本文主要是介绍深度学习项目实践——QQ聊天机器人（transformer）（三）功能实现的方法——NoneBot2插件结构与编写，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
深度学习项目实践——QQ聊天机器人（transformer）（三）功能实现的方法——NoneBot2插件结构与编写
在前两节中，我们详细讲解了QQ聊天的原理、QQ机器人的框架与环境配置的流程。本节将重点介绍NoneBot2的插件构成，以及如何从零开始编写一个属于自己的插件。这一篇文章主要就是充当搬运工，参考了nonebot2的官方文档
第一步：了解NoneBot2的架构
在开始编写插件之前，我们先来了解一下NoneBot2的基本架构和构成。
1. NoneBot2的基本架构
NoneBot2 是一个基于Python的插件化机器人框架，具有高度扩展性和灵活性。它的架构主要由以下几个核心部分组成：
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机器人主体（Bot）： 这是整个系统的核心，负责管理和协调插件的运行。它可以被看作是一个大脑，控制着整个机器人的逻辑流。
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驱动器（Driver）： 驱动器负责与外部世界进行通信，例如与QQ服务器建立连接、发送和接收消息等。NoneBot2 支持多种驱动器，常见的有 FastAPI 和 WebSocket。
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适配器（Adapter）： 适配器用来将不同平台的消息格式转化为NoneBot2可以理解的标准格式。适配器决定了机器人支持的平台，如QQ、Telegram等。
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插件（Plugin）： 插件是NoneBot2的灵魂，几乎所有的功能都由插件实现。你可以通过编写插件来扩展机器人的能力，比如实现关键词回复、自动化任务等。
2. NoneBot2 项目的基本构成
一个典型的NoneBot2项目由以下几个文件和文件夹组成：
- bot.py: 这是NoneBot2机器人的入口文件，负责启动整个机器人。
- plugins/: 这是存放所有插件的文件夹，每个插件都是一个独立的Python文件或模块。
- config.py: 配置文件，用于设置机器人的相关配置，如日志级别、插件加载选项等。
了解了这些基本构成之后，我们就可以开始编写插件了。
第二步：编写自己的NoneBot2插件
编写插件是NoneBot2开发中最有趣的部分，它允许你根据自己的需求为机器人添加各种功能。下面我们通过一个简单的例子，展示如何编写一个插件。
插件编写准备
在正式编写插件之前，我们需要先了解一下插件的概念和结构。
插件结构
在 NoneBot 中，插件即是 Python 的一个模块（module）。NoneBot 会在导入时对这些模块做一些特殊的处理，使得它们成为一个插件。插件间应尽量减少耦合，可以进行有限制的相互调用，NoneBot 能够正确解析插件间的依赖关系。
单文件插件
一个普通的 .py 文件即可以作为一个插件，例如创建一个 foo.py 文件：
Project
📂 plugins
└── 📜 foo.py
这个时候模块 foo 已经可以被称为一个插件了，尽管它还什么都没做。
包插件
一个包含 __init__.py 的文件夹即是一个常规的 Python 包（package），例如创建一个 foo 文件夹：
Project
📂 plugins
└── 📂 foo└── 📜 __init__.py
这个时候包 foo 同样是一个合法的插件，插件内容可以在 __init__.py 文件中编写。
创建插件
项目结构调整
如果在之前的快速上手章节中已经使用 bootstrap 模板创建了项目，那么你需要做出如下修改：
- 在项目目录中创建一个两层文件夹
qqbot/plugins
Project
📦 qqbot
├── 📂 qqbot
│ └── 📂 plugins
├── 📜 pyproject.toml
└── 📜 README.md
- 修改
pyproject.toml文件中的nonebot配置项，在plugin_dirs中添加qqbot/plugins
[tool.nonebot]
plugin_dirs = ["qqbot/plugins"]
加载插件
如果你使用自定义的入口文件 bot.py，那么你需要在 bot.py 中加载插件：
import nonebotnonebot.init()# 加载插件
nonebot.load_builtin_plugins("echo") # 内置插件
nonebot.load_plugins("qqbot/plugins") # 本地插件nonebot.run()
使用 nb-cli 创建插件
创建插件可以通过 nb-cli 命令从完整模板创建，也可以手动新建空白文件。通过以下命令创建一个名为 weather 的插件：
$ nb plugin create
[?] 插件名称: weather
[?] 使用嵌套插件? (y/N) N
[?] 输出目录: qqbot/plugins
nb-cli 会在 qqbot/plugins 目录下创建一个名为 weather 的文件夹，其中包含的文件将在稍后章节中用到。
Project
📦 qqbot
├── 📂 qqbot
│ └── 📂 plugins
│ └── 📂 weather
│ ├── 📜 __init__.py
│ └── 📜 config.py
├── 📜 pyproject.toml
└── 📜 README.md
加载插件的方式
加载插件是在机器人入口文件中完成的，需要在框架初始化之后，运行之前进行。以下是为加载插件提供的几种方式：
load_plugin
通过点分割模块名称或使用 pathlib 的 Path 对象来加载插件。通常用于加载第三方插件或者项目插件。例如：
from pathlib import Pathnonebot.load_plugin("path.to.your.plugin") # 加载第三方插件
nonebot.load_plugin(Path("./qqbot/plugins/weather.py")) # 加载项目插件
load_plugins
加载传入插件目录中的所有插件，通常用于加载一系列本地编写的项目插件。例如：
nonebot.load_plugins("qqbot/plugins", "path/to/your/plugins")
load_all_plugins
这种加载方式是以上两种方式的混合，加载所有传入的插件模块名称，以及所有给定目录下的插件。例如：
nonebot.load_all_plugins(["path.to.your.plugin"], ["qqbot/plugins"])
load_from_json
通过 JSON 文件加载插件，是 load_all_plugins 的 JSON 变种。通过读取 JSON 文件中的 plugins 字段和 plugin_dirs 字段进行加载。例如：
{"plugins": ["path.to.your.plugin"],"plugin_dirs": ["qqbot/plugins"]
}
nonebot.load_from_json("plugin_config.json", encoding="utf-8")
load_from_toml
通过 TOML 文件加载插件，是 load_all_plugins 的 TOML 变种。通过读取 TOML 文件中的 [tool.nonebot] 表中的 plugins 和 plugin_dirs 数组进行加载。例如：
[tool.nonebot]
plugins = ["path.to.your.plugin"]
plugin_dirs = ["qqbot/plugins"]
nonebot.load_from_toml("plugin_config.toml", encoding="utf-8")
load_builtin_plugin
加载一个内置插件，传入的插件名必须为 NoneBot 内置插件。该方法是 load_plugin 的封装。例如：
nonebot.load_builtin_plugin("echo")
load_builtin_plugins
加载传入插件列表中的所有内置插件。例如：
nonebot.load_builtin_plugins("echo", "single_session")
这篇关于深度学习项目实践——QQ聊天机器人（transformer）（三）功能实现的方法——NoneBot2插件结构与编写的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
