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PUB:20160604 How to Build Your First Slack Bot with Python
@jiajia9linuxer
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e3f33e88e5
317
published/20160604 How to Build Your First Slack Bot with Python.md
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317
published/20160604 How to Build Your First Slack Bot with Python.md
Executable file
@ -0,0 +1,317 @@
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如何运用 Python 建立你的第一个 Slack 聊天机器人？
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============
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[聊天机器人（Bot）](https://www.fullstackpython.com/bots.html) 是一种像 [Slack](https://slack.com/) 一样的实用的互动聊天服务方式。如果你之前从来没有建立过聊天机器人，那么这篇文章提供了一个简单的入门指南，告诉你如何用 Python 结合 [Slack API](https://api.slack.com/) 建立你第一个聊天机器人。
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我们通过搭建你的开发环境, 获得一个 Slack API 的聊天机器人令牌，并用 Pyhon 开发一个简单聊天机器人。
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### 我们所需的工具
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我们的聊天机器人我们将它称作为“StarterBot”，它需要 Python 和 Slack API。要运行我们的 Python 代码，我们需要：
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* [Python 2 或者 Python 3](https://www.fullstackpython.com/python-2-or-3.html)
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* [pip](https://pip.pypa.io/en/stable/) 和 [virtualenv](https://virtualenv.pypa.io/en/stable/) 来处理 Python [应用程序依赖关系](https://www.fullstackpython.com/application-dependencies.html)
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* 一个可以访问 API 的[免费 Slack 账号](https://slack.com/)，或者你可以注册一个 [Slack Developer Hangout team](http://dev4slack.xoxco.com/)。
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* 通过 Slack 团队建立的官方 Python [Slack 客户端](https://github.com/slackhq/python-slackclient)代码库
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* [Slack API 测试令牌](https://api.slack.com/tokens)
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当你在本教程中进行构建时，[Slack API 文档](https://api.slack.com/) 是很有用的。
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本教程中所有的代码都放在 [slack-starterbot](https://github.com/mattmakai/slack-starterbot) 公共库里，并以 MIT 许可证开源。
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### 搭建我们的环境
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我们现在已经知道我们的项目需要什么样的工具，因此让我们来搭建我们所的开发环境吧。首先到终端上（或者 Windows 上的命令提示符）并且切换到你想要存储这个项目的目录。在那个目录里，创建一个新的 virtualenv 以便和其他的 Python 项目相隔离我们的应用程序依赖关系。
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```
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virtualenv starterbot
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```
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激活 virtualenv：
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```
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source starterbot/bin/activate
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```
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你的提示符现在应该看起来如截图：
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这个官方的 slack 客户端 API 帮助库是由 Slack 建立的，它可以通过 Slack 通道发送和接收消息。通过这个 `pip` 命令安装 slackclient 库：
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```
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pip install slackclient
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```
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当 `pip` 命令完成时，你应该看到类似这样的输出，并返回提示符。
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我们也需要为我们的 Slack 项目获得一个访问令牌，以便我们的聊天机器人可以用它来连接到 Slack API。
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### Slack 实时消息传递（RTM）API
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Slack 允许程序通过一个 [Web API](https://www.fullstackpython.com/application-programming-interfaces.html) 来访问他们的消息传递通道。去这个 [Slack Web API 页面](https://api.slack.com/) 注册建立你自己的 Slack 项目。你也可以登录一个你拥有管理权限的已有账号。
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登录后你会到达 [聊天机器人用户页面](https://api.slack.com/bot-users)。
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给你的聊天机器人起名为“starterbot”然后点击 “Add bot integration” 按钮。
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这个页面将重新加载，你将看到一个新生成的访问令牌。你还可以将标志改成你自己设计的。例如我给的这个“Full Stack Python”标志。
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在页面底部点击“Save Integration”按钮。你的聊天机器人现在已经准备好连接 Slack API。
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Python 开发人员的一个常见的做法是以环境变量输出秘密令牌。输出的 Slack 令牌名字为`SLACK_BOT_TOKEN`：
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```
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export SLACK_BOT_TOKEN='你的 slack 令牌粘帖在这里'
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```
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好了，我们现在得到了将这个 Slack API 用作聊天机器人的授权。
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我们建立聊天机器人还需要更多信息：我们的聊天机器人的 ID。接下来我们将会写一个简短的脚本，从 Slack API 获得该 ID。
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### 获得我们聊天机器人的 ID
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这是最后写一些 Python 代码的时候了! 我们编写一个简短的 Python 脚本获得 StarterBot 的 ID 来热身一下。这个 ID 基于 Slack 项目而不同。
