Ecosyste.ms: Awesome

An open API service indexing awesome lists of open source software.

Awesome Lists | Featured Topics | Projects

https://github.com/borzunov/alice_scripts

👩 📜 Easy way to make skills for the Alice voice assistant
https://github.com/borzunov/alice_scripts

alice-sdk python yandex-alice yandex-dialogs

Last synced: 12 days ago
JSON representation

👩 📜 Easy way to make skills for the Alice voice assistant

Host: GitHub
URL: https://github.com/borzunov/alice_scripts
Owner: borzunov
License: mit
Created: 2018-07-30T18:59:03.000Z (over 6 years ago)
Default Branch: master
Last Pushed: 2024-04-16T23:51:03.000Z (9 months ago)
Last Synced: 2024-12-25T08:21:37.959Z (16 days ago)
Topics: alice-sdk, python, yandex-alice, yandex-dialogs
Language: Python
Homepage:
Size: 22.5 KB
Stars: 39
Watchers: 4
Forks: 7
Open Issues: 2
Metadata Files:
- Readme: README.md
- License: LICENSE.txt

Awesome Lists containing this project

awesome-alice - borzunov/alice_scripts

README

alice_scripts
=============

Простой способ создавать сложные сценарии для [Яндекс.Алисы](https://dialogs.yandex.ru/)

> Библиотека разработана сообществом и не является продуктом Яндекса

## 🚀 Быстрый старт

Эта библиотека позволяет писать многоэтапные сценарии без callback-ов и ручного хранения информации о состоянии диалога. Достаточно использовать условия и циклы:

```python
from alice_scripts import Skill, request, say, suggest
skill = Skill(__name__)

@skill.script
def run_script():
yield say('Добрый день! Как вас зовут?')
name = request.command

yield say('Сколько вам лет?')
while not request.matches(r'\d+'):
yield say('Я вас не поняла. Скажите число')
age = int(request.command)

yield say('Вы любите кошек или собак?',
suggest('Обожаю кошечек', 'Люблю собак'))
while not request.has_lemmas('кошка', 'кошечка',
'собака', 'собачка'):
yield say('У вас только два варианта - кошки или собаки')
loves_cats = request.has_lemmas('кошка', 'кошечка')

yield say(f'Рада познакомиться, {name}! Когда вам '
f'исполнится {age + 1}, я могу подарить '
f'{"котёнка" if loves_cats else "щенка"}!',
end_session=True)
```

Запустить сценарий можно как обычное [Flask](http://flask.pocoo.org/)-приложение:

pip install alice_scripts
FLASK_APP=hello.py flask run --with-threads

## Примеры

* [Примеры из документации](examples)
* [Навык «Приложение для знакомств»](https://github.com/FuryThrue/WhoIsAlice/blob/master/app.py)

## 📖 Интерфейс

### Skill

Класс `Skill` реализует WSGI-приложение и является наследником класса [flask.Flask](http://flask.pocoo.org/docs/1.0/api/#flask.Flask). Сценарий, соответствующий приложению, регистрируется с помощью декоратора `@skill.script` (см. пример выше).

Сценарий запускается отдельно для каждого уникального значения `session_id`.

### yield say(...)

Конструкция `yield say(...)` служит для выдачи ответа на запрос и принимает три типа параметров:

- Неименованные строковые аргументы задают варианты фразы, которую нужно показать и сказать пользователю. При выполнении случайно выбирается один из вариантов:

```python
yield say('Как дела?', 'Как вы?', 'Как поживаете?')
```

- Модификаторы (см. ниже) позволяют указать дополнительные свойства ответа. Например, модификатор `suggest` создаёт кнопки с подсказками для ответа:

```python
yield say('Как дела?', suggest('Хорошо', 'Нормально', 'Не очень'))
```

- Именованные аргументы позволяют использовать те возможности [протокола](https://tech.yandex.ru/dialogs/alice/doc/protocol-docpage/#response), для которых нет модификаторов:

```python
yield say('Здравствуйте! Это мы, хороводоведы.',
tts='Здравствуйте! Это мы, хоров+одо в+еды.')
```

Переданные пары «ключ-значение» будут записаны в словарь `response` в ответе навыка.

