应规则
机器人在实际应用中，往往会接收到多种多样的事件类型，NoneBot 通过响应规则来控制事件的处理。
在[指南](../tutorial/matcher.md#为事件响应器添加参数)中，我们为 `weather` 命令添加了一个 `rule=to_me()` 参数，这个参数就是一个响应规则，确保只有在私聊或者 `@bot` 时才会响应。
响应规则是一个 `Rule` 对象，它由一系列的 `RuleChecker` 函数组成，每个 `RuleChecker` 函数都会检查事件是否符合条件，如果所有的检查都通过，则事件会被处理。
## RuleChecker
`RuleChecker` 是一个返回值为 `bool` 类型的依赖函数，即 `RuleChecker` 支持依赖注入。我们可以根据上一节中添加的[配置项](./config.mdx#插件配置)，在 `weather` 插件目录中编写一个响应规则：
```python {3,4} title=weather/__init__.py
plugin_config = Config.parse_obj(get_driver().config)
async def is_enable() -> bool:
return plugin_config.weather_plugin_enabled
weather = on_command("天气", rule=is_enable)
```
在上面的代码中，我们定义了一个函数 `is_enable`，它会检查配置项 `weather_plugin_enabled` 是否为 `True`。这个函数 `is_enable` 即为一个 `RuleChecker`。
## Rule
`Rule` 是若干个 `RuleChecker` 的集合，它会并发调用每个 `RuleChecker`，只有当所有 `RuleChecker` 检查通过时匹配成功。例如：我们可以组合两个 `RuleChecker`，一个用于检查插件是否启用，一个用于检查用户是否在黑名单中：
```python {10}
from nonebot.rule import Rule
from nonebot.adapters import Event
async def is_enable() -> bool:
return plugin_config.weather_plugin_enabled
async def is_blacklisted(event: Event) -> bool:
return event.get_user_id() not in BLACKLIST
rule = Rule(is_enable, is_blacklisted)
weather = on_command("天气", rule=rule)
```
## 合并响应规则
在定义响应规则时，我们可以将规则进行细分，来更好地复用规则。而在使用时，我们需要合并多个规则。除了使用 `Rule` 对象来组合多个 `RuleChecker` 外，我们还可以对 `Rule` 对象进行合并。在原 `weather` 插件中，我们可以将 `rule=to_me()` 与 `rule=is_enable` 使用 `&` 运算符合并：
```python {10} title=weather/__init__.py
from nonebot.rule import to_me
plugin_config = Config.parse_obj(get_driver().config)
async def is_enable() -> bool:
return plugin_config.weather_plugin_enabled
weather = on_command(
"天气",
rule=to_me() & is_enable,
aliases={"weather", "查天气"},
priority=plugin_config.weather_command_priority
block=True,
)
```
这样，`weather` 命令就只会在插件启用且在私聊或者 `@bot` 时才会响应。
合并响应规则可以有多种形式，例如：
```python {4-6}
rule1 = Rule(foo_checker)
rule2 = Rule(bar_checker)
rule = rule1 & rule2
rule = rule1 & bar_checker
rule = foo_checker & rule2
```
同时，我们也无需担心合并了一个 `None` 值，`Rule` 会忽略 `None` 值。
```python
assert (rule & None) is rule
```
## 主动使用响应规则
除了在事件响应器中使用响应规则外，我们也可以主动使用响应规则来判断事件是否符合条件。例如：
```python {3}
rule = Rule(some_checker)
result: bool = await rule(bot, event, state)
```
我们只需要传入 `Bot` 对象、事件和会话状态，`Rule` 会并发调用所有 `RuleChecker` 进行检查，并返回结果。
## 内置响应规则
NoneBot 内置了一些常用的响应规则，可以直接通过事件响应器辅助函数或者自行合并其他规则使用。内置响应规则列表可以参考[事件响应器进阶](../advanced/matcher.md)

389
website/docs/appendices/session-control.mdx Normal file
View File

@ -0,0 +1,389 @@
---
sidebar_position: 2
description: 更灵活的会话控制
options:
menu:
weight: 30
category: appendices
---
# 会话控制
import Messenger from "@site/src/components/Messenger";
在[指南](../tutorial/event-data.mdx#使用依赖注入)的 `weather` 插件中，我们使用依赖注入获取了机器人用户发送的地名参数，并根据地名参数进行相应的回复。但是，一问一答的对话模式仅仅适用于简单的对话场景，如果我们想要实现更复杂的对话模式，就需要使用会话控制。
## 询问并获取用户输入
在 `weather` 插件中，我们对于用户未输入地名参数的情况直接回复了 `请输入地名` 并结束了事件流程。但是，这样用户体验并不好，需要重新输入指令和地名参数才能获取天气回复。我们现在来实现询问并获取用户地名参数的功能。
### 询问用户
我们可以使用事件响应器操作中的 `got` 装饰器来表示当前事件处理流程需要询问并获取用户输入的消息：
```python {6} title=weather/__init__.py
@weather.handle()
async def handle_function(args: Message = CommandArg()):
if location := args.extract_plain_text():
await weather.finish(f"今天{location}的天气是...")
@weather.got("location", prompt="请输入地名")
async def got_location():
...
```
在上面的代码中，我们使用 `got` 事件响应器操作来向用户发送 `prompt` 消息，并等待用户的回复。用户的回复消息将会被作为 `location` 参数存储于事件响应器状态中。
:::tip 提示
事件处理函数根据定义的顺序依次执行。
:::
### 获取用户输入
在询问以及用户回复之后，我们就可以获取到我们需要的 `location` 参数了。我们使用 `ArgPlainText` 依赖注入来获取参数纯文本信息：
```python {9} title=weather/__init__.py
from nonebot.params import ArgPlainText
@weather.handle()
async def handle_function(args: Message = CommandArg()):
if location := args.extract_plain_text():
await weather.finish(f"今天{location}的天气是...")
@weather.got("location", prompt="请输入地名")
async def got_location(location: str = ArgPlainText()):
await weather.finish(f"今天{location}的天气是...")
```
<Messenger
msgs={[
{ position: "right", msg: "/天气" },
{ position: "left", msg: "请输入地名" },
{ position: "right", msg: "北京" },
{ position: "left", msg: "今天北京的天气是..." },
]}
/>
在上面的代码中，我们在 `got_location` 函数中定义了一个依赖注入参数 `location`，他的值将会是用户回复的消息纯文本信息。获取到用户输入的地名参数后，我们就可以进行天气查询并回复了。
:::tip 提示
如果想要获取用户回复的消息对象 `Message` ，可以使用 `Arg` 依赖注入。
:::
### 跳过询问
在上面的代码中，如果用户在输入天气指令时，同时提供了地名参数，我们直接回复了天气信息，这部分的逻辑是和询问用户地名参数之后的逻辑一致的。如果在复杂的业务场景下，我们希望这部分代码应该复用以减少代码冗余。我们可以使用事件响应器操作中的 `set_arg` 来主动设置一个参数：
```python {4,6} title=weather/__init__.py
from nonebot.matcher import Matcher
@weather.handle()
async def handle_function(matcher: Matcher, args: Message = CommandArg()):
if args.extract_plain_text():
matcher.set_arg("location", args)
@weather.got("location", prompt="请输入地名")
async def got_location(location: str = ArgPlainText()):
await weather.finish(f"今天{location}的天气是...")
```
请注意，设置参数需要使用依赖注入来获取 `Matcher` 实例以确保上下文正确，且参数值应为 `Message` 对象。
在 `location` 参数被设置之后，`got` 事件响应器操作将不再会询问并等待用户的回复，而是直接进入 `got_location` 函数。
## 请求重新输入
在实际的业务场景中，用户的输入很有可能并非是我们所期望的，而结束事件处理流程让用户重新发送指令也不是一个好的体验。这时我们可以使用 `reject` 事件响应器操作来请求用户重新输入：
```python {8,9} title=weather/__init__.py
@weather.handle()
async def handle_function(matcher: Matcher, args: Message = CommandArg()):
if args.extract_plain_text():
matcher.set_arg("location", args)
@weather.got("location", prompt="请输入地名")
async def got_location(location: str = ArgPlainText()):
if location not in ["北京", "上海", "广州", "深圳"]:
await weather.reject(f"你想查询的城市 {location} 暂不支持，请重新输入！")
await weather.finish(f"今天{location}的天气是...")
```
<Messenger
msgs={[
{ position: "right", msg: "/天气" },
{ position: "left", msg: "请输入地名" },
{ position: "right", msg: "南京" },
{ position: "left", msg: "你想查询的城市 南京 暂不支持，请重新输入！" },
{ position: "right", msg: "北京" },
{ position: "left", msg: "今天北京的天气是..." },
]}
/>
在上面的代码中，我们在 `got_location` 函数中判断用户输入的地名是否在支持的城市列表中，如果不在，则使用 `reject` 事件响应器操作。操作将会向用户发送 `reject` 参数中的消息，并等待用户回复后，重新执行 `got_location` 函数。通过 `got` 和 `reject` 事件响应器操作，我们实现了类似于**循环**的执行方式。
`reject` 事件响应器操作与 `finish` 类似，NoneBot 会在向机器人用户发送消息内容后抛出 `RejectedException` 异常来暂停事件响应流程以等待用户输入。也就是说，在 `reject` 被执行后，后续的程序同样是不会被执行的。
## 更多事件响应器操作
在之前的章节中，我们已经大致了解了五个事件响应器操作：`handle`、`got`、`finish`、`send` 和 `reject`。现在我们来完整地介绍一下这些操作。
事件响应器操作可以分为两大类：**交互操作**和**流程控制操作**。我们可以通过交互操作来与用户进行交互，而流程控制操作则可以用来控制事件处理流程的执行。
:::tip 提示
事件处理流程按照事件处理函数添加顺序执行，已经结束的事件处理函数不可能被恢复执行。
:::
### handle
`handle` 事件响应器操作是一个装饰器，用于向事件处理流程添加一个事件处理函数。
```python
@matcher.handle()
async def handle_func():
...
```
`handle` 装饰器支持嵌套操作，即一个事件处理函数可以被添加多次：
```python
@matcher.handle()
@matcher.handle()
async def handle_func():
# 这个函数会被执行两次
...
```
### got
`got` 事件响应器操作也是一个装饰器，它会在当前装饰的事件处理函数运行之前，中断当前事件处理流程，等待接收一个新的事件。它可以通过 `prompt` 参数来向用户发送询问消息，然后等待用户的回复消息，贴近对话形式会话。
`got` 装饰器接受一个参数 `key` 和一个可选参数 `prompt`。当会话状态中不存在 `key` 对应的消息时，会向用户发送 `prompt` 参数的消息，并等待用户回复。`prompt` 参数的类型和 [`send`](#send) 事件响应器操作的参数类型一致。
在事件处理函数中，可以通过依赖注入的方式来获取接收到的消息，参考：[`Arg`](../advanced/dependency.mdx#arg)、[`ArgStr`](../advanced/dependency.mdx#argstr)、[`ArgPlainText`](../advanced/dependency.mdx#argplaintext)。
```python
@matcher.got("key", prompt="请输入...")
async def got_func(key: Message = Arg()):
...
```
`got` 装饰器支持与 `got` 和 `receive` 装饰器嵌套操作，即一个事件处理函数可以在接收多个事件或消息后执行：
```python
@matcher.got("key1", prompt="请输入key1...")
@matcher.got("key2", prompt="请输入key2...")
@matcher.receive("key3")
async def got_func(key1: Message = Arg(), key2: Message = Arg(), key3: Event = Received("key3")):
...
```
### receive
`receive` 事件响应器操作也是一个装饰器，它会在当前装饰的事件处理函数运行之前，中断当前事件处理流程，等待接收一个新的事件。与 `got` 不同的是，`receive` 不会向用户发送询问消息，并且等待一个用户事件。可以接收的事件类型取决于[会话更新](../advanced/session-updating.md)。
`receive` 装饰器接受一个可选参数 id，用于标识当前需要接收的事件，如果不指定，则默认为空 `""`。
在事件处理函数中，可以通过依赖注入的方式来获取接收到的事件，参考：[`Received`](../advanced/dependency.mdx#received)、[`LastReceived`](../advanced/dependency.mdx#lastreceived)。
```python
@matcher.receive("id")
async def receive_func(event: Event = Received("id")):
...
```
`receive` 装饰器支持与 `got` 和 `receive` 装饰器嵌套操作，即一个事件处理函数可以在接收多个事件或消息后执行：
```python
@matcher.receive("key1")
@matcher.got("key2", prompt="请输入key2...")
@matcher.got("key3", prompt="请输入key3...")
async def receive_func(key1: Event = Received("key1"), key2: Message = Arg(), key3: Message = Arg()):
...
```
### send
`send` 事件响应器操作用于向用户回复一条消息。协议适配器会根据当前 event 选择回复的途径。
`send` 操作接受一个参数 message 和其他任何协议适配器接受的参数。message 参数类型可以是字符串、消息序列、消息段或者消息模板。消息模板将会使用会话状态字典进行渲染后发送。
这个操作等同于使用 `bot.send(event, message, **kwargs)`，但不需要自行传入 `event`。
```python
@matcher.handle()
async def _():
await matcher.send("Hello world!")
```
### finish
向用户回复一条消息（可选），并立即结束**整个处理流程**。
参数与 [`send`](#send) 相同。
```python
@matcher.handle()
async def _():
await matcher.finish("Hello world!")
# 下面的代码不会被执行
```
### pause
向用户回复一条消息（可选），立即结束**当前**事件处理函数，等待接收一个新的事件后进入**下一个**事件处理函数。
参数与 [`send`](#send) 相同。
```python
@matcher.handle()
async def _():
if need_confirm:
await matcher.pause("请在两分钟内确认执行")
@matcher.handle()
async def _():
...
```
### reject
向用户回复一条消息（可选），立即结束**当前**事件处理函数，等待接收一个新的事件后再次执行**当前**事件处理函数。
`reject` 可以用于拒绝当前 `receive` 接收的事件或 `got` 接收的参数。通常在用户回复不符合格式或标准需要重新输入，或者用于循环进行用户交互。
参数与 [`send`](#send) 相同。
```python
@matcher.got("arg")
async def _(arg: str = ArgPlainText()):
if not is_valid(arg):
await matcher.reject("Invalid arg!")
```
### reject_arg
向用户回复一条消息（可选），立即结束**当前**事件处理函数，等待接收一个新的消息后再次执行**当前**事件处理函数。
`reject_arg` 用于拒绝指定 `got` 接收的参数，通常在嵌套装饰器时使用。
`reject_arg` 操作接受一个 key 参数以及可选的 prompt 参数。prompt 参数与 [`send`](#send) 相同。
```python
@matcher.got("a")
@matcher.got("b")
async def _(a: str = ArgPlainText(), b: str = ArgPlainText()):
if a not in b:
await matcher.reject_arg("a", "Invalid a!")
```
### reject_receive
向用户回复一条消息（可选），立即结束**当前**事件处理函数，等待接收一个新的事件后再次执行**当前**事件处理函数。
`reject_receive` 用于拒绝指定 `receive` 接收的事件，通常在嵌套装饰器时使用。
`reject_receive` 操作接受一个可选的 id 参数以及可选的 prompt 参数。id 参数默认为空 `""`，prompt 参数与 [`send`](#send) 相同。
```python
@matcher.receive("a")
@matcher.receive("b")
async def _(a: Event = Received("a"), b: Event = Received("b")):
if a.get_user_id() != b.get_user_id():
await matcher.reject_receive("a")
```
### skip
立即结束当前事件处理函数，进入下一个事件处理函数。
通常在依赖注入中使用，用于跳过当前事件处理函数的执行。
```python
from nonebot.params import Depends
async def dependency():
matcher.skip()
@matcher.handle()
async def _(check=Depends(dependency)):
# 这个函数不会被执行
```
### stop_propagation
阻止事件向更低优先级的事件响应器传播。
```python
from nonebot.matcher import Matcher
@foo.handle()
async def _(matcher: Matcher):
matcher.stop_propagation()
```
:::warning 注意
`stop_propagation` 操作是实例方法，需要先通过依赖注入获取事件响应器实例再进行调用。
:::
### get_arg
获取一个 `got` 接收的参数。
`get_arg` 操作接受一个 key 参数和一个可选的 default 参数。当参数不存在时，将返回 default 或 `None`。
```python
from nonebot.matcher import Matcher
@matcher.handle()
async def _(matcher: Matcher):
key = matcher.get_arg("key", default=None)
```
### set_arg
设置 / 覆盖一个 `got` 接收的参数。
`set_arg` 操作接受一个 key 参数和一个 value 参数。请注意，value 参数必须是消息序列对象，如需存储其他数据请使用[会话状态](./session-state.md)。
```python
from nonebot.matcher import Matcher
@matcher.handle()
async def _(matcher: Matcher):
matcher.set_arg("key", Message("value"))
```
### get_receive
获取一个 `receive` 接收的事件。
`get_receive` 操作接受一个 id 参数和一个可选的 default 参数。当事件不存在时，将返回 default 或 `None`。
```python
from nonebot.matcher import Matcher
@matcher.handle()
async def _(matcher: Matcher):
event = matcher.get_receive("id", default=None)
```
### get_last_receive
获取最近的一个 `receive` 接收的事件。
`get_last_receive` 操作接受一个可选的 default 参数。当事件不存在时，将返回 default 或 `None`。
### set_receive
设置 / 覆盖一个 `receive` 接收的事件。
`set_receive` 操作接受一个 id 参数和一个 event 参数。请注意，event 参数必须是事件对象，如需存储其他数据请使用[会话状态](./session-state.md)。
```python
from nonebot.matcher import Matcher
@matcher.handle()
async def _(matcher: Matcher):
matcher.set_receive("key", Event())
```

59
website/docs/appendices/session-state.md Normal file
View File

@ -0,0 +1,59 @@
---
sidebar_position: 3
description: 会话状态信息
options:
menu:
weight: 40
category: appendices
---
# 会话状态
在事件处理流程中，和用户交互的过程即是会话。在会话中，我们可能需要记录一些信息，例如用户的重试次数等等，以便在会话中的不同阶段进行判断和处理。这些信息都可以存储于会话状态中。
NoneBot 中的会话状态是一个字典，可以通过类型 `T_State` 来获取。字典内可以存储任意类型的数据，但是要注意的是，NoneBot 本身会在会话状态中存储一些信息，因此不要使用 [NoneBot 使用的键名](../api/consts.md)。
```python
from nonebot.typing import T_State
@matcher.got("key", prompt="请输入密码")
async def _(state: T_State, key: str = ArgPlainText()):
if key != "some password":
try_count = state.get("try_count", 1)
if try_count >= 3:
await matcher.finish("密码错误次数过多")
else:
state["try_count"] = try_count + 1
await matcher.reject("密码错误，请重新输入")
await matcher.finish("密码正确")
```
会话状态的生命周期与事件处理流程相同，在期间的任何一个事件处理函数都可以进行读写。
```python
from nonebot.typing import T_State
@matcher.handle()
async def _(state: T_State):
state["key"] = "value"
@matcher.handle()
async def _(state: T_State):
await matcher.finish(state["key"])
```
会话状态还可以用于发送动态消息，消息模板在发送时会使用会话状态字典进行渲染。消息模板的使用方法已经在[消息处理](../tutorial/message.md#使用消息模板)中介绍过，这里不再赘述。
```python
from nonebot.typing import T_State
from nonebot.adapters import MessageTemplate
@matcher.handle()
async def _(state: T_State):
state["username"] = "user"
@matcher.got("password", prompt=MessageTemplate("请输入 {username} 的密码"))
async def _():
await matcher.finish(MessageTemplate("密码为 {password}"))
```

11
website/docs/appendices/whats-next.md Normal file
View File

@ -0,0 +1,11 @@
---
sidebar_position: 99
description: 下一步──进阶！
---
# 下一步
至此，我们已经了解了 NoneBot 的大多数功能用法，相信你已经可以独自写出一个插件了。现在你可以选择：
- 即刻开始插件编写！
- 更深入地了解 NoneBot 的[更多功能和原理](../advanced/plugin-info.md)！

61
website/docs/best-practice/data-storing.md Normal file
View File

@ -0,0 +1,61 @@
---
sidebar_position: 1
description: 存储数据文件到本地
---
# 数据存储
在使用插件的过程中，难免会需要存储一些持久化数据，例如用户的个人信息、群组的信息等。除了使用数据库等第三方存储之外，还可以使用本地文件来自行管理数据。NoneBot 提供了 `nonebot-plugin-localstore` 插件，可用于获取正确的数据存储路径并写入数据。
## 安装插件
在使用前请先安装 `nonebot-plugin-localstore` 插件至项目环境中，可参考[获取商店插件](../tutorial/store.mdx#安装插件)来了解并选择安装插件的方式。如：
在**项目目录**下执行以下命令：
```bash
nb plugin install nonebot-plugin-localstore
```
## 使用插件
`nonebot-plugin-localstore` 插件兼容 Windows、Linux 和 macOS 等操作系统，使用时无需关心操作系统的差异。同时插件提供 `nb-cli` 脚本，可以使用 `nb localstore` 命令来检查数据存储路径。
在使用本插件前同样需要使用 `require` 方法进行**加载**并**导入**需要使用的方法，可参考 [跨插件访问](../advanced/requiring.md) 一节进行了解，如：
```python
from nonebot import require
require("nonebot_plugin_localstore")
import nonebot_plugin_localstore as store
# 获取插件缓存目录
cache_dir = store.get_cache_dir("plugin_name")
# 获取插件缓存文件
cache_file = store.get_cache_file("plugin_name", "file_name")
# 获取插件数据目录
data_dir = store.get_data_dir("plugin_name")
# 获取插件数据文件
data_file = store.get_data_file("plugin_name", "file_name")
# 获取插件配置目录
config_dir = store.get_config_dir("plugin_name")
# 获取插件配置文件
config_file = store.get_config_file("plugin_name", "file_name")
```
:::danger 警告
在 Windows 和 macOS 系统下，插件的数据目录和配置目录是同一个目录，因此在使用时需要注意避免文件名冲突。
:::
插件提供的方法均返回一个 `pathlib.Path` 路径，可以参考 [pathlib 文档](https://docs.python.org/zh-cn/3/library/pathlib.html)来了解如何使用。常用的方法有：
```python
from pathlib import Path
data_file = store.get_data_file("plugin_name", "file_name")
# 写入文件内容
data_file.write_text("Hello World!")
# 读取文件内容
data = data_file.read_text()
```

254
website/docs/best-practice/deployment.mdx Normal file
View File

@ -0,0 +1,254 @@
---
sidebar_position: 3
description: 部署你的机器人
---
# 部署
import Tabs from "@theme/Tabs";
import TabItem from "@theme/TabItem";
在编写完成各类插件后，我们需要长期运行机器人来使得用户能够正常使用。通常，我们会使用云服务器来部署机器人。
我们在开发插件时，机器人运行的环境称为开发环境；而在部署后，机器人运行的环境称为生产环境。与开发环境不同的是，在生产环境中，开发者通常不能随意地修改/添加/删除代码，开启或停止服务。
## 部署前准备
### 项目依赖管理
由于部署后的机器人运行在生产环境中，因此，为确保机器人能够正常运行，我们需要保证机器人的运行环境与开发环境一致。我们可以通过以下几种方式来进行依赖管理：
<Tabs groupId="tool">
<TabItem value="poetry" label="Poetry" default>
[Poetry](https://python-poetry.org/) 是一个 Python 项目的依赖管理工具。它可以通过声明项目所依赖的库，为你管理（安装/更新）它们。Poetry 提供了一个 `poetry.lock` 文件，以确保可重复安装，并可以构建用于分发的项目。
Poetry 会在安装依赖时自动生成 `poetry.lock` 文件，在**项目目录**下执行以下命令：
```bash
# 初始化 poetry 配置
poetry init
# 添加项目依赖，这里以 nonebot2[fastapi] 为例
poetry add nonebot2[fastapi]
```
</TabItem>
<TabItem value="pdm" label="PDM">
[PDM](https://pdm.fming.dev/) 是一个现代 Python 项目的依赖管理工具。它采用 [PEP621](https://www.python.org/dev/peps/pep-0621/) 标准，依赖解析快速；同时支持 [PEP582](https://www.python.org/dev/peps/pep-0582/) 和 [virtualenv](https://virtualenv.pypa.io/)。PDM 提供了一个 `pdm.lock` 文件，以确保可重复安装，并可以构建用于分发的项目。
PDM 会在安装依赖时自动生成 `pdm.lock` 文件，在**项目目录**下执行以下命令：
```bash
# 初始化 pdm 配置
pdm init
# 添加项目依赖，这里以 nonebot2[fastapi] 为例
pdm add nonebot2[fastapi]
```
</TabItem>
<TabItem value="pip" label="pip">
[pip](https://pip.pypa.io/) 是 Python 包管理工具。他并不是一个依赖管理工具，为了尽可能保证环境的一致性，我们可以使用 `requirements.txt` 文件来声明依赖。
```bash
pip freeze > requirements.txt
```
</TabItem>
</Tabs>
### 安装 Docker
[Docker](https://www.docker.com/) 是一个应用容器引擎，可以让开发者打包应用以及依赖包到一个可移植的镜像中，然后发布到服务器上。
我们可以参考 [Docker 官方文档](https://docs.docker.com/get-docker/) 来安装 Docker 。
在 Linux 上，我们可以使用以下一键脚本来安装 Docker 以及 Docker Compose Plugin：
```bash
curl -fsSL https://get.docker.com | sh -s -- --mirror Aliyun
```
在 Windows/macOS 上，我们可以使用 [Docker Desktop](https://docs.docker.com/desktop/) 来安装 Docker 以及 Docker Compose Plugin。
### 安装脚手架 Docker 插件
我们可以使用 [nb-cli-plugin-docker](https://github.com/nonebot/cli-plugin-docker) 来快速部署机器人。
插件可以帮助我们生成配置文件并构建 Docker 镜像，以及启动/停止/重启机器人。使用以下命令安装脚手架 Docker 插件：
```bash
nb self install nb-cli-plugin-docker
```
## Docker 部署
### 快速部署
使用脚手架命令即可一键生成配置并部署：
```bash
nb docker up
```
当看到 `Running` 字样时，说明机器人已经启动成功。我们可以通过以下命令来查看机器人的运行日志：
```bash
nb docker logs
```
如果需要停止机器人，我们可以使用以下命令：
```bash
nb docker down
```
### 自定义部署
通常情况下，自动生成的配置文件并不能满足复杂场景，我们需要根据实际需求手动修改配置文件。使用以下命令来生成基础配置文件：
```bash
nb docker generate
```
nb-cli 将会在项目目录下生成 `docker-compose.yml` 和 `Dockerfile` 等配置文件，我们可以参考 [Dockerfile 文件规范](https://docs.docker.com/engine/reference/builder/)和 [Compose 文件规范](https://docs.docker.com/compose/compose-file/)修改这两个文件。
修改完成后我们可以直接启动或者手动构建镜像：
```bash
# 启动机器人
nb docker up
# 手动构建镜像
nb docker build
```
### 持续集成
我们可以使用 GitHub Actions 来实现持续集成（CI），我们只需要在 GitHub 上发布 Release 即可自动构建镜像并推送至镜像仓库。
首先，我们需要在 [Docker Hub](https://hub.docker.com/) （或者其他平台，如：[GitHub Packages](https://github.com/features/packages)、[阿里云容器镜像服务](https://www.alibabacloud.com/zh/product/container-registry)等）上创建镜像仓库，用于存放镜像。
前往项目仓库的 `Settings` > `Secrets` > `actions` 栏目 `New Repository Secret` 添加构建所需的密钥：
- `DOCKERHUB_USERNAME`: 你的 Docker Hub 用户名
- `DOCKERHUB_TOKEN`: 你的 Docker Hub PAT（[创建方法](https://docs.docker.com/docker-hub/access-tokens/)）
将以下文件添加至**项目目录**下的 `.github/workflows/` 目录下，并将文件中高亮行中的仓库名称替换为你的仓库名称：
```yaml title=.github/workflows/build.yml {34}
name: Docker Hub Release
on:
push:
tags:
- "v*"
jobs:
docker:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- name: Checkout
uses: actions/checkout@v3
- name: Set up QEMU
uses: docker/setup-qemu-action@v2
- name: Setup Docker
uses: docker/setup-buildx-action@v2
- name: Login to DockerHub
uses: docker/login-action@v2
with:
username: ${{ secrets.DOCKERHUB_USERNAME }}
password: ${{ secrets.DOCKERHUB_TOKEN }}
- name: Generate Tags
uses: docker/metadata-action@v4
id: metadata
with:
images: |
{organization}/{repository}
tags: |
type=semver,pattern={{version}}
type=semver,pattern={{major}}.{{minor}}
type=sha
- name: Build and Publish
uses: docker/build-push-action@v4
with:
context: .
push: true
tags: ${{ steps.metadata.outputs.tags }}
labels: ${{ steps.metadata.outputs.labels }}
cache-from: type=gha
cache-to: type=gha,mode=max
```
### 持续部署
在完成发布并构建镜像后，我们可以自动将镜像部署到服务器上。
前往项目仓库的 `Settings` > `Secrets` > `actions` 栏目 `New Repository Secret` 添加部署所需的密钥：
- `DEPLOY_HOST`: 部署服务器的 SSH 地址
- `DEPLOY_USER`: 部署服务器用户名
- `DEPLOY_KEY`: 部署服务器私钥（[创建方法](https://github.com/appleboy/ssh-action#setting-up-a-ssh-key)）
- `DEPLOY_PATH`: 部署服务器上的项目路径
将以下文件添加至**项目目录**下的 `.github/workflows/` 目录下，在构建成功后触发部署：
```yaml title=.github/workflows/deploy.yml
name: Deploy
on:
workflow_run:
workflows:
- Docker Hub Release
types:
- completed
jobs:
deploy:
runs-on: ubuntu-latest
if: ${{ github.event.workflow_run.conclusion == 'success' }}
steps:
- name: Start Deployment
uses: bobheadxi/deployments@v1
id: deployment
with:
step: start
token: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
env: bot
- name: Run Remote SSH Command
uses: appleboy/ssh-action@master
env:
DEPLOY_PATH: ${{ secrets.DEPLOY_PATH }}
with:
host: ${{ secrets.DEPLOY_HOST }}
username: ${{ secrets.DEPLOY_USER }}
key: ${{ secrets.DEPLOY_KEY }}
envs: DEPLOY_PATH
script: |
cd $DEPLOY_PATH
docker compose up -d --pull always
- name: update deployment status
uses: bobheadxi/deployments@v0.6.2
if: always()
with:
step: finish
token: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
status: ${{ job.status }}
env: ${{ steps.deployment.outputs.env }}
deployment_id: ${{ steps.deployment.outputs.deployment_id }}
```
将上一部分的 `docker-compose.yml` 文件以及 `.env.prod` 配置文件添加至 `DEPLOY_PATH` 目录下，并修改 `docker-compose.yml` 文件中的镜像配置，替换为 Docker Hub 的仓库名称：
```diff
- build: .
+ image: {organization}/{repository}:latest
```

