Как создать и настроить чат-бот в Телеграм

Чат-боты — это программное обеспечение, которое имитирует общение с пользователями. Сейчас их используют для совершенно любых целей: это может быть простой справочник или сложный сервис с интеграцией в CRM и платежные системы.

Ботов создают для разных мессенджеров. У каждой платформы — свои правила и возможности: где-то нет оплаты, где-то нет гибких клавиатур. В статье говорим о Telegram: он удобен, у него простой API и активная аудитория.

В этой статье мы расскажем:

• как создать чат бот в Телеграме самостоятельно,
• когда удобно использовать конструкторы для разработки,
• как интегрировать чат-бот с внешними сервисами и API,
• что необходимо для бесперебойной работы бота,
• основные функции aiogram — популярной библиотеки для разработки чат-ботов на Python.

Создание чат-бота в Телеграме без навыков программирования

Сейчас всё более интенсивно набирают популярность конструкторы — это сервисы, где бота собирают через понятный интерфейс «drag-and-drop». Для работы с ними совсем не нужно знать языки программирования. Можно просто выстраивать логику блоками, как в детской игре. 

Существуют недостатки подобных решений:

• Ограниченная функциональность. Большинство конструкторов предлагает пользователям лишь часть функционала Telegram API. Например, интеграция со сторонними сервисами через HTTP-запросы есть не у всех. А те, кто имеет такой функционал, предлагают завышенные тарифы.

• Одинаковые сценарии. Минимальная гибкость конструкторов приводит к тому, что все боты на конструкторе выглядят и работают одинаково.

• Зависимость от сервиса. Если платформа «ляжет» или внезапно подорожает, придется переносить бота.

Конструкторы весьма удобны для прототипов и простых сценариев — приветственное сообщение, ответ на пару вопросов, сбор контактных данных. Более сложные алгоритмы требуют знания переменных, логики обработки данных и функционала Telegram API. Даже в конструкторе нужно понимать, как обратиться к пользователю по имени, как работают inline-клавиатуры и обработка состояний.

Зачастую бесплатные версии таких сервисов имеют ограничения: добавляют свои рекламные сообщения, запрещают интеграцию с нужными API или накладывают лимиты на количество пользователей. Это снижает лояльность аудитории, а сам чат-бот может остаться неиспользуемым. Платные версии в перспективе обходятся дороже, чем разработка бота с нуля и его размещение на сервере.

Если чат-бот должен решать реальные бизнес-задачи, автоматизировать процессы или работать с базами данных, конструктора зачастую будет недостаточно. В таком случае проще обратиться к разработчику: он сразу заложит гибкую архитектуру, подберет оптимальные технологии и избавит от технических ограничений, которые могут стать проблемой при масштабировании проекта. В качестве технического задания для разработчика можно использовать алгоритм из конструктора, если он уже есть. 

Как создать чат-бота в Телеграме самостоятельно

Теперь обсудим создание чат-бота в Telegram на языке программирования Python. Для работы понадобятся базовые знания о переменных, условных конструкциях, циклах и функциях в Python.

Для разработки чат-ботов чаще всего используют фреймворк — это набор инструментов, библиотек и готовых решений, которые помогают разрабатывать программное обеспечение. Можно использовать чистый Telegram API и реализовывать функционал на HTTP-запросах. Но всё это — тысячи строк кода даже для простых задач.

В статье будем использовать фреймворк aiogram — один из самых популярных фреймворков для разработки чат-ботов в Telegram на Python. 

Шаг первый. Создайте виртуальное окружение проекта 

Использовать виртуальное окружение в любом проекте на Python считается хорошим тоном. К тому же, чат-боты зачастую устанавливаются на облачных серверах, где потребуется установка зависимостей. Удобно экспортировать список зависимостей, принадлежащих конкретному проекту, поможет виртуальное окружение. 

О создании виртуального окружения мы рассказывали в нашей инструкции.