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我们需要该 ID，当解析从 Slack RTM 上发给 StarterBot 的消息时，它用于对我们的应用验明正身。我们的脚本也会测试我们 `SLACK_BOT_TOKEN` 环境变量是否设置正确。
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建立一个命名为 print_bot_id.py 的新文件，并且填入下面的代码：
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```
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import os
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from slackclient import SlackClient
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BOT_NAME = 'starterbot'
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slack_client = SlackClient(os.environ.get('SLACK_BOT_TOKEN'))
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if __name__ == "__main__":
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api_call = slack_client.api_call("users.list")
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if api_call.get('ok'):
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# retrieve all users so we can find our bot
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users = api_call.get('members')
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for user in users:
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if 'name' in user and user.get('name') == BOT_NAME:
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print("Bot ID for '" + user['name'] + "' is " + user.get('id'))
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else:
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print("could not find bot user with the name " + BOT_NAME)
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```
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我们的代码导入 SlackClient，并用我们设置的环境变量 `SLACK_BOT_TOKEN` 实例化它。 当该脚本通过 python 命令执行时，我们通过会访问 Slack API 列出所有的 Slack 用户并且获得匹配一个名字为“satrterbot”的 ID。
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这个获得聊天机器人的 ID 的脚本我们仅需要运行一次。
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```
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python print_bot_id.py
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```
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当它运行为我们提供了聊天机器人的 ID 时，脚本会打印出简单的一行输出。
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复制这个脚本打印出的唯一 ID。并将该 ID 作为一个环境变量 `BOT_ID` 输出。
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```
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(starterbot)$ export BOT_ID='bot id returned by script'
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```
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这个脚本仅仅需要运行一次来获得聊天机器人的 ID。 我们现在可以在我们的运行 StarterBot 的 Python应用程序中使用这个 ID 。
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### 编码我们的 StarterBot
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现在我们拥有了写我们的 StarterBot 代码所需的一切。 创建一个新文件命名为 starterbot.py ，它包括以下代码。
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```
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import os
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import time
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from slackclient import SlackClient
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```
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对 `os` 和 `SlackClient` 的导入我们看起来很熟悉，因为我们已经在 theprint_bot_id.py 中用过它们了。
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通过我们导入的依赖包，我们可以使用它们获得环境变量值，并实例化 Slack 客户端。
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```
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# starterbot 的 ID 作为一个环境变量
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BOT_ID = os.environ.get("BOT_ID")
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||||
# 常量
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||||
AT_BOT = "<@" + BOT_ID + ">:"
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||||
EXAMPLE_COMMAND = "do"
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||||
# 实例化 Slack 和 Twilio 客户端
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||||
slack_client = SlackClient(os.environ.get('SLACK_BOT_TOKEN'))
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```
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该代码通过我们以输出的环境变量 `SLACK_BOT_TOKEN 实例化 `SlackClient` 客户端。
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```
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if __name__ == "__main__":
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||||
READ_WEBSOCKET_DELAY = 1 # 1 从 firehose 读取延迟 1 秒
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||||
if slack_client.rtm_connect():
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||||
print("StarterBot connected and running!")
|
||||
while True:
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||||
command, channel = parse_slack_output(slack_client.rtm_read())
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||||
if command and channel:
|
||||
handle_command(command, channel)
|
||||
time.sleep(READ_WEBSOCKET_DELAY)
|
||||
else:
|
||||
print("Connection failed. Invalid Slack token or bot ID?")