64
website/docs/best-practice/error-tracking.md Normal file
View File

@ -0,0 +1,64 @@
---
sidebar_position: 2
description: 使用 sentry 进行错误跟踪
---
# 错误跟踪
在应用实际运行过程中，可能会出现各种各样的错误。可能是由于代码逻辑错误，也可能是由于用户输入错误，甚至是由于第三方服务的错误。这些错误都会导致应用的运行出现问题，这时候就需要对错误进行跟踪，以便及时发现问题并进行修复。NoneBot 提供了 `nonebot-plugin-sentry` 插件，支持 [sentry](https://sentry.io/) 平台，可以方便地进行错误跟踪。
## 安装插件
在使用前请先安装 `nonebot-plugin-sentry` 插件至项目环境中，可参考[获取商店插件](../tutorial/store.mdx#安装插件)来了解并选择安装插件的方式。如：
在**项目目录**下执行以下命令：
```bash
nb plugin install nonebot-plugin-sentry
```
## 使用插件
在安装完成之后，仅需要对插件进行简单的配置即可使用。
### 获取 sentry DSN
前往 [sentry](https://sentry.io/) 平台，注册并创建一个新的项目，然后在项目设置中找到 `Client Keys (DSN)`，复制其中的 `DSN` 值。
### 配置插件
:::warning 注意
错误跟踪通常在生产环境中使用，因此开发环境中 `sentry_dsn` 留空即会停用插件。
:::
在项目 dotenv 配置文件中添加以下配置即可使用：
```dotenv
SENTRY_DSN=<your_sentry_dsn>
```
## 配置项
配置项具体含义参考 [Sentry Docs](https://docs.sentry.io/platforms/python/configuration/options/)。
- `sentry_dsn: str`
- `sentry_debug: bool = False`
- `sentry_release: str | None = None`
- `sentry_release: str | None = None`
- `sentry_environment: str | None = nonebot env`
- `sentry_server_name: str | None = None`
- `sentry_sample_rate: float = 1.`
- `sentry_max_breadcrumbs: int = 100`
- `sentry_attach_stacktrace: bool = False`
- `sentry_send_default_pii: bool = False`
- `sentry_in_app_include: List[str] = Field(default_factory=list)`
- `sentry_in_app_exclude: List[str] = Field(default_factory=list)`
- `sentry_request_bodies: str = "medium"`
- `sentry_with_locals: bool = True`
- `sentry_ca_certs: str | None = None`
- `sentry_before_send: Callable[[Any, Any], Any | None] | None = None`
- `sentry_before_breadcrumb: Callable[[Any, Any], Any | None] | None = None`
- `sentry_transport: Any | None = None`
- `sentry_http_proxy: str | None = None`
- `sentry_https_proxy: str | None = None`
- `sentry_shutdown_timeout: int = 2`

96
website/docs/best-practice/scheduler.md Normal file
View File

@ -0,0 +1,96 @@
---
sidebar_position: 0
description: 定时执行任务
---
# 定时任务
[APScheduler](https://apscheduler.readthedocs.io/en/3.x/) (Advanced Python Scheduler) 是一个 Python 第三方库，其强大的定时任务功能被广泛应用于各个场景。在 NoneBot 中，定时任务作为一个额外功能，依赖于基于 APScheduler 开发的 [`nonebot-plugin-apscheduler`](https://github.com/nonebot/plugin-apscheduler) 插件进行支持。
## 安装插件
在使用前请先安装 `nonebot-plugin-apscheduler` 插件至项目环境中，可参考[获取商店插件](../tutorial/store.mdx#安装插件)来了解并选择安装插件的方式。如：
在**项目目录**下执行以下命令：
```bash
nb plugin install nonebot-plugin-apscheduler
```
## 使用插件
`nonebot-plugin-apscheduler` 本质上是对 [APScheduler](https://apscheduler.readthedocs.io/en/3.x/) 进行了封装以适用于 NoneBot 开发，因此其使用方式与 APScheduler 本身并无显著区别。在此我们会简要介绍其调用方法，更多的使用方面的功能请参考[APScheduler 官方文档](https://apscheduler.readthedocs.io/en/3.x/userguide.html)。
### 导入调度器
由于 `nonebot_plugin_apscheduler` 作为插件，因此需要在使用前对其进行**加载**并**导入**其中的 `scheduler` 调度器来创建定时任务。使用 `require` 方法可轻松完成这一过程，可参考 [跨插件访问](../advanced/requiring.md) 一节进行了解。
```python
from nonebot import require
require("nonebot_plugin_apscheduler")
from nonebot_plugin_apscheduler import scheduler
```
### 添加定时任务
在 [APScheduler 官方文档](https://apscheduler.readthedocs.io/en/3.x/userguide.html#adding-jobs) 中提供了以下两种直接添加任务的方式：
```python
from nonebot import require
require("nonebot_plugin_apscheduler")
from nonebot_plugin_apscheduler import scheduler
# 基于装饰器的方式
@scheduler.scheduled_job("cron", hour="*/2", id="job_0", args=[1], kwargs={arg2: 2})
async def run_every_2_hour(arg1: int, arg2: int):
pass
# 基于 add_job 方法的方式
def run_every_day(arg1: int, arg2: int):
pass
scheduler.add_job(
run_every_day, "interval", days=1, id="job_1", args=[1], kwargs={arg2: 2}
)
```
:::warning 注意
由于 APScheduler 的定时任务并不是**由事件响应器所触发的事件**，因此其任务函数无法同[事件处理函数](../tutorial/handler.mdx#事件处理函数)一样通过[依赖注入](../tutorial/event-data.mdx#认识依赖注入)获取上下文信息，也无法通过事件响应器对象的方法进行任何操作，因此我们需要使用[调用平台 API](../appendices/api-calling.mdx#调用平台-api)的方式来获取信息或收发消息。
相对于事件处理依赖而言，编写定时任务更像是编写普通的函数，需要我们自行获取信息以及发送信息，请**不要**将事件处理依赖的特殊语法用于定时任务！
:::
关于 APScheduler 的更多使用方法，可以参考 [APScheduler 官方文档](https://apscheduler.readthedocs.io/en/3.x/index.html) 进行了解。
### 配置项
#### apscheduler_autostart
- **类型**: `bool`
- **默认值**: `True`
是否自动启动 `scheduler` ，若不启动需要自行调用 `scheduler.start()`。
#### apscheduler_log_level
- **类型**: `int`
- **默认值**: `30`
apscheduler 输出的日志等级
- `WARNING` = `30` (默认)
- `INFO` = `20`
- `DEBUG` = `10` (只有在开启 nonebot 的 debug 模式才会显示 debug 日志)
#### apscheduler_config
- **类型**: `dict`
- **默认值**: `{ "apscheduler.timezone": "Asia/Shanghai" }`
`apscheduler` 的相关配置。参考[配置调度器](https://apscheduler.readthedocs.io/en/latest/userguide.html#scheduler-config), [配置参数](https://apscheduler.readthedocs.io/en/latest/modules/schedulers/base.html#apscheduler.schedulers.base.BaseScheduler)
配置需要包含 `apscheduler.` 作为前缀，例如 `apscheduler.timezone`。

212
website/docs/best-practice/testing/README.mdx Normal file
View File

@ -0,0 +1,212 @@
---
sidebar_position: 1
description: 使用 NoneBug 进行单元测试
slug: /best-practice/testing/
---
# 配置与测试事件响应器
import Tabs from "@theme/Tabs";
import TabItem from "@theme/TabItem";
> 在计算机编程中，单元测试（Unit Testing）又称为模块测试，是针对程序模块（软件设计的最小单位）来进行正确性检验的测试工作。
为了保证代码的正确运行，我们不仅需要对错误进行跟踪，还需要对代码进行正确性检验，也就是测试。NoneBot 提供了一个测试工具——NoneBug，它是一个 [pytest](https://docs.pytest.org/en/stable/) 插件，可以帮助我们便捷地进行单元测试。
:::tip 提示
建议在阅读本文档前先阅读 [pytest 官方文档](https://docs.pytest.org/en/stable/)来了解 pytest 的相关术语和基本用法。
:::
## 安装 NoneBug
在**项目目录**下激活虚拟环境后运行以下命令安装 NoneBug：
<Tabs groupId="tool">
<TabItem value="poetry" label="Poetry" default>
```bash
poetry add nonebug -G test
```
</TabItem>
<TabItem value="pdm" label="PDM">
```bash
pdm add nonebug -dG test
```
</TabItem>
<TabItem value="pip" label="pip">
```bash
pip install nonebug
```
</TabItem>
</Tabs>
要运行 NoneBug 测试，还需要额外安装 pytest 异步插件 `pytest-asyncio` 或 `anyio` 以支持异步测试。文档中，我们以 `pytest-asyncio` 为例：
<Tabs groupId="tool">
<TabItem value="poetry" label="Poetry" default>
```bash
poetry add pytest-asyncio -G test
```
</TabItem>
<TabItem value="pdm" label="PDM">
```bash
pdm add pytest-asyncio -dG test
```
</TabItem>
<TabItem value="pip" label="pip">
```bash
pip install pytest-asyncio
```
</TabItem>
</Tabs>
## 配置测试
在开始测试之前，我们需要对测试进行一些配置，以正确启动我们的机器人。在 `tests` 目录下新建 `conftest.py` 文件，添加以下内容：
```python title=tests/conftest.py
import pytest
import nonebot
# 导入适配器
from nonebot.adapters.console import Adapter as ConsoleAdapter
@pytest.fixture(scope="session", autouse=True)
def load_bot():
# 加载适配器
driver = nonebot.get_driver()
driver.register_adapter(ConsoleAdapter)
# 加载插件
nonebot.load_from_toml("pyproject.toml")
```
这样，我们就可以在测试中使用机器人的插件了。通常，我们不需要自行初始化 NoneBot，NoneBug 已经为我们运行了 `nonebot.init()`。如果需要自定义 NoneBot 初始化的参数，我们可以在 `conftest.py` 中添加 `pytest_configure` 钩子函数。例如，我们可以修改 NoneBot 配置环境为 `test` 并从环境变量中输入配置：
```python {3,5,7-9} title=tests/conftest.py
import os
from nonebug import NONEBOT_INIT_KWARGS
os.environ["ENVIRONMENT"] = "test"
def pytest_configure(config: pytest.Config):
config.stash[NONEBOT_INIT_KWARGS] = {"secret": os.getenv("INPUT_SECRET")}
```
## 编写插件测试
在配置完成插件加载后，我们就可以在测试中使用插件了。NoneBug 通过 pytest fixture `app` 提供各种测试方法，我们可以在测试中使用它来测试插件。现在，我们创建一个测试脚本来测试[深入指南](../../appendices/session-control.mdx)中编写的天气插件。首先，我们先要导入我们需要的模块：
<details>
<summary>插件示例</summary>
```python title=weather/__init__.py
from nonebot import on_command
from nonebot.rule import to_me
from nonebot.matcher import Matcher
from nonebot.adapters import Message
from nonebot.params import CommandArg, ArgPlainText
weather = on_command("天气", rule=to_me(), aliases={"weather", "天气预报"})
@weather.handle()
async def handle_function(matcher: Matcher, args: Message = CommandArg()):
if args.extract_plain_text():
matcher.set_arg("location", args)
@weather.got("location", prompt="请输入地名")
async def got_location(location: str = ArgPlainText()):
if location not in ["北京", "上海", "广州", "深圳"]:
await weather.reject(f"你想查询的城市 {location} 暂不支持，请重新输入！")
await weather.finish(f"今天{location}的天气是...")
```
</details>
```python {4,5,9,11-16} title=tests/test_weather.py
from datetime import datetime
import pytest
from nonebug import App
from nonebot.adapters.console import User, Message, MessageEvent
@pytest.mark.asyncio
async def test_weather(app: App):
from awesome_bot.plugins.weather import weather
event = MessageEvent(
time=datetime.now(),
self_id="test",
message=Message("/天气 北京"),
user=User(user_id=123456789),
)
```
在上面的代码中，我们引入了 NoneBug 的测试 `App` 对象，以及必要的适配器消息与事件定义等。在测试函数 `test_weather` 中，我们导入了要进行测试的事件响应器 `weather`。请注意，由于需要等待 NoneBot 初始化并加载插件完毕，插件内容必须在**测试函数内部**进行导入。然后，我们创建了一个 `MessageEvent` 事件对象，它模拟了一个用户发送了 `/天气 北京` 的消息。接下来，我们使用 `app.test_matcher` 方法来测试 `weather` 事件响应器：
```python {11-15} title=tests/test_weather.py
@pytest.mark.asyncio
async def test_weather(app: App):
from awesome_bot.plugins.weather import weather
event = MessageEvent(
time=datetime.now(),
self_id="test",
message=Message("/天气 北京"),
user=User(user_id=123456789),
)
async with app.test_matcher(weather) as ctx:
bot = ctx.create_bot()
ctx.receive_event(bot, event)
ctx.should_call_send(event, "今天北京的天气是...", result=None)
ctx.should_finished()
```
这里我们使用 `async with` 语句并通过参数指定要测试的事件响应器 `weather` 来进入测试上下文。在测试上下文中，我们可以使用 `ctx.create_bot` 方法创建一个虚拟的机器人实例，并使用 `ctx.receive_event` 方法来模拟机器人接收到消息事件。然后，我们就可以定义预期行为来测试机器人是否正确运行。在上面的代码中，我们使用 `ctx.should_call_send` 方法来断言机器人应该发送 `今天北京的天气是...` 这条消息，并且将发送函数的调用结果作为第三个参数返回给事件处理函数。如果断言失败，测试将会不通过。我们也可以使用 `ctx.should_finished` 方法来断言机器人应该结束会话。
为了测试更复杂的情况，我们可以为添加更多的测试用例。例如，我们可以测试用户输入了一个不支持的地名时机器人的反应：
```python {17-21,23-26} title=tests/test_weather.py
def make_event(message: str = "") -> MessageEvent:
return MessageEvent(
time=datetime.now(),
self_id="test",
message=Message(message),
user=User(user_id=123456789),
)
@pytest.mark.asyncio
async def test_weather(app: App):
from awesome_bot.plugins.weather import weather
async with app.test_matcher(weather) as ctx:
... # 省略前面的测试用例
async with app.test_matcher(weather) as ctx:
bot = ctx.create_bot()
event = make_event("/天气 南京")
ctx.receive_event(bot, event)
ctx.should_call_send(event, "你想查询的城市 南京 暂不支持，请重新输入！", result=None)
ctx.should_rejected()
event = make_event("北京")
ctx.receive_event(bot, event)
ctx.should_call_send(event, "今天北京的天气是...", result=None)
ctx.should_finished()
```
在上面的代码中，我们使用 `ctx.should_rejected` 来断言机器人应该请求用户重新输入。然后，我们再次使用 `ctx.receive_event` 方法来模拟用户回复了 `北京`，并使用 `ctx.should_finished` 来断言机器人应该结束会话。
更多的 NoneBug 用法将在后续章节中介绍。

2
website/docs/advanced/unittest/_category_.json → website/docs/best-practice/testing/_category_.json
View File

@ -1,4 +1,4 @@
{
"label": "单元测试",
"position": 6
"position": 4
}

288
website/docs/best-practice/testing/behavior.mdx Normal file
View File

@ -0,0 +1,288 @@
---
sidebar_position: 2
description: 测试事件响应、平台接口调用和会话控制
---
# 测试事件响应与会话操作
import Tabs from "@theme/Tabs";
import TabItem from "@theme/TabItem";
在 NoneBot 接收到事件时，事件响应器根据优先级依次通过权限、响应规则来判断当前事件是否应该触发。事件响应流程中，机器人可能会通过 `send` 发送消息或者调用平台接口来执行预期的操作。因此，我们需要对这两种操作进行单元测试。
在上一节中，我们对单个事件响应器进行了简单测试。但是在实际场景中，机器人可能定义了多个事件响应器，由于优先级和响应规则的存在，预期的事件响应器可能并不会被触发。NoneBug 支持同时测试多个事件响应器，以此来测试机器人的整体行为。
## 测试事件响应
NoneBug 提供了六种定义 `Rule` 和 `Permission` 预期行为的方法：
- `should_pass_rule`
- `should_not_pass_rule`
- `should_ignore_rule`
- `should_pass_permission`
- `should_not_pass_permission`
- `should_ignore_permission`
:::tip 提示
事件响应器类型的检查属于 `Permission` 的一部分，因此可以通过 `should_pass_permission` 和 `should_not_pass_permission` 方法来断言事件响应器类型的检查。
:::
下面我们根据插件示例来测试事件响应行为，我们首先定义两个事件响应器作为测试的对象：
```python title=example.py
from nonebot import on_command
def never_pass():
return False
foo = on_command("foo")
bar = on_command("bar", permission=never_pass)
```
在这两个事件响应器中，`foo` 当收到 `/foo` 消息时会执行，而 `bar` 则不会执行。我们使用 NoneBug 来测试它们：
<Tabs groupId="testScope">
<TabItem value="separate" label="独立测试" default>
```python {21,22,28,29} title=tests/test_example.py
from datetime import datetime
import pytest
from nonebug import App
from nonebot.adapters.console import User, Message, MessageEvent
def make_event(message: str = "") -> MessageEvent:
return MessageEvent(
time=datetime.now(),
self_id="test",
message=Message(message),
user=User(user_id=123456789),
)
@pytest.mark.asyncio
async def test_example(app: App):
from awesome_bot.plugins.example import foo, bar
async with app.test_matcher(foo) as ctx:
bot = ctx.create_bot()
event = make_event("/foo")
ctx.receive_event(bot, event)
ctx.should_pass_rule()
ctx.should_pass_permission()
async with app.test_matcher(bar) as ctx:
bot = ctx.create_bot()
event = make_event("/foo")
ctx.receive_event(bot, event)
ctx.should_not_pass_rule()
ctx.should_not_pass_permission()
```
在上面的代码中，我们分别对 `foo` 和 `bar` 事件响应器进行响应测试。我们使用 `ctx.should_pass_rule` 和 `ctx.should_pass_permission` 断言 `foo` 事件响应器应该被触发，使用 `ctx.should_not_pass_rule` 和 `ctx.should_not_pass_permission` 断言 `bar` 事件响应器应该被忽略。
</TabItem>
<TabItem value="global" label="集成测试">
```python title=tests/test_example.py
from datetime import datetime
import pytest
from nonebug import App
from nonebot.adapters.console import User, Message, MessageEvent
def make_event(message: str = "") -> MessageEvent:
return MessageEvent(
time=datetime.now(),
self_id="test",
message=Message(message),
user=User(user_id=123456789),
)
@pytest.mark.asyncio
async def test_example(app: App):
from awesome_bot.plugins.example import foo, bar
async with app.test_matcher() as ctx:
bot = ctx.create_bot()
event = make_event("/foo")
ctx.receive_event(bot, event)
ctx.should_pass_rule(foo)
ctx.should_pass_permission(foo)
ctx.should_not_pass_rule(bar)
ctx.should_not_pass_permission(bar)
```
在上面的代码中，我们对 `foo` 和 `bar` 事件响应器一起进行响应测试。我们使用 `ctx.should_pass_rule` 和 `ctx.should_pass_permission` 断言 `foo` 事件响应器应该被触发，使用 `ctx.should_not_pass_rule` 和 `ctx.should_not_pass_permission` 断言 `bar` 事件响应器应该被忽略。通过参数，我们可以指定断言的事件响应器。
</TabItem>
</Tabs>
当然，如果需要忽略某个事件响应器的响应规则和权限检查，强行进入响应流程，我们可以使用 `should_ignore_rule` 和 `should_ignore_permission` 方法：
```python {21,22} title=tests/test_example.py
from datetime import datetime
import pytest
from nonebug import App
from nonebot.adapters.console import User, Message, MessageEvent
def make_event(message: str = "") -> MessageEvent:
return MessageEvent(
time=datetime.now(),
self_id="test",
message=Message(message),
user=User(user_id=123456789),
)
@pytest.mark.asyncio
async def test_example(app: App):
from awesome_bot.plugins.example import foo, bar
async with app.test_matcher(bar) as ctx:
bot = ctx.create_bot()
event = make_event("/foo")
ctx.receive_event(bot, event)
ctx.should_ignore_rule(bar)
ctx.should_ignore_permission(bar)
```
在忽略了响应规则和权限检查之后，就会进入 `bar` 事件响应器的响应流程。
## 测试平台接口使用
上一节的示例插件测试中，我们已经尝试了测试插件对事件的消息回复。通常情况下，事件处理流程中对平台接口的使用会通过事件响应器操作或者调用平台 API 两种途径进行。针对这两种途径，NoneBug 分别提供了 `ctx.should_call_send` 和 `ctx.should_call_api` 方法来测试平台接口的使用情况。
1. `should_call_send`
定义事件响应器预期发送的消息，即通过[事件响应器操作 send](../../appendices/session-control.mdx#send)进行的操作。`should_call_send` 有四个参数：
- `event`：回复的目标事件。
- `message`：预期的消息对象，可以是 `str`、`Message` 或 `MessageSegment`。
- `result`：send 的返回值，将会返回给插件。
- `bot`（可选）：发送消息的 bot 对象。
- `**kwargs`：send 方法的额外参数。
2. `should_call_api`
定义事件响应器预期调用的平台 API 接口，即通过[调用平台 API](../../appendices/api-calling.mdx#调用平台-API)进行的操作。`should_call_api` 有四个参数：
- `api`：API 名称。
- `data`：预期的请求数据。
- `result`：call_api 的返回值，将会返回给插件。
- `adapter`（可选）：调用 API 的平台适配器对象。
- `**kwargs`：call_api 方法的额外参数。
下面是一个使用 `should_call_send` 和 `should_call_api` 方法的示例：
我们先定义一个测试插件，在响应流程中向用户发送一条消息并调用 `Console` 适配器的 `bell` API。
```python {8,9} title=example.py
from nonebot import on_command
from nonebot.adapters.console import Bot
foo = on_command("foo")
@foo.handle()
async def _(bot: Bot):
await foo.send("message")
await bot.bell()
```
然后我们对该插件进行测试：
```python {19,20,23,24} title=tests/test_example.py
from datetime import datetime
import pytest
import nonebot
from nonebug import App
from nonebot.adapters.console import Bot, User, Adapter, Message, MessageEvent
def make_event(message: str = "") -> MessageEvent:
return MessageEvent(
time=datetime.now(),
self_id="test",
message=Message(message),
user=User(user_id=123456789),
)
@pytest.mark.asyncio
async def test_example(app: App):
from awesome_bot.plugins.example import foo
async with app.test_matcher(foo) as ctx:
adapter = nonebot.get_adapter(Adapter)
bot = ctx.create_bot(base=Bot, adapter=adapter)
event = make_event("/foo")
ctx.receive_event(bot, event)
ctx.should_call_send(event, "message", result=None, bot=bot)
ctx.should_call_api("bell", {}, result=None, adapter=adapter)
```
请注意，对于在依赖注入中使用了非基类对象的情况，我们需要在 `create_bot` 方法中指定 `base` 和 `adapter` 参数，确保不会因为重载功能而出现非预期情况。
## 测试会话控制
在[会话控制](../../appendices/session-control.mdx)一节中，我们介绍了如何使用事件响应器操作来实现对用户的交互式会话。在上一节的示例插件测试中，我们其实已经使用了 `ctx.should_finished` 来断言会话结束。NoneBug 针对各种流程控制操作分别提供了相应的方法来定义预期的会话处理行为。它们分别是：
- `should_finished`：断言会话结束，对应 `matcher.finish` 操作。
- `should_rejected`：断言会话等待用户输入并重新执行当前事件处理函数，对应 `matcher.reject` 系列操作。
- `should_paused`: 断言会话等待用户输入并执行下一个事件处理函数，对应 `matcher.pause` 操作。
我们仅需在测试用例中的正确位置调用这些方法，就可以断言会话的预期行为。例如：
```python title=example.py
from nonebot import on_command
from nonebot.typing import T_State
foo = on_command("foo")
@foo.got("key", prompt="请输入密码")
async def _(state: T_State, key: str = ArgPlainText()):
if key != "some password":
try_count = state.get("try_count", 1)
if try_count >= 3:
await foo.finish("密码错误次数过多")
else:
state["try_count"] = try_count + 1
await foo.reject("密码错误，请重新输入")
await foo.finish("密码正确")
```
```python title=tests/test_example.py
from datetime import datetime
import pytest
from nonebug import App
from nonebot.adapters.console import User, Message, MessageEvent
def make_event(message: str = "") -> MessageEvent:
return MessageEvent(
time=datetime.now(),
self_id="test",
message=Message(message),
user=User(user_id=123456789),
)
@pytest.mark.asyncio
async def test_example(app: App):
from awesome_bot.plugins.example import foo
async with app.test_matcher(foo) as ctx:
bot = ctx.create_bot()
event = make_event("/foo")
ctx.receive_event(bot, event)
ctx.should_call_send(event, "请输入密码", result=None)
ctx.should_rejected()
event = make_event("wrong password")
ctx.receive_event(bot, event)
ctx.should_call_send(event, "密码错误，请重新输入", result=None)
ctx.should_rejected()
event = make_event("wrong password")
ctx.receive_event(bot, event)
ctx.should_call_send(event, "密码错误，请重新输入", result=None)
ctx.should_rejected()
event = make_event("wrong password")
ctx.receive_event(bot, event)
ctx.should_call_send(event, "密码错误次数过多", result=None)
ctx.should_finished()
```

