Django实现聊天机器人


Posted in Python onMay 31, 2021

演示效果如下所示:

Django实现聊天机器人

实现原理

用户在聊天界面调用Celery异步任务,Celery异步任务执行完毕后发送结果给channels,然后channels通过websocket将结果实时推送给用户。对于简单的算术运算,Celery一般自行计算就好了。对于网上查找诗人简介这样的任务,Celery会调用Python爬虫(requests+parsel)爬取古诗文网站上的诗人简介,把爬取结果实时返回给用户。

接下来我们来看下具体的代码实现吧。

第一步 安装环境依赖

首先在虚拟环境中安装django和以下主要项目依赖。本项目使用了最新版本,为3.X版本。

 # 主要项目依赖
 pip install django
 pip install channels
 pip install channels_redis
 pip install celery
 pip install redis
 pip install eventlet # windows only

 # 爬虫依赖
 pip install requests
 pip install parsel

 新建一个名为myproject的项目,新建一个app名为bots。如果windows下安装报错,如何解决自己网上去找吧,很容易解决。修改settings.py, 将channels和chat加入到INSTALLED_APPS里,并添加相应配置,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应用     
       'bots', # bots应用
    ]

 # 设置ASGI应用
 ASGI_APPLICATION = 'myproject.asgi.application'

# 生产环境中使用redis做后台,安装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')],
        },
    },
}

最后将bots应用的urls.py加入到项目urls.py中去,这和常规Django项目无异。

 # 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安装好Celery和redis后,我们要对其进行配置。分别修改myproject目录下的__init__.py和celery.py(新建), 添加如下代码:

# __init__.py
from .celery import app as celery_app
__all__ = ('celery_app',)

# celery.py
import os
from celery import Celery

# 设置环境变量
os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'myproject.settings')
# 实例化
app = Celery('myproject')

# namespace='CELERY'作用是允许你在Django配置文件中对Celery进行配置
# 但所有Celery配置项必须以CELERY开头,防止冲突
app.config_from_object('django.conf:settings', namespace='CELERY')

# 自动从Django的已注册app中发现任务
app.autodiscover_tasks()

# 一个测试任务
@app.task(bind=True)
def debug_task(self):
    print(f'Request: {self.request!r}')

接着修改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内容等消息的格式设置,默认json
CELERY_ACCEPT_CONTENT = ['application/json', ]
CELERY_TASK_SERIALIZER = 'json'
CELERY_RESULT_SERIALIZER = 'json'

完整Celery配置见:Django进阶:万字长文教你使用Celery执行异步和周期性任务(多图)

第三步 编写机器人聊天主页面

本例我们只需要利用django普通视图函数编写1个页面,用于展示首页(index)与用户交互的聊天页面。这个页面对应的路由及视图函数如下所示:

# 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', {})

接下来我们编写模板文件index.html,它的路径位置如下所示:

bots/
     __init__.py
     templates/
         bots/
             index.html
     urls.py
     views.py

index.html内容如下所示。

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <meta charset="utf-8"/>
    <title>Django+Channels+Celery聊天机器人</title>
</head>
<body>

<textarea id="chat-log" cols="100" rows="20" readonly></textarea>
<br/>
<input id="chat-message-input" type="text" size="100" 
      placeholder="输入`help`获取帮助信息."/><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 +=
('欢迎来到大江狗Django聊天机器人. 请输入`help`获取帮助信息.\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 编写后台websocket路由及处理方法

当 channels 接受 WebSocket 连接时, 它也会根据根路由配置去查找相应的处理方法。只不过channels的websocket路由不在urls.py中配置,处理函数也不写在views.py。在channels中,这两个文件分别变成了routing.py和consumers.py。

在bots应用下新建routing.py, 添加如下代码。它的作用是将发送至ws/bots/的websocket请求转由BotConsumer处理。

from django.urls import re_path

from . import consumers

websocket_urlpatterns = [
    re_path(r'ws/bots/$', consumers.BotConsumer.as_asgi()),
]