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```
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Slack 客户端会连接到 Slack RTM API WebSocket，然后当解析来自 firehose 的消息时会不断循环。如果有任何发给 StarterBot 的消息，那么一个被称作 `handle_command` 的函数会决定做什么。
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接下来添加两个函数来解析 Slack 的输出并处理命令。
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```
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||||
def handle_command(command, channel):
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||||
"""
|
||||
Receives commands directed at the bot and determines if they
|
||||
are valid commands. If so, then acts on the commands. If not,
|
||||
returns back what it needs for clarification.
|
||||
"""
|
||||
response = "Not sure what you mean. Use the *" + EXAMPLE_COMMAND + \
|
||||
"* command with numbers, delimited by spaces."
|
||||
if command.startswith(EXAMPLE_COMMAND):
|
||||
response = "Sure...write some more code then I can do that!"
|
||||
slack_client.api_call("chat.postMessage", channel=channel,
|
||||
text=response, as_user=True)
|
||||
|
||||
def parse_slack_output(slack_rtm_output):
|
||||
"""
|
||||
The Slack Real Time Messaging API is an events firehose.
|
||||
this parsing function returns None unless a message is
|
||||
directed at the Bot, based on its ID.
|
||||
"""
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||||
output_list = slack_rtm_output
|
||||
if output_list and len(output_list) > 0:
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||||
for output in output_list:
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||||
if output and 'text' in output and AT_BOT in output['text']:
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||||
# 返回 @ 之后的文本，删除空格
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||||
return output['text'].split(AT_BOT)[1].strip().lower(), \
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output['channel']
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||||
return None, None
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```
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`parse_slack_output` 函数从 Slack 接受信息，并且如果它们是发给我们的 StarterBot 时会作出判断。消息以一个给我们的聊天机器人 ID 的直接命令开始，然后交由我们的代码处理。目前只是通过 Slack 管道发布一个消息回去告诉用户去多写一些 Python 代码!
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这是整个程序组合在一起的样子 (你也可以 [在 GitHub 中查看该文件](https://github.com/mattmakai/slack-starterbot/blob/master/starterbot.py)）：
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```
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import os
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||||
import time
|
||||
from slackclient import SlackClient
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|
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# starterbot 的 ID 作为一个环境变量
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BOT_ID = os.environ.get("BOT_ID")
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# 常量
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||||
AT_BOT = "<@" + BOT_ID + ">:"
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||||
EXAMPLE_COMMAND = "do"
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||||
# 实例化 Slack 和 Twilio 客户端
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||||
slack_client = SlackClient(os.environ.get('SLACK_BOT_TOKEN'))
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||||
|
||||
def handle_command(command, channel):
|
||||
"""
|
||||
Receives commands directed at the bot and determines if they
|
||||
are valid commands. If so, then acts on the commands. If not,
|
||||
returns back what it needs for clarification.
|
||||
"""
|
||||
response = "Not sure what you mean. Use the *" + EXAMPLE_COMMAND + \
|
||||
"* command with numbers, delimited by spaces."
|
||||
if command.startswith(EXAMPLE_COMMAND):
|
||||
response = "Sure...write some more code then I can do that!"
|
||||
slack_client.api_call("chat.postMessage", channel=channel,
|
||||
text=response, as_user=True)
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||||
|
||||
def parse_slack_output(slack_rtm_output):
|
||||
"""
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||||
The Slack Real Time Messaging API is an events firehose.
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||||
this parsing function returns None unless a message is
|
||||
directed at the Bot, based on its ID.
|
||||
"""
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||||
output_list = slack_rtm_output
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||||
if output_list and len(output_list) > 0:
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||||
for output in output_list:
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||||
if output and 'text' in output and AT_BOT in output['text']:
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||||
# 返回 @ 之后的文本，删除空格
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||||
return output['text'].split(AT_BOT)[1].strip().lower(), \
|
||||
output['channel']
|
||||
return None, None
|
||||
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||||
if __name__ == "__main__":
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||||
READ_WEBSOCKET_DELAY = 1 # 1 second delay between reading from firehose
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||||
if slack_client.rtm_connect():
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||||
print("StarterBot connected and running!")
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||||
while True:
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||||
command, channel = parse_slack_output(slack_client.rtm_read())
|
||||
if command and channel:
|
||||
handle_command(command, channel)
|
||||
time.sleep(READ_WEBSOCKET_DELAY)
|
||||
else:
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print("Connection failed. Invalid Slack token or bot ID?")
