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# 接入图灵机器人
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到目前为止我们已经编写了一个相对完整的天气查询插件，包括命令和自然语言处理器，除此之外，使用同样的方法，还可以编写更多功能的插件。
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但这样的套路存在一个问题，如果我们不是专业的 NLP 工程师，开放话题的智能聊天仍然是我们无法自己完成的事情，用户只能通过特定插件所支持的句式来使用相应的功能，当用户试图使用我们暂时没有开发的功能时，我们的机器人显得似乎有些无能为力。
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不过还是有解决方案的，市面上有一些提供智能聊天机器人接口的厂商，本章我们以 [图灵机器人](http://www.tuling123.com/) 为例，因为它的使用比较广泛，接入也比较简单，不过缺点是免费调用次数比较少。
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::: tip 提示
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本章的完整代码可以在 [awesome-bot-4](https://github.com/richardchien/none-bot/tree/master/docs/guide/code/awesome-bot-4) 查看。
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## 注册图灵机器人账号
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首先前往 [图灵机器人官网](http://www.tuling123.com/) 注册账号，然后在「机器人管理」页根据它的提示创建机器人，可以设置机器人名字、属性、技能、语料库等。
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注册完成后先放一边，或者如果有兴趣的话，在网页上的聊天窗口和它聊几句看看效果。
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## 编写图灵机器人插件
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新建 `awesome/plugins/tuling.py` 文件，编写如下内容：
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```python
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import json
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from typing import Optional
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import aiohttp
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from aiocqhttp.message import escape
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from none import on_command, CommandSession
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from none import on_natural_language, NLPSession, NLPResult
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from none.helpers import context_id
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# 定义无法获取图灵回复时的「表达（Expression）」
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EXPR_DONT_UNDERSTAND = (
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'我现在还不太明白你在说什么呢，但没关系，以后的我会变得更强呢！',
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'我有点看不懂你的意思呀，可以跟我聊些简单的话题嘛',
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'其实我不太明白你的意思……',
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'抱歉哦，我现在的能力还不能够明白你在说什么，但我会加油的～'
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)
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# 注册一个仅内部使用的命令，不需要 aliases
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@on_command('tuling')
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async def tuling(session: CommandSession):
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# 获取可选参数，这里如果没有 message 参数，命令不会被中断，message 变量会是 None
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message = session.get_optional('message')
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# 通过封装的函数获取图灵机器人的回复
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reply = await call_tuling_api(session, message)
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if reply:
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# 如果调用图灵机器人成功，得到了回复，则转义之后发送给用户
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# 转义会把消息中的某些特殊字符做转换，以避免酷 Q 将它们理解为 CQ 码
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await session.send(escape(reply))
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else:
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# 如果调用失败，或者它返回的内容我们目前处理不了，发送无法获取图灵回复时的「表达」
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# session.send_expr() 内部会调用 none.expression.render()
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# 该函数会将一个「表达」渲染成一个字符串消息
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await session.send_expr(EXPR_DONT_UNDERSTAND)
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@on_natural_language
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async def _(session: NLPSession):
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# 以置信度 60.0 返回 tuling 命令
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# 确保任何消息都在且仅在其它自然语言处理器无法理解的时候使用 tuling 命令
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return NLPResult(60.0, 'tuling', {'message': session.msg_text})
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async def call_tuling_api(session: CommandSession, text: str) -> Optional[str]:
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# 调用图灵机器人的 API 获取回复
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if not text:
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return None
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url = 'http://openapi.tuling123.com/openapi/api/v2'
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# 构造请求数据
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payload = {
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'reqType': 0,
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'perception': {
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'inputText': {
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'text': text
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}
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},
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'userInfo': {
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'apiKey': session.bot.config.TULING_API_KEY,
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'userId': context_id(session.ctx, use_hash=True)
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}
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}
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||
group_unique_id = context_id(session.ctx, mode='group', use_hash=True)
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if group_unique_id:
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||
payload['userInfo']['groupId'] = group_unique_id
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||
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try:
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||
# 使用 aiohttp 库发送最终的请求
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async with aiohttp.ClientSession() as sess:
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||
async with sess.post(url, json=payload) as response:
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||
if response.status != 200:
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# 如果 HTTP 响应状态码不是 200，说明调用失败
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return None
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||
resp_payload = json.loads(await response.text())
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if resp_payload['results']:
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for result in resp_payload['results']:
|
||
if result['resultType'] == 'text':
|
||
# 返回文本类型的回复
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return result['values']['text']
|
||
except (aiohttp.ClientError, json.JSONDecodeError, KeyError):
|
||
# 抛出上面任何异常，说明调用失败
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return None