Шаг второй. Установите зависимые библиотеки

Установите саму библиотеку фреймворка через pip:

pip install aiogram

Добавьте библиотеку для работы с переменными окружения. Мы рекомендуем использовать этот способ передачи токенов в любом проекте, даже если вы не планируете выкладывать его в открытый доступ. Это снижает риск случайной публикации конфиденциальных данных.

pip install python-dotenv

Далее можете установить другие зависимости по необходимости.

Шаг третий. Инициализируйте чат-бота через BotFather

Несложный этап, но зачастую именно он вызывает затруднения. Нам самим нужно обратиться к чат-боту, который создаст и пришлет токен нашего проекта. 

Перейдите в Телеграм в диалог с @BotFather и нажмите кнопку «Начать».

Бот выдаст приветственное сообщение. Отправьте следующую команду:

/newbot

Бот спросит название будущего бота, которое будет отображаться в списке чатов пользователя. 

Далее нужно ввести имя пользователя (username) бота. Оно должно быть уникальным, чтобы любой пользователь смог найти его в поиске Телеграма. Обратите внимание, что имя пользователя должно оканчиваться на «bot». 

Всё готово: BotFather создал чат-бота, присвоил ему имя пользователя и токен. 

Внимание! Всегда храните токен в секрете. По нему любой человек сможет писать сообщения от лица вашего чат-бота. Если токен мог быть скомпрометирован, немедленно замените его в BotFather.

Перейдите в чат с только что созданным ботом и нажмите на кнопку «Изм.» (1), чтобы поменять фотографию (2), приветствие (3), описание (4) и предложение команд по умолчанию (5). 

Далее создайте файл окружение с названием .env (файл не имеет имени, а название содержит только расширение). Добавьте в файл строку в формате:

BOT_TOKEN = полученный токен

В Linux и MacOS для быстрой записи можно использовать команду:

echo "BOT_TOKEN = полученный токен" > .env

apps

Шаг четвертый. Создание скрипта

В рабочей директории создайте файл main.py — тут будет вестись основная работа. 

Импортируйте в файл тестовый код, который отправит пользователю приветственное сообщение при получении команды /start.

import asyncio  # Библиотека для работы с асинхронным кодом
import os  # Модуль для работы с переменными окружения
from dotenv import load_dotenv  # Функция для загрузки переменных окружения из файла .env
from aiogram import Bot, Dispatcher, Router  # Импорт необходимых классов из библиотеки aiogram
from aiogram.types import Message  # Импорт класса Message для обработки входящих сообщений
from aiogram.filters import CommandStart  # Импорт фильтра для обработки команды /start
 
# Создаем роутер, который будет содержать обработчики сообщений
router = Router()
 
# Загружаем переменные окружения из файла .env
load_dotenv()
 
# Обработчик команды /start
@router.message(CommandStart())  # Фильтр, который проверяет, является ли сообщение командой /start
async def cmd_start(message: Message) -> None:
    # Получаем имя пользователя (first_name) и фамилию (last_name), если она есть
    first_name = message.from_user.first_name
    last_name = message.from_user.last_name or ""  # Если фамилии нет, подставляем пустую строку
 
    # Отправляем пользователю приветственное сообщение
    await message.answer(f"Привет, {first_name} {last_name}!")
 
# Главная асинхронная функция, которая запускает бота
async def main():
    # Создаем объект бота, используя токен из переменных окружения
    bot = Bot(token=os.getenv("BOT_TOKEN"))
 
    # Создаем диспетчер для обработки сообщений
    dp = Dispatcher()
 
    # Подключаем роутер с обработчиками команд
    dp.include_router(router)
 
    # Запускаем бота в режиме опроса (polling)
    await dp.start_polling(bot)
 
# Если этот скрипт запускается напрямую (а не импортируется как модуль),
# то запускаем асинхронную функцию main()
if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

В примере основные компоненты закомментированы — изучите эти краткие пояснения, если не желаете вникать более глубоко. Можно продолжить узнавать функционал библиотеки aiogram, приняв использование Dispatcher, Router как данность. Далее в статье разберем функционал этих компонентов. 