注意:定义websocket路由时,推荐使用常见的路径前缀 (如/ws) 来区分 WebSocket 连接与普通 HTTP 连接, 因为它将使生产环境中部署 Channels 更容易,比如nginx把所有/ws的请求转给channels处理。

与Django类似,我们还需要把这个app的websocket路由加入到项目的根路由中去。编辑myproject/asgi.py, 添加如下代码:

# 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请求使用的路由
    "websocket": AuthMiddlewareStack(
        URLRouter(
            bots.routing.websocket_urlpatterns
        )
    )
})

接下来在bots应用下新建consumers.py, 添加如下代码:

import json
from asgiref.sync import async_to_sync
from channels.generic.websocket import WebsocketConsumer

from . import tasks

COMMANDS = {
    'help': {
        'help': '命令帮助信息.',
    },
    'add': {
        'args': 2,
        'help': '计算两个数之和, 例子: `add 12 32`.',
        'task': 'add'
    },
    'search': {
        'args': 1,
        'help': '通过名字查找诗人介绍,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 = '请输入`help`获取命令帮助信息。'
        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}`参数错误,请重新输入.'
                else:
                    getattr(tasks, COMMANDS[command]['task']).delay(self.channel_name, *message_parts[1:])
                    response_message = f'收到`{message}`任务.'
                    
        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'[机器人]: {message}'
        }))

上面代码中最重要的一行如下所示。BotConsumer在接收到路由转发的前端消息后,对其解析,将当前频道名和解析后的参数一起交由Celery异步执行。Celery执行任务完成以后会将结果发到这个频道,这样就实现了channels和Celery的通信。

getattr(tasks, COMMANDS[command]['task']).delay(self.channel_name, *message_parts[1:])

第五步 编写Celery异步任务

在bots目录下新建`tasks.py`,添加如下代码:

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:
            # 创建Selector类实例
            selector = Selector(response.text)
            # 采用xpath选择器提取诗人介绍
            intro = selector.xpath('//textarea[starts-with(@id,"txtareAuthor")]/text()').get()
            print("{}介绍:{}".format(self.keyword, intro))
            if intro:
                return intro

        print("请求失败 status:{}".format(response.status_code))
        return "未找到诗人介绍。"

以上两个任务都以channel_name为参数,任务执行完毕后通过channel_layer的send方法将结果发送到指定频道。

注意:

- 默认获取channel_layer的方式是调用接口:channels.layers.get_channel_layer()。如果是在consumer中调用接口的话可以直接使用self.channel_layer。

- 对于channel layer的方法(包括send()、group_send(),group_add()等)都属于异步方法,这意味着在调用的时候都需要使用await,而如果想要在同步代码中使用它们,就需要使用装饰器asgiref.sync.async_to_sync

第六步 运行看效果

如果不出意外,你现在的项目布局应该如下所示。说实话,整个项目一共没几个文件,Python的简洁和效率真是出了名的好啊。

Django实现聊天机器人

连续运行如下命令,就可以看到我们文初的效果啦。

# 启动django测试服务器
 python manage.py makemigrations
 python manage.py migrate
 python manage.py runserver
 
 # windows下启动Celery需eventlet
 # 启动Celery前确定redis服务已开启哦
 Celery -A myproject worker -l info -P eventlet

小结

本文我们使用Django + Channels + Celery + Redis打造了一个聊天机器人,既会算算术,还会查古诗文。借用这个实现原理,你可以打造非常有趣的实时聊天应用哦,比如在线即时问答,在线客服,实时查询订单,Django版的siri美女等等。

Django Channels + Websocket + Celery聊天机器人项目源码地址:https://github.com/shiyunbo/django-channels-chatbot

以上就是Django实现聊天机器人的详细内容,更多关于Django 聊天机器人的资料请关注三水点靠木其它相关文章!