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```
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上面这段代码比较长，而且有一些新出现的函数和概念，我们后面会慢慢地详解，不过现在先在 `config.py` 中添加一项：
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```python
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TULING_API_KEY = ''
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```
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`TULING_API_KEY` 的值填图灵机器人的「机器人设置」页面最下方提供的 API Key。
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配置完成后来运行 NoneBot，尝试给机器人随便发送一条消息，看看它是不是正确地获取了图灵机器人的回复。
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## 理解自然语言处理器
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我们先来理解代码中最简单的部分：
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```python {3}
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@on_natural_language
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async def _(session: NLPSession):
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return NLPResult(60.0, 'tuling', {'message': session.msg_text})
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```
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根据我们前面一章中已经知道的用法，这里就是直接返回置信度为 60.0 的 `tuling` 命令。之所以返回置信度 60.0，是因为自然语言处理器所返回的结果最终会按置信度排序，取置信度最高且大于等于 60.0 的结果来执行。把置信度设为 60.0 可以保证一条消息无法被其它自然语言处理器理解的时候 fallback 到 `tuling` 命令。
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## 理解图灵机器人接口的 HTTP 调用
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图灵机器人接口的调用也非常简单，虽然看起来代码挺多，但新的概念并不多。
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```python {7-23,26-37}
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async def call_tuling_api(session: CommandSession, text: str) -> Optional[str]:
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if not text:
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return None
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url = 'http://openapi.tuling123.com/openapi/api/v2'
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# 构造请求数据
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payload = {
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'reqType': 0,
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'perception': {
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'inputText': {
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'text': text
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||
}
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||
},
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'userInfo': {
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'apiKey': session.bot.config.TULING_API_KEY,
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||
'userId': context_id(session.ctx, use_hash=True)
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||
}
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||
}
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group_unique_id = context_id(session.ctx, mode='group', use_hash=True)
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if group_unique_id:
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payload['userInfo']['groupId'] = group_unique_id
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try:
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async with aiohttp.ClientSession() as sess:
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async with sess.post(url, json=payload) as response:
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if response.status != 200:
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||
# 如果 HTTP 响应状态码不是 200，说明调用失败
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return None
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resp_payload = json.loads(await response.text())
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if resp_payload['results']:
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for result in resp_payload['results']:
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if result['resultType'] == 'text':
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# 返回文本类型的回复
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return result['values']['text']
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except (aiohttp.ClientError, json.JSONDecodeError, KeyError):
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# 抛出上面任何异常，说明调用失败
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return None
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```
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这里的代码主要需要参考 [图灵机器人的官方 API 文档](https://www.kancloud.cn/turing/www-tuling123-com/718227)。
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### 构造请求数据
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第一段高亮部分是根据图灵机器人的文档构造请求数据，其中有两个需要注意的地方：第 16、17 和 21 行。
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第 16 行通过 `session.bot.config` 访问了 NoneBot 的配置对象，`session.bot` 就是当前正在运行的 NoneBot 对象，你在其它任何地方都可以这么用（前提是已经调用过 `none.init()`）。
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第 17 和 21 行调用了 `context_id()` 函数，这是 `none.helpers` 模块中提供的一个函数，用于计算 Context 的独特 ID，有三种模式可以选择（通过 `mode` 参数传入）：`default`、`group`、`user`，默认 `default`，它们的效果如下表：
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| 模式 | 效果 |
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| ------------ | --- |
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| `default` | 每个用户在每个群、讨论组和私聊都对应不同的 ID |
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| `group` | 每个群或讨论组内的成员共用一个 ID，私聊仍按用户区分 |
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| `user` | 每个用户对应不同的 ID，但不区分用户是在私聊还是群或讨论组 |
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`context_id()` 函数还提供 `use_hash` 参数可选地将计算出的 ID 进行 MD5 哈希，以适应某些应用场景。
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### 发送请求
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第二段高亮的代码是使用 [aiohttp](https://aiohttp.readthedocs.io/en/stable/) 发送 HTTP POST 请求给图灵机器人，并获取它的回复，这段其实没有什么跟 NoneBot 有关的东西，请参考前面给出的图灵机器人的官方 API 文档，里面详细解释了每个返回字段的含义。
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## 理解命令处理器
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命令处理器这部分虽然代码比较少，但引入了不少新的概念。
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```python
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@on_command('tuling')
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async def tuling(session: CommandSession):
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message = session.get_optional('message')
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reply = await call_tuling_api(session, message)
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if reply:
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await session.send(escape(reply))
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||
else:
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||
await session.send_expr(EXPR_DONT_UNDERSTAND)
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||
```
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||
未完待续……
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