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```
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现在我们的代码已经有了，我们可以通过 `python starterbot.py` 来运行我们 StarterBot 的代码了。
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在 Slack 中创建新通道，并且把 StarterBot 邀请进来，或者把 StarterBot 邀请进一个已经存在的通道中。
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现在在你的通道中给 StarterBot 发命令。
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如果你从聊天机器人得到的响应中遇见问题，你可能需要做一个修改。正如上面所写的这个教程，其中一行 `AT_BOT = "<@" + BOT_ID + ">:"`，在“@starter”（你给你自己的聊天机器人起的名字）后需要一个冒号。从`AT_BOT` 字符串后面移除`:`。Slack 似乎需要在 `@` 一个人名后加一个冒号，但这好像是有些不协调的。
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### 结束
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好吧，你现在已经获得一个简易的聊天机器人，你可以在代码中很多地方加入你想要创建的任何特性。
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我们能够使用 Slack RTM API 和 Python 完成很多功能。看看通过这些文章你还可以学习到什么：
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* 附加一个持久的[关系数据库](https://www.fullstackpython.com/databases.html) 或者 [NoSQL 后端](https://www.fullstackpython.com/no-sql-datastore.html) 比如 [PostgreSQL](https://www.fullstackpython.com/postgresql.html)、[MySQL](https://www.fullstackpython.com/mysql.html) 或者 [SQLite](https://www.fullstackpython.com/sqlite.html) ，来保存和检索用户数据
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||||
* 添加另外一个与聊天机器人互动的通道，比如 [短信](https://www.twilio.com/blog/2016/05/build-sms-slack-bot-python.html) 或者[电话呼叫](https://www.twilio.com/blog/2016/05/add-phone-calling-slack-python.html)
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||||
* [集成其它的 web API](https://www.fullstackpython.com/api-integration.html)，比如 [GitHub](https://developer.github.com/v3/)、[Twilio](https://www.twilio.com/docs) 或者 [api.ai](https://docs.api.ai/)
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||||
有问题? 通过 Twitter 联系我 [@fullstackpython](https://twitter.com/fullstackpython) 或 [@mattmakai](https://twitter.com/mattmakai)。 我在 GitHub 上的用户名是 [mattmakai](https://github.com/mattmakai)。
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||||
这篇文章感兴趣? Fork 这个 [GitHub 上的页面](https://github.com/mattmakai/fullstackpython.com/blob/gh-pages/source/content/posts/160604-build-first-slack-bot-python.markdown)吧。
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via: https://www.fullstackpython.com/blog/build-first-slack-bot-python.html
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作者：[Matt Makai][a]
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译者：[jiajia9llinuxer](https://github.com/jiajia9linuxer)
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校对：[wxy](https://github.com/wxy)
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本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创编译，[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出aa
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[a]: https://www.fullstackpython.com/about-author.html
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@ -1,315 +0,0 @@
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# 如何运用Python建立你的第一个Slack Bot？
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[Bots](https://www.fullstackpython.com/bots.html) 是一种像 [Slack](https://slack.com/) 一样实用的互动聊天服务方式. 如果你之前从来没有建立过bot, 这篇文章提供了一个简单的用Python建立你第一个bot的关于 [Slack API](https://api.slack.com/) 集合的入门教程.
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我们通过设置你的开发环境, 获得一个Slack API bot标记和我们用Pyhon编码的简单bot.
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### 我们所需的工具
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我们的bot, 我们将它称作为 "StarterBot", 它需要 Python 和 the Slack API. 然后运行我们需要的Python代码:
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* [Python 2 或者 Python 3](https://www.fullstackpython.com/python-2-or-3.html)
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||||
* [pip](https://pip.pypa.io/en/stable/) 和 [virtualenv](https://virtualenv.pypa.io/en/stable/) 处理 Python [应用程序依赖关系](https://www.fullstackpython.com/application-dependencies.html)
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||||
* 一个你可以拥有API访问和注册Slack Developer Hangout team](http://dev4slack.xoxco.com/)的[免费Slack账号](https://slack.com/)
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* 通过Slack团队建立的官方Python [Slack客户端](https://github.com/slackhq/python-slackclient)代码库
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* [Slack API 测试标志](https://api.slack.com/tokens)
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这也是一个方便你建立本教程的有用[Slack API 文档](https://api.slack.com/)
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对于本教程，所有的代码都是在[slack-starterbot](https://github.com/mattmakai/slack-starterbot)公共库里通过MIT许可证的可获得的开放源码.
