本篇繼續我們開發收發 Telegram 短訊彙報牛記匯率的智能秘書之旅！由於這兩篇的技術含量較高，如果讀者是初次接觸編程，建議由上篇或者系列第一篇 Google Sheet 智能秘書開始閱讀。
上回講到我們已從牛記匯率網頁擱取到所有外幣的匯率，並儲存在一個名叫 FXDatabase 的 Python 字典物件內。本篇我們會討論：
- 資訊的展現，即如何將 FXDatabase 內的資訊，換成秘書在 Telegram 發送的訊息；
- 利用另一個 Python 程序，將已開發的程序跟 Telegram 聯繫，建立聊天機械人（Chatbot）；
- 將程序放上雲端運算，讓程序 24/7 執行，讓智能秘書隨時隨地為你效勞。
我們會討論兩種訊息： (1) 發送主要貨幣的匯率一覽，以及 (2) 根據我們輸入的貨幣代碼，回覆相應貨幣的匯率。
這個步驟是整個開發過程中最開心、最自由度大、最考創意的，因為我們可以通過資訊的展現，決定私人智能秘書的性格、做人物角色設定。當然，性格這回事，並沒有對錯的，喜歡就好 :)
這一步我們先來編寫秘書所回覆的訊息，下一步我們再想如何讓秘書連線上 Telegram，以及秘書如何看懂我們在 Telegram 發出的訊息。
現在假設筆者希望得到的訊息有兩款：
- 主要貨幣的匯率買賣價一覽，其中「主要貨幣」自定義為美元、英鎊、歐羅、日圓和人幣。效果如下圖：
- 當自己在 Telegram 輸入貨幣的代碼，顯示該貨幣的買賣價。效果如下圖：
為了方便 Telegram 程序的存取，我們將所需要的訊息寫成是函數的回傳。待會我們就能看到這個方法的好處——利用函數直接得到所需要的訊息，而不用將製作訊息和顯示訊息的程式碼混在一起。
在此之前，讓我們也先把上回得到 FXDatabase 的程序，以函數形式表示：
def DownloadFXDB():
r = requests.get(url).content
Soup = BeautifulSoup(r, "html.parser")
TargetRows = Soup.find("table").find_all("tr")[2:]
FXDatabase = {}
for Row in TargetRows:
Currency = Row.find_all("td")[1].text.encode('utf-8')
TDBuy = Row.find_all("td")[2]
TDSell = Row.find_all("td")[3]
Buy = GetFX(TDBuy)
Sell = GetFX(TDSell)
FXDatabase[Currency] = { 'Buy' : Buy, 'Sell' : Sell }
return FXDatabase
這樣每次呼叫 DownloadFXDB，Python 就會從網際網路下載最新的牛記匯率，並製作匯率字典了。
4a. 回傳訊息內容函數：主要貨幣的匯率買賣價一覽
第一行當然是定義一個函數：
def MajorCurrFXMsg():
在函數中，首先讓我們從網際網路下載最新的匯率資訊：
FXDatabase = DownloadFXDB()
然後，告訴 Python 我們需要的主要貨幣列表：
MajorCurr = ['USD','GBP','EUR','JPY','RMB']
接下來，由於我們也是用 for 迴圈去累積訊息的內容，所以也得先建立一個空字串：
Message = ""
當然，如果想為私人秘書加添一些個人性格，可以在這一步加上⋯⋯
- 通告風： Message = "💹 主要貨幣匯率一覽" + "\n"
- 客服風： Message = "👩🏻💻 以下是為尊貴閣下從網路實時取得的匯率報價" + "\n"
- 女僕風： Message = "💁🏻♀️ 主人，這是您需要的匯率資訊 ☺️" + "\n"
- 外星生物風： Message = "👽 本星球列強貨幣等價 🌍" + "\n"
其中 "\n" 是換行符號。
來到靈魂一步，寫一個 For 迴圈，將所有主要貨幣跑一遍，並將匯率資訊以自己喜歡的形式展現出來。這裏筆者只展現基本形式：
for Currency in MajorCurr:
Message = Message + Currency + " 買 " +
str(FXDatabase[Currency]['Buy']) + " 沽 " +
str(FXDatabase[Currency]['Sell']) + "\n"
str(FXDatabase[Currency]['Buy']) + " 沽 " +
str(FXDatabase[Currency]['Sell']) + "\n"
其中 str() 函數是將匯率數字變成字串便於與訊息其餘部份連繫在一起。最後將 Message 作為函數的回傳：
return Message
4b. 回傳訊息內容函數：按照輸入顯示該貨幣匯價
假設使用者在 Telegram 輸入的貨幣代號名稱為 InputCurr （我們將在下節討論智能秘書如何接收我們的指令）。我們輸出訊息內容的函數可以直接以此為參數：
def PromptedCurrFXMsg(InputCurr):
同樣的，我們先下載最新的匯率資訊：
FXDatabase = DownloadFXDB()
然後在顯示匯率資訊之前，讓我們先檢查輸入的代號是否存在在從牛記取得的字典內。要取得 FXDatabase 內所有貨幣，亦即該字典的「索引」列表，方法是 .keys()：