Для начала любого проекта можно использовать эту готовую структуру: по ходу разработки будут добавляться новые обработчики, клавиатуры, состояния. 

Шаг пятый. Запуск и проверка работоспособности

Запустите созданный скрипт:

python main.py

Теперь можно проверить открыть диалог с ботом и начать его:

Обзор основного функционала фреймворка aiogram версии 3.x

Для создания чат-бота в Телеграм необходимое знание немногих компонентов и функций.

В этом разделе будет использоваться версия aiogram v3.x, выпущенная 1 сентября 2023 года. Подойдет любая версия, начинающаяся с тройки. Проекты с версиями ниже встречаются в работе, но aiogram 2.x считается устаревшим.

Ключевые компоненты aiogram

Bot

Bot — это ваш интерфейс к Telegram API. Через него вы отправляете сообщения, картинки и другие данные пользователям.

bot = Bot(token=os.getenv("BOT_TOKEN"))

Токен, разумеется, можно передать напрямую в аргументы класса Bot, без использования переменных окружения. Но мы рекомендуем сразу привыкать к именно такому способу передачи токена бота, во избежание случайного попадания токена в открытый доступ. 

Процесс получения токена описан в третьем шаге предыдущего раздела.

Dispatcher

Dispatcher — «сердце» фреймворка. Он принимает апдейты (входящие сообщения и события) и передает их нужным обработчикам. В v3 используется новая схема с Router (см. ниже), но Dispatcher остается для инициализации и запуска.

dp = Dispatcher()

Router

В aiogram v3 обработчики группируют в Router. Это отдельная сущность, которая хранит логику — хендлеры команд, сообщений, колбэков и т.д.

from aiogram import Router

router = Router()

Потом разработчики регистрируют хендлеры внутри роутера и добавляют router в экземпляр Dispatcher:

dp.include_router(router)

Обзор возможностей фреймворка aiogram v3.x

Знание следующих инструментов и умение их использовать позволит разработчику реализовать большинство алгоритмов чат-ботов. 

Обработка команд

Самый популярный сценарий — реагировать на команды вроде /start или /help.

from aiogram import F
from aiogram.types import Message

@router.message(F.text == "/start")
async def cmd_start(message: Message):
	await message.answer("Привет! Я бот на aiogram.")

F.text == "/start" — это новый способ фильтрации сообщений через объект F.

message.answer(...) отправляет ответ пользователю.

Обработка обычных сообщений

Для реакции на любое сообщение уберите фильтр или сделайте другой:

@router.message()
async def echo_all(message: Message):
	await message.answer(f"Вы написали: {message.text}")

В этом примере бот возвращает текст, который прислал пользователь.

Inline-кнопки и клавиатуры

from aiogram.types import InlineKeyboardButton, InlineKeyboardMarkup

inline_kb = InlineKeyboardMarkup(
	inline_keyboard=[
    	[InlineKeyboardButton(text="Нажми!", callback_data="press_button")]
	]
)

@router.message(F.text == "/buttons")
async def show_buttons(message: Message):
	await message.answer("Мои кнопки:", reply_markup=inline_kb)

Когда пользователь нажмет кнопку, бот получит callback_data="press_button" — обработать это можно отдельно:

from aiogram.types import CallbackQuery

@router.callback_query(F.data == "press_button")
async def handle_press_button(callback: CallbackQuery):
	await callback.message.answer("Вы нажали кнопку!")
	await callback.answer()  # нужно, чтобы убрать "часики" в верхней части диалога

Визуально в чате inline-кнопки выглядят так:

Обычные кнопки (Reply Keyboard)

Обычные кнопки отличаются от inline-кнопок тем, что появляются вместо клавиатуры. Пользователь видит сразу список готовых вариантов для ответа. Отслеживать такие кнопки надо через текст сообщения, а не через callback_data.

from aiogram.types import ReplyKeyboardMarkup, KeyboardButton, ReplyKeyboardRemove
reply_kb = ReplyKeyboardMarkup(
   keyboard=[
       [
           KeyboardButton(text="Посмотреть меню"),
           KeyboardButton(text="Оформить заказ")
       ]
   ],
   resize_keyboard=True  # Кнопки будут автоматически подгоняться по размеру
)

@router.message(F.text == "/start")
async def start_cmd(message: Message):
   await message.answer(
       "Добро пожаловать! Выберите действие:",
       reply_markup=reply_kb
   )

@router.message(F.text == "Посмотреть меню")
async def show_menu(message: Message):
   await message.answer("У нас есть пицца и напитки.")

