Django實現(xiàn)聊天機器人
演示效果如下所示：
實現(xiàn)原理
用戶在聊天界面調(diào)用Celery異步任務，Celery異步任務執(zhí)行完畢后發(fā)送結果給channels，然后channels通過websocket將結果實時推送給用戶。對于簡單的算術運算，Celery一般自行計算就好了。對于網(wǎng)上查找詩人簡介這樣的任務，Celery會調(diào)用Python爬蟲(requests+parsel)爬取古詩文網(wǎng)站上的詩人簡介，把爬取結果實時返回給用戶。
接下來我們來看下具體的代碼實現(xiàn)吧。
第一步 安裝環(huán)境依賴
首先在虛擬環(huán)境中安裝django和以下主要項目依賴。本項目使用了最新版本，為3.X版本。
# 主要項目依賴 pip install django pip install channels pip install channels_redis pip install celery pip install redis pip install eventlet # windows only # 爬蟲依賴 pip install requests pip install parsel
新建一個名為myproject的項目，新建一個app名為bots。如果windows下安裝報錯，如何解決自己網(wǎng)上去找吧，很容易解決。修改settings.py, 將channels和chat加入到INSTALLED_APPS里，并添加相應配置，如下所示：
INSTALLED_APPS = [
'django.contrib.admin',
'django.contrib.auth',
'django.contrib.contenttypes',
'django.contrib.sessions',
'django.contrib.messages',
'django.contrib.staticfiles',
'channels', # channels應用
'bots', # bots應用
]
# 設置ASGI應用
ASGI_APPLICATION = 'myproject.asgi.application'
# 生產(chǎn)環(huán)境中使用redis做后臺，安裝channels_redis
import os
CHANNEL_LAYERS = {
"default": {
"BACKEND": "channels_redis.core.RedisChannelLayer",
"CONFIG": {
"hosts": [os.environ.get('REDIS_URL', 'redis://127.0.0.1:6379/2')],
},
},
}
最后將bots應用的urls.py加入到項目urls.py中去，這和常規(guī)Django項目無異。
# myproject/urls.py
from django.conf.urls import include
from django.urls import path
from django.contrib import admin
urlpatterns = [
path('bots/', include('bots.urls')),
path('admin/', admin.site.urls),
]
第二步 配置Celery
pip安裝好Celery和redis后，我們要對其進行配置。分別修改myproject目錄下的__init__.py和celery.py（新建), 添加如下代碼：
# __init__.py
from .celery import app as celery_app
__all__ = ('celery_app',)
# celery.py
import os
from celery import Celery
# 設置環(huán)境變量
os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'myproject.settings')
# 實例化
app = Celery('myproject')
# namespace='CELERY'作用是允許你在Django配置文件中對Celery進行配置
# 但所有Celery配置項必須以CELERY開頭，防止沖突
app.config_from_object('django.conf:settings', namespace='CELERY')
# 自動從Django的已注冊app中發(fā)現(xiàn)任務
app.autodiscover_tasks()
# 一個測試任務
@app.task(bind=True)
def debug_task(self):
print(f'Request: {self.request!r}')
接著修改settings.py, 增加如下Celery配置：
# Celery配置 CELERY_BROKER_URL = "redis://127.0.0.1:6379/0" CELERY_TIMEZONE = TIME_ZONE # celery內(nèi)容等消息的格式設置，默認json CELERY_ACCEPT_CONTENT = ['application/json', ] CELERY_TASK_SERIALIZER = 'json' CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'json'
完整Celery配置見：Django進階：萬字長文教你使用Celery執(zhí)行異步和周期性任務(多圖)
第三步 編寫機器人聊天主頁面
本例我們只需要利用django普通視圖函數(shù)編寫1個頁面，用于展示首頁(index)與用戶交互的聊天頁面。這個頁面對應的路由及視圖函數(shù)如下所示：
# bots/urls.py
from django.urls import path
from . import views
urlpatterns = [
path('', views.index, name='index'),
]
# bots/views.py
from django.shortcuts import render
def index(request):
return render(request, 'bots/index.html', {})
接下來我們編寫模板文件index.html，它的路徑位置如下所示：
bots/
__init__.py
templates/
bots/
index.html
urls.py
views.py
index.html內(nèi)容如下所示。
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8"/>
<title>Django+Channels+Celery聊天機器人</title>
</head>
<body>
<textarea id="chat-log" cols="100" rows="20" readonly></textarea>
<br/>
<input id="chat-message-input" type="text" size="100"
