File size: 9,141 Bytes
db37698
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
# main.py

import os
import logging
import asyncio
import httpx
import time
from telegram import Update
from telegram.ext import Application, CommandHandler, MessageHandler, filters, ContextTypes
from openai import AsyncOpenAI
from keep_alive import start_keep_alive

# وارد کردن مدیر داده‌ها و پنل ادمین
import data_manager
import admin_panel

# شروع سرویس نگه داشتن ربات فعال
start_keep_alive()

# --- بهبود لاگینگ ---
logging.basicConfig(
    format="%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s", 
    level=logging.INFO,
    filename=data_manager.LOG_FILE, 
    filemode='a'
)
logger = logging.getLogger(__name__)

try:
    with open(data_manager.LOG_FILE, 'a') as f:
        f.write("")
except Exception as e:
    print(f"FATAL: Could not write to log file at {data_manager.LOG_FILE}. Error: {e}")
    logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s")

# --- ایجاد یک کلاینت HTTP بهینه‌سازی‌شده ---
http_client = httpx.AsyncClient(
    http2=True,
    limits=httpx.Limits(max_keepalive_connections=20, max_connections=100, keepalive_expiry=30.0),
    timeout=httpx.Timeout(timeout=60.0, connect=10.0, read=45.0, write=10.0)
)

# کلاینت OpenAI (HuggingFace)
client = AsyncOpenAI(
    base_url="https://router.huggingface.co/v1",
    api_key=os.environ["HF_TOKEN"],
    http_client=http_client
)

# --- دیکشنری برای مدیریت وظایف پس‌زمینه هر کاربر ---
user_tasks = {}

# --- توابع کمکی برای مدیریت وظایف ---
def _cleanup_task(task: asyncio.Task, user_id: int):
    if user_id in user_tasks and user_tasks[user_id] == task:
        del user_tasks[user_id]
        logger.info(f"Cleaned up finished task for user {user_id}.")
    try:
        exception = task.exception()
        if exception:
            logger.error(f"Background task for user {user_id} failed: {exception}")
    except asyncio.CancelledError:
        logger.info(f"Task for user {user_id} was cancelled.")

async def _process_user_request(update: Update, context: ContextTypes.DEFAULT_TYPE):
    chat_id = update.effective_chat.id
    user_message = update.message.text
    user_id = update.effective_user.id
    
    start_time = time.time()

    try:
        await context.bot.send_chat_action(chat_id=chat_id, action="typing")
        
        # دریافت context کاربر (شامل instruction سیستم)
        user_context = data_manager.get_context_for_api(user_id)
        
        # اضافه کردن پیام کاربر به context
        data_manager.add_to_user_context(user_id, "user", user_message)
        
        # ایجاد لیست پیام‌ها برای API (instruction سیستم در ابتدا قرار دارد)
        messages = user_context
        
        logger.info(f"User {user_id} sending {len(messages)} messages to AI (incl. system instruction)")
        
        response = await client.chat.completions.create(
            model="mlabonne/gemma-3-27b-it-abliterated:featherless-ai",
            messages=messages,
            temperature=0.7,
            top_p=0.95,
            stream=False,
        )
        
        end_time = time.time()
        response_time = end_time - start_time
        data_manager.update_response_stats(response_time)
        
        ai_response = response.choices[0].message.content
        
        # اضافه کردن پاسخ هوش مصنوعی به context
        data_manager.add_to_user_context(user_id, "assistant", ai_response)
        
        await update.message.reply_text(ai_response)
        data_manager.update_user_stats(user_id, update.effective_user)

    except httpx.TimeoutException:
        logger.warning(f"Request timed out for user {user_id}.")
        await update.message.reply_text("⏱️ ارتباط با سرور هوش مصنوعی طولانی شد. لطفاً دوباره تلاش کنید.")
    except Exception as e:
        logger.error(f"Error while processing message for user {user_id}: {e}")
        await update.message.reply_text("❌ متاسفانه در پردازش درخواست شما مشکلی پیش آمد. لطفاً دوباره تلاش کنید.")