@router.message(F.text == "Оформить заказ")
async def make_order(message: Message):
   await message.answer("Что будем заказывать?")

@router.message(F.text == "/hide")
async def hide_keyboard(message: Message):
   await message.answer("Убираем клавиатуру", reply_markup=ReplyKeyboardRemove())

Модули filters, middlewares и т.д.

Filters (фильтры) помогают гибко определять, какие сообщения ловить. Например, можно составлять кастомные фильтры.

from aiogram.filters import Filter
class IsAdmin(Filter):
   def __init__(self, admin_id: int):
       self.admin_id = admin_id

   async def __call__(self, message: Message) -> bool:
       return message.from_user.id == self.admin_id

@router.message(IsAdmin(admin_id=12345678), F.text == "/admin")
async def admin_cmd(message: Message):
   await message.answer("Привет, админ! У тебя есть особые права.")

Middlewares (промежуточные слои) вставляются между входящим запросом и хендлером. Можно перехватывать сообщения, редактировать их, проверять права доступа и т.д.

class LoggingMiddleware(BaseMiddleware):
   async def __call__(self, handler, event, data):
       if isinstance(event, Message):
           logging.info(f"[Message] from {event.from_user.id}: {event.text}")
       elif isinstance(event, CallbackQuery):
           logging.info(f"[CallbackQuery] from {event.from_user.id}: {event.data}")

       # Передаём обработку дальше
       return await handler(event, data)

async def main():
   load_dotenv()
   logging.basicConfig(level=logging.INFO)
   bot = Bot(token=os.getenv("BOT_TOKEN"))
   dp = Dispatcher()
   dp.update.middleware(LoggingMiddleware())
   dp.include_router(router)

   await dp.start_polling(bot)

Работа с состояниями (FSM)

Aiogram 3 поддерживает машину состояний (Finite State Machine). Это удобно, когда нужно пошагово собирать данные (например, регистрацию пользователя). FSM — это основной инструмент реализации ветвлений. 

Представим, что перед нами стоит задача разработать чат-бот для заказа пиццы. Нам нужно узнать у пользователя размер пиццы и адрес доставки. Сделать это нужно последовательно: нельзя сразу перепрыгнуть на второй шаг без первого. Причем нужно сохранять данные, которые отправляет пользователь, на всех этапах работы с чат-ботом. 

1. Объявите состояния:

from aiogram.fsm.state import State, StatesGroup

class OrderPizza(StatesGroup):
	waiting_for_size = State()
	waiting_for_address = State()

2. Переключайтесь между состояниями:

from aiogram.fsm.context import FSMContext

@router.message(F.text == "/order")
async def cmd_order(message: Message, state: FSMContext):
   # Создаём inline-кнопки для выбора размера
   size_keyboard = InlineKeyboardMarkup(
       inline_keyboard=[
           [
               InlineKeyboardButton(text="Большая", callback_data="size_big"),
               InlineKeyboardButton(text="Средняя", callback_data="size_medium"),
               InlineKeyboardButton(text="Маленькая", callback_data="size_small")
           ]
       ]
   )

   await message.answer(
       "Какую пиццу хотите? Нажмите на одну из кнопок:",
       reply_markup=size_keyboard
   )
   # Устанавливаем состояние, при котором мы ждём, что пользователь выберет размер
   await state.set_state(OrderPizza.waiting_for_size)

# Шаг 2. Обрабатываем нажатие на кнопку с выбором размера
@router.callback_query(OrderPizza.waiting_for_size, F.data.startswith("size_"))
async def choose_size_callback(callback: CallbackQuery, state: FSMContext):
   # Callback data может быть size_big / size_medium / size_small
   size_data = callback.data.split("_")[1]  # например, "big", "medium" или "small"

