外发版本通过下面方式安装

pip install qq-bot  # 注意是 qq-bot 而不是 qqbot！

更新包的话需要添加 --upgrade 注：需要python3.7+

需要使用的地方import SDK

import qqbot

examples 目录下存放示例机器人，可供实现参考。

基于 https://bot.q.qq.com/wiki/develop/api/ 机器人开放平台API实现的API接口封装。

通过 import 对应API的类来进行使用，构造参数（Token 对象，是否沙盒模式）。

比如下面的例子，通过api当前机器人的相关信息：

import qqbot

token = qqbot.Token("{appid}","{token}")
api = qqbot.UserAPI(token, False)

user = api.me()

print(user.username)  # 打印机器人名字

async 示例：

import qqbot

token = qqbot.Token("{appid}","{token}")
api = qqbot.AsyncUserAPI(token, False)

# 获取loop
loop = asyncio.get_event_loop()
user = loop.run_until_complete(api.me())

print(user.username)  # 打印机器人名字

异步模块基于 websocket 技术用于监听频道内的相关事件，如消息、成员变化等事件，用于开发者对事件进行相应的处理。

通过注册需要监听的事件并设置回调函数后，即可完成对事件的监听。

比如下面这个例子：需要监听机器人被@后消息并进行相应的回复。

• 先初始化需要用的 token 对象（ appid和token参数从机器人管理端获取 ）

• 通过 qqbot.listen_events 注册需要监听的事件

• 通过 qqbot.HandlerType 定义需要监听的事件（部分事件可能需要权限申请）

  token = qqbot.Token("{appid}","{token}")
  # 注册事件类型和回调，可以注册多个
  qqbot_handler = qqbot.Handler(qqbot.HandlerType.AT_MESSAGE_EVENT_HANDLER, _message_handler)
  qqbot.listen_events(token, False, qqbot_handler)

• 最后定义注册事件回调执行函数,如 _message_handler 。

  def _message_handler(event, message: Message):
      msg_api = qqbot.MessageAPI(token, False)
      # 打印返回信息
      qqbot.logger.info("event %s" % event + ",receive message %s" % message.content)
      # 构造消息发送请求数据对象
      send = qqbot.MessageSendRequest("<@%s>谢谢你，加油" % message.author.id, message.id)
      # 通过api发送回复消息
      msg_api.post_message(message.channel_id, send)

• async 示例:

  # async的异步接口的使用示例
  token = qqbot.Token("{appid}","{token}")
  qqbot_handler = qqbot.Handler(qqbot.HandlerType.AT_MESSAGE_EVENT_HANDLER, _message_handler)
  qqbot.async_listen_events(token, False, qqbot_handler)

  async def _message_handler(event, message: qqbot.Message):
    """
    定义事件回调的处理
  
    :param event: 事件类型
    :param message: 事件对象（如监听消息是Message对象）
    """
    msg_api = qqbot.AsyncMessageAPI(token, False)
    # 打印返回信息
    qqbot.logger.info("event %s" % event + ",receive message %s" % message.content)
    for i in range(5):
        await asyncio.sleep(5)
        # 构造消息发送请求数据对象
        send = qqbot.MessageSendRequest("<@%s>谢谢你，加油 " % message.author.id, message.id)
        # 通过api发送回复消息
        await msg_api.post_message(message.channel_id, send)

• 注：当前支持事件及回调数据对象为：

  class HandlerType(Enum):
      PLAIN_EVENT_HANDLER = 0  # 透传事件
      GUILD_EVENT_HANDLER = 1  # 频道事件
      GUILD_MEMBER_EVENT_HANDLER = 2  # 频道成员事件
      CHANNEL_EVENT_HANDLER = 3  # 子频道事件
      MESSAGE_EVENT_HANDLER = 4  # 消息事件
      AT_MESSAGE_EVENT_HANDLER = 5  # At消息事件
      # DIRECT_MESSAGE_EVENT_HANDLER = 6  # 私信消息事件
      # AUDIO_EVENT_HANDLER = 7  # 音频事件

  事件回调函数的参数 1 为事件名称，参数 2 返回具体的数据对象。

  # 透传事件（无具体的数据对象，根据后台返回Json对象）
  def _plain_handler(event, data):
  # 频道事件
  def _guild_handler(event, guild:Guild):
  # 频道成员事件
  def _guild_member_handler(event, guild_member: GuildMember):
  # 子频道事件
  def _channel_handler(event, channel: Channel):
  # 消息事件
  # At消息事件
  def _message_handler(event, message: Message):

基于自带的 logging 模块封装的日志模块，提供了日志写入以及美化了打印格式，并支持通过设置 QQBOT_LOG_LEVEL 环境变量来调整日志打印级别（默认打印级别为 INFO）。

引用模块，并获取 logger 实例：

from core.util import logging

logger = logging.getLogger()

或者通过qqbot.logger也可以获取logger对象

然后就可以愉快地使用 logger 进行打印。例如：

logger.info("hello world!")

通过 export 命令添加 QQBOT_LOG_LEVEL 环境变量可以设置日志级别。例如：

export QQBOT_LOG_LEVEL=10  # 10表示DEBUG级别

几个可选取值（参考了logging模块的取值）：

默认情况下 qqbot 会在当前执行目录下生成格式为 qqbot.log.* 的日志文件。如果想禁用这些日志文件，可以通过设置 QQBOT_DISABLE_LOG 环境变量为 1 来关闭。

export QQBOT_DISABLE_LOG=1  # 1表示禁用日志

pip install -r requirements.txt   # 安装依赖的pip包

pre-commit install                 # 安装格式化代码的钩子

python3 setup.py sdist bdist_wheel # 打包SDK

代码库提供API接口测试和 websocket 的单测用例，位于 tests 目录中。如果需要自己运行，可以在 tests 目录重命名 .test.yaml 文件后添加自己的测试参数启动测试：

# test yaml 用于设置test相关的参数，开源版本需要去掉参数
token:
  appid: "xxx"
  token: "xxxxx"
test_params:
  guild_id: "xx"
  guild_owner_id: "xx"
  guild_owner_name: "xx"
  guild_test_member_id: "xx"
  guild_test_role_id: "xx"
  channel_id: "xx"
  channel_name: "xx"
  robot_name: "xxx"
  is_sandbox: False

单测执行方法：

先确保已安装 pytest ：

pip install pytest

然后在项目根目录下执行单测：

pytest

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