### Модификаторы

Модификаторы — это функции, возвращающие [замыкания](https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%97%D0%B0%D0%BC%D1%8B%D0%BA%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_(%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0%D0%BC%D0%BC%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5)). При этом каждое замыкание должно принимать словарь `response` из [ответа](https://tech.yandex.ru/dialogs/alice/doc/protocol-docpage/#response) навыка и добавлять туда нужные ключи.

- `suggest(...)`

Создаёт кнопки с подсказками для ответа:

```python
yield say('Как дела?', suggest('Хорошо', 'Нормально'))
```

> Так как библиотека находится в стадии proof of concept, других модификаторов пока не реализовано. Используйте именованные параметры в конструкции `yield say(...)`.

### request

Объект `request` представляет собой thread-local хранилище, содержащее информацию о последнем действии пользователя в сессии.

- С объектом `request` можно работать как со словарём, полученным из [запроса](https://tech.yandex.ru/dialogs/alice/doc/protocol-docpage/#request) к навыку:

```python
original_utterance = request['request']['original_utterance']
```

- `request.command` — свойство, содержащее значение поля [command](https://tech.yandex.ru/dialogs/alice/doc/protocol-docpage/#request), из которого убраны завершающие точки.

- `request.matches(pattern, flags=0)` — метод, позволяющий проверить, удовлетворяет ли свойство `request.command` регулярному выражению `pattern` (используется функция [re.fullmatch](https://docs.python.org/3/library/re.html#re.fullmatch)).

- `request.words` — свойство, содержащее все слова (и числа), найденные в поле [command](https://tech.yandex.ru/dialogs/alice/doc/protocol-docpage/#request).

- `request.lemmas` — свойство, содержащее начальные формы слов из свойства `request.words` (полученные с помощью библиотеки [pymorphy2](http://pymorphy2.readthedocs.io/en/latest/)).

- `request.has_lemmas(...)` — метод, позволяющий проверить, были ли в запросе слова, чьи начальные формы совпадают с начальными формами указанных слов:

```python
if request.has_lemmas('нет', 'не'):
answer = 'no'
elif request.has_lemmas('да', 'ага'):
answer = 'yes'
```

## Разбиение на подпрограммы

Сценарий можно (и нужно) разбивать на подпрограммы. Каждая подпрограмма *должна* вызываться с помощью оператора `yield from` и может возвращать значение с помощью оператора `return`. См. [пример](examples/guess_number_subgens.py).

## Развёртывание

В этой библиотеке состояние диалога хранится в виде состояния Python-генератора и не может быть сериализовано. В связи с этим:

- Реплики из одной сессии всегда должны обрабатываться одним и тем же процессом.
- Навык не может быть запущен на serverless-платформе.
- При перезапуске приложения все сессии будут разорваны.

Развернуть приложение в production-е можно с помощью gunicorn. Вы можете использовать несколько [потоков](http://docs.gunicorn.org/en/stable/settings.html#threads), но не можете использовать несколько [воркеров](http://docs.gunicorn.org/en/stable/settings.html#workers) (иначе gunicorn будет направлять реплики из одной сессии разным процессам).

## Масштабирование

Если у вашего навыка много пользователей и одного процесса недостаточно, чтобы успевать отвечать на запросы за требуемое время (по протоколу — не более 1,5 сек), можно поступить так:

1. Запустите несколько экземпляров gunicorn (в каждом — 1 воркер) на одном или нескольких серверах.
2. Настройте nginx таким образом, чтобы он направлял запросы с одним и тем же `session_id` к одному и тому же экземпляру gunicorn.

Пример описанной конфигурации есть в [этой папке](examples/scaling).

## Автор

The MIT License (MIT)