96
website/docs/best-practice/testing/mock-network.md Normal file
View File

@ -0,0 +1,96 @@
---
sidebar_position: 3
description: 模拟网络通信以进行测试
---
# 模拟网络通信
NoneBot 驱动器提供了多种方法来帮助适配器进行网络通信，主要包括客户端和服务端两种类型。模拟网络通信可以帮助我们更加接近实际机器人应用场景，进行更加真实的集成测试。同时，通过这种途径，我们还可以完成对适配器的测试。
NoneBot 中的网络通信主要包括以下几种：
- HTTP 服务端（WebHook）
- WebSocket 服务端
- HTTP 客户端
- WebSocket 客户端
下面我们将分别介绍如何使用 NoneBug 来模拟这几种通信方式。
## 测试 HTTP 服务端
当 NoneBot 作为 ASGI 服务端应用时，我们可以定义一系列的路由来处理 HTTP 请求，适配器同样也可以通过定义路由来响应机器人相关的网络通信。下面假设我们使用了一个适配器 `fake` ，它定义了一个路由 `/fake/http` ，用于接收平台 WebHook 并处理。实际应用测试时，应将该路由地址替换为**真实适配器注册的路由地址**。
我们首先需要获取测试用模拟客户端：
```python {5,6} title=tests/test_http_server.py
from nonebug import App
@pytest.mark.asyncio
async def test_http_server(app: App):
async with app.test_server() as ctx:
client = ctx.get_client()
```
默认情况下，`app.test_server()` 会通过 `nonebot.get_asgi` 获取测试对象，我们也可以通过参数指定 ASGI 应用：
```python
async with app.test_server(asgi=asgi_app) as ctx:
...
```
获取到模拟客户端后，即可像 `requests`、`httpx` 等库类似的方法进行使用：
```python {3,11-14,16} title=tests/test_http_server.py
import nonebot
from nonebug import App
from nonebot.adapters.fake import Adapter
@pytest.mark.asyncio
async def test_http_server(app: App):
adapter = nonebot.get_adapter(Adapter)
async with app.test_server() as ctx:
client = ctx.get_client()
response = await client.post("/fake/http", json={"bot_id": "fake"})
assert response.status_code == 200
assert response.json() == {"status": "success"}
assert "fake" in nonebot.get_bots()
adapter.bot_disconnect(nonebot.get_bot("fake"))
```
在上面的测试中，我们向 `/fake/http` 发送了一个模拟 POST 请求，适配器将会对该请求进行处理，我们可以通过检查请求返回是否正确、Bot 对象是否创建等途径来验证机器人是否正确运行。在完成测试后，我们通常需要对 Bot 对象进行清理，以避免对其他测试产生影响。
## 测试 WebSocket 服务端
当 NoneBot 作为 ASGI 服务端应用时，我们还可以定义一系列的路由来处理 WebSocket 通信。下面假设我们使用了一个适配器 `fake` ，它定义了一个路由 `/fake/ws` ，用于处理平台 WebSocket 连接信息。实际应用测试时，应将该路由地址替换为**真实适配器注册的路由地址**。
我们同样需要通过 `app.test_server()` 获取测试用模拟客户端，这里就不再赘述。在获取到模拟客户端后，我们可以通过 `client.websocket_connect` 方法来模拟 WebSocket 连接：
```python {3,11-15} title=tests/test_ws_server.py
import nonebot
from nonebug import App
from nonebot.adapters.fake import Adapter
@pytest.mark.asyncio
async def test_ws_server(app: App):
adapter = nonebot.get_adapter(Adapter)
async with app.test_server() as ctx:
client = ctx.get_client()
async with client.websocket_connect("/fake/ws") as ws:
await ws.send_json({"bot_id": "fake"})
response = await ws.receive_json()
assert response == {"status": "success"}
assert "fake" in nonebot.get_bots()
```
在上面的测试中，我们向 `/fake/ws` 进行了 WebSocket 模拟通信，通过发送消息与机器人进行交互，然后检查机器人发送的信息是否正确。
## 测试 HTTP 客户端
~~暂不支持~~
## 测试 WebSocket 客户端
~~暂不支持~~

16
website/docs/start/question.md → website/docs/community/contact.md
View File

@ -1,15 +1,15 @@
---
sidebar-position: 100
description: 如何获取帮助
sidebar-position: 0
description: 遇到问题如何获取帮助
---
# 遇到问题
# 参与讨论
如果在安装或者开发过程中遇到了任何问题，可以通过以下方式解决：
如果在安装或者开发 NoneBot 过程中遇到了任何问题，或者有新奇的点子，欢迎参与我们的社区讨论：
1. 点击下方链接前往 GitHub，前往 Issues 页面，在 `New Issue` Template 中选择 `Question`
NoneBot2：[![NoneBot2](https://img.shields.io/github/stars/nonebot/nonebot2?style=social)](https://github.com/nonebot/nonebot2)
NoneBot：[![NoneBot project link](https://img.shields.io/github/stars/nonebot/nonebot2?style=social)](https://github.com/nonebot/nonebot2)
2. 通过 QQ 群（点击下方链接直达）
@ -19,10 +19,6 @@ description: 如何获取帮助
[![QQ Channel](https://img.shields.io/badge/QQ%E9%A2%91%E9%81%93-NoneBot-orange?style=social)](https://qun.qq.com/qqweb/qunpro/share?_wv=3&_wwv=128&appChannel=share&inviteCode=7b4a3&appChannel=share&businessType=9&from=246610&biz=ka)
4. 通过 Telegram 群（点击下方链接直达）
[![Telegram Chat](https://img.shields.io/badge/telegram-cqhttp-blue?style=social)](https://t.me/cqhttp)
5. 通过 Discord 服务器（点击下方链接直达）
4. 通过 Discord 服务器（点击下方链接直达）
[![Discord Server](https://discordapp.com/api/guilds/847819937858584596/widget.png?style=shield)](https://discord.gg/VKtE6Gdc4h)

22
website/docs/community/contributing.md Normal file
View File

@ -0,0 +1,22 @@
---
sidebar-position: 1
description: 如何为 NoneBot 贡献代码
---
# 贡献指南
## Code of Conduct
请参阅 [Code of Conduct](https://github.com/nonebot/nonebot2/blob/master/CODE_OF_CONDUCT.md)。
## 参与开发
请参阅 [Contributing](https://github.com/nonebot/nonebot2/blob/master/CONTRIBUTING.md)。
## 鸣谢
感谢以下开发者对 NoneBot2 作出的贡献：
<a href="https://github.com/nonebot/nonebot2/graphs/contributors">
<img src="https://contrib.rocks/image?repo=nonebot/nonebot2&max=1000" />
</a>

6
website/docs/developer/adapter-writing.md Normal file
View File

@ -0,0 +1,6 @@
---
sidebar_position: 1
description: 编写适配器对接新的平台
---
# 编写适配器

6
website/docs/developer/plugin-publishing.md Normal file
View File

@ -0,0 +1,6 @@
---
sidebar_position: 0
description: 在商店发布自己的插件
---
# 发布插件

28
website/docs/editor-support.md Normal file
View File

@ -0,0 +1,28 @@
---
sidebar_position: 2
description: 配置编辑器以获得最佳体验
---
# 编辑器支持
框架基于 [PEP484](https://www.python.org/dev/peps/pep-0484/)、[PEP 561](https://www.python.org/dev/peps/pep-0561/)、[PEP8](https://www.python.org/dev/peps/pep-0008/) 等规范进行开发并且**拥有完整类型注解**。框架使用 Pyright（Pylance）工具进行类型检查，确保代码可以被编辑器正确解析。
## 编辑器推荐配置
### Visual Studio Code
在 Visual Studio Code 中，可以使用 Pylance Language Server 并启用 `Type Checking` 配置以达到最佳开发体验。
1. 在 VSCode 插件视图搜索并安装 `Python (ms-python.python)` 和 `Pylance (ms-python.vscode-pylance)` 插件。
2. 在 VSCode 设置视图搜索配置项或者向项目 `.vscode` 文件夹中配置文件添加以下内容：
```json title=settings.json
{
"python.languageServer": "Pylance",
"python.analysis.typeCheckingMode": "basic"
}
```
### 其他
欢迎提交 Pull Request 添加其他编辑器配置推荐。点击左下角 `Edit this page` 前往编辑。

119
website/docs/quick-start.mdx Normal file
View File

@ -0,0 +1,119 @@
---
sidebar_position: 1
description: 尝试使用 NoneBot
options:
menu:
weight: 10
category: tutorial
---
import Asciinema from "@site/src/components/Asciinema";
import Messenger from "@site/src/components/Messenger";
# 快速上手
:::warning 前提条件
- 请确保你的 Python 版本 >= 3.8
- **我们强烈建议使用虚拟环境进行开发**，如果没有使用虚拟环境，请确保已经卸载可能存在的 NoneBot v1！！！
```bash
pip uninstall nonebot
```
:::
在本章节中，我们将介绍如何使用脚手架来创建一个 NoneBot 简易项目。项目将基于 nb-cli 脚手架运行，并允许我们从商店安装插件。
<Asciinema
url="https://asciinema.org/a/569440.cast"
options={{ theme: "monokai", poster: "npt:21.5" }}
/>
## 安装脚手架
确保你已经安装了 Python 3.8 及以上版本，然后在命令行中执行以下命令：
1. 安装 [pipx](https://pypa.github.io/pipx/)
```bash
python -m pip install --user pipx
python -m pipx ensurepath
```
如果在此步骤的输出中出现了“open a new terminal”或者“re-login”字样，那么请关闭当前终端并重新打开一个新的终端。
2. 安装脚手架
```bash
pipx install nb-cli
```
安装完成后，你可以在命令行使用 `nb` 命令来使用脚手架。如果出现无法找到命令的情况（例如出现“Command not found”字样），请参考 [pipx 文档](https://pypa.github.io/pipx/) 检查你的环境变量。
## 创建项目
使用脚手架来创建一个项目：
```bash
nb create
```
这一指令将会执行创建项目的流程，你将会看到一些询问：
1. 项目模板
```bash
[?] 选择一个要使用的模板: bootstrap (初学者或用户)
```
这里我们选择 `bootstrap` 模板，它是一个简单的项目模板，能够安装商店插件。如果你需要**自行编写插件**，这里请选择 `simple` 模板。
2. 项目名称
```bash
[?] 项目名称: awesome-bot
```
这里我们以 `awesome-bot` 为例，作为项目名称。你可以根据自己的需要来命名。
3. 其他选项
请注意，多选项使用**空格**选中或取消，**回车**确认。
```bash
[?] 要使用哪些驱动器? FastAPI (FastAPI 驱动器)
[?] 要使用哪些适配器? Console (基于终端的交互式适配器)
[?] 立即安装依赖? (Y/n) Yes
[?] 创建虚拟环境? (Y/n) Yes
```
这里我们选择了创建虚拟环境，nb-cli 在之后的操作中将会自动使用这个虚拟环境。如果你不需要自动创建虚拟环境或者已经创建了其他虚拟环境，nb-cli 将会安装依赖至当前激活的 Python 虚拟环境。
4. 选择内置插件
```bash
[?] 要使用哪些内置插件? echo
```
这里我们选择 `echo` 插件作为示例。这是一个简单的复读回显插件，可以用于测试你的机器人是否正常运行。
## 运行项目
在项目创建完成后，你可以在**项目目录**中使用以下命令来运行项目：
```bash
nb run
```
你现在应该已经运行起来了你的第一个 NoneBot 项目了！请注意，生成的项目中使用了 `FastAPI` 驱动器和 `Console` 适配器，你之后可以自行修改配置或安装其他适配器。
## 尝试使用
在项目运行起来后，`Console` 适配器会在你的终端启动交互模式，你可以直接在输入框中输入 `/echo hello world` 来测试你的机器人是否正常运行。
<Messenger
msgs={[
{ position: "right", msg: "/echo hello world" },
{ position: "left", msg: "hello world" },
]}
/>

33
website/docs/start/editor-support.md
View File

@ -1,33 +0,0 @@
---
sidebar_position: 80
description: 编辑器支持
---
# 编辑器支持
框架基于 [PEP484](https://www.python.org/dev/peps/pep-0484/)、[PEP 561](https://www.python.org/dev/peps/pep-0517/)、[PEP8](https://www.python.org/dev/peps/pep-0008/) 等规范进行开发并且是 **Fully Typed**。框架使用 `pyright`（`pylance`）工具进行类型检查，确保代码可以被编辑器正确解析。
## 编辑器推荐配置
### Visual Studio Code
在 Visual Studio Code 中，可以使用 `pylance` Language Server 并启用 `Type Checking` 以达到最佳开发体验。
向 `.vscode` 文件夹中对应文件添加以下配置并在 VSCode 插件面板安装推荐插件：
```json title=extensions.json
{
"recommendations": ["ms-python.python", "ms-python.vscode-pylance"]
}
```
```json title=settings.json
{
"python.languageServer": "Pylance",
"python.analysis.typeCheckingMode": "basic"
}
```
### 其他
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45
website/docs/start/install-adapter.mdx
View File

@ -1,45 +0,0 @@
---
sidebar_position: 2
description: 通过脚手架或 pip 安装适配器
---
import Asciinema from "@site/src/components/Asciinema";
# 安装协议适配器
## 查看
前往[商店](/store)即可查看所有协议适配器。
或者使用 nb-cli 命令行查看:
```bash
nb adapter list
```
## 安装
前往[商店](/store)点击复制 nb-cli 安装命令至命令行执行即可安装。
或者自行输入命令安装:
```bash
nb adapter install <adapter-package>
```
或者使用交互模式安装:
```bash
nb adapter install
```
也可以使用 pip 安装
```bash
pip install <adapter-package>
```
<Asciinema
url="https://asciinema.org/a/464727.cast"
options={{ theme: "monokai", poster: "npt:2.0" }}
/>

47
website/docs/start/install-driver.mdx
View File

@ -1,47 +0,0 @@
---
sidebar_position: 1
description: 通过脚手架或 pip 安装驱动器
---
import Asciinema from "@site/src/components/Asciinema";
# 安装驱动器
NoneBot 在默认安装情况下内置了 `none` 驱动器，其他驱动器如 `fastapi`、`httpx`、`aiohttp` 则需要额外安装。
## 查看
前往[商店](/store)即可查看所有驱动器。
或者使用 nb-cli 命令行查看:
```bash
nb driver list
```
## 安装
前往[商店](/store)点击复制 nb-cli 安装命令至命令行执行即可安装。
或者自行输入命令安装:
```bash
nb driver install <driver-name>
```
或者使用交互模式安装:
```bash
nb driver install
```
也可以使用 pip 安装
```bash
pip install <driver-package>
```
<Asciinema
url="https://asciinema.org/a/464686.cast"
options={{ theme: "monokai", poster: "npt:2.8" }}
/>

45
website/docs/start/install-plugin.mdx
View File

@ -1,45 +0,0 @@
---
sidebar_position: 3
description: 通过脚手架或 pip 安装插件
---
import Asciinema from "@site/src/components/Asciinema";
# 安装第三方插件
## 查看
前往[商店](/store)即可查看所有发布的插件。
或者使用 nb-cli 命令行查看:
```bash
nb plugin list
```
## 安装
前往[商店](/store)点击复制 nb-cli 安装命令至命令行执行即可安装。
或者自行输入命令安装:
```bash
nb plugin install <plugin-package>
```
或者使用交互模式安装:
```bash
nb plugin install
```
也可以使用 pip 安装
```bash
pip install <plugin-package>
```
<Asciinema
url="https://asciinema.org/a/464735.cast"
options={{ theme: "monokai", poster: "npt:4.3" }}
/>

88
website/docs/start/installation.mdx
View File

@ -1,88 +0,0 @@
---
sidebar_position: 0
description: 通过脚手架、PyPI 或 GitHub 安装 NoneBot2
options:
menu:
weight: 10
category: guide
---
import Asciinema from "@site/src/components/Asciinema";
# 安装 NoneBot2
:::warning 注意
请确保你的 Python 版本 >= 3.8。
:::
:::warning 注意
请在安装 NoneBot v2 之前卸载 NoneBot v1
```bash
pip uninstall nonebot
```
:::
## 通过脚手架安装（推荐）
1. 安装 [pipx](https://pypa.github.io/pipx/)
```bash
python -m pip install --user pipx
python -m pipx ensurepath
```
2. 安装脚手架
```bash
pipx install nb-cli
```
安装完成后，你可以在命令行使用 `nb` 命令来使用脚手架。如果出现无法找到命令的情况（例如：`Command not found`），请参考 [pipx 文档](https://pypa.github.io/pipx/) 检查你的环境变量。
<Asciinema
url="https://asciinema.org/a/464654.cast"
options={{ theme: "monokai", poster: "npt:2.8" }}
/>
:::important 提示
nb-cli 的使用方法详见[使用脚手架](./nb-cli.md)
:::
## 不使用脚手架（纯净安装）
如果你不想使用脚手架，可以直接安装 NoneBot2，并自行完成开发配置。
```bash
pip install nonebot2[fastapi]
# 也可以通过 Poetry 安装
poetry add nonebot2[fastapi]
```
## 从 GitHub 安装
如果你需要使用最新的（可能**尚未发布**的）特性，可以直接从 GitHub 仓库安装:
:::warning 注意
直接从 GitHub 仓库中安装意味着你将使用最新提交的代码，它们并没有进行充分的稳定性测试
在任何情况下请不要将其应用于生产环境!
:::
```bash title="Install From GitHub"
# master分支
poetry add git+https://github.com/nonebot/nonebot2.git#master
# dev分支
poetry add git+https://github.com/nonebot/nonebot2.git#dev
```
或者在克隆 Git 仓库后手动安装:
```bash
git clone https://github.com/nonebot/nonebot2.git
cd nonebot2
poetry install --no-dev # 推荐
pip install . # 不推荐
```

83
website/docs/start/nb-cli.md
View File

@ -1,83 +0,0 @@
---
sidebar_position: 90
description: 使用 nb-cli 帮助开发
options:
menu:
weight: 11
category: guide
---
# 使用脚手架
`nb-cli` 详细参考文档已移至 <https://cli.nonebot.dev>。
## 安装
```bash
pipx install nb-cli
```
## 初次使用
在安装完成之后，即可在命令行使用 nb-cli 的命令 `nb` 进行开发：
```bash
nb
```
:::warning 注意
通常情况下，你可以直接在命令行使用 `nb` 命令。如果出现无法找到命令的情况（例如：`Command not found`），请参考 [pipx 文档](https://pypa.github.io/pipx/) 检查你的环境变量。
:::
## 使用方式
nb-cli 具有两种使用方式：
1. 命令行指令
查看帮助信息：
```bash
$ nb --help
Usage: nb [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...
Options:
-V, --version Show the version and exit.
--help Show this message and exit.
...
```
查看子命令帮助：
```bash
$ nb plugin --help
Usage: nb plugin [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...
Manage Bot Plugin.
Options:
--help Show this message and exit.
...
```
2. 交互式选择（支持鼠标）
交互式选择菜单：
```bash
$ nb
Welcome to NoneBot CLI!
[?] What do you want to do? (Use ↑ and ↓ to choose, Enter to submit)
...
```
交互式子命令菜单：
```bash
$ nb plugin
[?] What do you want to do? (Use ↑ and ↓ to choose, Enter to submit)
...
```

42
website/docs/tutorial/add-custom-api.md
View File

@ -1,42 +0,0 @@
---
sidebar_position: 10
description: 扩展自定义服务端 API
---
# 添加自定义 API
由于 NoneBot2 可以使用 `ReverseDriver` （即服务端框架）来进行驱动，因此可以将 NoneBot2 来作为一个服务端程序来提供 API 接口等功能。
在扩展 API 之前，你首先需要确保 NoneBot2 使用的是 `ReverseDriver`，详情可以参考 [选择驱动器](./choose-driver.md)。下面我们以 FastAPI 驱动器为例，来演示如何添加自定义 API。
## 获取 APP 实例
在定义 API 接口之前，需要先获取到驱动器框架的 APP 实例。
```python {4}
import nonebot
from fastapi import FastAPI
app: FastAPI = nonebot.get_app()
@app.get("/api")
async def custom_api():
return {"message": "Hello, world!"}
```
## 添加接口
在获取到当前驱动器的 APP 实例后，即可以直接使用驱动器框架提供的方法来添加 API 接口。
在下面的代码中，我们添加了一个 `GET` 类型的 `/api` 接口，具体方法参考 [FastAPI 文档](https://fastapi.tiangolo.com/)。
```python {6-8}
import nonebot
from fastapi import FastAPI
app: FastAPI = nonebot.get_app()
@app.get("/api")
async def custom_api():
return {"message": "Hello, world!"}
```

110
website/docs/tutorial/application.md Normal file
View File

@ -0,0 +1,110 @@
---
sidebar_position: 0
description: 创建一个 NoneBot 项目
options:
menu:
weight: 20
category: tutorial
---
# 手动创建项目
在[快速上手](./quick-start.mdx)中，我们已经介绍了如何安装和使用 `nb-cli` 创建一个项目。在本章节中，我们将简要介绍如何在不使用 `nb-cli` 的方式创建一个机器人项目的**最小实例**并启动。如果你想要了解 NoneBot 的启动流程，也可以阅读本章节。
:::warning
我们十分不推荐直接创建机器人项目，请优先考虑使用 nb-cli 进行项目创建。
:::
一个机器人项目的**最小实例**中**至少**需要包含以下内容:
- 入口文件：初始化并运行机器人的 Python 文件
- 配置文件：存储机器人启动所需的配置
- 插件：为机器人提供具体的功能
下面我们创建一个项目文件夹，来存放项目所需文件，以下步骤均在该文件夹中进行。
## 安装依赖
在创建项目前，我们首先需要将项目所需依赖安装至环境中。
1. （可选）创建虚拟环境，以 venv 为例
```bash
python -m venv .venv --prompt nonebot2
# windows
.venv\Scripts\activate
# linux/macOS
source .venv/bin/activate
```
2. 安装 nonebot2 以及驱动器
```bash
pip install 'nonebot2[fastapi]'
```
驱动器包名可以在 [驱动器商店](/store) 中找到。
3. 安装适配器
```bash
pip install nonebot-adapter-console
```
适配器包名可以在 [适配器商店](/store) 中找到。
## 创建配置文件
配置文件用于存放 NoneBot 运行所需要的配置项，使用 [`pydantic`](https://pydantic-docs.helpmanual.io/) 以及 [`python-dotenv`](https://saurabh-kumar.com/python-dotenv/) 来读取配置。配置项需符合 dotenv 格式，复杂类型数据需使用 JSON 格式填写。具体可选配置方式以及配置项详情参考[配置](../appendices/config.mdx)。
在**项目文件夹**中创建一个 `.env` 文本文件，并写入以下内容:
```bash title=.env
HOST=0.0.0.0 # 配置 NoneBot 监听的 IP / 主机名
PORT=8080 # 配置 NoneBot 监听的端口
COMMAND_START=["/"] # 配置命令起始字符
COMMAND_SEP=["."] # 配置命令分割字符
```
## 创建入口文件
入口文件（ Entrypoint ）顾名思义，是用来初始化并运行机器人的 Python 文件。入口文件需要完成框架的初始化、注册适配器、加载插件等工作。
:::tip 提示
如果你使用 `nb-cli` 创建项目，入口文件不会被创建，该文件功能会被 `nb run` 命令代替。
:::
在**项目文件夹**中创建一个 `bot.py` 文件，并写入以下内容:
```python title=bot.py
import nonebot
from nonebot.adapters.console import Adapter as ConsoleAdapter # 避免重复命名
# 初始化 NoneBot
nonebot.init()
# 注册适配器
driver = nonebot.get_driver()
driver.register_adapter(ConsoleAdapter)
# 在这里加载插件
nonebot.load_builtin_plugins("echo") # 内置插件
# nonebot.load_plugin("thirdparty_plugin") # 第三方插件
# nonebot.load_plugins("awesome_bot/plugins") # 本地插件
if __name__ == "__main__":
nonebot.run()
```
我们暂时不需要了解其中内容的含义，这些将会在稍后的章节中逐一介绍。在创建完成以上文件并确认已安装所需适配器和插件后，即可运行机器人。
## 运行机器人
在**项目文件夹**中，使用配置好环境的 Python 解释器运行入口文件（如果使用虚拟环境，请先激活虚拟环境）:
```bash
python bot.py
```
如果你后续使用了 `nb-cli` ，你仍可以使用 `nb run` 命令来运行机器人，`nb-cli` 会自动检测入口文件 `bot.py` 是否存在并运行。

49
website/docs/tutorial/call-api.md
View File

@ -1,49 +0,0 @@
---
sidebar_position: 8
description: 调用机器人平台 API，完成更多的功能
options:
menu:
weight: 29
category: guide
---
# 调用平台 API
在使用机器人功能时，除了发送消息以外，还可能需要调用机器人平台的 API 来完成更多的功能。
NoneBot 提供了两种方式来调用机器人平台 API，两种方式都需要首先获得 Bot 实例，然后调用相应的方法。
## 获取 Bot 实例
```python
from nonebot import get_bot
bot = get_bot() # 获取第一个已连接的 bot 实例
bot = get_bot("bot_id") # 获取指定 bot_id 的 bot 实例
```
在事件处理依赖中，我们可以使用更为简便的办法来获取 bot 实例，详情可以参考 [获取上下文信息-Bot](https://v2.nonebot.dev/docs/tutorial/plugin/create-handler#bot)
```python
from nonebot.adapters import Bot
async def handle_func(bot: Bot): # 通过依赖注入获取 bot 实例
...
```
## 调用 API
如果需要调用某个机器人平台的 `get_user_info` API，我们可以使用以下任意一种方式：
```python
# 通过 bot 实例上的魔术方法直接使用.操作符调用 API
result = await bot.get_user_info(user_id=12345678)
# 通过 bot 实例上的 call_api 方法调用 API
result = await bot.call_api("get_user_info", user_id=12345678)
```
:::tip 提示
实际可用的 API 由平台提供，请参考平台文档。
:::

274
website/docs/tutorial/choose-driver.md
View File

@ -1,274 +0,0 @@
---
sidebar_position: 5
description: 各驱动器的功能与区别
options:
menu:
weight: 22
category: guide
---
# 选择驱动器
:::warning 注意
驱动器的选择通常与你所使用的协议适配器相关，如果你不知道该选择哪个驱动器，可以先阅读你想要使用的协议适配器文档说明。
:::
:::tip 提示
如何**安装**驱动器请参考[安装驱动器](../start/install-driver.mdx)。
如何**使用**驱动器请参考[配置](./configuration.md#driver)。
:::
## 驱动器的类型
驱动器的类型有两种：
- `ForwardDriver`：即客户端类型驱动器，多用于使用 HTTP 轮询，WebSocket 连接服务器的情形。
- `ReverseDriver`：即服务端类型驱动器，多用于使用 WebHook 情形。
其中 `ReverseDriver` 可以配合 `ForwardDriver` 一起使用，即可以同时使用客户端功能和服务端功能。
## 驱动器的功能
在 NoneBot 中，驱动器主要负责数据的收发，不对数据进行处理。通常，驱动器会实现以下功能：
### ForwardDriver
1. 异步发送 HTTP 请求，自定义 `HTTP Method`、`URL`、`Header`、`Body`、`Cookie`、`Proxy`、`Timeout` 等。
2. 异步建立 WebSocket 连接上下文，自定义 `WebSocket URL`、`Header`、`Cookie`、`Proxy`、`Timeout` 等。
### ReverseDriver
1. 协议适配器自定义 HTTP 上报地址以及对上报数据处理的回调函数。
2. 协议适配器自定义 WebSocket 连接请求地址以及对 WebSocket 请求处理的回调函数。
3. 用户可以将 Driver 作为服务端使用，自行添加任何服务端相关功能。
## 内置驱动器
### FastAPI（默认）
类型：`ReverseDriver`
> FastAPI is a modern, fast (high-performance), web framework for building APIs with Python 3.6+ based on standard Python type hints.
FastAPI 是一个易上手、高性能的异步 Web 框架，具有极佳的编写体验，可以挂载其他 ASGI、WSGI 应用。
FastAPI：[文档](https://fastapi.tiangolo.com/)、[仓库](https://github.com/tiangolo/fastapi)
驱动器：[API](../api/drivers/fastapi.md)、[源码](https://github.com/nonebot/nonebot2/blob/master/nonebot/drivers/fastapi.py)
```env
DRIVER=~fastapi
```
#### FastAPI 配置项
##### `fastapi_openapi_url`
类型：`Optional[str]`
默认值：`None`
说明：`FastAPI` 提供的 `OpenAPI` JSON 定义地址，如果为 `None`，则不提供 `OpenAPI` JSON 定义。
##### `fastapi_docs_url`
类型：`Optional[str]`
默认值：`None`
说明：`FastAPI` 提供的 `Swagger` 文档地址，如果为 `None`，则不提供 `Swagger` 文档。
##### `fastapi_redoc_url`
类型：`Optional[str]`
默认值：`None`
说明：`FastAPI` 提供的 `ReDoc` 文档地址，如果为 `None`，则不提供 `ReDoc` 文档。
##### `fastapi_include_adapter_schema`
类型：`bool`
默认值：`True`
说明：`FastAPI` 提供的 `OpenAPI` JSON 定义中是否包含适配器路由的 `Schema`。
##### `fastapi_reload`
类型：`bool`
默认值：`False`
说明：是否开启 `uvicorn` 的 `reload` 功能，需要提供 asgi 应用路径。
```python title=bot.py
app = nonebot.get_asgi()
nonebot.run(app="bot:app")
```
:::warning 警告
在 Windows 平台上开启该功能有可能会造成预料之外的影响！
在 `Python>=3.8` 环境下开启该功能后，在 uvicorn 运行时（FastAPI 提供的 ASGI 底层，即 reload 功能的实际来源），asyncio 使用的事件循环会被 uvicorn 从默认的 `ProactorEventLoop` 强制切换到 `SelectorEventLoop`
> 相关信息参考 [uvicorn#529](https://github.com/encode/uvicorn/issues/529)，[uvicorn#1070](https://github.com/encode/uvicorn/pull/1070)，[uvicorn#1257](https://github.com/encode/uvicorn/pull/1257)
后者（`SelectorEventLoop`）在 Windows 平台的可使用性不如前者（`ProactorEventLoop`），包括但不限于
1. 不支持创建子进程
2. 最多只支持 512 个套接字
3. ...
> 具体信息参考 [Python 文档](https://docs.python.org/zh-cn/3/library/asyncio-platforms.html#windows)
所以，一些使用了 asyncio 的库因此可能无法正常工作，如：
1. [playwright](https://playwright.dev/python/docs/intro#incompatible-with-selectoreventloop-of-asyncio-on-windows)
如果在开启该功能后，原本**正常运行**的代码报错，且打印的异常堆栈信息和 asyncio 有关（异常一般为 `NotImplementedError`），
你可能就需要考虑相关库对事件循环的支持，以及是否启用该功能
:::
##### `fastapi_reload_dirs`
类型：`Optional[List[str]]`
默认值：`None`
说明：重载监控文件夹列表，默认为 uvicorn 默认值
##### `fastapi_reload_delay`
类型：`Optional[float]`
默认值：`None`
说明：重载延迟，默认为 uvicorn 默认值
##### `fastapi_reload_includes`
类型：`Optional[List[str]]`
默认值：`None`
说明：要监听的文件列表，支持 glob pattern，默认为 uvicorn 默认值
##### `fastapi_reload_excludes`
类型：`Optional[List[str]]`
默认值：`None`
说明：不要监听的文件列表，支持 glob pattern，默认为 uvicorn 默认值
##### `fastapi_extra`
类型：`Dist[str, Any]`
默认值：`{}`
说明：传递给 `FastAPI` 的其他参数
### Quart
类型：`ReverseDriver`
> Quart is an asyncio reimplementation of the popular Flask microframework API.
Quart 是一个类 Flask 的异步版本，拥有与 Flask 非常相似的接口和使用方法。
Quart：[文档](https://pgjones.gitlab.io/quart/)、[仓库](https://gitlab.com/pgjones/quart)
驱动器：[API](../api/drivers/quart.md)、[源码](https://github.com/nonebot/nonebot2/blob/master/nonebot/drivers/quart.py)
```env
DRIVER=~quart
```
#### Quart 配置项
##### `quart_reload`
类型：`bool`
默认值：`False`
说明：是否开启 `uvicorn` 的 `reload` 功能，需要提供 asgi 应用路径。
```python title=bot.py
app = nonebot.get_asgi()
nonebot.run(app="bot:app")
```
##### `quart_reload_dirs`
类型：`Optional[List[str]]`
默认值：`None`
说明：重载监控文件夹列表，默认为 uvicorn 默认值
##### `quart_reload_delay`
类型：`Optional[float]`
默认值：`None`
说明：重载延迟，默认为 uvicorn 默认值
##### `quart_reload_includes`
类型：`Optional[List[str]]`
默认值：`None`
说明：要监听的文件列表，支持 glob pattern，默认为 uvicorn 默认值
##### `quart_reload_excludes`
类型：`Optional[List[str]]`
默认值：`None`
说明：不要监听的文件列表，支持 glob pattern，默认为 uvicorn 默认值
##### `quart_extra`
类型：`Dist[str, Any]`
默认值：`{}`
说明：传递给 `Quart` 的其他参数
### HTTPX
类型：`ForwardDriver`
:::warning 注意
本驱动器仅支持 HTTP 请求，不支持 WebSocket 请求。
:::
> HTTPX is a fully featured HTTP client for Python 3, which provides sync and async APIs, and support for both HTTP/1.1 and HTTP/2.
HTTPX：[文档](https://www.python-httpx.org/)、[仓库](https://github.com/encode/httpx/)
驱动器：[API](../api/drivers/httpx.md)、[源码](https://github.com/nonebot/nonebot2/blob/master/nonebot/drivers/httpx.py)
```env
DRIVER=~httpx
```
:::important 注意
本驱动器支持 `Mixin`
:::
### websockets
类型：`ForwardDriver`
:::warning 注意
本驱动器仅支持 WebSocket 请求，不支持 HTTP 请求。
:::
> websockets is a library for building WebSocket servers and clients in Python with a focus on correctness, simplicity, robustness, and performance.
websockets：[文档](https://websockets.readthedocs.io/en/stable/)、[仓库](https://github.com/aaugustin/websockets)
驱动器：[API](../api/drivers/websockets.md)、[源码](https://github.com/nonebot/nonebot2/blob/master/nonebot/drivers/websockets.py)
```env
DRIVER=~websockets
```
:::important 注意
本驱动器支持 `Mixin`
:::
### AIOHTTP
类型：`ForwardDriver`
> Asynchronous HTTP Client/Server for asyncio and Python.
AIOHTTP：[文档](https://docs.aiohttp.org/en/stable/)、[仓库](https://github.com/aio-libs/aiohttp)
驱动器：[API](../api/drivers/aiohttp.md)、[源码](https://github.com/nonebot/nonebot2/blob/master/nonebot/drivers/aiohttp.py)
```env
DRIVER=~aiohttp
```
:::important 注意
本驱动器支持 `Mixin`
:::

