GraiaX 文档

黑暗模式

基础消息链处理器 ​

吐槽

本章全是例子，还都是照抄官方文档的~ 开摆！

P.s. 一些变量名称为了与本文档其他章节统一而与官方文档有所区别

假设你的需求很简单，那么我相信，这些基础消息链应该就够用了。

TIP

假设你想要理解这些处理器的原理，你可以先去看一看不是所有人都能看涩图

  • DetectPrefix: 检测前缀是否符合
  • DetextSuffix: 检测后缀是否符合
  • MentionMe: 消息中有 At bot 或有 Bot 姓名/群昵称
  • Mention: 消息中有 At 某人或有某人姓名/群昵称
  • ContainKeyword: 检测消息链是否包含指定关键字
  • MatchContent: 检测消息链是否与对应消息链相等
  • MatchRegex: 检测消息链是否匹配指定正则表达式
  • MatchTemplate: 检测消息链是否匹配指定模板
  • FuzzyMatch: 模糊匹配，更推荐使用 FuzzyDispatcher 来进行模糊匹配操作, 因为其具有上下文匹配数量限制
  • FuzzyDispatcher: 模糊匹配

TIP

以上这些消息链处理器均位于 graia.ariadne.message.parser.base 中

冷知识，以下两种用法时一样的，前者使用 BCC，后者使用 Saya。

python
# 这两者目的都是一样的
@bcc.receiver(GroupMessage, decorators=[xxx])
async def test():
    ...

@channel.use([GroupMessage], decorators=[xxx])
async def test():
    ...

怎么用 ​

作为 Decorator，消息链处理器有多种使用方法

  1. 以 无头修饰器 的方式来使用。

    • 优点：能够比较方便的进行消息链的匹配
    • 缺点：不能获得数据的返回值
    python
    # 只有接收到的消息开头有“涩”，才会运行
@channel.use(
    ListenerSchema(
        listening_events=[GroupMessage],
        decorators=[DetectPrefix("涩")],
    )
)
async def ero(app: Ariadne, group: Group, message: MessageChain):
    # 此时 `message` 参数并不会帮你把开头的“涩”消去
    ...

  2. 以默认参数的方式来使用。

    • 优点：能够获取处理过后的文本
    • 缺点：如果你开了 类型检查(type checking)，编辑器会向你报错
    python
    # 只有接收到的消息开头有“涩”，才会运行
@channel.use(
    ListenerSchema(
        listening_events=[GroupMessage],
    )
)
async def ero(app: Ariadne, group: Group, message: MessageChain = DetectPrefix("涩")):
    # 此时 `message` 参数会自动帮你把开头的“涩”消去
    ...

  3. 以 typing.Annotated 来使用

    • 优点：能够获取处理过后的文本的同时，类型检查(type checking) 不会报错
    • 缺点：如果是 Python 3.8，需要安装 typing-extension 第三方库来导入
    python
    from typing import Annotated # Python3.9+
from typing_extension import Annotated # Python3.8

# 只有接收到的消息开头有“涩”，才会运行
@channel.use(
    ListenerSchema(
        listening_events=[GroupMessage],
    )
)
async def ero(app: Ariadne, group: Group, message: Annotated[MessageChain, DetectPrefix("涩")]):
    # 此时 `message` 参数会自动帮你把开头的“涩”消去
    ...

TIP

你可能还是会有点蒙蔽，但是没关系，之后的所有消息链处理器我们都会给出一个例子

消息链处理器介绍 ​

DetectPrefix ​

检测前缀，实例化时传入后缀字符串即可。
用法： DetectPrefix(target) 其中 target 是前缀（可以为 str 或者 Iterable[str](如["a", "b"])）

TIP

Quote 和 Source 虽然也在消息链里面，
但是他们并不会被去掉哦只有"涩"消失的世界完成了。

用法实战

用法1

作为 Decorator, 放到 bcc.receiver 或 ListenerSchema 的 decorators 里。

python
# 消息必须以 "涩" 开头
# 如 "涩你" "涩涩"
@channel.use(
    ListenerSchema(
        listening_events=[GroupMessage],
        decorators=[DetectPrefix("涩")],
    )
)
async def on_message(app: Ariadne, group: Group, message: MessageChain):
    # 此时的 message 事实上还是有前面的 "涩"
    await app.send_message(group, MessageChain("涩？涩什么"))
    ...

用法2

python
# 消息必须以 "涩" 开头
# 如 "涩你" "涩涩"
@channel.use(ListenerSchema(listening_events=[GroupMessage]))
async def on_message(app: Ariadne, group: Group, message: MessageChain = DetectPrefix("涩")):
    # 此时的 message 就没有 "涩" 了
    await app.send_message(group, message + MessageChain("？很涩吗"))
    ...

