mirror of
https://github.com/nonebot/nonebot2.git
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sidebar_position: 0
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description: 读取用户配置来控制插件行为
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options:
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menu:
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weight: 10
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category: appendices
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# 配置
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import Tabs from "@theme/Tabs";
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import TabItem from "@theme/TabItem";
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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)。
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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。
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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。
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## 配置项的加载
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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。
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### 直接传入
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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。
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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。
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```python {4,8,9} title=bot.py
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import nonebot
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# 初始化时
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nonebot.init(custom_config1="config on init")
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# 初始化后
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config = nonebot.get_driver().config
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config.custom_config1 = "changed after init"
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config.custom_config2 = "new config after init"
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```
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### 系统环境变量
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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。
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例如，在 dotenv 配置文件中存在配置项 `custom_config`：
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```dotenv
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CUSTOM_CONFIG=config in dotenv
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```
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同时，设置环境变量：
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```bash
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# windows
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set CUSTOM_CONFIG "config in environment variables"
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# linux/macOS
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export CUSTOM_CONFIG="config in environment variables"
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```
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那最终 NoneBot 所读取的内容为环境变量中的内容，即 `config in environment variables`。
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:::warning 注意
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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。
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:::
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### dotenv 配置文件
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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。
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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}`。
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#### 配置项解析
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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：
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```dotenv
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STRING_CONFIG=some string
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LIST_CONFIG=[1, 2, 3]
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DICT_CONFIG={"key": "value"}
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||
MULTILINE_CONFIG='
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[
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{
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"item_key": "item_value"
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}
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]
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'
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EMPTY_CONFIG=
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NULL_CONFIG
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```
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将被解析为：
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```python
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dotenv_config = {
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"string_config": "some string",
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||
"list_config": [1, 2, 3],
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"dict_config": {"key": "value"},
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||
"multiline_config": [{"item_key": "item_value"}],
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||
"empty_config": "",
|
||
"null_config": None
|
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}
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```
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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：
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```dotenv
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DICT={"k1": "v1", "k2": null}
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||
DICT__K2=v2
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DICT__K3=v3
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||
DICT__INNER__K4=v4
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```
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||
将被解析为：
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||
```python
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||
dotenv_config = {
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||
"dict": {
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"k1": "v1",
|
||
"k2": "v2",
|
||
"k3": "v3",
|
||
"inner": {
|
||
"k4": "v4"
|
||
}
|
||
}
|
||
}
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```
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#### .env 文件
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`.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**。
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我们可以在 `.env` 文件中写入当前的环境信息：
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```dotenv
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ENVIRONMENT=dev
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COMMON_CONFIG=common config # 这个配置项在任何环境中都会被加载
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```
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这样，我们在启动 NoneBot 时就会从 `.env.dev` 文件中加载剩余配置项。
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:::tip 提示
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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。
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:::
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#### .env.{ENVIRONMENT} 文件
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`.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`。
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在 NoneBot 初始化时，可以指定加载某个环境配置文件：
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```python
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nonebot.init(_env_file=".env.dev")
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```
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这将忽略在 `.env` 文件或环境变量中指定的 `ENVIRONMENT` 配置项。
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## 读取配置项
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NoneBot 的全局配置对象可以通过 `driver` 获取，如：
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```python
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import nonebot
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config = nonebot.get_driver().config
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```
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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：
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```python
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superusers = config.superusers
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```
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如果配置项不存在，将会抛出异常。
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## 插件配置
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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。
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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：
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```python title=weather/config.py
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from pydantic import BaseModel, validator
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||
class Config(BaseModel):
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weather_api_key: str
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||
weather_command_priority: int = 10
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||
weather_plugin_enabled: bool = True
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@validator("weather_command_priority")