   # Сохраняем выбранный размер пиццы во временное хранилище состояния
   await state.update_data(pizza_size=size_data)

   # Подтверждаем, что кнопку нажали (убираем "часики" в интерфейсе Telegram)
   await callback.answer()

   await callback.message.answer("Укажите адрес доставки:")
   await state.set_state(OrderPizza.waiting_for_address)

# Шаг 2а. Если пользователь напишет сообщение вместо нажатия кнопки (в состоянии waiting_for_size),
# можно отреагировать отдельно. Например, попросим всё же нажать кнопку.
@router.message(OrderPizza.waiting_for_size)
async def handle_text_during_waiting_for_size(message: Message, state: FSMContext):
   await message.answer(
       "Пожалуйста, выберите размер пиццы, используя кнопки выше. "
       "Без этого мы не можем продолжить."
   )

# Шаг 3. Пользователь присылает адрес
@router.message(OrderPizza.waiting_for_address)
async def set_address(message: Message, state: FSMContext):
   address = message.text
   user_data = await state.get_data()
   pizza_size = user_data["pizza_size"]

   size_text = {
       "big": "большую",
       "medium": "среднюю",
       "small": "маленькую"
   }.get(pizza_size, "неопределённую")

   await message.answer(f"Вы заказали {size_text} пиццу по адресу: {address}")
   # Очищаем состояние -- сценарий завершён
   await state.clear()

Обратите внимание, как хранится информация в промежуточных состояниях — используется внутреннее хранилище, принадлежащее конкретному пользователю, без использования базы данных. 

Так пользователь идет по цепочке вопросов, а в конце можно отправить информацию о заказе на внутренний API.

Подбор конфигурации сервера для размещения бота

Мы подготовили таблицу для универсального подбора конфигурации в зависимости от задач чат-бота. Поля в первой колонке кликабельны — там ссылки на создание сервера выбранной конфигурации в панели управления Timeweb Cloud.

Развертывание бота: запуск на сервере

Разберем два основных способа деплоя (развертывания проекта на сервере)

Быстрый способ: Docker + Timeweb Cloud Apps

Этот способ не требует никаких знаний системного администрирования, весь деплой производится автоматически. К тому же, этот способ позволяет сэкономить (стоимость минимальной конфигурации — 188 рублей в месяц). Следуйте этим шагам:

1. Выгрузите все зависимости проекта в файл requirements.txt. Здесь пригождается использование виртуального окружения, чтобы не тянуть библиотеки со всего компьютера. Выполните в Терминале в директории проекта:

pip freeze > requirements.txt

2. Добавьте в директорию проекта новый файл для деплоя — Dockerfile. Расширения у файла нет, только имя. Вставьте следующее содержимое:

FROM python:3.11
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
COPY . .
EXPOSE 9999
CMD ["python", "main.py"]

3. Создайте Git-репозиторий и выложите его на GitHub. Для этого можно воспользоваться минимальным набором команд git из нашей статьи, выполнив эти команды последовательно.
   Не забудьте добавить файл переменных окружения .env в .gitignore — он не должен попасть в общий доступ.

4. Осталось немного: перейдите в панель управления Timeweb Cloud, выберите таб «Apps», нажмите кнопку «Добавить» или «Создать». Во вкладке «Тип» перейдите на таб «Dockerfile».

5. Привяжите свой аккаунт GitHub или подключите Git-репозиторий по URL.

6. Выберите репозиторий из списка после того, как привязали свой аккаунт с GitHub.

7. Выберите конфигурацию. В Timeweb Cloud Apps доступна конфигурация CPU 1 x 3.3ГГц, RAM 1Гб, NVMe 15Гб стоимостью 188 рублей в месяц. Она отлично подходит для простых текстовых ботов, проектов с небольшими inline-клавиатурами, базовой FSM-логикой, не требовательными API-запросами, работы с SQLite или легковесными JSON-файлами. Такая конфигурация может обрабатывать до 50-100 пользователей в минуту.