if InputCurr not in FXDatabase.keys():
Message = "對不起，沒有提供" +
InputCurr.encode('utf-8') + "的匯率"
InputCurr.encode('utf-8') + "的匯率"
如果存在，則顯示相應的匯率：
else:
Message = InputCurr.encode('utf-8') + " 買 " +
str(FXDatabase[InputCurr]['Buy']) + " 沽 " +
str(FXDatabase[InputCurr]['Sell'])
str(FXDatabase[InputCurr]['Buy']) + " 沽 " +
str(FXDatabase[InputCurr]['Sell'])
return Message
留意筆者在 InputCurr 用上了 .encode('utf-8')，這是因為使用者從 Telegram 輸入的訊息，也會被視之為 UTF-8 編碼的。
4c. 小結
至此，整個輸入輸出匯率的程序碼檔 NgauKeeFX.py 已開發完成。整個檔案應該有四個程序函數（內容從略）：
## NgauKeeFX.py
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def GetFX(TD):
...
def DownloadFXDB():
...
def MajorCurrFXMsg():
...
def PromptedCurrFXMsg(InputCurr):
...
5. 建立 Telegram 聊天機械人 並將已開發的程序聯繫
說到底，我們的 Telegram 智能秘書就是一個聊天機械人（Chatbot）。我們現在就要建立一個新的 Chatbot，並以 Python 程序賦予這個 Chatbot 靈魂。
5a. 建立一個新 Chatbot
要建立一個新的 Telegram Chatbot，我們得去拜訪眾 Bot 之父 —— BotFather。（你猜對了！BotFather 本身就是一個 Bot。）要把他加進你的 Telegram 通訊表，網址是：
BotFather 能給你清晰的指示如何建立和管理你的聊天機械人（們）。例如，要建立一個新的聊天機械人，可以輸入「/newbot」指令（或直接按 BotFather 訊息上的相關連結），並按指示先後輸入顯示名稱（日後可更改）以及系統名稱（日後不可更改，並需以 bot 字結尾）：
BotFather 會給予這個新 Bot 一個 Token，請務必妥善儲存及處理，因為不幸落入別人手中，別人就能騎劫你的秘書。
現在我們也可以利用「/setuserpic」指令，為秘書助理上載一幅個人玉照：
效果如下圖：
是否已經很有血肉的真實感覺了？且慢，現在我們的 Telegram Chatbot 還需要你為他/她賦予智慧，就是那顆有能力跟你對答的靈魂，而這就是本篇的重點所在。
5b. 為 Chatbot 賦予靈魂
Telegram 本身提供以 HTTP 為基礎的 API，所以要賦予 Telegram Bot 靈魂可以有很多方法，Python、JavaScript，甚至 Excel VBA 也可以，只要讀者能找到這些程式語言如何與 Telegram 提供的 API 溝通便可。
本篇筆者將會利用一個蠻好用的 Telegram API 的 Python Wrapper「Python Telegram Bot」。而為避免本文成為一篇真正的「宅文」，太技術性的部分筆者在解釋上或會有所從略。各位編程員如有興趣，可以拜讀其 GitHub 介紹：https://github.com/python-telegram-bot/python-telegram-bot/wiki/Introduction-to-the-API
要使用這個 Wrapper，第一件事當然是安裝進系統（Google Colab 的朋友這回對不起了，Google 還沒有支援，所以請還是回到 Terminal 去⋯⋯）：
$ pip install python-telegram-bot --upgrade
接著，讓我們新增一個靈魂程式碼檔 TelegramBot.py，並將之放在與 NgauKeeFX.py 同一個資料夾內。第一句我們從 Python Telegram Bot 匯入需要的部件：
from telegram.ext import Updater, CommandHandler, MessageHandler, Filters
還有要匯入的當然是擱取匯率資訊的自家建設的函數群：
import NgauKeeFX
接下來幾句，筆者先不作解釋，請照著打就好；除了 Token 的位置，請換上 BotFather 親授閣下的智能秘書 Chatbot 的私人 Token（字串格式）。
Token = 'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx'
updater = Updater(token=Token)
dispatcher = updater.dispatcher
至此準備功夫已做好了。接下來就可以即席揮毫，就著使用者所有可能的輸入，逐一書寫智能秘書的回應！
