本文档旨在做出简易的Manyana开发指南

有关机器人bot的搭建：「Manyana」搭建基于 Mirai 的机器人，免费dalle3、gpt+语音回复
有关机器人bot的使用：Manyana 帮助文档

通过编写代码为bot增加功能并不是一件麻烦的事情，得益于python入门(Python3 教程 | 菜鸟教程 (runoob.com)))")的简易性，通过阅读下面的教程，即使您不懂代码，也将具备最基本的开发能力。

前置

1. 一定的英语基础
2. 使用搜索引擎解决问题的能力
3. 一定的阅读和理解能力
4. 耐心

准备开发工具

好的ide能够使开发事半功倍。
这里推荐vsc和pycharm社区版，你可以任选其一，我个人推荐pycharm

vsc安装和配置

超详细的VSCode下载和安装教程（非常详细）从零基础入门到精通，看完这一篇就够了。-CSDN博客然后是配置python，请注意，python环境请使用python3.9，否则会遇到依赖版本问题。VS Code配置使用 Python，超详细配置指南，看这一篇就够了_vscode python-CSDN博客

pycharm安装和配置

你需要先自己安装python3.9
然后安装pycharm
PyCharm社区版安装教程和环境配置及使用_pycharm官网社区版-CSDN博客

开始开发

从Manyana继续开发

1. 请使用右键单击Manyana文件夹，选择带有pycharm图标的open as project。
2. pycharm应当会自己根据requirements创建虚拟环境。
   准备妥当后，可以开始开发了。

我们将以天气查询api为例，完成第一个api功能实现

1.在plugins创建一个功能函数

右键plugins文件夹，新建py文件(教程中的命名为test.py，你可以自己调整)，我们开始定义函
数。

同步方式请求

import requests #导入我们需要的依赖
def weather(city):
        r=requests.get(f"https://api.lolimi.cn/API/weather/?city={city}") #我们看到，文档要求我们使用get或post请求皆可，我们使用简单的get请求
        return r.text
print(weather("北京"))

运行这个py文件，我们得到输出

{
     "code": 1,
     "text": "获取成功",
     "data": {
         "city": "北京",
         "cityEnglish": "beijing",
         "temp": "999",
         "tempn": "26",
         "weather": "多云转小雨",
         "wind": "南风转东南风",
         "windSpeed": "<3级",
         "time": "2024-06-12 08:00",
         "warning": {
        "windSpeed": "09",
         "wind": "雷电",
         "color": "黄色",
         "warning": "市气象台2024年6月12日18时24分发布雷电黄色预警信号：预计，12日19时至13日05时，本市自西向东将出现雷阵雨，并伴有8级左右短时大风和小冰雹，局地短时雨强较大，影响城区的主要时段为12日22时至13日02时，请注意防范。（预警信息来源：国家预警信息发布中心）",
         "time": "2024-06-15 18:37:56"
     },
     "current": {
         "city": "北京",
         "cityEnglish": "beijing",
         "humidity": "35%",
         "wind": "东南风",
         "windSpeed": "1级",
         "visibility": "17km",
         "weather": "阴",
         "weatherEnglish": "Overcast",
         "temp": "34.8",
         "fahrenheit": "94.6",
         "air": "130",
         "air_pm25": "130",
         "date": "06月12日(星期三)",
         "time": "18:35",
         "image": "http://api.lolimi.cn/API/weather/cache/image/阴.png"
     },
 # ........后面的我先省略了

异步方式请求

是的，你完成了一个基础的函数，但这里有一个问题，假如你把它接入了bot，你会发现bot
在执行天气查询指令的时候，似乎不能干其他的事情了，必须等天气查询结束才会进行别的回
复，这极大地降低了bot的效率，因此我们需要使用异步的方式对其进行改写。

import asyncio 
import json 
import httpx 
async def weatherQ(city): #async def 是异步函数的标识 
    async with httpx.AsyncClient() as client: #照抄就行 
         r= await client.get(f"https://api.lolimi.cn/API/weather/?city={city}") #请求的url 
         return r 
asyncio.run(weatherQ("北京"))

