Django实现聊天机器人_Python

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.
")}

    chatSocket.onmessage = function(e) {
        var data = JSON.parse(e.data);
        var message = data["message"];
        document.querySelector("#chat-log").value += (message + "
");
    };

    chatSocket.onclose = function(e) {
document.querySelector("#chat-log").value +=
("Socket closed unexpectedly, please reload the page.
")};

    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:
" + "
".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