8. Добавьте токен в переменные окружения. Во вкладке «5. Настройка приложения» нажмите на кнопку «+ Добавить». Ключ — BOT_TOKEN, а в значение вставьте токен, полученный из BotFather.

9. Запустите деплой и дождитесь его окончания. После этого бот будет запущен.

Стандартный способ: Ubuntu + systemd

1. Выгрузите все зависимости проекта в файл requirements.txt. Выполните следующую команду в Терминале, находясь в директории проекта:

pip freeze > requirements.txt

2. Создайте облачный сервер в панели Timeweb Cloud с нужной конфигурацией и ОС Ubuntu.

3. Перенесите файлы проекта в директорию на удаленном сервере. Проще всего это сделать с помощью утилиты rsync, если используете Ubuntu / MacOS:

rsync -av --exclude="venv" --exclude=".idea" --exclude=".git" ./ root@176.53.160.13:/root/project

Не забудьте вставить IP сервера и исправить конечную директорию.

Для пользователей на Windows — используйте отправку файлов через FileZilla. Об этом рассказано в нашей документации. 

4. Подключитесь к серверу по SSH. Если возникают сложности, воспользуйтесь информацией из нашей документации по UNIX-системам. 

5. Установите пакет для виртуального окружения:

sudo apt install python3.10-venv

6. Перейдите в директорию проекта, куда прежде отправили файлы. Создайте виртуальное окружение и выполните установку зависимостей.

python -m venv venv
ource venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

7. Проверьте работоспособность бота — запустите его с помощью:

python main.py

Если всё работает, то переходите к следующему шагу.

8. Создайте юнит-файл /etc/systemd/system/telegram-bot.service:

sudo nano /etc/systemd/system/telegram-bot.service

Добавьте в файл следующее содержимое содержимое:

[Unit]
Description=Telegram Bot Service
After=network.target

[Service]
User=root
WorkingDirectory=/root/project
ExecStart=/root/proj/venv/bin/python /root/proj/main.py
Restart=always
RestartSec=5

[Install]
WantedBy=multi-user.target

Измените значения следующих переменных:

• WorkingDirectory — директория проекта
• ExecStart — команда для запуска чат-бота в формате <интерпретатор> <полный путь до файла>

При использовании виртуального окружения интерпретатор находится по тому же пути, как в примере. Если работаете без venv, то используйте /usr/local/bin/python3.

9. Перезапустите systemd и включите службу:

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable telegram-bot.service
sudo systemctl start telegram-bot.service

10. Проверьте статус службы и просмотрите логи, при необходимости:

sudo systemctl status telegram-bot.service

При нормальном запуске в поле «Active» находится значение «active (running)».

Просмотр логов бота:

sudo journalctl -u telegram-bot.service -f

11. При необходимости, управляйте службой следующими командами:

    • Перезапуск бота

sudo systemctl restart telegram-bot.service

• • Остановка бота

sudo systemctl stop telegram-bot.service

• • Удаление службы (если нужно)

sudo systemctl disable telegram-bot.service
sudo rm /etc/systemd/system/telegram-bot.service
sudo systemctl daemon-reload

Надежное облако для ваших проектов

Заключение

Создание чат-бота в Telegram на Python — задача, которую можно решить даже без опыта в программировании, используя конструкторы. 

Если вам нужна гибкость и более широкие возможности, лучше освоить фреймворк aiogram и развернуть собственный проект. Вы сразу получите контроль над кодом, сможете легко дорабатывать функционал, управлять интеграциями и не зависеть от ограничений платных тарифов. Для запуска бота на продакшене достаточно выбрать подходящую конфигурацию сервера и настроить автоматический деплой. Уделите внимание безопасности: храните токен в переменной окружения и шифруйте важные данные. 

В будущем бота можно масштабировать, добавлять поддержку вебхуков, подключать платёжные системы, системы аналитики и работать с ML-моделями, если потребуются AI-функции.