@channel.use(ListenerSchema(listening_events=[GroupMessage]))
async def on_message(app: Ariadne, group: Group, message: Annotated[MessageChain, DetectPrefix("涩")]):
    # 此时的 message 就没有 "涩" 了
    await app.send_message(group, message + MessageChain("？很涩吗"))
    ...

DetectSuffix ​

检测后缀，实例化时传入后缀字符串即可。
用法：DetectSuffix(target) 其中 target 是后缀（可以为 str 或者 Iterable[str](如["a", "b"])）

TIP

Quote 和 Source 虽然也在消息链里面，
但是他们并不会被去掉哦只有"涩"消失的世界完成了。

用法实战

用法1

作为 Decorator, 放到 bcc.receiver 或 ListenerSchema 的 decorators 里。

python
# 消息必须以 "好涩" 结尾
# 如 "这个好涩"
@channel.use(
    ListenerSchema(
        listening_events=[GroupMessage],
        decorators=[DetectSuffix("好涩")],
    )
)
async def on_message(message: MessageChain):
    # 此时的 message 事实上后面还是有 "好涩"
    ...

用法2

python
# 消息必须以 "好涩" 结尾
# 如 "这个好涩"
@channel.use(ListenerSchema(listening_events=[GroupMessage]))
async def on_message(message: MessageChain = DetectSuffix("好涩")):
    # 此时的 message 就没有 "好涩" 了
    ...

@channel.use(ListenerSchema(listening_events=[GroupMessage]))
async def on_message(message: Annotated[MessageChain, DetectSuffix("好涩")]):
    # 此时的 message 就没有 "好涩" 了
    ...

MentionMe ​

检测在聊天中提到 Bot (At Bot 或以 Bot 群昵称/自己名称 打头)。
用法：MentionMe()

用法实战

用法1

放到 bcc.receiver 或 ListenerSchema 的 decorators 里。

python
# "@EroEroBot 在吗" "EroEroBot 在吗" "EroEroBot，帮我涩涩"
# 要求名字/At在最前面
@channel.use(
    ListenerSchema(
        listening_events=[GroupMessage],
        decorators=[MentionMe()],  # 注意要实例化
    )
)
async def on_mention_me(app: Ariadne, group: Group, member: Member):
    await app.send_message(group, MessageChain(At(member.id), "叫我？"))

用法2

python
# "@EroEroBot 在吗" "EroEroBot 在吗" "EroEroBot，帮我涩涩"
# 要求名字/At在最前面
@channel.use(ListenerSchema(listening_events=[GroupMessage]))
async def on_mention_me(app: Ariadne, group: Group, member: Member, chain: MessageChain = MentionMe()):
    # 此时的 chain 就没有 "@EroEroBot" 或者 "EroEroBot" 了
    await app.send_message(group, MessageChain(At(member.id), "你叫我", chain, "？"))

@channel.use(ListenerSchema(listening_events=[GroupMessage]))
async def on_mention_me(app: Ariadne, group: Group, member: Member, chain: Annotated[MessageChain, MentionMe()]):
    # 此时的 chain 就没有 "@EroEroBot" 或者 "EroEroBot" 了
    await app.send_message(group, MessageChain(At(member.id), "你叫我", chain, "？"))

Mention ​

检测在聊天中提到指定的人 (At 指定的人 或以 指定的人 群昵称/名称打头)。
用法：Mention(target)，其中 target 为指定人（可以为 用户名(str) 或者 QQ号(int)）

用法实战

用法1

放到 bcc.receiver 或 ListenerSchema 的 decorators 里。

python
# "GraiaX 人呢" "GraiaX，今晚一起去涩涩"
# 要求名字/At在最前面
@channel.use(
    ListenerSchema(
        listening_events=[GroupMessage],
        decorators=[Mention(target=...)],  # target: int | str
    )
)
# int: 用户 QQ 号，str: 用户的名字
async def on_mention(app: Ariadne, group: Group):
    await app.send_message(group, MessageChain("你找我主人有什么事吗"))
    ...

用法2

python
"GraiaX 一起去涩涩"
# 要求名字/At在最前面
@channel.use(ListenerSchema(listening_events=[GroupMessage]))
async def on_mention(app: Ariadne, group: Group, chain: MessageChain = Mention(target=...)):
    # 这时的 chain 就没有 "@GraiaX" 或者 "GraiaX" 了
    await app.send_message(group, MessageChain("你要找我主人", chain, "吗"))
    # 会发送 "你要找我主人一起去涩涩吗"
    ...

@channel.use(ListenerSchema(listening_events=[GroupMessage]))
async def on_mention(app: Ariadne, group: Group, chain: Annotated[MessageChain, Mention(target=...)]):
    await app.send_message(group, MessageChain("你要找我主人", chain, "吗"))
    ...