首先，有否留意在上面截圖中，當跟新的智能秘書打招呼時，系統會強制執行一個叫做 /start 的指令？這個是讓智能秘書跟你 Say 個 Hi 的機會。上圖中的秘書尚未有反應，就是因為他/她的靈魂還沒有裝上。要編寫智能秘書在你給予 /start 指令的反應，可以新增以下幾句：
def start(bot, update):
Message = "福祿壽全兄您好！很高興能為您效勞！"
bot.send_message(chat_id=update.message.chat_id, text=Message)
start_handler = CommandHandler('start', start)
dispatcher.add_handler(start_handler)
updater.start_polling()
現在，我們可以呼喚一下這個小小靈魂，讓它叫動我們的智能秘書了！儲存好 TelegramBot.py 之後，在 Terminal 移動到放有兩個 .py 檔案的資料夾，然後執行：
$ python TelegramBot.py
接著在 Telegram 試著再次開展跟秘書的對話。神奇的事… 就… 此… 發… 生…
不過這個時候如果我們向秘書發送其他的訊息，他/她還是會木頭木腦毫無反應的；這就要靠我們後續的努力了！另外，留意 Python 程序仍然在執行以不斷接收並處理使用者的輸入，一但我們中止了程序（Mac Terminal 可按 control + z）或是把電腦關掉，秘書的靈魂就會熄滅掉。這就是我們最後一步需要考慮將靈魂放上雲端運算的原因。
下一步就是牛記匯率的問答。我們希望秘書能回應「/fx」的指令。如果指令後有其他參數，將參數視為所需貨幣，並嘗試按照輸入顯示該貨幣匯價；否則就視指令為顯示主要貨幣的匯率買賣價一覽。輸入如下並再執行靈魂程式：
def FX(bot, update, args):
Currency = " ".join(args)
if Currency == "":
Message = NgauKeeFX.MajorCurrFXMsg()
else:
Message = NgauKeeFX.PromptedCurrFXMsg(Currency)
bot.send_message(chat_id=update.message.chat_id, text=Message)
fx_handler = CommandHandler('FX', FX, pass_args=True)
dispatcher.add_handler(fx_handler)
建構一個 Chatbot 是否要比想像中簡單？
再來下一段，就是如果用家不是用「/fx」指令的方式提出要求，我們還是盡量希望能配合的。如果用家能輸入「FX」、「匯率」、「牛記」等字眼，我們也會視之為對牛記匯率的請求，顯示主要貨幣的匯率買賣價一覽。否則，我們的秘書還是會禮貌地（或不禮貌地，視乎讀者對其角色設定）告訴使用者自己看不明白：
def echo(bot, update):
if update.message.text.encode('utf-8') in ["FX","匯率","牛記"]:
Message = NgauKeeFX.MajorCurrFXMsg()
else:
Message = "福祿壽全兄，恕我未能明白何謂「" +
update.message.text.encode('utf-8') + "」。"
update.message.text.encode('utf-8') + "」。"
bot.send_message(chat_id=update.message.chat_id, text=Message)
echo_handler = MessageHandler(Filters.text, echo)
dispatcher.add_handler(echo_handler)
告訴使用者自己看不明白，除了訊息外，同樣適用於看不明白的指令：
def unknown(bot, update):
Message = "福祿壽全兄，恕我未能明白何謂「" +
update.message.text.encode('utf-8') + "」。"
update.message.text.encode('utf-8') + "」。"
bot.send_message(chat_id=update.message.chat_id, text=Message)
unknown_handler = MessageHandler(Filters.command, unknown)
dispatcher.add_handler(unknown_handler)
5c. 小結
至此，整個控制智能秘書的靈魂程序碼檔 TelegramBot.py 也開發完成。整個檔案應該有四個程序函數及其相應新增至 Handler 及 Dispatcher 之指令（內容從略）：
## TelegramBot.py
from telegram.ext import Updater, CommandHandler, MessageHandler, Filters
import NgauKeeFX
Token = 'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx'
updater = Updater(token=Token)
dispatcher = updater.dispatcher
def start(bot, update):
...