240
website/docs/tutorial/configuration.md
View File

@ -1,240 +0,0 @@
---
sidebar_position: 1
description: 项目配置方式与配置项
options:
menu:
weight: 21
category: guide
---
# 配置
在上一章节中，我们创建了默认的项目结构，其中 `.env` 和 `.env.*` 均为项目的配置文件，下面将介绍几种 NoneBot 配置方式以及配置项。
:::danger 警告
请勿将敏感信息写入配置文件并提交至开源仓库！
:::
## 配置方式
### .env 文件
NoneBot 在启动时将会从系统环境变量或者 `.env` 文件中寻找变量 `ENVIRONMENT`（大小写不敏感），默认值为 `prod`。
这将引导 NoneBot 从系统环境变量或者 `.env.{ENVIRONMENT}` 文件中进一步加载具体配置。
`.env` 文件是基础环境配置文件，该文件中的配置项在不同环境下都会被加载，但会被 `.env.{ENVIRONMENT}` 文件中的配置所覆盖。
NoneBot 使用 [Pydantic](https://pydantic-docs.helpmanual.io/) 进行配置处理，并对 Pydantic 的行为做出了更改，详见下方说明。
现在，我们在 `.env` 文件中写入当前环境信息：
```bash
# .env
ENVIRONMENT=dev
CUSTOM_CONFIG=common config # 这个配置项在任何环境中都会被加载
```
如你所想，之后 NoneBot 就会从 `.env.dev` 文件中加载环境变量。
:::important 参考文档
`.env` 相关文件的加载使用 `dotenv` 语法，请参考 [`dotenv` 文档](https://saurabh-kumar.com/python-dotenv/)
:::
:::warning 提示
由于 Pydantic 使用 JSON 解析配置项，请确保配置项值为 JSON 格式的数据。如：
```bash
list=["123456789", "987654321", 1]
test={"hello": "world"}
```
如果配置项值解析失败将作为**字符串**处理。
特别的，如果配置项**为空**，则会从**系统环境变量**中获取值，如果不存在则为空字符串。
:::
### .env.\* 文件
NoneBot 默认会从 `.env.{ENVIRONMENT}` 文件加载配置，但是可以在 NoneBot 初始化时指定加载某个环境配置文件：`nonebot.init(_env_file=".env.dev")`，这将忽略你在 `.env` 中设置的 `ENVIRONMENT` 。
配置语法与 `.env` 文件相同。
示例及说明：
```bash
HOST=0.0.0.0 # 配置 NoneBot2 监听的 IP/主机名
PORT=8080 # 配置 NoneBot2 监听的端口
SUPERUSERS=["123456789", "987654321"] # 配置 NoneBot 超级用户
NICKNAME=["awesome", "bot"] # 配置机器人的昵称
COMMAND_START=["/", ""] # 配置命令起始字符
COMMAND_SEP=["."] # 配置命令分割字符
# Custom Configs
CUSTOM_CONFIG1="config in env file"
CUSTOM_CONFIG2= # 留空则从系统环境变量读取，如不存在则为空字符串
```
详细的配置项可以参考[配置项](#详细配置项)。
### 系统环境变量
如果在系统环境变量中定义了配置，则一样会被读取。
### bot.py 文件
配置项也可以在 NoneBot 初始化时传入。此处可以传入任意合法 Python 变量。当然也可以在初始化完成后修改或新增。
示例：
```python
# bot.py
import nonebot
nonebot.init(custom_config3="config on init")
config = nonebot.get_driver().config
config.custom_config3 = "changed after init"
config.custom_config4 = "new config after init"
```
## 配置优先级
`bot.py` 文件（`nonebot.init`）> 系统环境变量 > `.env`、`.env.*` 文件
## 读取配置项
配置项可以通过三种类型的对象获取：`driver`、`adapter`、`bot`。
```python
import nonebot
# driver
nonebot.get_driver().config.custom_config
# bot
nonebot.get_bot().config.custom_config
# adapter
nonebot.get_driver()._adapters["adapter_name"].config.custom_config
```
## 详细配置项
配置项的 API 文档可以前往 [Class Config](../api/config.md#class-config) 查看。
### Driver
- **类型**: `str`
- **默认值**: `"~fastapi"`
NoneBot2 运行所使用的驱动器。主要分为 `ForwardDriver`、`ReverseDriver` 即客户端和服务端两类。
配置格式采用特殊语法：`<module>[:<Driver>][+<module>[:<Mixin>]]*`
其中 `<module>` 为驱动器模块名，可以使用 `~` 作为 `nonebot.drivers.` 的简写；`<Driver>` 为驱动器类名，默认为 `Driver`；`<Mixin>` 为驱动器混入的类名，默认为 `Mixin`。
NoneBot2 内置了几个常用驱动器，包括了各类常用功能，常见驱动器配置如下：
```env
DRIVER=~fastapi
DRIVER=~httpx+~websockets
DRIVER=~fastapi+~httpx+~websockets
DRIVER=~fastapi+~aiohttp
```
各驱动器的功能与区别请参考[选择驱动器](./choose-driver.md)。
### Host
- **类型**: `IPvAnyAddress`
- **默认值**: `127.0.0.1`
使用 `ReversedDriver` 时，NoneBot2 监听的 IP/主机名。
```env
HOST=127.0.0.1
```
### Port
- **类型**: `int`
- **默认值**: `8080`
使用 `ReversedDriver` 时，NoneBot2 监听的端口。
```env
PORT=8080
```
### Log Level
- **类型**: `int | str`
- **默认值**: `INFO`
NoneBot2 日志输出等级，可以为 `int` 类型等级或等级名称
参考 [`loguru 日志等级`](https://loguru.readthedocs.io/en/stable/api/logger.html#levels)。
```env
LOG_LEVEL=INFO
```
:::tip 提示
日志等级名称应为大写，如 `INFO`。
:::
### API Timeout
- **类型**: `Optional[float]`
- **默认值**: `30.0`
API 请求超时时间，单位为秒。
```env
API_TIMEOUT=30.0
```
### SuperUsers
- **类型**: `Set[str]`
- **默认值**: `set()`
机器人超级用户，可以使用权限 [`SUPERUSER`](../api/permission.md#SUPERUSER)。
```env
SUPERUSERS=["1234567890"]
```
### Nickname
- **类型**: `Set[str]`
- **默认值**: `set()`
机器人昵称，通常协议适配器会根据用户是否 @user 或者是否以机器人昵称开头来判断是否是向机器人发送的消息。
```env
NICKNAME=["bot"]
```
### Command Start 和 Command Separator
- **类型**: `Set[str]`
- **默认值**:
- Command Start: `{"/"}`
- Command Separator: `{"."}`
命令消息的起始符和分隔符。用于 [`command`](../api/rule.md#command) 规则。
```env
COMMAND_START=["/", "!"]
COMMAND_SEP=[".", "/"]
```
### Session Expire Timeout
- **类型**: `timedelta`
- **默认值**: `timedelta(minutes=2)`
用户会话超时时间，配置格式参考 [Datetime Types](https://pydantic-docs.helpmanual.io/usage/types/#datetime-types)。
```env
SESSION_EXPIRE_TIMEOUT=120
```

226
website/docs/tutorial/create-plugin.md Normal file
View File

@ -0,0 +1,226 @@
---
sidebar_position: 3
description: 创建并加载自定义插件
options:
menu:
weight: 50
category: tutorial
---
# 插件编写准备
在正式编写插件之前，我们需要先了解一下插件的概念。
## 插件结构
在 NoneBot 中，插件即是 Python 的一个[模块（module）](https://docs.python.org/zh-cn/3/glossary.html#term-module)。NoneBot 会在导入时对这些模块做一些特殊的处理使得他们成为一个插件。插件间应尽量减少耦合，可以进行有限制的相互调用，NoneBot 能够正确解析插件间的依赖关系。
### 单文件插件
一个普通的 `.py` 文件即可以作为一个插件，例如创建一个 `foo.py` 文件：
```tree title=Project
📂 plugins
└── 📜 foo.py
```
这个时候模块 `foo` 已经可以被称为一个插件了，尽管它还什么都没做。
### 包插件
一个包含 `__init__.py` 的文件夹即是一个常规 Python [包 `package`](https://docs.python.org/zh-cn/3/glossary.html#term-regular-package)，例如创建一个 `foo` 文件夹：
```tree title=Project
📂 plugins
└── 📂 foo
└── 📜 __init__.py
```
这个时候包 `foo` 同样是一个合法的插件，插件内容可以在 `__init__.py` 文件中编写。
## 创建插件
:::warning 注意
如果在之前的[快速上手](../quick-start.mdx)章节中已经使用 `bootstrap` 模板创建了项目，那么你需要做出如下修改：
1. 在项目目录中创建一个两层文件夹 `awesome_bot/plugins`
```tree title=Project
📦 awesome-bot
├── 📂 awesome_bot
│ └── 📂 plugins
├── 📜 pyproject.toml
└── 📜 README.md
```
2. 修改 `pyproject.toml` 文件中的 `nonebot` 配置项，在 `plugin_dirs` 中添加 `awesome_bot/plugins`
```toml title=pyproject.toml
[tool.nonebot]
plugin_dirs = ["awesome_bot/plugins"]
```
:::
:::warning 注意
如果在之前的[创建项目](./application.md)章节中手动创建了相关文件，那么你需要做出如下修改：
1. 在项目目录中创建一个两层文件夹 `awesome_bot/plugins`
```tree title=Project
📦 awesome-bot
├── 📂 awesome_bot
│ └── 📂 plugins
└── 📜 bot.py
```
2. 修改 `bot.py` 文件中的加载插件部分，取消注释或者添加如下代码
```python title=bot.py
# 在这里加载插件
nonebot.load_builtin_plugins("echo") # 内置插件
nonebot.load_plugins("awesome_bot/plugins") # 本地插件
```
:::
创建插件可以通过 `nb-cli` 命令从完整模板创建，也可以手动新建空白文件。通过以下命令创建一个名为 `weather` 的插件：
```bash
$ nb plugin create
[?] 插件名称: weather
[?] 使用嵌套插件? (y/N) N
[?] 输出目录: awesome_bot/plugins
```
`nb-cli` 会在 `awesome_bot/plugins` 目录下创建一个名为 `weather` 的文件夹，其中包含的文件将在稍后章节中用到。
```tree title=Project
📦 awesome-bot
├── 📂 awesome_bot
│ └── 📂 plugins
| └── 📂 foo
| ├── 📜 __init__.py
| └── 📜 config.py
├── 📜 pyproject.toml
└── 📜 README.md
```
## 加载插件
:::danger 警告
请勿在插件被加载前 `import` 插件模块，这会导致 NoneBot 无法将其转换为插件而出现意料之外的情况。
:::
加载插件是在机器人入口文件中完成的，需要在框架初始化之后，运行之前进行。
请注意，加载的插件模块名称（插件文件名或文件夹名）**不能相同**，且每一个插件**只能被加载一次**，重复加载将会导致异常。
如果你使用 `nb-cli` 管理插件，那么你可以跳过这一节，`nb-cli` 将会自动处理加载。
如果你**使用自定义的入口文件** `bot.py`，那么你需要在 `bot.py` 中加载插件。
```python {5} title=bot.py
import nonebot
nonebot.init()
# 加载插件
nonebot.run()
```
加载插件的方式有多种，但在底层的加载逻辑是一致的。以下是为加载插件提供的几种方式：
### `load_plugin`
通过点分割模块名称或使用 [`pathlib`](https://docs.python.org/zh-cn/3/library/pathlib.html) 的 `Path` 对象来加载插件。通常用于加载第三方插件或者项目插件。例如：
```python
from pathlib import Path
nonebot.load_plugin("path.to.your.plugin") # 加载第三方插件
nonebot.load_plugin(Path("./path/to/your/plugin.py")) # 加载项目插件
```
:::warning 注意
请注意，本地插件的路径应该为相对机器人 **入口文件（通常为 bot.py）** 可导入的，例如在项目 `plugins` 目录下。
:::
### `load_plugins`
加载传入插件目录中的所有插件，通常用于加载一系列本地编写的项目插件。例如：
```python
nonebot.load_plugins("src/plugins", "path/to/your/plugins")
```
:::warning 注意
请注意，插件目录应该为相对机器人 **入口文件（通常为 bot.py）** 可导入的，例如在项目 `plugins` 目录下。
:::
### `load_all_plugins`
这种加载方式是以上两种方式的混合，加载所有传入的插件模块名称，以及所有给定目录下的插件。例如：
```python
nonebot.load_all_plugins(["path.to.your.plugin"], ["path/to/your/plugins"])
```
### `load_from_json`
通过 JSON 文件加载插件，是 [`load_all_plugins`](#load_all_plugins) 的 JSON 变种。通过读取 JSON 文件中的 `plugins` 字段和 `plugin_dirs` 字段进行加载。例如：
```json title=plugin_config.json
{
"plugins": ["path.to.your.plugin"],
"plugin_dirs": ["path/to/your/plugins"]
}
```
```python
nonebot.load_from_json("plugin_config.json", encoding="utf-8")
```
:::tip 提示
如果 JSON 配置文件中的字段无法满足你的需求，可以使用 [`load_all_plugins`](#load_all_plugins) 方法自行读取配置来加载插件。
:::
### `load_from_toml`
通过 TOML 文件加载插件，是 [`load_all_plugins`](#load_all_plugins) 的 TOML 变种。通过读取 TOML 文件中的 `[tool.nonebot]` Table 中的 `plugins` 和 `plugin_dirs` Array 进行加载。例如：
```toml title=plugin_config.toml
[tool.nonebot]
plugins = ["path.to.your.plugin"]
plugin_dirs = ["path/to/your/plugins"]
```
```python
nonebot.load_from_toml("plugin_config.toml", encoding="utf-8")
```
:::tip 提示
如果 TOML 配置文件中的字段无法满足你的需求，可以使用 [`load_all_plugins`](#load_all_plugins) 方法自行读取配置来加载插件。
:::
### `load_builtin_plugin`
加载一个内置插件，传入的插件名必须为 NoneBot 内置插件。该方法是 [`load_plugin`](#load_plugin) 的封装。例如：
```python
nonebot.load_builtin_plugin("echo")
```
### `load_builtin_plugins`
加载传入插件列表中的所有内置插件。例如：
```python
nonebot.load_builtin_plugins("echo", "single_session")
```
### 其他加载方式
有关其他插件加载的方式，可参考[跨插件访问](../advanced/requiring.md)和[嵌套插件](../advanced/plugin-nesting.md)。

79
website/docs/tutorial/create-project.mdx
View File

@ -1,79 +0,0 @@
---
sidebar_position: 0
description: 创建并运行项目
options:
menu:
weight: 20
category: guide
---
import Asciinema from "@site/src/components/Asciinema";
# 创建项目
可以使用 `nb-cli` 或者自行创建完整的项目目录:
```bash
nb create
```
<Asciinema
url="https://asciinema.org/a/464654.cast"
options={{ theme: "monokai", startAt: 4.5, poster: "npt:6.5" }}
/>
## 目录结构
```tree title=Project
📦 AweSome-Bot
├── 📂 awesome_bot # 或是 src
│ └── 📜 plugins
├── 📜 .env # 可选的
├── 📜 .env.dev # 可选的
├── 📜 .env.prod # 可选的
├── 📜 .gitignore
├── 📜 bot.py
├── 📜 docker-compose.yml
├── 📜 Dockerfile
├── 📜 pyproject.toml
└── 📜 README.md
```
- `awesome_bot/plugins` 或 `src/plugins`: 用于存放编写的 bot 插件
- `.env`、`.env.dev`、`.env.prod`: 各环境配置文件
- `bot.py`: bot 入口文件
- `pyproject.toml`: 项目插件配置文件
- `Dockerfile`、`docker-compose.yml`: Docker 镜像配置文件
## 启动 Bot
:::warning 提示
如果您使用如 `VSCode` / `PyCharm` 等 IDE 启动 nonebot，请检查 IDE 当前工作空间目录是否与当前侧边栏打开目录一致。
> 注意: 在二者不一致的环境下可能导致 nonebot 读取配置文件和插件等不符合预期
:::
1. 通过 nb-cli
```bash
nb run [--file=bot.py] [--app=app]
```
其中 `--file` 参数可以指定 bot 入口文件，默认为 `bot.py`，`--app` 参数可以指定 asgi server，默认为 `app`。
<Asciinema
url="https://asciinema.org/a/464654.cast"
options={{ theme: "monokai", startAt: 15.3, poster: "npt:20.3" }}
/>
2. 直接通过 Python 启动
```bash
python bot.py
```
:::tip 提示
如果在 bot 入口文件内定义了 asgi server，nb-cli 将会为你启动**冷重载模式**（当文件发生变动时自动重启 NoneBot2 实例）
:::

59
website/docs/tutorial/custom-logger.md
View File

@ -1,59 +0,0 @@
---
sidebar_position: 100
description: 修改日志级别与输出
---
# 自定义日志
NoneBot 使用 [Loguru](https://loguru.readthedocs.io/) 进行日志记录，并提供了一些内置的格式和过滤器等。
## 默认日志
NoneBot 启动时会添加一个默认的日志 handler。此 handler 将会将日志输出到 **stdout**，并且根据配置的日志级别进行过滤。
[默认格式](../api/log.md#default_format):
```python
default_format: str = (
"<g>{time:MM-DD HH:mm:ss}</g> "
"[<lvl>{level}</lvl>] "
"<c><u>{name}</u></c> | "
"{message}"
)
from nonebot.log import default_format
```
[默认过滤器](../api/log.md#default_filter):
```python
from nonebot.log import default_filter
```
## 转移 logging 日志
NoneBot 提供了一个 logging handler 用于将日志输出转移至 loguru 处理。将 logging 的默认 handler 替换为 `LoguruHandler` 即可。
```python
from nonebot.log import LoguruHandler
```
## 自定义日志记录
如果需要移除 NoneBot 的默认日志 handler，可以在 `nonebot.init` 之前进行如下操作：
```python
from nonebot.log import logger, logger_id
logger.remove(logger_id)
```
如果需要添加自定义的日志 handler，可以在 `nonebot.init` 之前添加 handler，参考 [loguru 文档](https://loguru.readthedocs.io/)。
示例：
```python
from nonebot.log import logger, default_format
logger.add("error.log", level="ERROR", format=default_format, rotation="1 week")
```

318
website/docs/tutorial/deployment.md
View File

@ -1,318 +0,0 @@
---
sidebar_position: 11
description: 部署你的机器人
---
# 部署
在编写完成后，你需要部署你的机器人来使得用户能够使用它。通常，会将机器人部署在服务器上，来保证服务持久运行。
在开发时机器人运行的环境称为开发环境，而在部署后机器人运行的环境称为生产环境。与开发环境不同的是，在生产环境中，开发者通常不能随意地修改/添加/删除代码，开启或停止服务。
## 部署前准备
在生产环境中，为确保机器人能够正常运行，你需要固定你的依赖库版本。下面提供了几种常见的文件格式与生成方式：
- `poetry.lock`
[poetry](https://python-poetry.org/) 依赖管理工具使用的 lock 文件，通常会在安装依赖时自动生成，或者使用 `poetry lock` 来生成。
- `pdm.lock`
[pdm](https://pdm.fming.dev/) 依赖管理工具使用的 lock 文件，通常会在安装依赖时自动生成，或者使用 `pdm lock` 来生成。
- `Pipfile.lock`
[Pipenv](https://pipenv.pypa.io/en/latest/) 依赖管理工具使用的 lock 文件，通常会在安装依赖时自动生成，或者使用 `pipenv lock` 来生成。
- `requirements.txt`
如果你未使用任何依赖管理工具，你可以使用 `pip freeze` 来生成这个文件。
## 使用 Docker 部署（推荐）
请自行参考 [Docker 官方文档](https://docs.docker.com/engine/install/) 安装 Docker。
在生产环境安装 [docker-compose](https://docs.docker.com/compose/) 工具以便部署机器人。
### 编译镜像与部署配置
在项目目录下添加以下两个文件（以 poetry 和 FastAPI 驱动器为例）：
```dockerfile title=Dockerfile
FROM python:3.9 as requirements-stage
WORKDIR /tmp
COPY ./pyproject.toml ./poetry.lock* /tmp/
RUN curl -sSL https://install.python-poetry.org -o install-poetry.py
RUN python install-poetry.py --yes
ENV PATH="${PATH}:/root/.local/bin"
RUN poetry export -f requirements.txt --output requirements.txt --without-hashes
FROM tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi:python3.9
WORKDIR /app
COPY --from=requirements-stage /tmp/requirements.txt /app/requirements.txt
RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r requirements.txt
RUN rm requirements.txt
COPY ./ /app/
```
```yaml title=docker-compose.yml
version: "3"
services:
nonebot:
build: .
ports:
- "8080:8080" # 映射端口到宿主机 宿主机端口:容器端口
env_file:
- ".env.prod" # fastapi 使用的环境变量文件
environment:
- ENVIRONMENT=prod
- APP_MODULE=bot:app
- MAX_WORKERS=1
network_mode: bridge
```
配置完成后即可使用 `docker-compose up -d` 命令来启动机器人并在后台运行。
### CI/CD
配合 GitHub Actions 可以完成 CI/CD，在 GitHub 上发布 Release 时自动部署至生产环境。
在 [Docker Hub](https://hub.docker.com/) 上创建仓库，并将下方 workflow 文件中高亮行中的仓库名称替换为你的仓库名称。
前往项目仓库的 `Settings` > `Secrets` > `actions` 栏目 `New Repository Secret` 添加部署所需的密钥：
- `DOCKERHUB_USERNAME`: 你的 Docker Hub 用户名
- `DOCKERHUB_PASSWORD`: 你的 Docker Hub PAT（[创建方法](https://docs.docker.com/docker-hub/access-tokens/)）
- `DEPLOY_HOST`: 部署服务器的 SSH 地址
- `DEPLOY_USER`: 部署服务器用户名
- `DEPLOY_KEY`: 部署服务器私钥 ([创建方法](https://github.com/appleboy/ssh-action#setting-up-a-ssh-key))
- `DEPLOY_PATH`: 部署服务器上的项目路径
将以下文件添加至项目下的 `.github/workflows/` 目录下：
```yaml title=.github/workflows/build.yml {30}
name: Docker Hub Release
on:
push:
tags:
- "v*"
jobs:
docker:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- name: Checkout
uses: actions/checkout@v2
- name: Setup Docker
uses: docker/setup-buildx-action@v1
- name: Login to DockerHub
uses: docker/login-action@v1
with:
username: ${{ secrets.DOCKERHUB_USERNAME }}
password: ${{ secrets.DOCKERHUB_PASSWORD }}
- name: Generate Tags
uses: docker/metadata-action@v3
id: metadata
with:
images: |
{organization}/{repository}
tags: |
type=semver,pattern={{version}}
type=sha
- name: Build and Publish
uses: docker/build-push-action@v2
with:
context: .
push: true
tags: ${{ steps.metadata.outputs.tags }}
labels: ${{ steps.metadata.outputs.labels }}
```
```yaml title=.github/workflows/deploy.yml
name: Deploy
on:
workflow_run:
workflows:
- Docker Hub Release
types:
- completed
jobs:
deploy:
runs-on: ubuntu-latest
if: ${{ github.event.workflow_run.conclusion == 'success' }}
steps:
- name: start deployment
uses: bobheadxi/deployments@v1
id: deployment
with:
step: start
token: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
env: official-bot
- name: remote ssh command
uses: appleboy/ssh-action@master
env:
DEPLOY_PATH: ${{ secrets.DEPLOY_PATH }}
with:
host: ${{ secrets.DEPLOY_HOST }}
username: ${{ secrets.DEPLOY_USER }}
key: ${{ secrets.DEPLOY_KEY }}
envs: DEPLOY_PATH
script: |
cd $DEPLOY_PATH
docker-compose down
docker-compose pull
docker-compose up -d
- name: update deployment status
uses: bobheadxi/deployments@v0.6.2
if: always()
with:
step: finish
token: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
status: ${{ job.status }}
deployment_id: ${{ steps.deployment.outputs.deployment_id }}
```
将上一部分的 `docker-compose.yml` 文件以及 `.env.prod` 配置文件添加至 `DEPLOY_PATH` 目录下，并修改 `docker-compose.yml` 文件中的镜像配置，替换为 Docker Hub 的仓库名称。
```diff
- build: .
+ image: {organization}/{repository}:latest
```
## 使用 Supervisor 部署
参考：[Uvicorn - Supervisor](https://www.uvicorn.org/deployment/#supervisor)
```ini
[supervisord]
[fcgi-program:nonebot]
socket=tcp://localhost:8080
command=python3 -m uvicorn --fd 0 bot:app
directory=/path/to/bot
autorestart=true
startsecs=10
startretries=3
numprocs=1
process_name=%(program_name)s-%(process_num)d
stdout_logfile=/path/to/log/nonebot.out.log
stdout_logfile_maxbytes=2MB
```
:::warning 警告
请配合虚拟环境使用，如 venv 等，请勿直接在 Linux 服务器系统环境中安装。
:::
## 使用 PM2 部署
:::tip 提示
在阅读这一节的过程中, 你总是可以参照 [PM2 官方文档](https://pm2.keymetrics.io/docs/usage/quick-start/) 来得到更多的信息
:::
### 安装 PM2
需要有 NodeJS 10+环境来运行 PM2, ~~(什么 NTR)~~
然后通过以下命令安装即可:
```shell
npm install -g pm2
```
在安装完成后, 执行以下指令, 如果得到类似的输出则说明你安装成功了 PM2:
```shell
$ pm2 -V
5.2.0
```
### 在后台运行进程
:::tip 提示
以下步骤要求您在您 Bot 的工作目录下执行
如果您使用了虚拟环境, 请确保 Bot 启动命令能在虚拟环境中正常执行
换言之, Bot 程序需要在当前终端环境下正常运行
:::
#### 启动 Bot 进程
```shell
$ pm2 start "python -m nb_cli run" # 或者直接 nb run 也行
[PM2] Starting /usr/bin/bash in fork_mode (1 instance)
[PM2] Done.
┌─────┬────────┬─────────────┬─────────┬─────────┬──────────┬────────┬──────┬───────────┬──────────┬──────────┬──────────┬──────────┐
│ id │ name │ namespace │ version │ mode │ pid │ uptime │ ↺ │ status │ cpu │ mem │ user │ watching │
├─────┼────────┼─────────────┼─────────┼─────────┼──────────┼────────┼──────┼───────────┼──────────┼──────────┼──────────┼──────────┤
│ 0 │ nb run │ default │ N/A │ fork │ 93061 │ 0s │ 0 │ online │ 0% │ 8.3mb │ mix │ disabled │
└─────┴────────┴─────────────┴─────────┴─────────┴──────────┴────────┴──────┴───────────┴──────────┴──────────┴──────────┴──────────┘
```
此时 Bot 进程就在后台运行了, 注意到表格第一列的 ID, 它可以用来查看和控制进程的状态
#### 常用命令
更具体的用法请移步 PM2 官方文档, ~~如果想要详细示例建议直接上手试试~~
其中命令中的所有`<id>`应该替换为上文启动进程后返回的 ID
- 查看最近 150 行日志
- `pm2 log <id> --lines 150`
- 实时监控所有进程日志
- `pm2 monit`
- 展示当前 PM2 管理的所有进程
- `pm2 ls`
- 停止某个进程
- `pm2 stop <id>`
- 删除某个进程
- `pm2 del <id>`
- 重启某个进程
- `pm2 restart <id>`
- 保存当前进程列表
- `pm2 save`
- 恢复保存的进程列表
- `pm2 resurrect`
- 设置开机自动启动进程列表
- `pm2 startup`
- 需要执行过 `pm2 save`
如果不是 root 用户执行, 则需要手动添加指令返回的环境变量

