しずけさに 頁はゆるく 息をする
import os
BOT_TOKEN = os.environ['BOT_TOKEN']import requests
def send_message(chat_id, text):
params = {
"text": text,
"chat_id": chat_id,
"parse_mode": "MarkdownV2"
}
requests.get(
f"https://api.telegram.org/bot{BOT_TOKEN}/sendMessage",
params = params
)import json
def process_event(event):
message = json.loads(event['body']['message'])
chat_id = message['chat']['id']
text = message['text']
if text:
send_message(chat_id, text) # 收到消息时重复消息def lambda_handler(event, context):
process_event(event)
return {
'statusCode': 200 # 返回状态码 200
}import os
import json
import requests
BOT_TOKEN = os.environ['BOT_TOKEN']
def send_message(chat_id, text):
params = {
"text": text,
"chat_id": chat_id,
"parse_mode": "MarkdownV2"
}
requests.get(
f"https://api.telegram.org/bot{BOT_TOKEN}/sendMessage",
params=params
)
def process_event(event):
message = json.loads(event['body']['message'])
chat_id = message['chat']['id']
text = message['text']
if text:
send_message(chat_id, text)
def lambda_handler(event, context):
process_event(event)
return {
'statusCode': 200
}pip install --target ./ requestscurl https://api.telegram.org/bot{BOT_TOKEN}/setWebhook?url={GATEWAY_URL}curl https://api.telegram.org/bot5653724882:AAHcfYeYzEDfcg2svKzO9ZpiAFPKl4ulKuQ/setWebhook?url=https://6sgwszwmw0.execute-api.ap-southeast-1.amazonaws.com/Test
写在前面
什么是 AWS Lambda
为什么使用 AWS Lambda
AWS Lambda 是一种无服务器计算服务，可以自动扩展和管理基础架构，无需考虑服务器的管理和维护，只需编写代码并将其上传到 Lambda。
先前的 Bot 均运行在服务器上，无论 Bot 是否被使用，服务器都会一直运行，增加了运行成本。而正如上方描述，只需支付实际运行的代码时间，使用 Lambda 则可大大降低运行成本。
可以在几分钟内将代码部署到生产环境中。
搜了一圈也没有相关的中文教程，顺手写一个记录一下好了（
尝试
创建 Telegram Bot
在 Telegram 中搜索 @BotFather ，按照提示创建 Bot 。
创建完成后，会得到一个 token (红线标出部分)，保留 token 用于后续的 Bot 操作。
创建 Lambda 函数
前往 AWS Lambda 函数控制台 ，选择创建函数 创建一个新函数。
输入任意函数名称，运行时选择 Python 3.10 ，然后点击 创建函数 。
创建完成后，可以看到有一些示例代码。
创建 API
前往 API Gateway 控制台 ，在 REST API 中点击 构建 。
在 Actions 菜单中点击 Create Method 。
为设置简便，这里选择 ANY 方法。
勾选 Use Lambda Proxy integration 并填入 Lambda Function ，然后点击 Save 。
点击 Actions 菜单中的 Deploy API 。
在 Deployment stage 中选择 New Stage ，输入任意名称，然后点击 Deploy 。
完成后得到 Invoke URL 。
可以尝试访问 Invoke URL ，如果返回 "Hello from Lambda!" 则表示 Lambda 和 API 已经创建成功。
构建一个简单的 Bot
回到 Lambda 控制台，点击 配置 选项卡，新建一个环境变量用来存放 Bot Token ，如图。
在本地计算机新建一个文件夹，创建一个 lambda_function.py 文件，用于存放 Lambda 函数的代码。
声明一个变量来使用环境变量中的 Bot Token 。
创建一个函数，用于发送消息。
创建一个简单的函数，用于处理 Bot 的消息，当然这部分可以根据需求添加更丰富的内容。
这里创建一个复读机 Bot (?
最后，创建 Lambda 函数的入口函数。
注意，一定要返回状态码 200 ，否则 Telegram 服务器会认为 Bot 未收到消息从而持续发送同一内容，然后(手动滑稽
完整代码如下：
安装依赖项
由于 Lambda 不提供所有的依赖项，所以需要自行安装。
进入刚才创建的文件夹，在该目录下使用 pip 安装 requests 至该文件夹。
将该文件夹内所有内容(包含 lambda_function.py )打包成 .zip 文件。
在 AWS Lambda 控制台选择 代码 选项卡，点击 上传自 .zip 文件 。
设置 Telegram Bot Webhook
API Gateway 是将 Lambda 函数和 Telegram 服务器连接的桥梁，通过设置 Webhook 在用户每次向机器人发送消息时将内容传入 API Gateway 供 Lambda 使用。
我们可以通过发送一个请求到 Telegram Bot API 来设置 Webhook 。
请注意替换 <BOT_TOKEN> 和 <API_ENDPOINT_URL> ，例如：
返回 {"ok":true,"result":true,"description":"Webhook is already set"} 则设置成功。
构建完成
在 Telegram 中向 Bot 发送任意消息， Bot 会重复你发送的消息，大功告成~
结尾
总之，AWS Lambda 是一种无服务器计算服务，它帮助用户无需预配置或管理服务器即可运行代码。这个示例项目可以作为 AWS Lambda 和 Telegram API 的开端，展示了如何在几分钟内将代码部署到生产环境中，并通过 Telegram Bot 与用户交互。此外，由于 AWS Lambda 可以自动扩展和管理基础设施，因此在使用该服务时可以大大降低运行成本。
如果您想进一步了解 AWS Lambda 或其他 AWS 服务，建议前往 AWS 官网查看更多相关文档和教程。
参考资料