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### 搭建我们的环境
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我们现在已经知道我们的项目需要什么样的工具，因此我们要获得我们所建立的开发环境。首先到终端上（或者用Windows上的命令提示符）并且改变你想要存储这个项目的目录。在那个目录里，创建一个新的virtualenv以便从其他的Python项目来隔离我们的应用程序依赖关系。
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```
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virtualenv starterbot
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```
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Activate the virtualenv 激活virtualenv:
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```
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source starterbot/bin/activate
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```
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你的提示现在应该看起来像在一个这样的截图里。
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这个官方的slackclient API帮助库是通过Slack可以发送和接收消息的Slack通道所建立的。安装slackclient库是通过这个pip命令:
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```
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pip install slackclient
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```
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当pip命令完成时，你应该看到这样的输出和你将返回的提示.
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我们也需要从Slack项目获得一个访问提示，因此我们的bot可以用它来连接这个Slack API.
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### Slack实时消息传递（RTM）API
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Slack同意程序通过一个 [网络应用程序API](https://www.fullstackpython.com/application-programming-interfaces.html)访问他们的消息传递通道. 去这个[Slack网络应用程序API页面](https://api.slack.com/) 并且注册建立你自己的Slack项目.你也可以通过一个你拥有管理权限的有效账号登陆.
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然后你可以到[Bot用户页面](https://api.slack.com/bot-users)登陆.
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给你的bot起名为 "starterbot" 然后点击 “Add bot integration” 按钮.
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这个页面将重新加载，你将看到一个新生成的访问令牌。你还可以将标志改成自定义设计。例如我给的这个“Full Stack Python”标志.
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在页面底部点击 "Save Integration"按钮. 你的 bot 现在已经准备好连接Slack's API.
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Python开发人员的一个常见的做法是输出秘密令牌提示作为环境变量。输出的Slack令牌名字为“SLACK_BOT_TOKEN”.:
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```
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export SLACK_BOT_TOKEN='your slack token pasted here'
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```
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好了，我们现在将被作为bot授权使用这个Slack API .
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这个是一个更多的我们需要建立我们的bot的信息: 我们的bot的ID. 接下来我们将会写一个简短的脚本来从这个Slack API获得ID.
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### 获得我们Bot的ID
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这是最后一次写的一些Python代码! 我们将会在编译一个简短的Python脚本来获得StarterBot的ID时获得热身. 这个ID基于Slack项目而改变.
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我们需要ID，因为当消息被解析为从Slcak RTM在StarterBot上指导的，他会允许我们的应用程序作出终止.我们的脚本也会测试我们SLACK_BOT_TOKEN环境变量是否设置正确.
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建立一个新文件并命名为print_bot_id.py 并且填写下面的代码.
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```
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import os调用外部程序
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from slackclient import SlackClient从slackclient调用SlackClient
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BOT_NAME = 'starterbot'
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slack_client = SlackClient(os.environ.get('SLACK_BOT_TOKEN'))
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if __name__ == "__main__":
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api_call = slack_client.api_call("users.list")
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if api_call.get('ok'):
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||||
# retrieve all users so we can find our bot检索所有的用户以便我们可以找到我们的bot
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||||
users = api_call.get('members')
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||||
for user in users:
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||||
if 'name' in user and user.get('name') == BOT_NAME:
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||||
print("Bot ID for '" + user['name'] + "' is " + user.get('id'))
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||||
else:
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print("could not find bot user with the name " + BOT_NAME)
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||||
```
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当我们设置为一个环境变量时，我们的代码调用于SlackClient并且为我们的SLACK_BOT_TOKEN而将它实例化. 当脚本通过pyhon命令执行时，我们通过会访问Slack API列出所有的Slack用户并且获得匹配一个名字为"satrterbot"的ID.
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我们仅仅需要运行一次脚本来获得我们bot的ID.
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```
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python print_bot_id.py
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```
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当它运行为我们提供我们bot的ID时，脚本会打印出简单的一行输出.
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复制脚本打印出的唯一ID.并将ID作为一个环境变量命名为BOT_ID输出.
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```
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(starterbot)$ export BOT_ID='bot id returned by script'
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```
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这个脚本仅仅需要运行一次来获得bot的ID. 我们现在可以使用这个ID在我们的Python应用程序中来运行StarterBot.