64
website/docs/tutorial/event-data.mdx Normal file
View File

@ -0,0 +1,64 @@
---
sidebar_position: 6
description: 通过依赖注入获取所需事件信息
options:
menu:
weight: 80
category: tutorial
---
# 获取事件信息
import Messenger from "@site/src/components/Messenger";
在 NoneBot 事件处理流程中，获取事件信息并做出对应的操作是非常常见的场景。本章节中我们将介绍如何通过**依赖注入**获取事件信息。
## 认识依赖注入
在事件处理流程中，事件响应器具有自己独立的上下文，例如：当前响应的事件、收到事件的机器人或者其他处理流程中新增的信息等。这些数据可以根据我们的需求，通过依赖注入的方式，在执行事件处理流程中注入到事件处理函数中。
相对于传统的信息获取方法，通过依赖注入获取信息的最大特色在于**按需获取**。如果该事件处理函数不需要任何额外信息即可运行，那么可以不进行依赖注入。如果事件处理函数需要额外的数据，可以通过依赖注入的方式灵活的标注出需要的依赖，在函数运行时便会被按需注入。
## 使用依赖注入
使用依赖注入获取上下文信息的方法十分简单，我们仅需要在函数的参数中声明所需的依赖，并正确的将函数添加为事件处理依赖即可。在 NoneBot 中，我们可以直接使用 `nonebot.params` 模块中定义的参数类型来声明依赖。
例如，我们可以继续改进上一章节中的 `weather` 插件，使其可以获取到 `天气` 命令的地名参数，并根据地名返回天气信息。
```python {8,10} title=weather/__init__.py
from nonebot import on_command
from nonebot.adapters import Message
from nonebot.params import CommandArg
weather = on_command("天气", rule=to_me(), aliases={"weather", "查天气"}, priority=10, block=True)
@weather.handle()
async def handle_function(args: Message = CommandArg()):
# 提取参数纯文本作为地名，并判断是否有效
if location := args.extract_plain_text():
await weather.finish(f"今天{location}的天气是...")
else:
await weather.finish("请输入地名")
```
如上方示例所示，我们使用了 `args` 作为注入参数名，注入的内容为 `CommandArg()`，也就是**消息命令后跟随的内容**。在这个示例中，我们获得的参数会被检查是否有效，对无效参数则会结束事件。
:::tip 提示
命令与参数之间可以不需要空格，`CommandArg()` 获取的信息为命令后跟随的内容并去除了头部空白符。例如：`/天气 上海` 消息的参数为 `上海`。
:::
:::tip 提示
`:=` 是 Python 3.8 引入的新语法 [Assignment Expressions](https://docs.python.org/zh-cn/3/reference/expressions.html#assignment-expressions)，也称为海象表达式，可以在表达式中直接赋值。
:::
<Messenger
msgs={[
{ position: "right", msg: "/天气" },
{ position: "left", msg: "请输入地名" },
{ position: "right", msg: "/天气 上海" },
{ position: "left", msg: "今天上海的天气是..." },
]}
/>
NoneBot 提供了多种依赖注入类型，可以获取不同的信息，具体内容可参考[依赖注入](../advanced/dependency.mdx)。

24
website/docs/tutorial/fundamentals.md Normal file
View File

@ -0,0 +1,24 @@
---
sidebar_position: 1
description: NoneBot 机器人构成及基本使用
options:
menu:
weight: 30
category: tutorial
---
# 机器人的构成
了解机器人的基本构成有助于你更好地使用 NoneBot，本章节将介绍 NoneBot 中的基本组成部分，稍后的文档中将会使用到这些概念。
使用 NoneBot 框架搭建的机器人具有以下几个基本组成部分：
1. NoneBot 机器人框架主体：负责连接各个组成部分，提供基本的机器人功能
2. 驱动器 `Driver`：客户端/服务端的功能实现，负责接收和发送消息（通常为 HTTP 通信）
3. 适配器 `Adapter`：驱动器的上层，负责将**平台消息**与 NoneBot 事件/操作系统的消息格式相互转换
4. 插件 `Plugin`：机器人的功能实现，通常为负责处理事件并进行一系列的操作
除 NoneBot 机器人框架主体外，其他部分均可按需选择、互相搭配，但由于平台的兼容性问题，部分插件可能仅在某些特定平台上可用（这由插件编写者决定）。
在接下来的章节中，我们将重点介绍机器人功能实现，即插件 `Plugin` 部分。

85
website/docs/tutorial/handler.mdx Normal file
View File

@ -0,0 +1,85 @@
---
sidebar_position: 5
description: 处理接收到的特定事件
options:
menu:
weight: 70
category: tutorial
---
# 事件处理
import Messenger from "@site/src/components/Messenger";
在我们收到事件，并被某个事件响应器正确响应后，便正式开启了对于这个事件的**处理流程**。
## 认识事件处理流程
就像我们在解决问题时需要遵循流程一样，处理一个事件也需要一套流程。在事件响应器对一个事件进行响应之后，会依次执行一系列的**事件处理依赖**（通常是函数）。简单来说，事件处理流程并不是一个函数、一个对象或一个方法，而是一整套由开发者设计的流程。
在这个流程中，我们**目前**只需要了解两个概念：函数形式的“事件处理依赖”（下称“事件处理函数”）和“事件响应器操作”。
## 事件处理函数
在事件响应器中，事件处理流程可以由一个或多个“事件处理函数”组成，这些事件处理函数将会按照顺序依次对事件进行处理，直到全部执行完成或被中断。我们可以采用事件响应器的“事件处理函数装饰器”来添加这些“事件处理函数”。
顾名思义，“事件处理函数装饰器”是一个[装饰器（decorator）](https://docs.python.org/zh-cn/3/glossary.html#term-decorator)，那么它的使用方法也同[函数定义](https://docs.python.org/zh-cn/3/reference/compound_stmts.html#function-definitions)中所展示的包装用法相同。例如：
```python {5-7} title=weather/__init__.py
from nonebot.plugin import on_command
weather = on_command("天气", rule=to_me(), aliases={"weather", "查天气"}, priority=10, block=True)
@weather.handle()
async def handle_function():
pass # do something here
```
如上方示例所示，我们使用 `weather` 响应器的 `handle` 装饰器装饰了一个函数 `handle_function`。`handle_function` 函数会被添加到 `weather` 的事件处理流程中。在 `weather` 响应器被触发之后，将会依次调用 `weather` 响应器的事件处理函数，即 `handle_function` 来对事件进行处理。
## 事件响应器操作
在事件处理流程中，我们可以使用事件响应器操作来进行一些交互或改变事件处理流程，例如向机器人用户发送消息或提前结束事件处理流程等。
事件响应器操作与事件处理函数装饰器类似，通常作为事件响应器 `Matcher` 的[类方法](https://docs.python.org/zh-cn/3/library/functions.html#classmethod)存在，因此事件响应器操作的调用方法也是 `Matcher.func()` 的形式。不过不同的是，事件响应器操作并不是装饰器，因此并不需要@进行标注。
```python {7,8} title=weather/__init__.py
from nonebot.plugin import on_command
weather = on_command("天气", rule=to_me(), aliases={"weather", "查天气"}, priority=10, block=True)
@weather.handle()
async def handle_function():
# await weather.send("天气是...")
await weather.finish("天气是...")
```
如上方示例所示，我们使用 `weather` 响应器的 `finish` 操作方法向机器人用户回复了 `天气是...` 并结束了事件处理流程。效果如下：
<Messenger
msgs={[
{ position: "right", msg: "/天气" },
{ position: "left", msg: "天气是..." },
]}
/>
值得注意的是，在执行 `finish` 方法时，NoneBot 会在向机器人用户发送消息内容后抛出 `FinishedException` 异常来结束事件响应流程。也就是说，在 `finish` 被执行后，后续的程序是不会被执行的。如果你需要回复机器人用户消息但不想事件处理流程结束，可以使用注释的部分中展示的 `send` 方法。
:::danger 警告
由于 `finish` 是通过抛出 `FinishedException` 异常来结束事件的，因此异常可能会被未加限制的 `try-except` 捕获，影响事件处理流程正确处理，导致无法正常结束此事件。请务必在异常捕获中指定错误类型或排除所有 [MatcherException](../api/exception.md#MatcherException) 类型的异常（如下所示），或将 `finish` 移出捕获范围进行使用。
```python
from nonebot.exception import MatcherException
try:
await weather.finish("天气是...")
except MatcherException:
raise
except Exception as e:
pass # do something here
```
:::
目前 NoneBot 提供了多种事件响应器操作，其中包括用于机器人用户交互与流程控制两大类，进阶使用方法可以查看[会话控制](../appendices/session-control.mdx)。

58
website/docs/tutorial/matcher.md Normal file
View File

@ -0,0 +1,58 @@
---
sidebar_position: 4
description: 响应接收到的特定事件
options:
menu:
weight: 60
category: tutorial
---
# 事件响应器
事件响应器（Matcher）是对接收到的事件进行响应的基本单元，所有的事件响应器都继承自 `Matcher` 基类。
在 NoneBot 中，事件响应器可以通过一系列特定的规则**筛选**出**具有某种特征的事件**，并按照**特定的流程**交由**预定义的事件处理依赖**进行处理。例如，在[快速上手](../quick-start.mdx)中，我们使用了内置插件 `echo` ，它定义的事件响应器能响应机器人用户发送的“/echo hello world”消息，提取“hello world”信息并作为回复消息发送。
## 事件响应器辅助函数
NoneBot 中所有事件响应器均继承自 `Matcher` 基类，但直接使用 `Matcher.new()` 方法创建事件响应器过于繁琐且不能记录插件信息。因此，NoneBot 中提供了一系列“事件响应器辅助函数”（下称“辅助函数”）来辅助我们用**最简的方式**创建**带有不同规则预设**的事件响应器，提高代码可读性和书写效率。通常情况下，我们只需要使用辅助函数即可完成事件响应器的创建。
在 NoneBot 中，辅助函数以 `on()` 或 `on_<type/rule>()` 形式出现（例如 `on_command()`），调用后根据不同的参数返回一个 `Type[Matcher]` 类型的新事件响应器。
目前 NoneBot 提供了多种功能各异的辅助函数、具有共同命令名称前缀的命令组以及具有共同参数的响应器组，均可以从 `nonebot` 模块直接导入使用，具体内容参考[事件响应器进阶](../advanced/matcher.md)。
## 创建事件响应器
在上一节[创建插件](./create-plugin.md#创建插件)中，我们创建了一个 `weather` 插件，现在我们来实现他的功能。
我们直接使用 `on_command()` 辅助函数来创建一个事件响应器：
```python {3} title=weather/__init__.py
from nonebot import on_command
weather = on_command("天气")
```
这样，我们就获得一个名为 `weather` 的事件响应器了，这个事件响应器会对 `/天气` 开头的消息进行响应。
:::tip 提示
如果一条消息中包含“@机器人”或以“机器人的昵称”开始，例如 `@bot /天气` 时，协议适配器会将 `event.is_tome()` 判断为 `True` ，同时也会自动去除 `@bot`，即事件响应器收到的信息内容为 `/天气`，方便进行命令匹配。
:::
### 为事件响应器添加参数
在辅助函数中，我们可以添加一些参数来对事件响应器进行更加精细的调整，例如事件响应器的优先级、匹配规则等。例如：
```python {4} title=weather/__init__.py
from nonebot import on_command
from nonebot.rule import to_me
weather = on_command("天气", rule=to_me(), aliases={"weather", "查天气"}, priority=10, block=True)
```
这样，我们就获得了一个可以响应 `天气`、`weather`、`查天气` 三个命令，需要私聊或 `@bot` 时才会响应，优先级为 10 ，阻断事件传播的事件响应器了。这些内容的意义和使用方法将会在后续的章节中一一介绍。
:::tip 提示
需要注意的是，不同的辅助函数有不同的可选参数，在使用之前可以参考[事件响应器进阶](../advanced/matcher.md)或编辑器的提示。
:::

284
website/docs/tutorial/message.md Normal file
View File

@ -0,0 +1,284 @@
---
sidebar_position: 7
description: 处理消息序列与消息段
options:
menu:
weight: 90
category: tutorial
---
# 处理消息
在不同平台中，一条消息可能会有承载有各种不同的表现形式，它可能是一段纯文本、一张图片、一段语音、一篇富文本文章，也有可能是多种类型的组合等等。
在 NoneBot 中，为确保消息的正常处理与跨平台兼容性，采用了扁平化的消息序列形式，即 `Message` 对象。消息序列是 NoneBot 中的消息载体，无论是接收还是发送的消息，都采用消息序列的形式进行处理。
## 认识消息类型
### 消息序列 `Message`
在 NoneBot 中，消息序列 `Message` 的主要作用是用于表达“一串消息”。由于消息序列继承自 `List[MessageSegment]`，所以 `Message` 的本质是由若干消息段所组成的序列。因此，消息序列的使用方法与 `List` 有很多相似之处，例如切片、索引、拼接等。
在上一节的[使用依赖注入](./event-data.mdx#使用依赖注入)中，我们已经通过依赖注入 `CommandArg()` 获取了命令的参数，它的类型即是消息序列。我们使用了消息序列的 `extract_plain_text()` 方法来获取消息序列中的纯文本内容。
### 消息段 `MessageSegment`
顾名思义，消息段 `MessageSegment` 是一段消息。由于消息序列的本质是由若干消息段所组成的序列，消息段可以被认为是构成消息序列的最小单位。简单来说，消息序列类似于一个自然段，而消息段则是组成自然段的一句话。同时，作为特殊消息载体的存在，绝大多数的平台都有着**独特的消息类型**，这些独特的内容均需要由对应的**协议适配器**所提供，以适应不同平台中的消息模式。**这也意味着，你需要导入对应的协议适配器中的消息序列和消息段后才能使用其特殊的工厂方法。**
:::warning 注意
消息段的类型是由协议适配器提供的，因此你需要参考协议适配器的文档并导入对应的消息段后才能使用其特殊的消息类型。
在上一节的[使用依赖注入](./event-data.mdx#使用依赖注入)中，我们导入的为 `nonebot.adapters.Message` 抽象基类，因此我们无法使用平台特有的消息类型。仅能使用 `str` 作为纯文本消息回复。
:::
## 使用消息序列
:::warning 注意
在以下的示例中，为了更好的理解多种类型的消息组成方式，我们将使用 `Console` 协议适配器来演示消息序列的使用方法。在实际使用中，你需要确保你使用的**消息序列类型**与你所要发送的**平台类型**一致。
:::
通常情况下，适配器在接收到消息时，会将消息转换为消息序列，可以通过依赖注入 [`EventMessage`](../advanced/dependency.mdx#eventmessage), 或者使用 `event.get_message()` 获取。
由于消息序列是 `List[MessageSegment]` 的子类, 所以你总是可以用和操作 `List` 类似的方式来处理消息序列。例如：
```python
>>> from nonebot.adapters.console import Message, MessageSegment
>>> message = Message([
MessageSegment(type="text", data={"text":"hello"}),
MessageSegment(type="markdown", data={"markup":"**world**"}),
])
>>> for segment in message:
... print(segment.type, segment.data)
...
text {'text': 'hello'}
markdown {'markup': '**world**'}
>>> len(message)
2
```
### 构造消息序列
在使用事件响应器操作发送消息时，既可以使用 `str` 作为消息，也可以使用 `Message`、`MessageSegment` 或者 `MessageTemplate`。那么，我们就需要先构造一个消息序列。消息序列可以通过多种方式构造：
#### 直接构造
`Message` 类可以直接实例化，支持 `str`、`MessageSegment`、`Iterable[MessageSegment]` 或适配器自定义类型的参数。
```python
from nonebot.adapters.console import Message, MessageSegment
# str
Message("Hello, world!")
# MessageSegment
Message(MessageSegment.text("Hello, world!"))
# List[MessageSegment]
Message([MessageSegment.text("Hello, world!")])
```
#### 运算构造
`Message` 对象可以通过 `str`、`MessageSegment` 相加构造，详情请参考[拼接消息](#拼接消息)。
#### 从字典数组构造
`Message` 对象支持 Pydantic 自定义类型构造，可以使用 Pydantic 的 `parse_obj_as` 方法进行构造。
```python
from pydantic import parse_obj_as
from nonebot.adapters.console import Message, MessageSegment
# 由字典构造消息段
parse_obj_as(
MessageSegment, {"type": "text", "data": {"text": "text"}}
) == MessageSegment.text("text")
# 由字典数组构造消息序列
parse_obj_as(
Message,
[MessageSegment.text("text"), {"type": "text", "data": {"text": "text"}}],
) == Message([MessageSegment.text("text"), MessageSegment.text("text")])
```
### 获取消息纯文本
由于消息中存在各种类型的消息段，因此 `str(message)` 通常**不能得到消息的纯文本**，而是一个消息序列的字符串表示。
NoneBot 为消息段定义了一个方法 `is_text()` ，可以用于判断消息段是否为纯文本；也可以使用 `message.extract_plain_text()` 方法获取消息纯文本。
```python
from nonebot.adapters.console import Message, MessageSegment
# 判断消息段是否为纯文本
MessageSegment.text("text").is_text() == True
# 提取消息纯文本字符串
Message(
[MessageSegment.text("text"), MessageSegment.markdown("**markup**")]
).extract_plain_text() == "text"
```
### 遍历
`Message` 继承自 `List[MessageSegment]` ，因此可以使用 `for` 循环遍历消息段。
```python
for segment in message:
...
```
### 索引与切片
`Message` 对列表的索引与切片进行了增强，在原有列表 int 索引与切片的基础上，支持 `type` 过滤索引与切片。
```python
from nonebot.adapters.console import Message, MessageSegment
message = Message(
[
MessageSegment.text("test"),
MessageSegment.markdown("test2"),
MessageSegment.markdown("test3"),
MessageSegment.text("test4"),
]
)
# 索引
message[0] == MessageSegment.text("test")
# 切片
message[0:2] == Message(
[MessageSegment.text("test"), MessageSegment.markdown("test2")]
)
# 类型过滤
message["markdown"] == Message(
[MessageSegment.markdown("test2"), MessageSegment.markdown("test3")]
)
# 类型索引
message["markdown", 0] == MessageSegment.markdown("test2")
# 类型切片
message["markdown", 0:2] == Message(
[MessageSegment.markdown("test2"), MessageSegment.markdown("test3")]
)
```
同样的，`Message` 对列表的 `index`、`count` 方法也进行了增强，可以用于索引指定类型的消息段。
```python
# 指定类型首个消息段索引
message.index("markdown") == 1
# 指定类型消息段数量
message.count("markdown") == 2
```
此外，`Message` 添加了一个 `get` 方法，可以用于获取指定类型指定个数的消息段。
```python
# 获取指定类型指定个数的消息段
message.get("markdown", 1) == Message([MessageSegment.markdown("test2")])
```
### 拼接消息
`str`、`Message`、`MessageSegment` 对象之间可以直接相加，相加均会返回一个新的 `Message` 对象。
```python
# 消息序列与消息段相加
Message([MessageSegment.text("text")]) + MessageSegment.text("text")
# 消息序列与字符串相加
Message([MessageSegment.text("text")]) + "text"
# 消息序列与消息序列相加
Message([MessageSegment.text("text")]) + Message([MessageSegment.text("text")])
# 字符串与消息序列相加
"text" + Message([MessageSegment.text("text")])
# 消息段与消息段相加
MessageSegment.text("text") + MessageSegment.text("text")
# 消息段与字符串相加
MessageSegment.text("text") + "text"
# 消息段与消息序列相加
MessageSegment.text("text") + Message([MessageSegment.text("text")])
# 字符串与消息段相加
"text" + MessageSegment.text("text")
```
如果需要在当前消息序列后直接拼接新的消息段，可以使用 `Message.append`、`Message.extend` 方法，或者使用自加。
```python
msg = Message([MessageSegment.text("text")])
# 自加
msg += "text"
msg += MessageSegment.text("text")
msg += Message([MessageSegment.text("text")])
# 附加
msg.append("text")
msg.append(MessageSegment.text("text"))
# 扩展
msg.extend([MessageSegment.text("text")])
```
### 使用消息模板
为了提供安全可靠的跨平台模板字符, 我们提供了一个消息模板功能来构建消息序列
它在以下常见场景中尤其有用:
- 多行富文本编排（包含图片,文字以及表情等）
- 客制化（由 Bot 最终用户提供消息模板时）
在事实上, 它的用法和 `str.format` 极为相近, 所以你在使用的时候, 总是可以参考[Python 文档](https://docs.python.org/zh-cn/3/library/stdtypes.html#str.format)来达到你想要的效果，这里给出几个简单的例子。
默认情况下，消息模板采用 `str` 纯文本形式的格式化：
```python title=基础格式化用法
>>> from nonebot.adapters import MessageTemplate
>>> MessageTemplate("{} {}").format("hello", "world")
'hello world'
```
如果 `Message.template` 构建消息模板，那么消息模板将采用消息序列形式的格式化，此时的消息将会是平台特定的：
```python title=平台格式化用法
>>> from nonebot.adapters.console import Message, MessageSegment
>>> Message.template("{} {}").format("hello", "world")
Message(
MessageSegment.text("hello"),
MessageSegment.text(" "),
MessageSegment.text("world")
)
```
消息模板支持使用消息段进行格式化：
```python title=对消息段进行安全的拼接
>>> from nonebot.adapters.console import Message, MessageSegment
>>> Message.template("{}{}").format(MessageSegment.markdown("**markup**"), "world")
Message(
MessageSegment(type='markdown', data={'markup': '**markup**'}),
MessageSegment(type='text', data={'text': 'world'})
)
```
消息模板同样支持使用消息序列作为模板：
```python title=以消息对象作为模板
>>> from nonebot.adapters.console import Message, MessageSegment
>>> Message.template(
... MessageSegment.text("{user_id}") + MessageSegment.emoji("tada") +
... MessageSegment.text("{message}")
... ).format_map({"user_id": 123456, "message": "hello world"})
Message(
MessageSegment(type='text', data={'text': '123456'}),
MessageSegment(type='emoji', data={'emoji': 'tada'}),
MessageSegment(type='text', data={'text': 'hello world'})
)
```
:::warning 注意
只有消息序列中的文本类型消息段才能被格式化，其他类型的消息段将会原样添加。
:::
消息模板支持使用拓展控制符来控制消息段类型：
```python title=使用消息段的拓展控制符
>>> from nonebot.adapters.console import Message, MessageSegment
>>> Message.template("{name:emoji}").format(name='tada')
Message(MessageSegment(type='emoji', data={'name': 'tada'}))
```

5
website/docs/tutorial/plugin/_category_.json
View File

@ -1,5 +0,0 @@
{
"position": 7,
"label": "插件",
"collapsible": false
}

37
website/docs/tutorial/plugin/config-plugin.md
View File

@ -1,37 +0,0 @@
---
sidebar_position: 2
description: 规范定义插件配置项
---
# 定义插件配置
通常，插件可以从配置文件中读取自己的配置项，但是由于额外的全局配置项没有预先定义的问题，导致开发时编辑器无法提示字段与类型，以及运行时没有对配置项直接进行检查。那么就需要一种方式来规范定义插件配置项。
## 定义配置模型
在 NoneBot2 中，我们使用强大高效的 [Pydantic](https://pydantic-docs.helpmanual.io/) 来定义配置模型，这个模型可以被用于配置的读取和类型检查等。例如，我们可以定义一个配置模型包含一个 string 类型的配置项：
```python title=config.py {3,4}
from pydantic import BaseModel, Extra
class Config(BaseModel, extra=Extra.ignore):
token: str
```
:::important 参考
更多丰富的模型定义方法（默认值、自定义 validator 等），请参考 [Pydantic](https://pydantic-docs.helpmanual.io/) 文档。
:::
## 读取配置
定义完成配置模型后，我们可以在插件加载时获取全局配置，导入插件自身的配置模型：
```python title=__init__.py {5}
from nonebot import get_driver
from .config import Config
plugin_config = Config.parse_obj(get_driver().config)
```
至此，插件已经成功读取了自身所需的配置项，并且具有字段和类型提示，也可以对配置进行运行时修改。

