对于没有提供代码，我提前表示歉意。我明天会尝试添加它，但我现在还没有接近它，思考如何解决这个问题让我一直在思考。
我已经为一个机器人创建了一个程序，该程序的数据帧充满了之前请求的用户添加到机器人的消息列表中。现在，机器人使用 job_queue 在一天中的随机时间向每个用户发送一条消息。该消息要求用户输入，就像测验一样。这个想法是用户可以回复此消息。对话应该是在对话处理程序中进行的，现在对话处理程序的唯一入口点是带有命令“/start”的 CommandHandler。但是，我想在机器人发送测验问题后立即触发对话。
从机器人发送“/start”是行不通的。它不会触发任何东西。我使用 ChatGPT，它说发送消息，但使用 process_update 和 de_json 函数，这似乎以某种方式发送消息而不在聊天中显示它，但也没有触发对话处理程序。我研究了回调处理程序，但无法弄清楚这是否是正确的研究方法。
解决此问题的简单方法是要求用户发送“/start”，但我希望有更好的解决方案。我还想在一段时间后取消对话，但这很高兴，但我可以想象它可以/应该以类似的方式完成。
希望有人可以帮助我，提前致谢！
你不需要使用
/start
命令或隐藏消息来使用你的 Python Telegram 机器人发起对话。你可以使用
ConversationHandler
来实现这一点，即使对话是由机器人发起的。
以下是它的工作原理：
- 存储用户数据： 你已经将用户消息存储在一个数据框中。在该数据框中添加一列以跟踪用户是否处于“测验模式”。
-
使用
job_queue发送测验问题： 当你使用job_queue向用户发送消息时，将他们的“测验模式”设置为True。 -
创建一个处理测验逻辑的回调处理程序：
此处理程序将检查用户的“测验模式”。如果为
True，它将处理测验逻辑；如果为False，则忽略该消息。 -
使用
ConversationHandler管理对话流：ConversationHandler将使用回调处理程序来处理用户响应并指导对话。
以下是一个简单的示例：
from telegram import Bot, Update
from telegram.ext import Updater, CommandHandler, MessageHandler, Filters, CallbackContext, ConversationHandler
# 定义对话状态
QUIZ_MODE = 0
def start(update: Update, context: CallbackContext) -> None:
"""发送欢迎消息并设置测验模式"""
update.message.reply_text("你好！我是测验机器人。")
context.user_data['quiz_mode'] = False
def send_quiz_question(context: CallbackContext) -> None:
"""从数据框中获取问题并将其发送给用户"""
job = context.job
user_id = job.context['user_id']
# 从你的数据框中获取问题，并设置用户的“测验模式”为 True
question = get_quiz_question(user_id)
context.bot.send_message(chat_id=user_id, text=question)
set_quiz_mode(user_id, True)
def quiz_handler(update: Update, context: CallbackContext) -> int:
"""处理测验逻辑"""
user_id = update.effective_user.id
if not is_in_quiz_mode(user_id):
return ConversationHandler.END
# 处理测验逻辑，检查答案等。
answer = update.message.text
if check_answer(user_id, answer):
update.message.reply_text("正确！")
else:
update.message.reply_text("不正确。")
# 重置测验模式并结束对话
set_quiz_mode(user_id, False)
return ConversationHandler.END
def main():
"""启动机器人"""
updater = Updater("YOUR_BOT_TOKEN")
dispatcher = updater.dispatcher
# 添加处理程序
dispatcher.add_handler(CommandHandler("start", start))
conv_handler = ConversationHandler(
entry_points=[MessageHandler(Filters.text & ~Filters.command, quiz_handler)],
states={
QUIZ_MODE: [MessageHandler(Filters.text & ~Filters.command, quiz_handler)],
},
fallbacks=[],
)
dispatcher.add_handler(conv_handler)
# 使用 job_queue 定期发送问题
for user_id in get_all_user_ids():
context.job_queue.run_repeating(send_quiz_question, interval=3600, context={'user_id': user_id})
# 启动机器人
updater.start_polling()
updater.idle()
if __name__ == '__main__':
main()
解释：
-
start函数初始化用户的“测验模式”为False。 -
send_quiz_question函数从你的数据框中获取问题，将其发送给用户，并将其“测验模式”设置为True。 -
quiz_handler函数检查用户的“测验模式”。如果为True，则处理测验逻辑；如果为False，则忽略消息。 -
ConversationHandler管理测验流程，确保仅在用户处于“测验模式”时才处理消息。
请注意：
-
你需要替换
YOUR_BOT_TOKEN、get_quiz_question、set_quiz_mode、is_in_quiz_mode和check_answer占位符。 - 此代码仅作为起点。你需要根据你的具体需求进行调整。
通过这种方法，你可以在不需要用户发送
/start
命令的情况下启动对话，并创建更具吸引力的用户体验。