placeholder="輸入`help`獲取幫助信息."/><br/><input id="chat-message-submit" type="button" value="Send"/>
<script>
var wss_protocol = (window.location.protocol == 'https:') ? 'wss://': 'ws://';
var chatSocket = new WebSocket(
wss_protocol + window.location.host + '/ws/bots/'
);
chatSocket.onopen = function(e) {
document.querySelector('#chat-log').value +=
('歡迎來到大江狗Django聊天機器人. 請輸入`help`獲取幫助信息.\n')}
chatSocket.onmessage = function(e) {
var data = JSON.parse(e.data);
var message = data['message'];
document.querySelector('#chat-log').value += (message + '\n');
};
chatSocket.onclose = function(e) {
document.querySelector('#chat-log').value +=
('Socket closed unexpectedly, please reload the page.\n')};
document.querySelector('#chat-message-input').focus();
document.querySelector('#chat-message-input').onkeyup = function(e) {
if (e.keyCode === 13) { // enter, return
document.querySelector('#chat-message-submit').click();
}
};
document.querySelector('#chat-message-submit').onclick = function(e) {
var messageInputDom = document.querySelector('#chat-message-input');
var message = messageInputDom.value;
chatSocket.send(JSON.stringify({
'message': message
}));
messageInputDom.value = '';
};
</script>
</body>
</html>
第四步 編寫后臺websocket路由及處理方法
當 channels 接受 WebSocket 連接時, 它也會根據(jù)根路由配置去查找相應的處理方法。只不過channels的websocket路由不在urls.py中配置，處理函數(shù)也不寫在views.py。在channels中，這兩個文件分別變成了routing.py和consumers.py。
在bots應用下新建routing.py, 添加如下代碼。它的作用是將發(fā)送至ws/bots/的websocket請求轉由BotConsumer處理。
from django.urls import re_path
from . import consumers
websocket_urlpatterns = [
re_path(r'ws/bots/$', consumers.BotConsumer.as_asgi()),
]
注意：定義websocket路由時，推薦使用常見的路徑前綴 (如/ws) 來區(qū)分 WebSocket 連接與普通 HTTP 連接， 因為它將使生產(chǎn)環(huán)境中部署 Channels 更容易，比如nginx把所有/ws的請求轉給channels處理。
與Django類似，我們還需要把這個app的websocket路由加入到項目的根路由中去。編輯myproject/asgi.py, 添加如下代碼：
# myproject/asgi.py
import os
from channels.auth import AuthMiddlewareStack
from channels.routing import ProtocolTypeRouter, URLRouter
from django.core.asgi import get_asgi_application
import chat.routing
import bots.routing
os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "myproject.settings")
application = ProtocolTypeRouter({
"http": get_asgi_application(),
# websocket請求使用的路由
"websocket": AuthMiddlewareStack(
URLRouter(
bots.routing.websocket_urlpatterns
)
)
})
接下來在bots應用下新建consumers.py, 添加如下代碼:
import json
from asgiref.sync import async_to_sync
from channels.generic.websocket import WebsocketConsumer
from . import tasks
COMMANDS = {
'help': {
'help': '命令幫助信息.',
},
'add': {
'args': 2,
'help': '計算兩個數(shù)之和, 例子: `add 12 32`.',
'task': 'add'
},
'search': {
'args': 1,
'help': '通過名字查找詩人介紹，例子: `search 李白`.',
'task': 'search'
},
}
class BotConsumer(WebsocketConsumer):
def receive(self, text_data):
text_data_json = json.loads(text_data)
message = text_data_json['message']
response_message = '請輸入`help`獲取命令幫助信息。'
message_parts = message.split()
if message_parts:
command = message_parts[0].lower()
if command == 'help':
response_message = '支持的命令有:\n' + '\n'.join(
[f'{command} - {params["help"]} ' for command, params in COMMANDS.items()])
elif command in COMMANDS:
if len(message_parts[1:]) != COMMANDS[command]['args']:
response_message = f'命令`{command}`參數(shù)錯誤，請重新輸入.'