529
website/docs/tutorial/plugin/create-handler.md
View File

@ -1,529 +0,0 @@
---
sidebar_position: 4
description: 定义事件处理流程，完成事件响应
options:
menu:
weight: 27
category: guide
---
# 定义事件处理流程
在上一章节中，我们已经定义了事件响应器，在这一章中，我们将会为事件响应器填充处理流程。
## 添加一个处理依赖
在事件响应器中，事件处理流程由一个或多个处理依赖组成，每个处理依赖都是一个 `Dependent`，详情可以参考[进阶 - 依赖注入](../../advanced/di/dependency-injection.md)。下面介绍如何添加一个处理依赖。
### 使用 `handle` 装饰器
```python {3-5}
matcher = on_message()
@matcher.handle()
async def handle_func():
# do something here
```
如上方示例所示，我们使用 `matcher` 响应器的 `handle` 装饰器装饰了一个函数 `handle_func` 。`handle_func` 函数会被自动转换为 `Dependent` 对象，并被添加到 `matcher` 的事件处理流程中。
在 `handle_func` 函数中，我们可以编写任何事件响应逻辑，如：操作数据库，发送消息等。上下文信息可以通过依赖注入的方式获取，参考：[获取上下文信息](#获取上下文信息)。发送消息可以通过[事件响应器操作](./matcher-operation.md)或者直接调用 Bot 的方法（ API 等，由协议适配器决定）。
:::warning 注意
`handle_func` 函数虽然会被装饰器自动转换为 `Dependent` 对象，但 `handle_func` 仍然为原本的函数，因此 `handle_func` 函数可以进行复用。如：
```python
matcher1 = on_message()
matcher2 = on_message()
@matcher1.handle()
@matcher2.handle()
async def handle_func():
# do something here
```
:::
### 使用 `receive` 装饰器
```python {3-5}
matcher = on_message()
@matcher.receive("id")
async def handle_func(e: Event = Received("id")):
# do something here
```
`receive` 装饰器与 `handle` 装饰器一样，可以装饰一个函数添加到事件响应器的事件处理流程中。但与 `handle` 装饰器不同的是，`receive` 装饰器会中断当前事件处理流程，等待接收一个新的事件，就像是会话状态等待用户一个新的事件。可以接收的新的事件类型取决于事件响应器的 [`type`](./create-matcher.md#事件响应器类型-type) 更新值以及 [`permission`](./create-matcher.md#事件触发权限-permission) 更新值，可以通过自定义更新方法来控制会话响应（如进行非消息交互、多人会话、跨群会话等）。
`receive` 装饰器接受一个可选参数 `id`，用于标识当前需要接收的事件，如果不指定，则默认为空 `""`。
在 `handle_func` 函数中，可以通过依赖注入的方式来获取接收到的事件，参考：[`Received`](#received)、[`LastReceived`](#lastreceived)。
:::important 提示
`receive` 装饰器可以和自身与 `got` 装饰器嵌套使用
:::
:::warning 注意
如果存在多个 `receive` 装饰器，则必须指定不相同的多个 `id`；否则相同的 `id` 将会被跳过接收。
```python
matcher = on_message()
@matcher.receive("id1")
@matcher.receive("id2")
async def handle_func():
# do something here
```
:::
### 使用 `got` 装饰器
```python {3-5}
matcher = on_message()
@matcher.got("key", prompt="Key?")
async def handle_func(key: Message = Arg()):
# do something here
```
`got` 装饰器与 `receive` 装饰器一样，会中断当前事件处理流程，等待接收一个新的事件。但与 `receive` 装饰器不同的是，`got` 装饰器用于接收一条消息，并且可以控制是否向用户发送询问 `prompt` 等，更贴近于对话形式会话。
`got` 装饰器接受一个参数 `key` 和一个可选参数 `prompt`，当 `key` 不存在时，会向用户发送 `prompt` 消息，并等待用户回复。
在 `handle_func` 函数中，可以通过依赖注入的方式来获取接收到的消息，参考：[`Arg`](#arg)、[`ArgStr`](#argstr)、[`ArgPlainText`](#argplaintext)。
:::important 提示
`got` 装饰器可以和自身与 `receive` 装饰器嵌套使用
:::
### 直接添加
```python {2}
matcher = on_message(
handlers=[handle_func, or_dependent]
)
```
:::warning 注意
通过该方法添加的处理依赖将会处于整个事件处理流程的最前，因此，如果再使用 `handle` 等装饰器，则会在其之后。
:::
## 事件处理流程
在一个事件响应器中，事件被添加的处理依赖依次执行，直到所有处理依赖都执行完毕，或者遇到了某个处理依赖需要更多的事件来进行下一步的处理。在下一个事件到来并符合响应要求时，继续执行。更多有关 NoneBot 事件分发与处理流程的详细信息，请参考[进阶 - 深入](../../advanced/README.md)。
## 获取上下文信息
在事件处理流程中，事件响应器具有自己独立的上下文，例如：当前的事件、机器人等信息，可以通过依赖注入的方式来获取。
### Bot
获取当前事件的 Bot 对象。
```python {7-9}
from typing import Union
from nonebot.adapters import Bot
from nonebot.adapters.ding import Bot as DingBot
from nonebot.adapters.onebot.v11 import Bot as OneBotV11Bot
async def _(foo: Bot): ...
async def _(foo: Union[DingBot, OneBotV11Bot]): ...
async def _(bot): ... # 兼容性处理
```
### Event
获取当前事件。
```python {6-8}
from typing import Union
from nonebot.adapters import Event
from nonebot.adapters.onebot.v11 import PrivateMessageEvent, GroupMessageEvent
async def _(foo: Event): ...
async def _(foo: Union[PrivateMessageEvent, GroupMessageEvent]): ...
async def _(event): ... # 兼容性处理
```
### EventType
获取当前事件的类型。
```python {3}
from nonebot.params import EventType
async def _(foo: str = EventType()): ...
```
### EventMessage
获取当前事件的消息。
```python {4}
from nonebot.adapters import Message
from nonebot.params import EventMessage
async def _(foo: Message = EventMessage()): ...
```
### EventPlainText
获取当前事件的消息纯文本部分。
```python {3}
from nonebot.params import EventPlainText
async def _(foo: str = EventPlainText()): ...
```
### EventToMe
获取当前事件是否与机器人相关。
```python {3}
from nonebot.params import EventToMe
async def _(foo: bool = EventToMe()): ...
```
### State
获取当前事件处理上下文状态，State 为一个字典，用户可以向 State 中添加数据来保存状态等操作。（请注意不要随意覆盖 State 中 NoneBot 的数据）
```python {4}
from nonebot.typing import T_State
async def _(foo: T_State): ...
```
### Command
获取当前命令型消息的元组形式命令名。
```python {7}
from nonebot import on_command
from nonebot.params import Command
matcher = on_command("cmd")
@matcher.handle()
async def _(foo: Tuple[str, ...] = Command()): ...
```
:::tip 提示
命令详情只能在首次接收到命令型消息时获取，如果在事件处理后续流程中获取，则会获取到不同的值。
:::
### RawCommand
获取当前命令型消息的文本形式命令名。
```python {7}
from nonebot import on_command
from nonebot.params import RawCommand
matcher = on_command("cmd")
@matcher.handle()
async def _(foo: str = RawCommand()): ...
```
:::tip 提示
命令详情只能在首次接收到命令型消息时获取，如果在事件处理后续流程中获取，则会获取到不同的值。
:::
### CommandArg
获取命令型消息命令后跟随的参数。
```python {8}
from nonebot import on_command
from nonebot.adapters import Message
from nonebot.params import CommandArg
matcher = on_command("cmd")
@matcher.handle()
async def _(foo: Message = CommandArg()): ...
```
:::tip 提示
命令详情只能在首次接收到命令型消息时获取，如果在事件处理后续流程中获取，则会获取到不同的值。
:::
### CommandStart
获取命令型消息命令前缀。
```python {8}
from nonebot import on_command
from nonebot.adapters import Message
from nonebot.params import CommandStart
matcher = on_command("cmd")
@matcher.handle()
async def _(foo: str = CommandStart()): ...
```
:::tip 提示
命令详情只能在首次接收到命令型消息时获取，如果在事件处理后续流程中获取，则会获取到不同的值。
:::
### ShellCommandArgs
获取 shell 命令解析后的参数，支持 MessageSegment 富文本（如：图片）。
:::tip 提示
如果参数解析失败，则为 [`ParserExit`](../../api/exception.md#ParserExit) 异常，并携带错误码与错误信息。
由于 `ArgumentParser` 在解析到 `--help` 参数时也会抛出异常，这种情况下错误码为 `0` 且错误信息即为帮助信息。
:::
```python {8,12}
from nonebot import on_shell_command
from nonebot.params import ShellCommandArgs
from nonebot.rule import Namespace, ArgumentParser
parser = ArgumentParser("demo")
# parser.add_argument ...
matcher = on_shell_command("cmd", parser)
# 解析失败
@matcher.handle()
async def _(foo: ParserExit = ShellCommandArgs()):
if foo.status == 0:
foo.message # help message
else:
foo.message # error message
# 解析成功
@matcher.handle()
async def _(foo: Namespace = ShellCommandArgs()): ...
```
### ShellCommandArgv
获取 shell 命令解析前的参数列表，支持 MessageSegment 富文本（如：图片）。
```python {7}
from nonebot import on_shell_command
from nonebot.params import ShellCommandArgs
matcher = on_shell_command("cmd")
@matcher.handle()
async def _(foo: List[Union[str, MessageSegment]] = ShellCommandArgv()): ...
```
### RegexStr
获取正则匹配结果的文本。
```python {7}
from nonebot import on_regex
from nonebot.params import RegexStr
matcher = on_regex("regex")
@matcher.handle()
async def _(foo: str = RegexStr()): ...
```
### RegexGroup
获取正则匹配结果的 group 元组。
```python {7}
from nonebot import on_regex
from nonebot.params import RegexGroup
matcher = on_regex("regex")
@matcher.handle()
async def _(foo: Tuple[Any, ...] = RegexGroup()): ...
```
### RegexDict
获取正则匹配结果的 group 字典。
```python {7}
from nonebot import on_regex
from nonebot.params import RegexDict
matcher = on_regex("regex")
@matcher.handle()
async def _(foo: Dict[str, Any] = RegexDict()): ...
```
### Startswith
获取触发响应器的消息前缀字符串。
```python {7}
from nonebot import on_startswith
from nonebot.params import Startswith
matcher = on_startswith("prefix")
@matcher.handle()
async def _(foo: str = Startswith()): ...
```
### Endswith
获取触发响应器的消息后缀字符串。
```python {7}
from nonebot import on_endswith
from nonebot.params import Endswith
matcher = on_endswith("suffix")
@matcher.handle()
async def _(foo: str = Endswith()): ...
```
### Fullmatch
获取触发响应器的消息字符串。
```python {7}
from nonebot import on_fullmatch
from nonebot.params import Fullmatch
matcher = on_fullmatch("fullmatch")
@matcher.handle()
async def _(foo: str = Fullmatch()): ...
```
### Keyword
获取触发响应器的关键字字符串。
```python {7}
from nonebot import on_keyword
from nonebot.params import Keyword
matcher = on_keyword({"keyword"})
@matcher.handle()
async def _(foo: str = Keyword()): ...
```
### Matcher
获取当前事件响应器实例。
```python {7}
from nonebot import on_message
from nonebot.matcher import Matcher
foo = on_message()
@foo.handle()
async def _(matcher: Matcher): ...
```
### Received
获取某次 `receive` 接收的事件。
```python {8}
from nonebot import on_message
from nonebot.adapters import Event
from nonebot.params import Received
matcher = on_message()
@matcher.receive("id")
async def _(foo: Event = Received("id")): ...
```
### LastReceived
获取最近一次 `receive` 接收的事件。
```python {8}
from nonebot import on_message
from nonebot.adapters import Event
from nonebot.params import LastReceived
matcher = on_message()
@matcher.receive("any")
async def _(foo: Event = LastReceived()): ...
```
### Arg
获取某次 `got` 接收的参数。
```python {8-9}
from nonebot.params import Arg
from nonebot import on_message
from nonebot.adapters import Message
matcher = on_message()
@matcher.got("key")
async def _(key: Message = Arg()): ...
async def _(foo: Message = Arg("key")): ...
```
### ArgStr
获取某次 `got` 接收的参数，并转换为字符串。
```python {7-8}
from nonebot import on_message
from nonebot.params import ArgStr
matcher = on_message()
@matcher.got("key")
async def _(key: str = ArgStr()): ...
async def _(foo: str = ArgStr("key")): ...
```
### ArgPlainText
获取某次 `got` 接收的参数的纯文本部分。
```python {7-8}
from nonebot import on_message
from nonebot.params import ArgPlainText
matcher = on_message()
@matcher.got("key")
async def _(key: str = ArgPlainText()): ...
async def _(foo: str = ArgPlainText("key")): ...
```
### Exception
获取事件响应器运行中抛出的异常。
```python {4}
from nonebot.message import run_postprocessor
@run_postprocessor
async def _(e: Exception): ...
```
### Default
带有默认值的参数，便于复用依赖。
```python {1}
async def _(foo="bar"): ...
```

133
website/docs/tutorial/plugin/create-matcher.md
View File

@ -1,133 +0,0 @@
---
sidebar_position: 3
description: 定义事件响应器，对特定的事件进行处理
options:
menu:
weight: 26
category: guide
---
# 定义事件响应器
事件响应器（`Matcher`）是对接收到的事件进行响应的基本单元，所有的事件响应器都继承自 `Matcher` 基类。为了方便开发者编写插件，NoneBot2 在 `nonebot.plugin` 模块中为插件开发定义了一些辅助函数。首先，让我们来了解一下 `Matcher` 由哪些部分组成。
## 事件响应器的基本组成
### 事件响应器类型 `type`
事件响应器的类型即是该响应器所要响应的事件类型，只有在接收到的事件类型与该响应器的类型相同时，才会触发该响应器。如果类型留空，该响应器将会响应所有类型的事件。
NoneBot 内置了四种主要类型：`meta_event`、`message`、`notice`、`request`。通常情况下，协议适配器会将事件合理地分类至这四种类型中。如果有其他类型的事件需要响应，可以自行定义新的类型。
<!-- TODO: move session updater to advanced -->
:::warning 注意
当会话状态更新时，会执行 `type_updater` 以更新 `type` 属性，以便会话收到新事件时能够正确匹配。
`type_updater` 默认将 `type` 修改为 `message`，你也可以自行定义 `type_updater` 来控制 `type` 属性更新。`type_updater` 是一个返回 `str` 的函数，可选依赖注入参数参考类型 `T_TypeUpdater`。
```python {3-5}
matcher = on_request()
@matcher.type_updater
async def update_type():
return "message"
```
:::
### 事件匹配规则
事件响应器的匹配规则是一个 `Rule` 对象，它是一系列 `checker` 的集合，当所有的 `checker` 都返回 `True` 时，才会触发该响应器。
规则编写方法参考[进阶 - 自定义规则](../../advanced/rule.md)。
:::warning 注意
当会话状态更新时，`rule` 会被清空，以便会话收到新事件时能够正确匹配。
:::
### 事件触发权限 `permission`
事件响应器的触发权限是一个 `Permission` 对象，它也是一系列 `checker` 的集合，当其中一个 `checker` 返回 `True` 时，就会触发该响应器。
权限编写方法参考[进阶 - 自定义权限](../../advanced/permission.md)。
:::warning 注意
与 `rule` 不同的是，`permission` 不会在会话状态更新时丢失，因此 `permission` 通常用于会话的响应控制。
并且，当会话状态更新时，会执行 `permission_updater` 以更新 `permission`。默认情况下，`permission_updater` 会在原有的 `permission` 基础上添加一个 `USER` 条件，以检查事件的 `session_id` 是否与当前会话一致。
你可以自行定义 `permission_updater` 来控制会话的响应权限更新。`permission_updater` 是一个返回 `Permission` 的函数，可选依赖注入参数参考类型 `T_PermissionUpdater`。
```python {3-5}
matcher = on_message()
@matcher.permission_updater
async def update_type(matcher: Matcher):
return matcher.permission # return same without session_id check
```
:::
### 优先级 `priority`
事件响应器的优先级代表事件响应器的执行顺序
:::warning 警告
同一优先级的事件响应器会**同时执行**，优先级数字**越小**越先响应！优先级请从 `1` 开始排序！
:::
### 阻断 `block`
当有任意事件响应器发出了阻止事件传递信号时，该事件将不再会传递给下一优先级，直接结束处理。
NoneBot 内置的事件响应器中，所有非 `command` 规则的 `message` 类型的事件响应器都会阻断事件传递，其他则不会。
在部分情况中，可以使用 `matcher.stop_propagation()` 方法动态阻止事件传播，该方法需要 `handler` 在参数中获取 `matcher` 实例后调用方法。
```python {5}
foo = on_request()
@foo.handle()
async def handle(matcher: Matcher):
matcher.stop_propagation()
```
### 有效期 `temp`/`expire_time`
事件响应器可以设置有效期，当事件响应器超过有效期时，将会被移除。
- `temp` 属性：配置事件响应器在下一次响应之后移除。
- `expire_time` 属性：配置事件响应器在指定时间之后移除。
## 创建事件响应器
在前面的介绍中，我们已经了解了事件响应器的组成，接下来我们就可以使用 `nonebot.plugin` 模块中定义的辅助函数来创建事件响应器。
```python {3}
from nonebot import on_message
matcher = on_message()
```
用于定义事件响应器的辅助函数已经在 `nonebot` 主模块中被 `re-export`，所以直接从 `nonebot` 导入即可。
辅助函数有以下几种：
1. `on`: 创建任何类型的事件响应器。
2. `on_metaevent`: 创建元事件响应器。
3. `on_message`: 创建消息事件响应器。
4. `on_request`: 创建请求事件响应器。
5. `on_notice`: 创建通知事件响应器。
6. `on_startswith`: 创建消息开头匹配事件响应器。
7. `on_endswith`: 创建消息结尾匹配事件响应器。
8. `on_fullmatch`: 创建消息完全匹配事件响应器。
9. `on_keyword`: 创建消息关键词匹配事件响应器。
10. `on_command`: 创建命令消息事件响应器。
11. `on_shell_command`: 创建 shell 命令消息事件响应器。
12. `on_regex`: 创建正则表达式匹配事件响应器。
13. `CommandGroup`: 创建具有共同命令名称前缀的命令组。
14. `MatcherGroup`: 创建具有共同参数的响应器组。
其中，`on_metaevent` `on_message` `on_request` `on_notice` 函数都是在 `on` 的基础上添加了对应的事件类型 `type`；`on_startswith` `on_endswith` `on_fullmatch` `on_keyword` `on_command` `on_shell_command` `on_regex` 函数都是在 `on_message` 的基础上添加了对应的匹配规则 `rule`。

32
website/docs/tutorial/plugin/example.mdx
View File

@ -1,32 +0,0 @@
---
sidebar_position: 6
description: 简单插件示例
---
import CodeBlock from "@theme/CodeBlock";
import Messenger from "@site/src/components/Messenger";
# 插件示例
## 命令式问答示例
import WeatherSource from "!!raw-loader!@site/../tests/examples/weather.py";
import WeatherTest from "!!raw-loader!@site/../tests/test_examples/test_weather.py";
<CodeBlock className="language-python">{WeatherSource}</CodeBlock>
<Messenger
msgs={[
{ position: "right", msg: "/天气" },
{ position: "left", msg: "你想查询哪个城市的天气呢？" },
{ position: "right", msg: "上海" },
{ position: "left", msg: "上海的天气是..." },
]}
/>
<details>
<summary>测试示例</summary>
<CodeBlock className="language-python">{WeatherTest}</CodeBlock>
</details>

71
website/docs/tutorial/plugin/introduction.md
View File

@ -1,71 +0,0 @@
---
sidebar_position: 0
description: 插件入门
---
# 插件入门
## 插件结构
在编写插件之前，首先我们需要了解一下插件的概念。
在 NoneBot 中，插件可以是 Python 的一个模块 `module`，也可以是一个包 `package` 。NoneBot 会在导入时对这些模块或包做一些特殊的处理使得他们成为一个插件。插件间应尽量减少耦合，可以进行有限制的插件间调用，NoneBot 能够正确解析插件间的依赖关系。
下面详细介绍两种插件的结构：
### 模块插件（单文件形式）
在合适的路径创建一个 `.py` 文件即可。例如在[创建项目](../create-project.mdx)中创建的项目中，我们可以在 `awesome_bot/plugins/` 目录中创建一个文件 `foo.py`。
```tree title=Project {4}
📦 AweSome-Bot
├── 📂 awesome_bot
│ └── 📂 plugins
| └── 📜 foo.py
├── 📜 .env
├── 📜 .env.dev
├── 📜 .env.prod
├── 📜 .gitignore
├── 📜 bot.py
├── 📜 docker-compose.yml
├── 📜 Dockerfile
├── 📜 pyproject.toml
└── 📜 README.md
```
这个时候它已经可以被称为一个插件了，尽管它还什么都没做。
### 包插件（文件夹形式）
在合适的路径创建一个文件夹，并在文件夹内创建文件 `__init__.py` 即可。例如在[创建项目](../create-project.mdx)中创建的项目中，我们可以在 `awesome_bot/plugins/` 目录中创建一个文件夹 `foo`，并在这个文件夹内创建一个文件 `__init__.py`。
```tree title=Project {4,5}
📦 AweSome-Bot
├── 📂 awesome_bot
│ └── 📂 plugins
| └── 📂 foo
| └── 📜 __init__.py
├── 📜 .env
├── 📜 .env.dev
├── 📜 .env.prod
├── 📜 .gitignore
├── 📜 bot.py
├── 📜 docker-compose.yml
├── 📜 Dockerfile
├── 📜 pyproject.toml
└── 📜 README.md
```
这个时候 `foo` 就是一个合法的 Python 包了，同时也是合法的 NoneBot 插件，插件内容可以在 `__init__.py` 中编写。
## 创建插件
:::danger 警告
请注意，插件名称不能存在重复，即所有模块插件的文件名和所有包插件的文件夹名不能存在相同。
:::
除了通过手动创建的方式以外，还可以通过 nb-cli 来创建插件，nb-cli 会为你在合适的位置创建一个模板包插件。
```bash
nb plugin create
```

138
website/docs/tutorial/plugin/load-plugin.md
View File

@ -1,138 +0,0 @@
---
sidebar_position: 1
description: 通过不同方式加载插件
options:
menu:
weight: 25
category: guide
---
# 加载插件
:::danger 警告
请勿在插件被加载前 `import` 插件模块，这会导致 NoneBot2 无法将其转换为插件而损失部分功能。
:::
加载插件通常在机器人的入口文件进行，例如在[创建项目](../create-project.mdx)中创建的项目中的 `bot.py` 文件。在 NoneBot2 初始化完成后即可加载插件。
```python title=bot.py {5}
import nonebot
nonebot.init()
# load your plugin here
nonebot.run()
```
加载插件的方式有多种，但在底层的加载逻辑是一致的。以下是为加载插件提供的几种方式：
## `load_plugin`
通过点分割模块名称来加载插件，通常用于加载单个插件或者是第三方插件。例如：
```python
nonebot.load_plugin("path.to.your.plugin")
```
## `load_plugins`
加载传入插件目录中的所有插件，通常用于加载一系列本地编写的插件。例如：
```python
nonebot.load_plugins("src/plugins", "path/to/your/plugins")
```
:::warning 警告
请注意，插件所在目录应该为相对机器人入口文件可导入的，例如与入口文件在同一目录下。
:::
## `load_all_plugins`
这种加载方式是以上两种方式的混合，加载所有传入的插件模块名称，以及所有给定目录下的插件。例如：
```python
nonebot.load_all_plugins(["path.to.your.plugin"], ["path/to/your/plugins"])
```
## `load_from_json`
通过 JSON 文件加载插件，是 [`load_all_plugins`](#load_all_plugins) 的 JSON 变种。通过读取 JSON 文件中的 `plugins` 字段和 `plugin_dirs` 字段进行加载。例如：
```json title=plugin_config.json
{
"plugins": ["path.to.your.plugin"],
"plugin_dirs": ["path/to/your/plugins"]
}
```
```python
nonebot.load_from_json("plugin_config.json", encoding="utf-8")
```
:::tip 提示
如果 JSON 配置文件中的字段无法满足你的需求，可以使用 [`load_all_plugins`](#load_all_plugins) 方法自行读取配置来加载插件。
:::
## `load_from_toml`
通过 TOML 文件加载插件，是 [`load_all_plugins`](#load_all_plugins) 的 TOML 变种。通过读取 TOML 文件中的 `[tool.nonebot]` Table 中的 `plugins` 和 `plugin_dirs` Array 进行加载。例如：
```toml title=plugin_config.toml
[tool.nonebot]
plugins = ["path.to.your.plugin"]
plugin_dirs = ["path/to/your/plugins"]
```
```python
nonebot.load_from_toml("plugin_config.toml", encoding="utf-8")
```
:::tip 提示
如果 TOML 配置文件中的字段无法满足你的需求，可以使用 [`load_all_plugins`](#load_all_plugins) 方法自行读取配置来加载插件。
:::
## `load_builtin_plugin`
加载一个内置插件，是 [`load_plugin`](#load_plugin) 的封装。例如：
```python
nonebot.load_builtin_plugin("echo")
```
## 确保插件加载和跨插件访问
倘若 `plugin_a`, `plugin_b` 均需被加载, 且 `plugin_b` 插件需要导入 `plugin_a` 才可运行, 可以在 `plugin_b` 利用 `require` 方法来确保插件加载, 同时可以直接 `import` 导入 `plugin_a` ,进行跨插件访问。
```python title=plugin_b.py
from nonebot import require
require('plugin_a')
import plugin_a
```
:::danger 警告
不用 `require` 方法也可以进行跨插件访问，但需要保证插件已加载。例如，以下两种方式均可确保插件正确加载：
```python title=bot.py
import nonebot
# 顺序加载
nonebot.load_plugin("plugin_a")
nonebot.load_plugin("plugin_b")
```
```python
import nonebot
# 同时加载
nonebot.load_all_plugins(["plugin_a", "plugin_b"], [])
```
:::
## 嵌套插件
<!-- TODO -->

146
website/docs/tutorial/plugin/matcher-operation.md
View File

@ -1,146 +0,0 @@
---
sidebar_position: 5
description: 使用事件响应器操作，改变事件处理流程
options:
menu:
weight: 28
category: guide
---
# 事件响应器操作
在事件处理流程中，我们可以使用事件响应器操作来进行一些交互或改变事件处理流程。
## send
向用户回复一条消息。回复的方式或途径由协议适配器自行实现。
可以是 `str`、[`Message`](../../api/adapters/index.md#Message)、[`MessageSegment`](../../api/adapters/index.md#MessageSegment) 或 [`MessageTemplate`](../../api/adapters/index.md#MessageTemplate)。
这个操作等同于使用 `bot.send(event, message, **kwargs)` 但不需要自行传入 `event`。
```python {3}
@matcher.handle()
async def _():
await matcher.send("Hello world!")
```
## finish
向用户回复一条消息（可选），并立即结束当前事件的整个处理流程。
参数与 [`send`](#send) 相同。
```python {3}
@matcher.handle()
async def _():
await matcher.finish("Hello world!")
# something never run
...
```
## pause
向用户回复一条消息（可选），并立即结束当前事件处理依赖并等待接收一个新的事件后进入下一个事件处理依赖。
类似于 `receive` 的行为但可以根据事件来决定是否接收新的事件。
```python {4}
@matcher.handle()
async def _():
if serious:
await matcher.pause("Confirm?")
@matcher.handle()
async def _():
...
```
## reject
向用户回复一条消息（可选），并立即结束当前事件处理依赖并等待接收一个新的事件后再次执行当前事件处理依赖。
通常用于拒绝当前 `receive` 接收的事件或 `got` 接收的参数（如：不符合格式或标准）。
```python {4}
@matcher.got("arg")
async def _(arg: str = ArgPlainText()):
if not is_valid(arg):
await matcher.reject("Invalid arg!")
```
## reject_arg
向用户回复一条消息（可选），并立即结束当前事件处理依赖并等待接收一个新的事件后再次执行当前事件处理依赖。
用于拒绝指定 `got` 接收的参数，通常在嵌套装饰器时使用。
```python {4}
@matcher.got("a")
@matcher.got("b")
async def _(a: str = ArgPlainText(), b: str = ArgPlainText()):
if a not in b:
await matcher.reject_arg("a", "Invalid a!")
```
## reject_receive
向用户回复一条消息（可选），并立即结束当前事件处理依赖并等待接收一个新的事件后再次执行当前事件处理依赖。
用于拒绝指定 `receive` 接收的事件，通常在嵌套装饰器时使用。
```python {4}
@matcher.receive("a")
@matcher.receive("b")
async def _(a: Event = Received("a"), b: Event = Received("b")):
if a.get_user_id() != b.get_user_id():
await matcher.reject_receive("a")
```
## skip
立即结束当前事件处理依赖，进入下一个事件处理依赖。
通常在子依赖中使用，用于跳过当前事件处理依赖的执行。
```python {2}
async def dependency(matcher: Matcher):
matcher.skip()
@matcher.handle()
async def _(sub=Depends(dependency)):
# never run
...
```
## get_receive
获取一个 `receive` 接收的事件。
## set_receive
设置/覆盖一个 `receive` 接收的事件。
## get_last_receive
获取最近一次 `receive` 接收的事件。
## get_arg
获取一个 `got` 接收的参数。
## set_arg
设置/覆盖一个 `got` 接收的参数。
## stop_propagation
阻止事件向更低优先级的事件响应器传播。
```python
@foo.handle()
async def _(matcher: Matcher):
matcher.stop_propagation()
```