def FX(bot, update, args):
...
def echo(bot, update):
...
def unknown(bot, update):
...
如果讀者打算長開個人電腦，為秘書提供永恆的靈魂，以下的最後一步可以省略。否則，請繼續完成最後一節……
6. 將智能秘書的靈魂程式放上雲端運算
網上支援 Python 雲端運算的服務可謂包羅萬有，從山寨免費服務到企業級的 Google Cloud Platform / Amazon AWS 都有，豐儉由人，讀者不妨多做比較再決定讓秘書的靈魂在何處落地生根。
筆者選用的是 Python Anywhere （https://www.pythonanywhere.com），貪其方便易用，系統 Up Time 和穩定性也不錯。網站雖然容許免費戶口，但免費戶口能「瀏覽」的只限此表（https://www.pythonanywhere.com/whitelist/）註明的網站；要擱取牛記匯率等特定網站，筆者用的是最低級的收費戶口，每個月美帝幣 5 枚。
開戶後，在 Files 新增一個資料夾（假設叫「TelegramBot」），並把 NgauKeeFX.py 及 TelegramBot.py 上載至資料夾內。
在 Consoles 新增一個 Bash（就是 Terminal / Command Prompt）。在執行靈魂程序 TelegramBot.py 之前，別忘了安裝我們會用到的 程序包。注意 Python Anywhere 支援不同版本的 Python，我們用到的是 2.7，所以應利用 「pip2.7」；另外我們只有替自己而沒有替其他用家安裝的權限，所以亦需註明「--user」：
$ pip2.7 install --user requests
$ pip2.7 install --user beautifulsoup4
$ pip2.7 install --user python-telegram-bot --upgrade
之後便可以執行靈魂程序，其中 username 是閣下 Python Anywhere 的用戶名稱：
$ python TelegramBot/TelegramBot.py
這就完成將秘書靈魂放到網路雲端處運算的工序了。
留意理論上靈魂程序的執行是不會自己終止的，但雲端伺服器偶爾也會有維護而強行殺掉靈魂的時候。Python Anywhere 提供了一個繞路方案，讓程序保持接近 24/7 執行，詳情可以參考：https://help.pythonanywhere.com/pages/LongRunningTasks
設定好後，靈魂程序便能（接近） 24/7 執行，讓智能秘書隨時隨地為我們效勞了！
總結
前後花了兩個月時間才將這幾個月來學到的技巧整理成文，雖然愈寫愈覺得是在「趕客」，希望仍然對某部份理科底子比較強的讀者群、有興趣研究自動化、以及以最皮毛的方式初窺一下下一波「中年危機」即人工智能如何取代我們飯碗的朋友，有所裨益和幫助吧！
書於山竹襲港全城戒備的十號風球前夕，明天既然大家都只能待在家裏，何不一起動手來，在 Telegram 砌個虛擬男女朋友 / 閨蜜 / 颱風預報科學主任，甚至懂報股價和分析股票的大師？
總結
前後花了兩個月時間才將這幾個月來學到的技巧整理成文，雖然愈寫愈覺得是在「趕客」，希望仍然對某部份理科底子比較強的讀者群、有興趣研究自動化、以及以最皮毛的方式初窺一下下一波「中年危機」即人工智能如何取代我們飯碗的朋友，有所裨益和幫助吧！
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