# --- هندلرهای اصلی ربات ---
async def start(update: Update, context: ContextTypes.DEFAULT_TYPE) -> None:
    user = update.effective_user
    user_id = user.id
    
    data_manager.update_user_stats(user_id, user)
    
    welcome_msg = data_manager.DATA.get('welcome_message', "سلام {user_mention}! 🤖\n\nمن یک ربات هوشمند هستم. هر سوالی دارید بپرسید.")
    await update.message.reply_html(
        welcome_msg.format(user_mention=user.mention_html()),
        disable_web_page_preview=True
    )

async def clear_chat(update: Update, context: ContextTypes.DEFAULT_TYPE) -> None:
    """پاک کردن تاریخچه چت برای کاربر"""
    user_id = update.effective_user.id
    data_manager.clear_user_context(user_id)
    
    await update.message.reply_text(
        "🧹 تاریخچه مکالمه شما پاک شد.\n"
        "از این لحظه مکالمه جدیدی شروع خواهد شد."
    )

async def context_info(update: Update, context: ContextTypes.DEFAULT_TYPE) -> None:
    """نمایش اطلاعات context کاربر"""
    user_id = update.effective_user.id
    context_summary = data_manager.get_context_summary(user_id)
    
    await update.message.reply_text(
        f"📊 **اطلاعات تاریخچه مکالمه شما:**\n\n"
        f"{context_summary}\n\n"
        f"برای پاک کردن تاریخچه از دستور /clear استفاده کنید."
    )

async def help_command(update: Update, context: ContextTypes.DEFAULT_TYPE) -> None:
    """نمایش دستورات کمک"""
    help_text = (
        "🤖 **دستورات ربات:**\n\n"
        "🟢 `/start` - شروع کار با ربات\n"
        "🟢 `/clear` - پاک کردن تاریخچه مکالمه\n"
        "🟢 `/context` - نمایش اطلاعات تاریخچه مکالمه\n"
        "🟢 `/help` - نمایش این پیام راهنما\n\n"
        "📝 **نکته:** ربات تاریخچه مکالمه شما را تا ۵۱۲ توکن ذخیره می‌کند. "
        "برای شروع مکالمه جدید از دستور /clear استفاده کنید."
    )
    await update.message.reply_text(help_text, parse_mode='Markdown')

async def handle_message(update: Update, context: ContextTypes.DEFAULT_TYPE) -> None:
    user_id = update.effective_user.id
    
    # بررسی مسدود بودن کاربر
    if data_manager.is_user_banned(user_id):
        logger.info(f"Banned user {user_id} tried to send a message.")
        return
    
    # بررسی حالت نگهداری (فقط برای کاربران عادی)
    if data_manager.DATA.get('maintenance_mode', False) and user_id not in admin_panel.ADMIN_IDS:
        await update.message.reply_text("🔧 ربات در حال حاضر در حالت نگهداری قرار دارد. لطفاً بعداً تلاش کنید.")
        return

    # بررسی کلمات مسدود شده
    if data_manager.contains_blocked_words(update.message.text):
        logger.info(f"User {user_id} sent a message with a blocked word.")
        # می‌توانید به کاربر اطلاع دهید یا پیام را نادیده بگیرید
        # await update.message.reply_text("⚠️ پیام شما حاوی کلمات نامناسب است و ارسال نشد.")
        return

    if user_id in user_tasks and not user_tasks[user_id].done():
        user_tasks[user_id].cancel()
        logger.info(f"Cancelled previous task for user {user_id} to start a new one.")

    task = asyncio.create_task(_process_user_request(update, context))
    user_tasks[user_id] = task
    task.add_done_callback(lambda t: _cleanup_task(t, user_id))

def main() -> None:
    token = os.environ.get("BOT_TOKEN")
    if not token:
        logger.error("BOT_TOKEN not set in environment variables!")
        return

    application = (
        Application.builder()
        .token(token)
        .concurrent_updates(True)
        .build()
    )

    # هندلرهای کاربران
    application.add_handler(CommandHandler("start", start))
    application.add_handler(CommandHandler("clear", clear_chat))
    application.add_handler(CommandHandler("context", context_info))
    application.add_handler(CommandHandler("help", help_command))
    application.add_handler(MessageHandler(filters.TEXT & ~filters.COMMAND, handle_message))
    
    # راه‌اندازی و ثبت هندلرهای پنل ادمین
    admin_panel.setup_admin_handlers(application)

    port = int(os.environ.get("PORT", 8443))
    webhook_url = os.environ.get("RENDER_EXTERNAL_URL") + "/webhook"
    
    application.run_webhook(
        listen="0.0.0.0",
        port=port,
        webhook_url=webhook_url,
        url_path="webhook"
    )

if __name__ == "__main__":
    main()