253
website/docs/tutorial/process-message.md
View File

@ -1,253 +0,0 @@
---
sidebar_position: 9
description: 处理消息序列与消息段
options:
menu:
weight: 30
category: guide
---
# 处理消息
## NoneBot2 中的消息
在不同平台中，一条消息可能会有承载有各种不同的表现形式，它可能是一段纯文本、一张图片、一段语音、一篇富文本文章，也有可能是多种类型的组合等等。
在 NoneBot2 中，为确保消息的正常处理与跨平台兼容性，采用了扁平化的消息序列形式，即 `Message` 对象。
`Message` 是多个消息段 `MessageSegment` 的集合，它继承自 `List[MessageSegment]`，并在此基础上添加或强化了一些特性。
`MessageSegment` 是一个 [`dataclass`](https://docs.python.org/zh-cn/3/library/dataclasses.html#dataclasses.dataclass) ，它具有一个类型标识 `type`，以及一些对应的数据信息 `data`。
此外，NoneBot2 还提供了 `MessageTemplate` ，用于构建支持消息序列以及消息段的特殊消息模板。
## 使用消息序列
通常情况下，适配器在接收到消息时，会将消息转换为消息序列，可以通过 [`EventMessage`](./plugin/create-handler.md#EventMessage) 作为依赖注入, 或者使用 `event.get_message()` 获取。
由于它是`List[MessageSegment]`的子类, 所以你总是可以用和操作 List 类似的方式来处理消息序列
```python
>>> message = Message([
MessageSegment(type='text', data={'text':'hello'}),
MessageSegment(type='image', data={'url':'http://example.com/image.png'}),
MessageSegment(type='text', data={'text':'world'}),
])
>>> for segment in message:
... print(segment.type, segment.data)
...
text {'text': 'hello'}
image {'url': 'http://example.com/image.png'}
text {'text': 'world'}
>>> len(message)
3
```
### 构造消息序列
在使用事件响应器操作发送消息时，既可以使用 `str` 作为消息，也可以使用 `Message`、`MessageSegment` 或者 `MessageTemplate`。那么，我们就需要先构造一个消息序列。
#### 直接构造
`Message` 类可以直接实例化，支持 `str`、`MessageSegment`、`Iterable[MessageSegment]` 或适配器自定义类型的参数。
```python
# str
Message("Hello, world!")
# MessageSegment
Message(MessageSegment.text("Hello, world!"))
# List[MessageSegment]
Message([MessageSegment.text("Hello, world!")])
```
#### 运算构造
`Message` 对象可以通过 `str`、`MessageSegment` 相加构造，详情请参考[拼接消息](#拼接消息)。
#### 从字典数组构造
`Message` 对象支持 Pydantic 自定义类型构造，可以使用 Pydantic 的 `parse_obj_as` (`parse_raw_as`) 方法进行构造。
```python
from pydantic import parse_obj_as
# 由字典构造消息段
parse_obj_as(
MessageSegment, {"type": "text", "data": {"text": "text"}}
) == MessageSegment.text("text")
# 由字典数组构造消息序列
parse_obj_as(
Message,
[MessageSegment.text("text"), {"type": "text", "data": {"text": "text"}}],
) == Message([MessageSegment.text("text"), MessageSegment.text("text")])
```
:::tip 提示
以上示例中的字典数据仅做参考，具体的数据格式由适配器自行定义。
:::
### 获取消息纯文本
由于消息中存在各种类型的消息段，因此 `str(message)` 通常并不能得到消息的纯文本，而是一个消息序列的字符串表示。
NoneBot2 为消息段定义了一个方法 `is_text()` ，可以用于判断消息段是否为纯文本；也可以使用 `message.extract_plain_text()` 方法获取消息纯文本。
```python
# 判断消息段是否为纯文本
MessageSegment.text("text").is_text() == True
# 提取消息纯文本字符串
Message(
[MessageSegment.text("text"), MessageSegment.at(123)]
).extract_plain_text() == "text"
```
### 遍历
`Message` 继承自 `List[MessageSegment]` ，因此可以使用 `for` 循环遍历消息段。
```python
for segment in message:
...
```
### 索引与切片
`Message` 对列表的索引与切片进行了增强，在原有列表 int 索引与切片的基础上，支持 `type` 过滤索引与切片。
```python
message = Message(
[
MessageSegment.text("test"),
MessageSegment.image("test2"),
MessageSegment.image("test3"),
MessageSegment.text("test4"),
]
)
# 索引
message[0] == MessageSegment.text("test")
# 切片
message[0:2] == Message(
[MessageSegment.text("test"), MessageSegment.image("test2")]
)
# 类型过滤
message["image"] == Message(
[MessageSegment.image("test2"), MessageSegment.image("test3")]
)
# 类型索引
message["image", 0] == MessageSegment.image("test2")
# 类型切片
message["image", 0:2] == Message(
[MessageSegment.image("test2"), MessageSegment.image("test3")]
)
```
同样的，`Message` 对列表的 `index`、`count` 方法也进行了增强，可以用于索引指定类型的消息段。
```python
# 指定类型首个消息段索引
message.index("image") == 1
# 指定类型消息段数量
message.count("image") == 2
```
此外，`Message` 添加了一个 `get` 方法，可以用于获取指定类型指定个数的消息段。
```python
# 获取指定类型指定个数的消息段
message.get("image", 1) == Message([MessageSegment.image("test2")])
```
### 拼接消息
`str`、`Message`、`MessageSegment` 对象之间可以直接相加，相加均会返回一个新的 `Message` 对象。
```python
# 消息序列与消息段相加
Message([MessageSegment.text("text")]) + MessageSegment.text("text")
# 消息序列与字符串相加
Message([MessageSegment.text("text")]) + "text"
# 消息序列与消息序列相加
Message([MessageSegment.text("text")]) + Message([MessageSegment.text("text")])
# 字符串与消息序列相加
"text" + Message([MessageSegment.text("text")])
# 消息段与消息段相加
MessageSegment.text("text") + MessageSegment.text("text")
# 消息段与字符串相加
MessageSegment.text("text") + "text"
# 消息段与消息序列相加
MessageSegment.text("text") + Message([MessageSegment.text("text")])
# 字符串与消息段相加
"text" + MessageSegment.text("text")
```
如果需要在当前消息序列后直接拼接新的消息段，可以使用 `Message.append`、`Message.extend` 方法，或者使用自加。
```python
msg = Message([MessageSegment.text("text")])
# 自加
msg += "text"
msg += MessageSegment.text("text")
msg += Message([MessageSegment.text("text")])
# 附加
msg.append("text")
msg.append(MessageSegment.text("text"))
# 扩展
msg.extend([MessageSegment.text("text")])
```
## 使用消息模板
为了提供安全可靠的跨平台模板字符, 我们提供了一个消息模板功能来构建消息序列
它在以下常见场景中尤其有用:
- 多行富文本编排(包含图片,文字以及表情等)
- 客制化(由 Bot 最终用户提供消息模板时)
在事实上, 它的用法和`str.format`极为相近, 所以你在使用的时候, 总是可以参考[Python 文档](https://docs.python.org/zh-cn/3/library/stdtypes.html#str.format)来达到你想要的效果
这里给出几个简单的例子:
:::tip
这里面所有的`Message`均是用对应 Adapter 的实现导入的, 而不是抽象基类
:::
```python title="基础格式化用法"
>>> Message.template("{} {}").format("hello", "world")
Message(
MessageSegment.text("hello"),
MessageSegment.text(" "),
MessageSegment.text("world")
)
```
```python title="对消息段进行安全的拼接"
>>> Message.template("{}{}").format(MessageSegment.image("file:///..."), "world")
Message(
MessageSegment(type='image', data={'file': 'file:///...'}),
MessageSegment(type='text', data={'text': 'world'})
)
```
```python title="以消息对象作为模板"
>>> Message.template(
... MessageSegment.text('{user_id}') + MessageSegment.face(233) +
... MessageSegment.text('{message}')
... ).format_map({'user_id':123456, 'message':'hello world'}
...
Message(
MessageSegment(type='text', data={'text': '123456'}),
MessageSegment(type='face', data={'face': 233}),
MessageSegment(type='text', data={'text': 'hello world'})
)
```
```python title="使用消息段的拓展控制符"
>>> Message.template("{link:image}").format(link='https://...')
Message(MessageSegment(type='image', data={'file': 'https://...'}))
```

97
website/docs/tutorial/register-adapter.md
View File

@ -1,97 +0,0 @@
---
sidebar_position: 6
description: 协议适配器的功能与使用
options:
menu:
weight: 23
category: guide
---
# 使用适配器
:::tip 提示
如何**安装**协议适配器请参考[安装协议适配器](../start/install-adapter.mdx)。
:::
:::warning 提示
各适配器的具体配置与说明请跳转至 [商店 - 适配器](/store) 中各适配器右上角的主页或文档进行查看。
:::
## 协议适配器的功能
由于 NoneBot2 的跨平台特性，需要支持不同的协议，因此需要对特定的平台协议编写一个转换器。
协议适配器即是充当中间人的转换器，它将驱动器所收到的数据转换为可以被 NoneBot2 处理的事件 Event，并将事件传递给 NoneBot2。
同时，协议适配器还会处理 API 调用，转换为可以被驱动器处理的数据发送出去。
## 注册协议适配器
NoneBot2 在默认情况下并不会加载任何协议适配器，需要自己手动注册。下方是个加载协议适配器的例子：
```python title=bot.py
import nonebot
from your_adapter_package import Adapter
nonebot.init()
driver = nonebot.get_driver()
driver.register_adapter(Adapter)
nonebot.run()
```
加载步骤如下：
### 导入协议适配器
首先从你需要的协议适配器的包中导入适配器类，通常为 `Adapter`
```python title=bot.py {2}
import nonebot
from your_adapter_package import Adapter
nonebot.init()
driver = nonebot.get_driver()
driver.register_adapter(Adapter)
nonebot.run()
```
### 获得驱动器实例
加载协议适配器需要通过驱动器来进行，因此，你需要先初始化 NoneBot2，并获得驱动器实例。
```python title=bot.py {4,5}
import nonebot
from your_adapter_package import Adapter
nonebot.init()
driver = nonebot.get_driver()
driver.register_adapter(Adapter)
nonebot.run()
```
### 注册
获得驱动器实例后，你需要调用 `register_adapter` 方法来注册协议适配器。NoneBot 会通过协议适配器的 `get_name` 方法来获得协议适配器的名字。
:::warning 注意
你可以多次调用来注册多个协议适配器，但不能注册多次相同的协议适配器，发生这种情况时 NoneBot 会给出一个警告并忽略这次注册。
:::
```python title=bot.py {6}
import nonebot
from your_adapter_package import Adapter
nonebot.init()
driver = nonebot.get_driver()
driver.register_adapter(Adapter)
nonebot.run()
```
:::danger 警告
协议适配器需要在 NoneBot 启动前进行注册，即 `nonebot.run()` 之前，否则会出现未知的错误。
:::

265
website/docs/tutorial/store.mdx Normal file
View File

@ -0,0 +1,265 @@
---
sidebar_position: 2
description: 从商店安装适配器和插件
options:
menu:
weight: 40
category: tutorial
---
# 获取商店内容
import Tabs from "@theme/Tabs";
import TabItem from "@theme/TabItem";
import Asciinema from "@site/src/components/Asciinema";
:::tip 提示
如果你暂时没有获取商店内容的需求，可以跳过本章节。
:::
NoneBot 提供了一个[商店](/store)，商店内容均由社区开发者贡献。你可以在商店中查找你需要的适配器和插件等，进行安装或者参考其文档等。
商店中每个内容的卡片都包含了其名称和简介等信息，点击**卡片右上角**链接图标即可跳转到其主页。
## 安装插件
<Asciinema
url="https://asciinema.org/a/569650.cast"
options={{ theme: "monokai", poster: "npt:16.8" }}
/>
在商店插件页面中，点击你需要安装的插件下方的 `点击复制安装命令` 按钮，即可复制 `nb-cli` 命令。
请在你的**项目目录**下执行该命令。`nb-cli` 会自动安装插件并将其添加到加载列表中。
<Tabs groupId="cli-install">
<TabItem value="cli" label="使用命令" default>
```bash
nb plugin install <插件名称>
```
</TabItem>
<TabItem value="interactive" label="交互式安装">
```bash
$ nb plugin install
[?] 想要安装的插件名称: <插件名称>
```
</TabItem>
<TabItem value="pip" label="使用 pip">
```bash
pip install <插件包名>
```
插件包名可以在商店插件卡片中找到，或者使用 `nb-cli` 搜索插件显示的详情中找到。安装完成后，需要参考[加载插件章节](./create-plugin.md#加载插件)自行加载。
</TabItem>
</Tabs>
如果想要查看插件列表，可以使用以下命令
```bash
# 列出商店所有插件
nb plugin list
# 搜索商店插件
nb plugin search [可选关键词]
```
升级和卸载插件可以使用以下命令
<Tabs groupId="cli-install">
<TabItem value="cli" label="使用命令" default>
```bash
nb plugin update <插件名称>
nb plugin uninstall <插件名称>
```
</TabItem>
<TabItem value="interactive" label="交互式安装">
```bash
$ nb plugin update
[?] 想要安装的插件名称: <插件名称>
$ nb plugin uninstall
[?] 想要卸载的插件名称: <插件名称>
```
</TabItem>
<TabItem value="pip" label="使用 pip">
```bash
pip install --upgrade <插件包名>
pip uninstall <插件包名>
```
插件包名可以在商店插件卡片中找到，或者使用 `nb-cli` 搜索插件显示的详情中找到。卸载完成后，需要自行移除插件加载。
</TabItem>
</Tabs>
## 安装适配器
<Asciinema
url="https://asciinema.org/a/569664.cast"
options={{ theme: "monokai", poster: "npt:12.0" }}
/>
安装适配器与安装插件类似，只是将命令换为 `nb adapter`，这里就不再赘述。
请在你的**项目目录**下执行该命令。`nb-cli` 会自动安装适配器并将其添加到注册列表中。
<Tabs groupId="cli-install">
<TabItem value="cli" label="使用命令" default>
```bash
nb adapter install <适配器名称>
```
</TabItem>
<TabItem value="interactive" label="交互式安装">
```bash
$ nb adapter install
[?] 想要安装的适配器名称: <适配器名称>
```
</TabItem>
<TabItem value="pip" label="使用 pip">
```bash
pip install <适配器包名>
```
适配器包名可以在商店适配器卡片中找到，或者使用 `nb-cli` 搜索适配器显示的详情中找到。安装完成后，需要参考[注册适配器章节](../advanced/adapter.md#注册适配器)自行注册。
</TabItem>
</Tabs>
如果想要查看适配器列表，可以使用以下命令
```bash
# 列出商店所有适配器
nb adapter list
# 搜索商店适配器
nb adapter search [可选关键词]
```
升级和卸载适配器可以使用以下命令
<Tabs groupId="cli-install">
<TabItem value="cli" label="使用命令" default>
```bash
nb adapter update <适配器名称>
nb adapter uninstall <适配器名称>
```
</TabItem>
<TabItem value="interactive" label="交互式安装">
```bash
$ nb adapter update
[?] 想要安装的适配器名称: <适配器名称>
$ nb adapter uninstall
[?] 想要卸载的适配器名称: <适配器名称>
```
</TabItem>
<TabItem value="pip" label="使用 pip">
```bash
pip install --upgrade <适配器包名>
pip uninstall <适配器包名>
```
适配器包名可以在商店适配器卡片中找到，或者使用 `nb-cli` 搜索适配器显示的详情中找到。卸载完成后，需要自行移除适配器加载。
</TabItem>
</Tabs>
## 安装驱动器
<Asciinema
url="https://asciinema.org/a/569665.cast"
options={{ theme: "monokai", poster: "npt:14.0" }}
/>
安装驱动器与安装插件同样类似，只是将命令换为 `nb driver`，这里就不再赘述。
如果你使用了虚拟环境，请在你的**项目目录**下执行该命令，`nb-cli` 会自动安装驱动器到虚拟环境中。
请注意 `nb-cli` 并不会在安装驱动器后修改项目所使用的驱动器，请自行参考[配置方法](../appendices/config.mdx)章节以及 [`DRIVER` 配置项](../appendices/config.mdx#driver)修改驱动器。
<Tabs groupId="cli-install">
<TabItem value="cli" label="使用命令" default>
```bash
nb driver install <驱动器名称>
```
</TabItem>
<TabItem value="interactive" label="交互式安装">
```bash
$ nb driver install
[?] 想要安装的驱动器名称: <驱动器名称>
```
</TabItem>
<TabItem value="pip" label="使用 pip">
```bash
pip install <驱动器包名>
```
驱动器包名可以在商店驱动器卡片中找到，或者使用 `nb-cli` 搜索驱动器显示的详情中找到。
</TabItem>
</Tabs>
如果想要查看驱动器列表，可以使用以下命令
```bash
# 列出商店所有驱动器
nb driver list
# 搜索商店驱动器
nb driver search [可选关键词]
```
升级和卸载驱动器可以使用以下命令
<Tabs groupId="cli-install">
<TabItem value="cli" label="使用命令" default>
```bash
nb driver update <驱动器名称>
nb driver uninstall <驱动器名称>
```
</TabItem>
<TabItem value="interactive" label="交互式安装">
```bash
$ nb driver update
[?] 想要安装的驱动器名称: <驱动器名称>
$ nb driver uninstall
[?] 想要卸载的驱动器名称: <驱动器名称>
```
</TabItem>
<TabItem value="pip" label="使用 pip">
```bash
pip install --upgrade <驱动器包名>
pip uninstall <驱动器包名>
```
驱动器包名可以在商店驱动器卡片中找到，或者使用 `nb-cli` 搜索驱动器显示的详情中找到。卸载完成后，需要自行移除适配器加载。
</TabItem>
</Tabs>

38
website/docusaurus.config.js
View File

@ -67,7 +67,12 @@ const config = {
{
label: "指南",
type: "docsMenu",
category: "guide",
category: "tutorial",
},
{
label: "深入",
type: "docsMenu",
category: "appendices",
},
{
label: "进阶",
@ -79,14 +84,36 @@ const config = {
type: "docLink",
docId: "api/index",
},
{ label: "商店", to: "/store" },
{ label: "更新日志", to: "/changelog" },
{
label: "更多",
type: "dropdown",
to: "/store",
items: [
{
label: "最佳实践",
type: "docLink",
docId: "best-practice/scheduler",
},
{
label: "开发者",
type: "docLink",
docId: "developer/plugin-publishing",
},
{ label: "社区", type: "docLink", docId: "community/contact" },
{ label: "商店", to: "/store" },
{ label: "更新日志", to: "/changelog" },
],
},
{
icon: ["fab", "github"],
href: "https://github.com/nonebot/nonebot2",
},
],
docsVersionItemAfter: [
{
label: "2.0.0rc3",
href: "https://63ccf1c05efb245d36e901fa--nonebot2.netlify.app/",
},
{
label: "2.0.0a16",
href: "https://61d3d9dbcadf413fd3238e89--nonebot2.netlify.app/",
@ -121,7 +148,8 @@ const config = {
icon: ["fas", "book"],
items: [
{ label: "Introduction", to: "/docs/" },
{ label: "Installation", to: "/docs/start/installation" },
// { label: "QuickStart", to: "/docs/quick-start" },
{ label: "Changelog", to: "/changelog" },
],
},
{
@ -136,7 +164,7 @@ const config = {
label: "NoneBot V1",
href: "https://docs.nonebot.dev",
},
{ label: "NoneBot V2", to: "/" },
{ label: "NoneBot CLI", href: "https://cli.nonebot.dev" },
],
},
{

68
website/sidebars.js
View File

@ -13,26 +13,30 @@
/** @type {import('@docusaurus/plugin-content-docs').SidebarsConfig} */
const sidebars = {
// By default, Docusaurus generates a sidebar from the docs folder structure
tutorial: [
"index",
{
type: "category",
label: "开始",
collapsible: false,
items: ["index", "quick-start", "editor-support"],
},
{
type: "category",
label: "指南",
items: [
{
type: "autogenerated",
dirName: "start",
dirName: "tutorial",
},
],
},
{
type: "category",
label: "教程",
label: "深入",
items: [
{
type: "autogenerated",
dirName: "tutorial",
dirName: "appendices",
},
],
},
@ -46,19 +50,53 @@ const sidebars = {
},
],
},
],
api: [{ type: "autogenerated", dirName: "api" }],
// But you can create a sidebar manually
/*
tutorialSidebar: [
{
type: 'category',
label: 'Tutorial',
items: ['hello'],
type: "category",
label: "最佳实践",
items: [
{
type: "autogenerated",
dirName: "best-practice",
},
],
},
{
type: "category",
label: "开发者",
items: [
{
type: "autogenerated",
dirName: "developer",
},
],
},
],
api: [{ type: "autogenerated", dirName: "api" }],
ecosystem: [
{
type: "category",
label: "关于我们",
collapsible: false,
items: [
{
type: "autogenerated",
dirName: "community",
},
],
},
{
type: "category",
label: "社区资源",
collapsible: false,
items: [
{
type: "link",
label: "商店",
href: "/store",
},
],
},
],
*/
};
module.exports = sidebars;

10
website/src/components/Card/index.tsx
View File

@ -10,6 +10,7 @@ import Tag from "../Tag";
export default function Card({
module_name,
project_link,
name,
desc,
author,
@ -65,15 +66,24 @@ export default function Card({
))}
</div>
)}
{/* FIXME: full height */}
{desc && (
<div className="pb-4 text-sm font-normal opacity-60">{desc}</div>
)}
{project_link && (
<div className="my-2 text-sm font-normal opacity-60 font-mono">
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12
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2
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# 概览
NoneBot2 是一个现代、跨平台、可扩展的 Python 聊天机器人框架，它基于 Python 的类型注解和异步特性，能够为你的需求实现提供便捷灵活的支持。
需要注意的是，NoneBot2 仅支持 **Python 3.8 以上版本**
## 特色
### 异步优先
NoneBot2 基于 Python [asyncio](https://docs.python.org/3/library/asyncio.html) 编写，并在异步机制的基础上进行了一定程度的同步函数兼容。
### 完整的类型注解
NoneBot2 参考 [PEP 484](https://www.python.org/dev/peps/pep-0484/) 等 PEP 完整实现了类型注解，通过 `pyright`/`pylance` 检查。配合编辑器的类型推导功能，能将绝大多数的 Bug 杜绝在编辑器中（[编辑器支持](./start/editor-support)）。
### 开箱即用
NoneBot2 提供了使用便捷、具有交互式功能的命令行工具--`nb-cli`，使得初次接触 NoneBot2 时更容易上手。详细使用方法请参考各文档章节以及[使用脚手架](./start/nb-cli)。
### 插件系统
插件系统是 NoneBot2 的核心，通过它可以实现机器人的模块化以及功能扩展，便于维护和管理。
### 依赖注入系统
NoneBot2 采用了一套自行定义的依赖注入系统，可以让事件的处理过程更加的简洁、清晰，增加代码的可读性，减少代码冗余。
#### 什么是依赖注入
[**“依赖注入”**](https://zh.m.wikipedia.org/wiki/%E6%8E%A7%E5%88%B6%E5%8F%8D%E8%BD%AC)意思是，在编程中，有一种方法可以让你的代码声明它工作和使用所需要的东西，即**“依赖”**。
系统（在这里是指 NoneBot2）将负责做任何需要的事情，为你的代码提供这些必要依赖（即**“注入”**依赖性）
这在你有以下情形的需求时非常有用：
- 这部分代码拥有共享的逻辑（同样的代码逻辑多次重复）
- 共享数据库以及网络请求连接会话
- 比如 `httpx.AsyncClient`、`aiohttp.ClientSession` 和 `sqlalchemy.Session`
- 用户权限检查以及认证
- 还有更多...
它在完成上述工作的同时，还能尽量减少代码的耦合和重复

207
website/versioned_docs/version-2.0.0rc3/advanced/README.md
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@ -1,207 +0,0 @@
---
id: index
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description: 深入了解 NoneBot2 运行机制
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weight: 10
category: advanced
---
# 深入
:::danger 警告
进阶部分尚未更新完成
:::
## 它如何工作？
如同[概览](../README.md)所言：
> NoneBot2 是一个可扩展的 Python 异步机器人框架，它会对机器人收到的事件进行解析和处理，并以插件化的形式，按优先级分发给事件所对应的事件响应器，来完成具体的功能。
NoneBot2 是一个可以对机器人上报的事件进行处理并完成具体功能的机器人框架，在这里，我们将简要讲述它的工作内容。
**便捷起见，以下内容对 NoneBot2 会被称为 NoneBot，与 NoneBot2 交互的机器人实现会被称为协议端**。
在实际应用中，NoneBot 会充当一个高性能，轻量级的 Python 微服务框架。协议端可以通过 http、websocket 等方式与之通信，这个通信往往是双向的：一方面，协议端可以上报数据给 NoneBot，NoneBot 会处理数据并返回响应给协议端；另一方面，NoneBot 可以主动推送数据给协议端。而 NoneBot 便是围绕双向通信进行工作的。
在开始工作之前，NoneBot 需要进行准备工作：
1. **运行 `nonebot.init` 初始化函数**，它会读取配置文件，并初始化 NoneBot 和后端驱动 `Driver` 对象。
2. **注册协议适配器 `Adapter`**。
3. **加载插件**。
准备工作完成后，NoneBot 会利用 uvicorn 启动，并运行 `on_startup` 钩子函数。
随后，倘若一个协议端与 NoneBot 进行了连接，NoneBot 的后端驱动 `Driver` 就会将数据交给 `Adapter`，然后会实例化 `Bot`，NoneBot 便会利用 `Bot` 开始工作，它的工作内容分为两个方面：
1. **事件处理**，`Bot` 会将协议端上报的数据转化为 `Event`（事件），之后 NoneBot 会根据一套既定流程来处理事件。
2. **调用 `API`**，在**事件处理**的过程中，NoneBot 可以通过 `Bot` 调用协议端指定的 `API` 来获取更多数据，或者反馈响应给协议端；NoneBot 也可以通过调用 `API` 向协议端主动请求数据或者主动推送数据。
在**指南**模块，我们已经叙述了[如何配置 NoneBot](../tutorial/configuration.md)、[如何注册协议适配器](../tutorial/register-adapter.md)以及[如何加载插件](../tutorial/plugin/load-plugin.md)，这里便不再赘述。
下面，我们将对**事件处理**，**调用 API** 进行说明。
## 事件处理
我们可以先看事件处理的流程图：
![handle-event](./images/Handle-Event.png)
在流程图里，我们可以看到，NoneBot 会有三个阶段来处理事件：
1. **Driver 接收上报数据**
2. **Adapter 处理原始数据**
3. **NoneBot 处理 Event**
我们将顺序说明这三个阶段。其中，会将第三个阶段拆分成**概念解释**，**处理 Event**，**特殊异常处理**三个部分来说明。
### Driver 接收上报数据
1. 协议端会通过 websocket 或 http 等方式与 NoneBot 的后端驱动 `Driver` 连接，协议端上报数据后，`Driver` 会将原始数据交给 `Adapter` 处理。
:::warning
连接之前必须要注册 `Adapter`
:::
### Adapter 处理原始数据
1. `Adapter` 检查授权许可，并获取 `self-id` 作为唯一识别 id 。
:::tip
如果协议端通过 websocket 上报数据，这个步骤只会在建立连接时进行，并在之后运行 `on_bot_connect` 钩子函数；通过 http 方式连接时，会在协议端每次上报数据时都进行这个步骤。
:::
:::warning
`self-id` 是帐号的唯一识别 ID ，这意味着不能出现相同的 `self-id`。
:::
2. 根据 `self-id` 实例化 `Adapter` 相应的 `Bot` 。
3. 根据 `Event Model` 将原始数据转化为 NoneBot 可以处理的 `Event` 对象。
:::tip
`Adapter` 在转换数据格式的同时可以进行一系列的特殊操作，例如 OneBot 适配器会对 reply 信息进行提取。
:::
4. `Bot` 和 `Event` 交由 NoneBot 进一步处理。
### NoneBot 处理 Event
在讲述这个阶段之前，我们需要先对几个概念进行解释。
#### 概念解释
1. **hook** ，或者说**钩子函数**，它们可以在 NoneBot 处理 `Event` 的不同时刻进行拦截，修改或者扩展，在 NoneBot 中，事件钩子函数分为`事件预处理 hook`、`运行预处理 hook`、`运行后处理 hook` 和`事件后处理 hook`。
:::tip
关于 `hook` 的更多信息，可以查阅[这里](./runtime-hook.md)。
:::
2. **Matcher** 与 **matcher**，在**指南**中，我们讲述了[如何注册事件响应器](../tutorial/plugin/create-matcher.md)，这里的事件响应器或者说 `Matcher` 并不是一个具体的实例 `instance`，而是一个具有特定属性的类 `class`。只有当 `Matcher` **响应事件**时，才会实例化为具体的 `instance`，也就是 `matcher` 。`matcher` 可以认为是 NoneBot 处理 `Event` 的基本单位，运行 `matcher` 是 NoneBot 工作的主要内容。
3. **handler**，或者说**事件处理函数**，它们可以认为是 NoneBot 处理 `Event` 的最小单位。在不考虑 `hook` 的情况下，**运行 matcher 就是顺序运行 matcher.handlers**，这句话换种表达方式就是，`handler` 只有添加到 `matcher.handlers` 时，才可以参与到 NoneBot 的工作中来。
:::tip
如何让 `handler` 添加到 `matcher.handlers`？
一方面，我们可以参照[这里](../tutorial/plugin/create-handler.md)利用装饰器来添加；另一方面，我们在用 `on()` 或者 `on_*()` 注册事件响应器时，可以添加 `handlers=[handler1, handler2, ...]` 这样的关键词参数来添加。
:::
#### 处理 Event
1. **执行事件预处理 hook**， NoneBot 接收到 `Event` 后，会传入到 `事件预处理 hook` 中进行处理。
:::warning
需要注意的是，执行多个 `事件预处理 hook` 时并无顺序可言，它们是**并发运行**的。这个原则同样适用于其他的 `hook`。
:::
2. **按优先级升序选出同一优先级的 Matcher**，NoneBot 提供了一个全局字典 `matchers`，这个字典的 `key` 是优先级 `priority`，`value` 是一个 `list`，里面存放着同一优先级的 `Matcher`。在注册 `Matcher` 时，它和优先级 `priority` 会添加到里面。
在执行 `事件预处理 hook` 后，NoneBot 会对 `matchers` 的 `key` 升序排序并选择出当前最小优先级的 `Matcher`。
3. **根据 Matcher 定义的 Rule、Permission 判断是否运行**，在选出 `Matcher` 后，NoneBot 会将 `bot`，`Event` 传入到 `Matcher.check_rule` 和 `Matcher.check_perm` 两个函数中，两个函数分别对 Matcher 定义的 `Rule`、`Permission` 进行 check，当 check 通过后，这个 `Matcher` 就会响应事件。当同一个优先级的所有 `Matcher` 均没有响应时，NoneBot 会返回到上一个步骤，选择出下一优先级的 `Matcher`。
4. **实例化 matcher 并执行运行预处理 hook**，当 `Matcher` 响应事件后，它便会实例化为 `matcher`，并执行 `运行预处理 hook`。
5. **顺序运行 matcher 的所有 handlers**，`运行预处理 hook` 执行完毕后，便会运行 `matcher`，也就是**顺序运行**它的 `handlers`。
:::tip
`matcher` 运行 `handlers` 的顺序是：先运行该 `matcher` 的类 `Matcher` 注册时添加的 `handlers`(如果有的话)，再按照装饰器装饰顺序运行装饰的 `handlers`。
:::
6. **执行运行后处理 hook**，`matcher` 的 `handlers` 运行完毕后，会执行 `运行后处理 hook`。
7. **判断是否停止事件传播**，NoneBot 会根据当前优先级所有 `matcher` 的 `block` 参数或者 `StopPropagation` 异常判断是否停止传播 `Event`，如果事件没有停止传播，NoneBot 便会返回到第 2 步， 选择出下一优先级的 `Matcher`。
8. **执行事件后处理 hook**，在 `Event` 停止传播或执行完所有响应的 `Matcher` 后，NoneBot 会执行 `事件后处理 hook`。
当 `事件后处理 hook` 执行完毕后，当前 `Event` 的处理周期就顺利结束了。
#### 特殊异常处理
在这个阶段，NoneBot 规定了几个特殊的异常，当 NoneBot 捕获到它们时，会用特定的行为来处理它们。
1. **IgnoredException**
这个异常可以在 `事件预处理 hook` 和 `运行预处理 hook` 抛出。
当 `事件预处理 hook` 抛出它时，NoneBot 会忽略当前的 `Event`，不进行处理。
当 `运行预处理 hook` 抛出它时，NoneBot 会忽略当前的 `matcher`，结束当前 `matcher` 的运行。
:::warning
当 `hook` 需要抛出这个异常时，要写明原因。
:::
2. **PausedException**
这个异常可以在 `handler` 中由 `Matcher.pause` 抛出。
当 NoneBot 捕获到它时，会停止运行当前 `handler` 并结束当前 `matcher` 的运行，并将后续的 `handler` 交给一个临时 `Matcher` 来响应当前交互用户的下一个消息事件，当临时 `Matcher` 响应时，临时 `Matcher` 会运行后续的 `handler`。
3. **RejectedException**
这个异常可以在 `handler` 中由 `Matcher.reject` 抛出。
当 NoneBot 捕获到它时，会停止运行当前 `handler` 并结束当前 `matcher` 的运行，并将当前 handler 和后续 `handler` 交给一个临时 `Matcher` 来响应当前交互用户的下一个消息事件，当临时 `Matcher` 响应时，临时 `Matcher` 会运行当前 `handler` 和后续的 `handler` 。
4. **FinishedException**
这个异常可以在 `handler` 中由 `Matcher.finish` 抛出。
当 NoneBot 捕获到它时，会停止运行当前 `handler` 并结束当前 `matcher` 的运行。
5. **StopPropagation**
这个异常一般会在执行 `运行后处理 hook` 后抛出。
当 NoneBot 捕获到它时， 会停止传播当前 `Event` ，不再寻找下一优先级的 `Matcher` ，直接执行 `事件后处理 hook` 。
## 调用 API
NoneBot 可以通过 `bot` 来调用 `API`，`API` 可以向协议端发送数据，也可以向协议端请求更多的数据。
NoneBot 调用 `API` 会有如下过程：
1. 调用 `calling_api_hook` 预处理钩子。
2. `adapter` 将信息处理为原始数据，并转交 `driver`，`driver` 交给协议端处理。
3. `driver` 接收协议端的结果，交给`adapter` 处理之后将结果反馈给 NoneBot 。
4. 调用 `called_api_hook` 后处理钩子。
在调用 `API` 时同样规定了特殊的异常，叫做 `MockApiException` 。该异常会由预处理钩子和后处理钩子触发，当预处理钩子触发时，NoneBot 会跳过之后的调用过程，直接执行后处理钩子。
:::tip
不同 `adapter` 规定了不同的 API，对应的 API 列表请参照协议规范。
:::
一般来说，我们可以用 `bot.*` 来调用 `API`（\*是 `API` 的 `action` 或者 `endpoint`）。
对于发送消息而言，一方面可以调用既有的 `API` ；另一方面 NoneBot 实现了两个便捷方法，`bot.send(event, message, **kwargs)` 方法和可以在 `handler` 中使用的 `Matcher.send(message, **kwargs)` 方法，来向事件主体发送消息。