同样的结果，但通过这种方式，我们将大大提高bot运行效率。

解析返回结果

你可能发现了，目前返回的这一堆并不美观，json是一种轻量级的数据交换格式，我们请求的
结果就是一个json串，我们可以对其进行解析拿到我们想要的数据。

初识json解析

我们将以获取风向为例。

# 前后省略
"wind": "东南风"

想要拿到wind的值，我们可以观察上面的json，得知想要拿到warning我们需要经过
data>current>wind
于是我们可以改写上面的函数

import asyncio 
import json 
import httpx 
async def weatherQ(city): #async def 是异步函数的标识 
     async with httpx.AsyncClient() as client: #照抄就行 
         r= await client.get(f"https://api.lolimi.cn/API/weather/?city={city}") #请求的url 
         data=r.json() 
         wind=data["data"]["current"]["wind"] 
         return wind 
print(asyncio.run(weatherQ("北京")))

执行结果为

北风

解析并返回关键数据

我们将对其进行进一步改写

import asyncio 
import json 
import httpx 
async def weatherQ(city): #async def 是异步函数的标识 
     async with httpx.AsyncClient() as client: #照抄就行 
         r= await client.get(f"https://api.lolimi.cn/API/weather/?city={city}") #请求的url 
         data=r.json() 
        weather=data["data"]["weather"] 
         wind=data["data"]["current"]["wind"] 
         windSpeed=data["data"]["current"]["windSpeed"] 
         return f"北京当前天气:{weather},风向:{wind,windSpeed}" 
print(asyncio.run(weatherQ("北京")))

运行结果为

北京当前天气:晴,风向:('北风', '2级')

你可以解析并加入其他参数，我就不再演示了。
至此，我们完成了一个plugins函数，接下来我们使其与bot对接

2.在run实现收发

在run文件夹下新建一个py文件，命名为myTest.py

# -*- coding:utf-8 -*- 
from mirai import GroupMessage 
from plugins.test import weatherQ 
 
def main(bot, logger): 
     logger.info("启用天气查询") #logger对象，作为print的高级替代，你看到的Manyana蓝色和各种颜色字体都是它实现的。 
 
     @bot.on(GroupMessage) #监听群内事件
     async def tellMeWeather(event: GroupMessage): 
         if str(event.message_chain).startswith("天气查询"): #如果消息以 天气查询开头
             try: 
                 city = str(event.message_chain).replace("天气查询", "") #把 天气查询 替换为空，剩下的就是城市名
                 weatherResult =await weatherQ(city) #调用异步函数须使用await 
                 logger.info(f"{city} 天气查询结果：{weatherResult}") #再logger一次让控制台看结果 
                 await bot.send(event,weatherResult,True) #向群内发送
             except: 
                 logger.info("查询失败，请检查网络连接") 
                 await bot.send(event, "查询失败，请检查网络连接")

好的，我们完成了run下的收发编写，接下来可以接入主程序了。

3.在main.py导入

打开main.py翻到末尾，你会看到这些

#前面的统统省略了
            groupGames.main(bot, logger) 
            musicpick.main(bot, logger) 
            appCard.main(bot, logger) 
            aiDraw.main(bot, logger) 
            starRail.main(bot, logger) 
            bangumi.main(bot,logger) 
            draftBottle.main(bot,logger)
            startVer() 
            bot.run(asgi_server=None)

这些和你刚才编写的myTest.py一样，都是实现功能收发的函数，我们可以以同样的方式导入
你的myTest.py，只要在bot.run之前导入即可。

#前面的统统省略了
            myTest.main(bot,logger) #我们导入了刚才编写的myTest
            groupGames.main(bot, logger) 
            musicpick.main(bot, logger) 
            appCard.main(bot, logger) 
            aiDraw.main(bot, logger) 
            starRail.main(bot, logger) 
            bangumi.main(bot,logger) 
            draftBottle.main(bot,logger)
            startVer() 
            bot.run(asgi_server=None)

一般来说你的ide会自动导入myTest.py，如果没有，就在main.py最前面加入一行

from run import myTest

4.测试看看

重新启动main.py，在群内发送 天气查询北京
即可收到bot返回的结果。

另起炉灶

教程 | YiriMirai (wybxc.cc)")