else:
getattr(tasks, COMMANDS[command]['task']).delay(self.channel_name, *message_parts[1:])
response_message = f'收到`{message}`任務.'
async_to_sync(self.channel_layer.send)(
self.channel_name,
{
'type': 'chat.message',
'message': response_message
}
)
def chat_message(self, event):
message = event['message']
# Send message to WebSocket
self.send(text_data=json.dumps({
'message': f'[機器人]: {message}'
}))
上面代碼中最重要的一行如下所示。BotConsumer在接收到路由轉發(fā)的前端消息后，對其解析，將當前頻道名和解析后的參數(shù)一起交由Celery異步執(zhí)行。Celery執(zhí)行任務完成以后會將結果發(fā)到這個頻道，這樣就實現(xiàn)了channels和Celery的通信。
getattr(tasks, COMMANDS[command]['task']).delay(self.channel_name, *message_parts[1:])
第五步 編寫Celery異步任務
在bots目錄下新建`tasks.py`，添加如下代碼：
from asgiref.sync import async_to_sync
from celery import shared_task
from channels.layers import get_channel_layer
from parsel import Selector
import requests
channel_layer = get_channel_layer()
@shared_task
def add(channel_name, x, y):
message = '{}+{}={}'.format(x, y, int(x) + int(y))
async_to_sync(channel_layer.send)(channel_name, {"type": "chat.message", "message": message})
print(message)
@shared_task
def search(channel_name, name):
spider = PoemSpider(name)
result = spider.parse_page()
async_to_sync(channel_layer.send)(channel_name, {"type": "chat.message", "message": str(result)})
print(result)
class PoemSpider(object):
def __init__(self, keyword):
self.keyword = keyword
self.url = "https://so.gushiwen.cn/search.aspx"
def parse_page(self):
params = {'value': self.keyword}
response = requests.get(self.url, params=params)
if response.status_code == 200:
# 創(chuàng)建Selector類實例
selector = Selector(response.text)
# 采用xpath選擇器提取詩人介紹
intro = selector.xpath('//textarea[starts-with(@id,"txtareAuthor")]/text()').get()
print("{}介紹:{}".format(self.keyword, intro))
if intro:
return intro
print("請求失敗 status:{}".format(response.status_code))
return "未找到詩人介紹。"
以上兩個任務都以channel_name為參數(shù)，任務執(zhí)行完畢后通過channel_layer的send方法將結果發(fā)送到指定頻道。
注意：
- 默認獲取channel_layer的方式是調(diào)用接口：channels.layers.get_channel_layer()。如果是在consumer中調(diào)用接口的話可以直接使用self.channel_layer。
- 對于channel layer的方法（包括send()、group_send()，group_add()等）都屬于異步方法，這意味著在調(diào)用的時候都需要使用await，而如果想要在同步代碼中使用它們，就需要使用裝飾器asgiref.sync.async_to_sync
第六步 運行看效果
如果不出意外，你現(xiàn)在的項目布局應該如下所示。說實話，整個項目一共沒幾個文件，Python的簡潔和效率真是出了名的好啊。
連續(xù)運行如下命令，就可以看到我們文初的效果啦。
# 啟動django測試服務器 python manage.py makemigrations python manage.py migrate python manage.py runserver # windows下啟動Celery需eventlet # 啟動Celery前確定redis服務已開啟哦 Celery -A myproject worker -l info -P eventlet
小結
本文我們使用Django + Channels + Celery + Redis打造了一個聊天機器人，既會算算術，還會查古詩文。借用這個實現(xiàn)原理，你可以打造非常有趣的實時聊天應用哦，比如在線即時問答，在線客服，實時查詢訂單，Django版的siri美女等等。
Django Channels + Websocket + Celery聊天機器人項目源碼地址：https://github.com/shiyunbo/django-channels-chatbot
以上就是Django實現(xiàn)聊天機器人的詳細內(nèi)容，更多關于Django 聊天機器人的資料請關注腳本之家其它相關文章！
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