4
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{
"label": "依赖注入",
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}

243
website/versioned_docs/version-2.0.0rc3/advanced/di/dependency-injection.md
View File

@ -1,243 +0,0 @@
---
sidebar_position: 1
description: 依赖注入简介
options:
menu:
weight: 60
category: advanced
---
# 简介
受 [FastAPI](https://fastapi.tiangolo.com/tutorial/dependencies/) 启发，NoneBot 同样编写了一个简易的依赖注入模块，使得开发者可以通过事件处理函数参数的类型标注来自动注入依赖。
## 什么是依赖注入？
[依赖注入](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%BE%9D%E8%B5%96%E6%B3%A8%E5%85%A5)
> 在软件工程中，**依赖注入**（dependency injection）的意思为，给予调用方它所需要的事物。 “依赖”是指可被方法调用的事物。依赖注入形式下，调用方不再直接使用“依赖”，取而代之是“注入” 。“注入”是指将“依赖”传递给调用方的过程。在“注入”之后，调用方才会调用该“依赖。 传递依赖给调用方，而不是让让调用方直接获得依赖，这个是该设计的根本需求。
依赖注入往往起到了分离依赖和调用方的作用，这样一方面能让代码更为整洁可读，一方面可以提升代码的复用性。
## 使用依赖注入
以下通过一个简单的例子来说明依赖注入的使用方法：
```python {2,7-8,11}
from nonebot import on_command
from nonebot.params import Depends # 1.引用 Depends
from nonebot.adapters.onebot.v11 import MessageEvent
test = on_command("123")
async def depend(event: MessageEvent): # 2.编写依赖函数
return {"uid": event.get_user_id(), "nickname": event.sender.nickname}
@test.handle()
async def _(x: dict = Depends(depend)): # 3.在事件处理函数里声明依赖项
print(x["uid"], x["nickname"])
```
如注释所言，可以用三步来说明依赖注入的使用过程：
1. 引用 `Depends` 。
2. 编写依赖函数。依赖函数和普通的事件处理函数并无区别，同样可以接收 `bot`, `event`, `state` 等参数，你可以把它当作一个普通的事件处理函数，但是去除了装饰器（没有使用 `matcher.handle()` 等来装饰），并且可以返回任何类型的值。
在这里我们接受了 `event`，并以 `onebot` 的 `MessageEvent` 作为类型标注，返回一个新的字典，包括 `uid` 和 `nickname` 两个键值。
3. 在事件处理函数中声明依赖项。依赖项必须要 `Depends` 包裹依赖函数作为默认值。
:::tip
请注意，参数 `x` 的类型标注将会影响到事件处理函数的运行，与类型标注不符的值将会导致事件处理函数被跳过。
:::
:::tip
事实上，bot、event、state 它们本身只是依赖注入的一个特例，它们无需声明这是依赖即可注入。
:::
虽然声明依赖项的方式和其他参数如 `bot`, `event` 并无二样，但他的参数有一些限制，必须是**可调用对象**，函数自然是可调用对象，类和生成器也是，我们会在接下来的小节说明。
一般来说，当接收到事件时，`NoneBot2` 会进行以下处理：
1. 准备依赖函数所需要的参数。
2. 调用依赖函数并获得返回值。
3. 将返回值作为事件处理函数中的参数值传入。
## 依赖缓存
在使用 `Depends` 包裹依赖函数时，有一个参数 `use_cache` ，它默认为 `True` ，这个参数会决定 `Nonebot2` 在依赖注入的处理中是否使用缓存。
```python {11}
import random
from nonebot import on_command
from nonebot.params import Depends
test = on_command("123")
async def always_run():
return random.randint(1, 100)
@test.handle()
async def _(x: int = Depends(always_run, use_cache=False)):
print(x)
```
:::tip
缓存是针对单次事件处理来说的，在事件处理中 `Depends` 第一次被调用时，结果存入缓存，在之后都会直接返回缓存中的值，在事件处理结束后缓存就会被清除。
:::
当使用缓存时，依赖注入会这样处理：
1. 查询缓存，如果缓存中有相应的值，则直接返回。
2. 准备依赖函数所需要的参数。
3. 调用依赖函数并获得返回值。
4. 将返回值存入缓存。
5. 将返回值作为事件处理函数中的参数值传入。
## 同步支持
我们在编写依赖函数时，可以简单地用同步函数，`NoneBot2` 的内部流程会进行处理：
```python {2,8-9,12}
from nonebot.log import logger
from nonebot.params import Depends # 1.引用 Depends
from nonebot import on_command, on_message
from nonebot.adapters.onebot.v11 import MessageEvent
test = on_command("123")
def depend(event: MessageEvent): # 2.编写同步依赖函数
return {"uid": event.get_user_id(), "nickname": event.sender.nickname}
@test.handle()
async def _(x: dict = Depends(depend)): # 3.在事件处理函数里声明依赖项
print(x["uid"], x["nickname"])
```
## Class 作为依赖
我们可以看下面的代码段：
```python
class A:
def __init__(self):
pass
a = A()
```
在我们实例化类 `A` 的时候，其实我们就在**调用**它，类本身也是一个**可调用对象**，所以类可以被 `Depends` 包裹成为依赖项。
因此我们对第一节的代码段做一下改造：
```python {2,7-10,13}
from nonebot import on_command
from nonebot.params import Depends # 1.引用 Depends
from nonebot.adapters.onebot.v11 import MessageEvent
test = on_command("123")
class DependClass: # 2.编写依赖类
def __init__(self, event: MessageEvent):
self.uid = event.get_user_id()
self.nickname = event.sender.nickname
@test.handle()
async def _(x: DependClass = Depends(DependClass)): # 3.在事件处理函数里声明依赖项
print(x.uid, x.nickname)
```
依然可以用三步说明如何用类作为依赖项：
1. 引用 `Depends` 。
2. 编写依赖类。类的 `__init__` 函数可以接收 `bot`, `event`, `state` 等参数，在这里我们接受了 `event`，并以 `onebot` 的 `MessageEvent` 作为类型标注。
3. 在事件处理函数中声明依赖项。当用类作为依赖项时，它会是一个对应的实例，在这里 `x` 就是 `DependClass` 实例。
### 另一种依赖项声明方式
当使用类作为依赖项时，`Depends` 的参数可以为空，`NoneBot2` 会根据参数的类型标注进行推断并进行依赖注入。
```python
@test.handle()
async def _(x: DependClass = Depends()): # 在事件处理函数里声明依赖项
print(x.uid, x.nickname)
```
## 生成器作为依赖
:::warning
`yield` 语句只能写一次，否则会引发异常。
如果对此有疑问并想探究原因，可以看 [contextmanager](https://docs.python.org/zh-cn/3/library/contextlib.html#contextlib.contextmanager) 和 [asynccontextmanager](https://docs.python.org/zh-cn/3/library/contextlib.html#contextlib.asynccontextmanager) 文档，实际上，`Nonebot2` 的内部就使用了这两个装饰器。
:::
:::tips
生成器是 `Python` 高级特性，如果你对此处文档感到疑惑那说明暂时你还用不上这个功能。
:::
与 `FastAPI` 一样，`NoneBot2` 的依赖注入支持依赖项在事件处理结束后进行一些额外的工作，比如数据库 session 或者网络 IO 的关闭，互斥锁的解锁等等。
要实现上述功能，我们可以用生成器函数作为依赖项，我们用 `yield` 关键字取代 `return` 关键字，并在 `yield` 之后进行额外的工作。
我们可以看下述代码段, 使用 `httpx.AsyncClient` 异步网络 IO：
```python {3,7-10,13}
import httpx
from nonebot import on_command
from nonebot.params import Depends # 1.引用 Depends
test = on_command("123")
async def get_client(): # 2.编写异步生成器函数
async with httpx.AsyncClient() as client:
yield client
print("调用结束")
@test.handle()
async def _(x: httpx.AsyncClient = Depends(get_client)): # 3.在事件处理函数里声明依赖项
resp = await x.get("https://v2.nonebot.dev")
# do something
```
我们用 `yield` 代码段作为生成器函数的“返回”，在事件处理函数里用返回出来的 `client` 做自己需要的工作。在 `NoneBot2` 结束事件处理时，会执行 `yield` 之后的代码。
## 创造可调用对象作为依赖
:::tips
魔法方法 `__call__` 是 `Python` 高级特性，如果你对此处文档感到疑惑那说明暂时你还用不上这个功能。
:::
在 `Python` 的里，类的 `__call__` 方法会让类的实例变成**可调用对象**，我们可以利用这个魔法方法做一个简单的尝试：
```python{3,9-14,16,19}
from typing import Type
from nonebot.log import logger
from nonebot.params import Depends # 1.引用 Depends
from nonebot import on_command
from nonebot.adapters.onebot.v11 import MessageEvent, GroupMessageEvent
test = on_command("123")
class EventChecker: # 2.编写需要的类
def __init__(self, EventClass: Type[MessageEvent]):
self.event_class = EventClass
def __call__(self, event: MessageEvent) -> bool:
return isinstance(event, self.event_class)
checker = EventChecker(GroupMessageEvent) # 3.将类实例化
@test.handle()
async def _(x: bool = Depends(checker)): # 4.在事件处理函数里声明依赖项
if x:
print("这是群聊消息")
else:
print("这不是群聊消息")
```
这是判断 `onebot` 的消息事件是不是群聊消息事件的一个例子，我们可以用四步来说明这个例子：
1. 引用 `Depends` 。
2. 编写需要的类。类的 `__init__` 函数接收参数 `EventClass`，它将接收事件类本身。类的 `__call__` 函数将接受消息事件对象，并返回一个 `bool` 类型的判定结果。
3. 将类实例化。我们传入群聊消息事件作为参数实例化 `checker` 。
4. 在事件处理函数里声明依赖项。`NoneBot2` 将会调用 `checker` 的 `__call__` 方法，返回给参数 `x` 相应的判断结果。

76
website/versioned_docs/version-2.0.0rc3/advanced/di/overload.md
View File

@ -1,76 +0,0 @@
---
sidebar_position: 2
description: 重载事件处理函数
options:
menu:
weight: 61
category: advanced
---
# 事件处理函数重载
当我们在编写 NoneBot2 应用时，常常会遇到这样一个问题：该怎么让同一类型的不同事件执行不同的响应逻辑？又或者如何让不同的 `bot` 针对同一类型的事件作出不同响应？
针对这个问题， NoneBot2 提供一个便捷而高效的解决方案：事件处理函数重载机制。简单地说，`handler`（事件处理函数）会根据其参数的 `type hints`（[PEP484 类型标注](https://www.python.org/dev/peps/pep-0484/)）来对相对应的 `bot` 和 `event` 进行响应，并且会忽略不符合其参数类型标注的情况。
<!-- 必须要注意的是，该机制利用了 `inspect` 标准库获取到了事件处理函数的 `signature`（签名），进一步获取到参数名称和类型标注。故而，我们在编写 `handler` 时，参数的名称和类型标注必须要符合 `T_Handler` 规定，详情可以参看**指南**中的[事件处理](../../guide/creating-a-handler)。 -->
:::tip 提示
如果想了解更多关于 `inspect` 标准库的信息，可以查看[官方文档](https://docs.python.org/zh-cn/3.9/library/inspect.html)。
:::
下面，我们会以 OneBot 适配器中的群聊消息事件和私聊消息事件为例，对该机制的应用进行简单的介绍。
## 一个例子
首先，我们需要导入需要的方法、类型。
```python
from nonebot import on_command
from nonebot.adapters.onebot.v11 import Bot, GroupMessageEvent, PrivateMessageEvent
```
之后，我们可以注册一个 `Matcher` 来响应消息事件。
```python
matcher = on_command("test_overload")
```
最后，我们编写不同的 `handler` 并编写不同的类型标注来实现事件处理函数重载：
```python
@matcher.handle()
async def _(bot: Bot, event: GroupMessageEvent):
await matcher.send("群聊消息事件响应成功！")
@matcher.handle()
async def _(bot: Bot, event: PrivateMessageEvent):
await matcher.send("私聊消息事件响应成功！")
```
此时，我们可以在群聊或私聊中对我们的机器人发送 `test_overload`，它会在不同的场景做出不同的应答。
这样一个简单的事件处理函数重载就完成了。
## 进阶
事件处理函数重载机制同样支持被 `matcher.got` 等装饰器装饰的函数。例如：
```python
@matcher.got("key1", prompt="群事件提问")
async def _(bot: Bot, event: GroupMessageEvent):
await matcher.send("群聊消息事件响应成功！")
@matcher.got("key2", prompt="私聊事件提问")
async def _(bot: Bot, event: PrivateMessageEvent):
await matcher.send("私聊消息事件响应成功！")
```
只有触发事件符合的函数才会触发装饰器。
:::warning 注意
bot 和 event 参数具有最高的检查优先级，因此，如果参数类型不符合，所有的依赖项 `Depends` 等都不会被执行。
:::

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95
website/versioned_docs/version-2.0.0rc3/advanced/permission.md
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@ -1,95 +0,0 @@
---
sidebar_position: 3
description: 自定义事件响应器的响应权限
options:
menu:
weight: 40
category: advanced
---
# 权限控制
**权限控制**是机器人在实际应用中需要解决的重点问题之一，NoneBot2 提供了灵活的权限控制机制——`Permission`，接下来我们将简单说明。
## 应用
如同 `Rule` 一样，`Permission` 可以在[定义事件响应器](../tutorial/plugin/create-matcher.md)时添加 `permission` 参数来加以应用，这样 NoneBot2 会在事件响应时检测事件主体的权限。下面我们以 `SUPERUSER` 为例，对该机制的应用做一下介绍。
```python
from nonebot.permission import SUPERUSER
from nonebot import on_command
matcher = on_command("测试超管", permission=SUPERUSER)
@matcher.handle()
async def _():
await matcher.send("超管命令测试成功")
@matcher.got("key1", "超管提问")
async def _():
await matcher.send("超管命令 got 成功")
```
在这段代码中，我们事件响应器指定了 `SUPERUSER` 这样一个权限，那么机器人只会响应超级管理员的 `测试超管` 命令，并且会响应该超级管理员的连续对话。
:::tip 提示
在这里需要强调的是，`Permission` 与 `Rule` 的表现并不相同， `Rule` 只会在初次响应时生效，在余下的对话中并没有限制事件；但是 `Permission` 会持续生效，在连续对话中一直对事件主体加以限制。
:::
## 进阶
`Permission` 除了可以在注册事件响应器时加以应用，还可以在编写事件处理函数 `handler` 时主动调用，我们可以利用这个特性在一个 `handler` 里对不同权限的事件主体进行区别响应，下面我们以 OneBot 适配器中的 `GROUP_ADMIN`（普通管理员非群主）和 `GROUP_OWNER` 为例，说明下怎么进行主动调用。
```python
from nonebot import on_command
from nonebot.adapters.onebot.v11 import Bot, GroupMessageEvent
from nonebot.adapters.onebot.v11 import GROUP_ADMIN, GROUP_OWNER
matcher = on_command("测试权限")
@matcher.handle()
async def _(bot: Bot, event: GroupMessageEvent):
if await GROUP_ADMIN(bot, event):
await matcher.send("管理员测试成功")
elif await GROUP_OWNER(bot, event):
await matcher.send("群主测试成功")
else:
await matcher.send("群员测试成功")
```
在这段代码里，我们并没有对命令的权限指定，这个命令会响应所有在群聊中的 `测试权限` 命令，但是在 `handler` 里，我们对两个 `Permission` 进行主动调用，从而可以对不同的角色进行不同的响应。
## 自定义
如同 `Rule` 一样，`Permission` 也是由非负数个 `PermissionChecker` 组成的，但只需其中一个返回 `True` 时就会匹配成功。下面是自定义 `PermissionChecker` 和 `Permission` 的示例：
```python
from nonebot.adapters import Bot, Event
from nonebot.permission import Permission
async def async_checker(bot: Bot, event: Event) -> bool:
return True
def sync_checker(bot: Bot, event: Event) -> bool:
return True
def check(arg1, arg2):
async def _checker(bot: Bot, event: Event) -> bool:
return bool(arg1 + arg2)
return Permission(_checker)
```
`Permission` 和 `PermissionChecker` 之间可以使用 `|`（或符号）互相组合：
```python
from nonebot.permission import Permission
Permission(async_checker1) | sync_checker | async_checker2
```
同样地，如果想用 `Permission(*checkers)` 包裹构造 `Permission`，函数必须是异步的；但是在利用 `|`（或符号）连接构造时，NoneBot2 会自动包裹同步函数为异步函数。

76
website/versioned_docs/version-2.0.0rc3/advanced/publish-plugin.md
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@ -1,76 +0,0 @@
---
sidebar_position: 7
description: 发布插件到 NoneBot2 商店
options:
menu:
weight: 80
category: advanced
---
# 发布插件
## 前注
本章节仅包含插件发布流程指导，插件开发请查阅[**创建插件**](../tutorial/plugin/introduction.md)章节与[**Plugin API 文档**](../api/plugin/index.md)。
## 插件发布流程
### 发布到 PyPI
您可以选择自己喜欢的方式将插件发布到 [**PyPI**](https://pypi.org/)，如使用 [**setuptools**](https://pypi.org/project/setuptools/) 或 [**Poetry**](https://pypi.org/project/poetry/)。
发布时，请您为自己的插件取一个清晰易懂的名字。通常而言，一款 NoneBot2 插件名称使用 `nonebot-plugin-` 作为 PyPI 项目名前缀（如`nonebot-plugin-foo`），以 `nonebot_plugin_` 作为 Python 包名的前缀（如`nonebot_plugin_foo`），这并非强制规范，而是为了防止与其他 PyPI 包产生冲突，所以我们推荐您在没有特殊需求的情况下这样做。
:::warning
虽然在 NoneBot 2 载入插件时，插件的 Python 包名中可以使用 `-`，但是在 Python 的 import 语句中，`-` 不会被解析为包名的一部分。如果插件需要向外界提供 import 语法导入的支持，应在 Python 包名中使用 `_` 代替 `-`。
:::
发布后，请确保您的插件已能公开的从 PyPI 访问到，试着检查您的插件在 PyPI 的地址，如 `https://pypi.org/project/<您的 NoneBot2 插件项目名>`。
### 托管您的插件源代码
将插件源代码及相关构建文件（如 `pyproject.toml` 或 `setup.py` 等与 PyPI 包构建相关的文件）托管在公开代码仓。
请确保您的代码仓库地址能够被正确的访问，检查您的插件在代码仓的地址，如 `https://github.com/<您的 Github 用户名>/<您的插件 Github 项目名>`。
### 申请发布到 NoneBot2 插件商店
完成在 PyPI 的插件发布流程与源代码托管流程后，请您前往 [**NoneBot2 商店**](https://v2.nonebot.dev/store)页面，切换到**插件**页签，点击**发布插件**按钮。
![插件发布界面](./images/plugin_store_publish.png)
如图所示，在弹出的插件信息提交表单内，填入您所要发布的相应插件信息：
```text
插件名称：您的 NoneBot2 插件名称
插件介绍：为您的插件提供的简短介绍信息
PyPI 项目名：您的插件所在的 PyPI Project 名，如 nonebot-plugin-xxxx
import 包名：您的插件通过 Python 导入时使用的包名，如 nonebot_plugin_xxxx
仓库/主页：您的插件托管地址，如 https://github.com/<您的 Github 用户名>/nonebot-plugin-xxxx
标签：一个或多个可选颜色的 TAG，每填写一个点击添加标签，若要删除，点击标签即可；标签长度不超过 10 字符，标签个数不超过 3 个
特定标签内容 Adapter：点击 Type 的 Adapter，将创建一个 a: 开头的标签，填入内容以指定您插件使用的 adapter
特定标签内容 Topic：点击 Type 的 Topic，将创建一个 t: 开头的标签，填入内容以指定您插件的主题
```
![插件信息填写](./images/plugin_store_publish_2.png)
完成填写后，请点击**发布**按钮，这将自动在[**NoneBot2**](https://github.com/nonebot/nonebot2)代码仓内创建发布您的插件的对应 Issue。
### 等待插件发布处理
您的插件发布 Issue 创建后，将会经过 _NoneBot2 Publish Bot_ 的检查，以确保插件信息正确无误。
若您的插件发布 Issue 未通过检查，您可以**直接修改** Issue 内容以更新发布请求。_NoneBot2 Publish Bot_ 在您修改 Issue 内容后将会自动重新执行检查。您无需关闭、重新提交发布申请。
之后，NoneBot2 的维护者们将会对插件进行进一步的检查，以确保用户能够正常安装并使用该插件。
完成这些步骤后，您的插件将会被合并到 [**NoneBot2 商店**](https://v2.nonebot.dev/store)，而您也将成为 [**NoneBot2 贡献者**](https://github.com/nonebot/nonebot2/graphs/contributors)中的一员。
## 完成
恭喜您，经过上述的发布流程，您的插件已经成功发布到 NoneBot2 商店了。
此时，您可以在 [**NoneBot2 商店**](https://v2.nonebot.dev/store)的插件页签查找到您的插件。同时，欢迎您成为 [**NoneBot2 贡献者**](https://github.com/nonebot/nonebot2/graphs/contributors)！
**Congratulations!**

75
website/versioned_docs/version-2.0.0rc3/advanced/rule.md
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@ -1,75 +0,0 @@
---
sidebar_position: 2
description: 自定义事件响应器的响应规则
options:
menu:
weight: 30
category: advanced
---
# 自定义匹配规则
机器人在实际应用中，往往会接收到多种多样的事件类型，NoneBot2 提供了可自定义的匹配规则 ── `Rule`。在[定义事件响应器](../tutorial/plugin/create-matcher.md#创建事件响应器)中，已经介绍了多种内置的事件响应器，接下来我们将说明自定义匹配规则的基本用法。
## 创建匹配规则
匹配规则可以是一个 `Rule` 对象，也可以是一个 `RuleChecker` 类型。`Rule` 是多个 `RuleChecker` 的集合，只有当所有 `RuleChecker` 检查通过时匹配成功。`RuleChecker` 是一个返回值为 `Bool` 类型的依赖函数，即，`RuleChecker` 支持依赖注入。
### 创建 `RuleChecker`
```python {1-2}
async def user_checker(event: Event) -> bool:
return event.get_user_id() == "123123"
matcher = on_message(rule=user_checker)
```
在上面的代码中，我们定义了一个函数 `user_checker`，它检查事件的用户 ID 是否等于 `"123123"`。这个函数 `user_checker` 即为一个 `RuleChecker`。
### 创建 `Rule`
```python {1-2,4-5,7}
async def user_checker(event: Event) -> bool:
return event.get_user_id() == "123123"
async def message_checker(event: Event) -> bool:
return event.get_plaintext() == "hello"
rule = Rule(user_checker, message_checker)
matcher = on_message(rule=rule)
```
在上面的代码中，我们定义了两个函数 `user_checker` 和 `message_checker`，它们检查事件的用户 ID 是否等于 `"123123"`，以及消息的内容是否等于 `"hello"`。随后，我们定义了一个 `Rule` 对象，它包含了这两个函数。
## 注册匹配规则
在[定义事件响应器](../tutorial/plugin/create-matcher.md#创建事件响应器)中，我们已经了解了如何事件响应器的组成。现在，我们仅需要将匹配规则注册到事件响应器中。
```python {4}
async def user_checker(event: Event) -> bool:
return event.get_user_id() == "123123"
matcher = on_message(rule=user_checker)
```
在定义事件响应器的辅助函数中，都有一个 `rule` 参数，用于指定自定义的匹配规则。辅助函数会为你将自定义匹配规则与内置规则组合，并注册到事件响应器中。
## 合并匹配规则
在定义匹配规则时，我们往往希望将规则进行细分，来更好地复用规则。而在使用时，我们需要合并多个规则。除了使用 `Rule` 对象来组合多个 `RuleChecker` 外，我们还可以对 `Rule` 对象进行合并。
```python {4-6}
rule1 = Rule(foo_checker)
rule2 = Rule(bar_checker)
rule = rule1 & rule2
rule = rule1 & bar_checker
rule = foo_checker & rule2
```
同时，你也无需担心合并了一个 `None` 值，`Rule` 会忽略 `None` 值。
```python
assert (rule & None) is rule
```

Some files were not shown because too many files have changed in this diff Show More