Python 相关文章推荐
Python标准库os.path包、glob包使用实例
Nov 25 Python
在Python 2.7即将停止支持时,我们为你带来了一份python 3.x迁移指南
Jan 30 Python
Python模拟简单电梯调度算法示例
Aug 20 Python
Python基于Logistic回归建模计算某银行在降低贷款拖欠率的数据示例
Jan 23 Python
django模板加载静态文件的方法步骤
Mar 01 Python
Python中函数参数匹配模型详解
Jun 09 Python
python调用支付宝支付接口流程
Aug 15 Python
在Python3 numpy中mean和average的区别详解
Aug 24 Python
python Manager 之dict KeyError问题的解决
Dec 21 Python
用python写爬虫简单吗
Jul 28 Python
详解python爬取弹幕与数据分析
Nov 14 Python
聊聊Python pandas 中loc函数的使用,及跟iloc的区别说明
Mar 03 Python
Python趣味挑战之教你用pygame画进度条
Python趣味挑战之用pygame实现简单的金币旋转效果
May 31 #Python
解决pytorch读取自制数据集出现过的问题
Python爬虫基础初探selenium
只用40行Python代码就能写出pdf转word小工具
pytorch 如何把图像数据集进行划分成train,test和val
May 31 #Python
Python图片检索之以图搜图
You might like
PHP删除非空目录的函数代码小结
2013/02/28 PHP
thinkphp 多表 事务详解
2013/06/17 PHP
CI框架中cookie的操作方法分析
2014/12/12 PHP
php常用数组函数实例小结
2016/12/29 PHP
解决Laravel5.2 Auth认证退出失效的问题
2019/10/14 PHP
动态加载dtree.js树treeview(示例代码)
2013/12/17 Javascript
javascript面向对象之对象的深入理解
2015/01/13 Javascript
JS实现在页面随时自定义背景颜色的方法
2015/02/27 Javascript
JavaScript动态检验密码强度的实现方法
2016/11/09 Javascript
js实现文字跑马灯效果
2017/02/23 Javascript
Vue.js框架路由使用方法实例详解
2017/08/25 Javascript
详解vue 组件之间使用eventbus传值
2017/10/25 Javascript
微信小程序学习笔记之跳转页面、传递参数获得数据操作图文详解
2019/03/28 Javascript
Angular实现svg和png图片下载实现
2019/05/05 Javascript
JS随机密码生成算法
2019/09/23 Javascript
原生javascript运动函数的封装示例【匀速、抛物线、多属性的运动等】
2020/02/23 Javascript
JS自定义右键菜单实现代码解析
2020/07/16 Javascript
关于angular浏览器兼容性问题的解决方案
2020/07/26 Javascript
鸿蒙系统中的 JS 开发框架
2020/09/18 Javascript
精确查找PHP WEBSHELL木马的方法(1)
2011/04/12 Python
Python selenium 三种等待方式解读
2016/09/15 Python
Python实现的根据文件名查找数据文件功能示例
2018/05/02 Python
python实现石头剪刀布程序
2021/01/20 Python
Scrapy-Redis结合POST请求获取数据的方法示例
2019/05/07 Python
Python中输入和输出(打印)数据实例方法
2019/10/13 Python
Python3 解决读取中文文件txt编码的问题
2019/12/20 Python
Python格式化输出--%s,%d,%f的代码解析
2020/04/29 Python
浅谈Keras参数 input_shape、input_dim和input_length用法
2020/06/29 Python
移动端HTML5实现文件上传功能【附代码】
2016/03/25 HTML / CSS
意大利宠物用品购物网站:Bauzaar
2018/09/15 全球购物
网上开商店的创业计划书
2014/01/19 职场文书
称象教学反思
2014/02/03 职场文书
反对形式主义、官僚主义、享乐主义和奢靡之风整改措施
2014/09/17 职场文书
夫妻双方自愿离婚协议书怎么写
2014/12/01 职场文书
你知道Java Spring的两种事务吗
2022/03/16 Java/Android
SQL中去除重复数据的几种方法汇总(窗口函数对数据去重)
2023/05/08 MySQL