ContainKeyword ​

检测消息链是否包含指定关键字。
用法：ContainKeyword(keyword)，其中 keyword 为匹配关键字（str）

用法实战
python
# "今晚一起涩涩吗" "让我涩涩你"
@channel.use(
    ListenerSchema(
        listening_events=[GroupMessage],
        decorators=[ContainKeyword(keyword="涩涩")],
    )
)
async def on_contain_keyword(app: Ariadne, group: Group):
    await app.send_message(group, MessageChain("好欸，涩涩"))
    ...

MatchContent ​

检测消息链是否与对应消息链相等。
用法：MatchContent(content)，其中 content 为匹配消息（可以为 str 或 MessageChain）

WARNING

注意 Image 等元素的特殊对比规则。

用法实战
python
# "[图片]" <- 你控制台天天见的啦
@channel.use(
    ListenerSchema(
        listening_events=[GroupMessage],
        decorators=[MatchContent(content="[图片]")],
    )
)
# 当 content 为 str 时，将会与 MessageChain.display 进行比较，当 content 为 MessageChain 时，将会与 MessageChain 进行比较
async def on_match_content(app: Ariadne, group: Group):
    await app.send_message(group, MessageChain("哦，发了什么图片，让我康康！"))
    ...

MatchRegex ​

检测消息链是否匹配指定正则表达式。
用法：MatchRegex(regex, flags)，其中 regex 为 str(正则表达式)，flags 为 正则表达式标志（re.RegexFlag）（默认为 0）

WARNING

注意 [] 等特殊字符, 因为是使用 MessageChain.display 结果作为匹配源的。

用法实战
python
# "1" "2" "114514"
@channel.use(
    ListenerSchema(
        listening_events=[GroupMessage],
        decorators=[MatchRegex(regex=r"\d+")],  # regex 参数为 regex 表达式
    )
)
async def on_match_regex(app: Ariadne, group: Group, message: MessageChain):
    await app.send_message(group, MessageChain("发数字干什么，是神秘钥匙吗？"))
    ...

MatchTemplate ​

检测消息链是否匹配指定模板。

遇到元素实例则检测是否相等，遇到元素类型则检测类型是否匹配。

Plain 实例与类型会被自动拼接起来

用法：MatchTemplate(template), 其中 template 为匹配元素链（详见用法实战）

用法实战

放到 bcc.receiver 或 ListenerSchema 的 decorators 里。

python
# 需要 "*搜图 [图片]" 才能匹配 (*为任意多字符)
@channel.use(
    ListenerSchema(
        listening_events=[GroupMessage],
        decorators=[MatchTemplate([Plain, Plain("搜图"), Image])],
    )
)
async def on_match_regex(chain: MessageChain):  # 不会改动消息链
    ...

FuzzyMatch ​

FuzzyMatch 启用了 模糊匹配 能力，就算用户打错字了也能识别 (当然中文匹配不大行）

这个只能做一下初筛，所以更建议使用 FuzzyDispatcher 哦.

用法：FuzzyMatch(template, min_rate)，其中 template 为模板(str)，min_rate 为最低匹配率(float,区间为 0 ~ 1)

用法实战

放到 bcc.receiver 或 ListenerSchema 的 decorators 里。

python
@channel.use(
    ListenerSchema(
        listening_events=[GroupMessage],
        decorators=[FuzzyMatch("来张涩图", min_rate=0.8)], # min_rate 限定了最低匹配阈值
    )
)
async def on_fuzzy_match(app: Ariadne, group: Group, chain: MessageChain):  # 不会改动消息链
    if chain.display != "来张涩图":
        await app.send_message(group, MessageChain("你大概想说，“来张涩图”？"))
        return
    ...

FuzzyDispatcher ​

FuzzyDispatcher 提供了更强大的模糊匹配支持，包括：

  • 只允许匹配率最高的进行响应
  • 获取实际的匹配率

让我们试试吧！

用法

放到 bcc.receiver 的 dispatchers 里。

python
@channel.use(
    ListenerSchema(
        listening_events=[GroupMessage],
        dispatchers=[FuzzyDispatcher("来一张涩图", min_rate=0.6)], # min_rate 限定了最低匹配阈值
    )
)
async def on_fuzzy_match(app: Ariadne, group: Group, chain: MessageChain, rate: float):
    # 获取实际匹配率必须准确使用 `rate: float` 标注
    if rate < 0.8:
        await app.send_message(group, MessageChain("你大概想说，“来一张涩图”？"))
        return
    ... # 我们就假定 rate >= 0.8 是对的吧

相关链接

https://graia.cn/ariadne/feature/base-parser/

Tip:

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