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def check_priority(cls, v):
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if isinstance(v, int) and v >= 1:
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return v
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raise ValueError("weather command priority must be an integer and greater than 1")
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```
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||
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/)。
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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：
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```python {5,11} title=weather/__init__.py
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from nonebot import get_driver
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from .config import Config
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plugin_config = Config.parse_obj(get_driver().config)
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||
weather = on_command(
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"天气",
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rule=to_me(),
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aliases={"weather", "查天气"},
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priority=plugin_config.weather_command_priority,
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block=True,
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)
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```
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||
然后，我们便可以从 `plugin_config` 中读取配置了，例如 `plugin_config.weather_api_key`。
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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。
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:::tip 提示
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||
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。
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:::
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由于插件配置项是从全局配置中读取的，通常我们需要在配置项名称前面添加前缀名，以防止配置项冲突。例如在上方的示例中，我们就添加了配置项前缀 `weather_`。但是这样会导致在使用配置项时过长的变量名，因此我们可以使用 `pydantic` 的 `alias` 或者通过配置 scope 来简化配置项名称。这里我们以 scope 配置为例：
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```python title=weather/config.py
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||
from pydantic import BaseModel
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||
class ScopedConfig(BaseModel):
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api_key: str
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command_priority: int = 10
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||
plugin_enabled: bool = True
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|
||
class Config(BaseModel):
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||
weather: ScopedConfig
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||
```
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```python title=weather/__init__.py
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from nonebot import get_driver
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||
from .config import Config
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||
plugin_config = Config.parse_obj(get_driver().config).weather
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```
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这样我们就可以省略插件配置项名称中的前缀 `weather_` 了。但需要注意的是，如果我们使用了 scope 配置，那么在配置文件中也需要使用 [`env_nested_delimiter` 格式](#配置项解析)，例如：
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```dotenv
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||
WEATHER__API_KEY=123456
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||
WEATHER__COMMAND_PRIORITY=10
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```
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## 内置配置项
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配置项 API 文档可以前往 [Config 类](../api/config.md#Config)查看。
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### Driver
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- **类型**: `str`
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- **默认值**: `"~fastapi"`
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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)。
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<Tabs groupId="configMethod">
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||
<TabItem value="dotenv" label="dotenv" default>
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||
```dotenv
|
||
DRIVER=~fastapi+~httpx+~websockets
|
||
```
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||
|
||
</TabItem>
|
||
<TabItem value="env" label="系统环境变量">
|
||
|
||
```bash
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||
# windows
|
||
set DRIVER '~fastapi+~httpx+~websockets'
|
||
# linux/macOS
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||
export DRIVER='~fastapi+~httpx+~websockets'
|
||
```
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||
|
||
</TabItem>
|
||
<TabItem value="init" label="直接传入">
|
||
|
||
```python title=bot.py
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||
import nonebot
|
||
|
||
nonebot.init(driver="~fastapi+~httpx+~websockets")
|
||
```
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|
||
</TabItem>
|
||
</Tabs>
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||
### Host
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- **类型**: `IPvAnyAddress`
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||
- **默认值**: `127.0.0.1`
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||
当 NoneBot 作为服务端时，监听的 IP / 主机名。
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<Tabs groupId="configMethod">
|
||
<TabItem value="dotenv" label="dotenv" default>
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||
```dotenv
|
||
HOST=127.0.0.1
|
||
```
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|
||
</TabItem>
|
||
<TabItem value="env" label="系统环境变量">
|
||
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||
```bash
|
||
# windows
|
||
set HOST '127.0.0.1'
|
||
# linux/macOS
|
||
export HOST='127.0.0.1'
|
||
```
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||
|
||
</TabItem>
|
||
<TabItem value="init" label="直接传入">
|
||
|
||
```python title=bot.py
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||
import nonebot
|
||
|
||
nonebot.init(host="127.0.0.1")
|
||
```
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|
||
</TabItem>
|
||
</Tabs>
|
||
|
||
### Port
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||
- **类型**: `int` (1 ~ 65535)
|
||
- **默认值**: `8080`
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||
|
||
当 NoneBot 作为服务端时，监听的端口。
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||
<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>
|
||
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||
### Log Level
|
||
|
||
- **类型**: `int | str`
|
||
- **默认值**: `INFO`
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|
||
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)。
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:::tip 提示
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||
日志等级名称应为大写，如 `INFO`。
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:::
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||
<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'
|
||
```
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||
|
||
</TabItem>
|
||
<TabItem value="init" label="直接传入">
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||
|
||
```python title=bot.py
|
||
import nonebot
|
||
|
||
nonebot.init(log_level="DEBUG")
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||
```
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||
</TabItem>
|
||
</Tabs>
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||
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### API Timeout
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- **类型**: `float | None`
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- **默认值**: `30.0`
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||
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。
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||
<Tabs groupId="configMethod">
|
||
<TabItem value="dotenv" label="dotenv" default>
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||
|
||
```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
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||
|
||
- **类型**: `set[str]`
|
||
- **默认值**: `set()`
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||
机器人超级用户，可以使用权限 [`SUPERUSER`](../api/permission.md#SUPERUSER)。
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||
<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"})
|
||
```
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||
|
||
</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。
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||
|
||
<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
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||
|
||
- **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。
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||
|
||
<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
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|
||
- **类型**: `timedelta`
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||
- **默认值**: `timedelta(minutes=2)`
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||
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。
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||
<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>
|
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</Tabs>
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