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### 编码我们的StarterBot
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我们通过我们拥有的一切来写我们需要书写的StarterBot代码. 创建一个新文件命名为starterbot.py ，它包括以下代码.
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```
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import os
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import time
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from slackclient import SlackClient
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```
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操作系统和SlackClient调用将会看起来很熟悉，因为我们会使用它们在theprint_bot_id.py中.
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在我们的依赖关系调用中，我们可以使用它们获得环境变量值并且在Slack client中将它们实例化.
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```
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# starterbot's ID as an environment variable starterbot的ID作为一个环境变量
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BOT_ID = os.environ.get("BOT_ID")
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# constants 常量
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AT_BOT = "<@" + BOT_ID + ">:"
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EXAMPLE_COMMAND = "do"
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# instantiate Slack & Twilio clients 实例化Slack和Twilio clients
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slack_client = SlackClient(os.environ.get('SLACK_BOT_TOKEN'))
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```
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代码在我们的SLACK_BOT_TOKEN中将SlackClient client实例化并且作为一个环境变量输出.
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```
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if __name__ == "__main__":
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READ_WEBSOCKET_DELAY = 1 # 1 second delay between reading from firehose 从firehose阅读间延迟1秒
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if slack_client.rtm_connect():
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print("StarterBot connected and running!")
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while True:
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command, channel = parse_slack_output(slack_client.rtm_read())
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if command and channel:
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handle_command(command, channel)
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||||
time.sleep(READ_WEBSOCKET_DELAY)
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else:
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print("Connection failed. Invalid Slack token or bot ID?")
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```
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Slack client连接到Slack RTM API WebSocket（Slack RTM API 双向通信），然后当解析信息来自firehose时会不断循环.如果任何这些消息都指向StarterBot，那么一个被称作handle_command的函数会决定做什么.
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接下来添加两个函数来解析Slack输出和handle commands.
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```
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def handle_command(command, channel):
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"""
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||||
Receives commands directed at the bot and determines if they
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are valid commands. If so, then acts on the commands. If not,
|
||||
returns back what it needs for clarification.
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||||
"""
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||||
response = "Not sure what you mean. Use the *" + EXAMPLE_COMMAND + \
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||||
"* command with numbers, delimited by spaces."
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||||
if command.startswith(EXAMPLE_COMMAND):
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||||
response = "Sure...write some more code then I can do that!"
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||||
slack_client.api_call("chat.postMessage", channel=channel,
|
||||
text=response, as_user=True)
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||||
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||||
def parse_slack_output(slack_rtm_output):
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||||
"""
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||||
The Slack Real Time Messaging API is an events firehose.
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||||
this parsing function returns None unless a message is
|
||||
directed at the Bot, based on its ID.
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||||
"""
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||||
output_list = slack_rtm_output
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||||
if output_list and len(output_list) > 0:
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||||
for output in output_list:
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if output and 'text' in output and AT_BOT in output['text']:
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# return text after the @ mention, whitespace removed 在@之后提到返回文本，空格删除
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return output['text'].split(AT_BOT)[1].strip().lower(), \
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output['channel']
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return None, None
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```
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parse_slack_output函数从Slack接受信息并且如果他们指向我们的StarterBot时会作出判断.消息通过给我们bot的ID一个直接命令启动，然后交由我们的代码处理.-目前只是通过SLack管道发布一个消息回去告诉用户去多写一些Python代码!
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这是整个程序看上去应该如何组合在一起 (你也可以 [在GitHub中查看文件](https://github.com/mattmakai/slack-starterbot/blob/master/starterbot.py)):
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```
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import os
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import time
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from slackclient import SlackClient
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# 把 starterbot 的 ID作为一个环境变量
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BOT_ID = os.environ.get("BOT_ID")
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# constants 常量
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AT_BOT = "<@" + BOT_ID + ">:"
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||||
EXAMPLE_COMMAND = "do"
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||||
# 实例化Slack和Twilio clients
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||||
slack_client = SlackClient(os.environ.get('SLACK_BOT_TOKEN'))
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||||
def handle_command(command, channel):
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||||
"""
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||||
Receives commands directed at the bot and determines if they
|
||||
are valid commands. If so, then acts on the commands. If not,
|
||||
returns back what it needs for clarification.
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||||
"""
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||||
response = "Not sure what you mean. Use the *" + EXAMPLE_COMMAND + \
|
||||
"* command with numbers, delimited by spaces."
|
||||
if command.startswith(EXAMPLE_COMMAND):
|
||||
response = "Sure...write some more code then I can do that!"
|
||||
slack_client.api_call("chat.postMessage", channel=channel,
|
||||
text=response, as_user=True)
|
||||
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||||
def parse_slack_output(slack_rtm_output):
|
||||
"""
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||||
The Slack Real Time Messaging API is an events firehose.
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||||
this parsing function returns None unless a message is
|
||||
directed at the Bot, based on its ID.
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||||
"""
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||||
output_list = slack_rtm_output
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||||
if output_list and len(output_list) > 0:
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||||
for output in output_list:
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||||
if output and 'text' in output and AT_BOT in output['text']:
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||||
# 在@之后提到返回文本，空格删除
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return output['text'].split(AT_BOT)[1].strip().lower(), \
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output['channel']
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||||
return None, None
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||||
if __name__ == "__main__":
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||||
READ_WEBSOCKET_DELAY = 1 # 1 second delay between reading from firehose
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||||
if slack_client.rtm_connect():
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||||
print("StarterBot connected and running!")
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||||
while True:
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||||
command, channel = parse_slack_output(slack_client.rtm_read())
|
||||
if command and channel:
|
||||
handle_command(command, channel)
|
||||
time.sleep(READ_WEBSOCKET_DELAY)
|
||||
else:
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||||
print("Connection failed. Invalid Slack token or bot ID?")
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```
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现在这是我们在这里所有的在命令行上通过python starterbot.py可以启动我们StarterBot的代码.
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在 Slack 中创建新管道并且把 StarterBot 添加进来，或者直接把 StarterBot 添加进一个已经存在的管道。
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现在在管道中启动 StarterBot。
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当你从bot得到的响应中遇见问题时，这是你一种可能你想去做的修改.正如上面所写的这个教程，其中一行AT_BOT = "<@" + BOT_ID + ">:"，在"@starter"后需要一个冒号（或者任何你自己所命名的特定bot）.移除这些：从AT_BOT结束后的字符串.Slack clients似乎需要在@一个人名后加一个冒号，但这好像是有些不协调的.
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### 结束
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好吧，你现在已经获得一个简易的你可以在代码中很多地方加入你想创建任何特性的StarterBot.
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这里有很多你可以使用的Slack RTM API 和 Python.看看通过这些文章你还可以学习到什么:
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* 附加一个持久的[relational database 关系数据库](https://www.fullstackpython.com/databases.html) 或者 [NoSQL back-end](https://www.fullstackpython.com/no-sql-datastore.html) 比如 [PostgreSQL](https://www.fullstackpython.com/postgresql.html),[MySQL](https://www.fullstackpython.com/mysql.html) 或者 [SQLite](https://www.fullstackpython.com/sqlite.html) 用来保存和检索用户数据
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* 添加另外一个与bot互动的通道 [via SMS](https://www.twilio.com/blog/2016/05/build-sms-slack-bot-python.html) 或者 [phone calls](https://www.twilio.com/blog/2016/05/add-phone-calling-slack-python.html)
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||||
* [Integrate other web APIs](https://www.fullstackpython.com/api-integration.html) 比如 [GitHub](https://developer.github.com/v3/), [Twilio](https://www.twilio.com/docs) 或者 [api.ai](https://docs.api.ai/)
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有问题? 通过Twitter联系我 [@fullstackpython](https://twitter.com/fullstackpython) or [@mattmakai](https://twitter.com/mattmakai). 这是我在GitHub上的用户名 [mattmakai](https://github.com/mattmakai).
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这篇文章还有问题? Fork [this page's source on GitHub 这是在GitHub上的页面源](https://github.com/mattmakai/fullstackpython.com/blob/gh-pages/source/content/posts/160604-build-first-slack-bot-python.markdown).
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via: https://www.fullstackpython.com/blog/build-first-slack-bot-python.html
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作者： [Matt Makai][a]
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译者：[jiajia9llinuxer](https://github.com/jiajia9linuxer)
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校对：[校对者ID](https://github.com/校对者ID)
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本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创编译，[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出aa
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[a]: https://www.fullstackpython.com/about-author.html
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