Enhance bot functionality with logging, local plan generation, and improved error handling; update command from /start to /plan

Author: AlexTkDev

bot.py

@@ -1,4 +1,6 @@
 import logging
+import asyncio
+import os
 from aiogram import Bot, Dispatcher
 from aiogram.enums import ParseMode
 from aiogram.fsm.storage.memory import MemoryStorage
@@ -7,8 +9,13 @@
 from config import TOKEN
 from handlers import start, planner
 
+# Создаем необходимые директории
+os.makedirs("plans", exist_ok=True)
+os.makedirs("fonts", exist_ok=True)
+
 # Logging configuration
 logging.basicConfig(level=logging.INFO)
+logger = logging.getLogger(__name__)
 
 # Initialize bot and dispatcher
 bot = Bot(token=TOKEN, default=DefaultBotProperties(parse_mode=ParseMode.HTML))
@@ -19,11 +26,12 @@
 dp.include_router(planner.router)
 
 if __name__ == "__main__":
-    import asyncio
-
-
     async def main():
-        await dp.start_polling(bot)
+        try:
+            logger.info("Starting bot...")
+            await dp.start_polling(bot)
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Error starting bot: {e}")
 
 
     asyncio.run(main())

handlers/planner.py

@@ -5,6 +5,7 @@
 
 from services.llm import generate_study_plan
 from services.pdf import save_plan_to_pdf
+from services.txt import save_plan_to_txt
 from services.db import save_user_plan
 
 router = Router()
@@ -19,8 +20,8 @@ def __str__(self):
         return "PlanFormat FSM"
 
 
-@router.message(Command("start"))
-async def cmd_start(message: types.Message, state: FSMContext):
+@router.message(Command("plan"))  # Changed from /start to /plan
+async def cmd_plan(message: types.Message, state: FSMContext):
     await state.set_state(PlanFormat.waiting_for_format)
     await message.answer(
         "В каком формате хочешь получить план?\nВыбери: ",
@@ -56,9 +57,10 @@ async def handle_topic(message: types.Message, state: FSMContext):
         await message.answer_document(document=types.FSInputFile(pdf_path),
                                       caption="📘 Твой учебный план в PDF")
     else:
-        text_content = "\n".join(plan)
+        # Using the txt module instead of inline text conversion
+        txt_path = save_plan_to_txt(plan, message.from_user.id)
         await message.answer_document(
-            document=types.BufferedInputFile(text_content.encode(), filename="study_plan.txt"),
+            document=types.FSInputFile(txt_path),
             caption="📄 Твой учебный план в TXT")
 
     await state.clear()

handlers/start.py

@@ -1,9 +1,11 @@
 from aiogram import Router, types
+from aiogram.filters import Command
 
 router = Router()
 
 
-@router.message(lambda msg: msg.text and msg.text.lower() in {"/start", "start"})
+@router.message(Command("start"))
 async def start_handler(message: types.Message):
     await message.answer(
-        "👋 Привет! Я бот для создания учебных планов. Напиши, что хочешь изучить.")
+        "👋 Привет! Я бот для создания учебных планов.\n"
+        "Используй команду /plan чтобы начать создание плана обучения.")

services/llm.py

@@ -1,26 +1,75 @@
+import logging
 import asyncio
-import openai
-from openai import RateLimitError, APIError, OpenAIError
+from openai import OpenAI, RateLimitError, APIError, OpenAIError
 from config import OPENAI_API_KEY
 
-openai.api_key = OPENAI_API_KEY
+# Настройка логгера
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+# Initialize client
+client = OpenAI(api_key=OPENAI_API_KEY) if OPENAI_API_KEY else None
 
 # Max retries and delay between retries
 MAX_RETRIES = 3
-RETRY_DELAY = 2  # seconds
+RETRY_DELAY = 5  # Увеличиваем задержку между попытками
+
+
+# Локальный генератор
+def generate_local_plan(topic: str) -> list:
+    """Generate a basic study plan without using API"""
+    logger.info(f"Using local plan generator for topic: {topic}")
+
+    plan = [
+        f"Учебный план по теме: {topic}",
+        "",
+        "Шаг 1. Изучите основы темы",
+        f"Шаг 2. Ознакомьтесь с ключевыми концепциями {topic}",
+        f"Шаг 3. Исследуйте примеры использования {topic}",
+        "Шаг 4. Выполните практические задания",
+        "Шаг 5. Закрепите материал с помощью упражнений",
+        "Шаг 6. Создайте собственный проект",
+        "",
+        "Регулярно повторяйте изученный материал"
+    ]
+
+    return plan
+
 
 async def generate_study_plan(topic: str) -> list:
-    for _ in range(MAX_RETRIES):
+    """Generate a study plan using OpenAI API or fallback to local generation"""
+    # Проверка наличия API ключа
+    if not OPENAI_API_KEY:
+        logger.warning("OpenAI API key is missing, using local generator")
+        return generate_local_plan(topic)
+
+    for attempt in range(MAX_RETRIES):
         try:
-            response = openai.chat.completions.create(
+            logger.info(
+                f"Generating study plan for topic: {topic} (attempt {attempt + 1}/{MAX_RETRIES})")
+
+            response = client.chat.completions.create(
                 model="gpt-3.5-turbo",
                 messages=[{"role": "user",
-                           "content": f"Составь подробный учебный план по теме: {topic}"}]
+                           "content": f"Составь подробный учебный план по теме: {topic}. "
+                                      f"Раздели план на 5-7 шагов."}]
             )
+
             text = response.choices[0].message.content
             return text.strip().split("\n")
-        except RateLimitError:
-            await asyncio.sleep(RETRY_DELAY)
+
+        except RateLimitError as e:
+            logger.warning(f"Rate limit error: {str(e)}. Retrying in {RETRY_DELAY} seconds...")
+            await asyncio.sleep(RETRY_DELAY * (attempt + 1))  # Экспоненциальная задержка
+
         except (APIError, OpenAIError) as e:
-            return [f"Ошибка API: {str(e)}"]
-    return ["Ошибка: превышен лимит запросов. Попробуйте позже."]
+            logger.error(f"OpenAI API error: {str(e)}")
+            logger.info("Falling back to local plan generator")
+            return generate_local_plan(topic)
+
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"Unexpected error: {str(e)}")
+            return generate_local_plan(topic)
+
+    # Если все попытки исчерпаны, используем локальный генератор
+    logger.warning("All OpenAI API attempts failed, using local generator")
+    return generate_local_plan(topic)

services/pdf.py

@@ -1,20 +1,38 @@
 import os
 from fpdf import FPDF
 
+
 def save_plan_to_pdf(plan_lines: list[str], user_id: int) -> str:
+    # Create directories if they don't exist
     os.makedirs("plans", exist_ok=True)
+    os.makedirs("fonts", exist_ok=True)
+
     filename = f"plans/plan_{user_id}.pdf"
 
+    # Создаем простой PDF без кастомных шрифтов, которые могут отсутствовать
     pdf = FPDF()
     pdf.add_page()
 
-    # Добавляем шрифт, который поддерживает кириллицу
-    pdf.add_font("DejaVu", "", "fonts/DejaVuSans.ttf", uni=True)
-    pdf.set_font("DejaVu", size=12)
+    # Use standard font if DejaVu is not available
+    try:
+        # Check if font file exists
+        if os.path.exists("fonts/DejaVuSans.ttf"):
+            pdf.add_font("DejaVu", "", "fonts/DejaVuSans.ttf", uni=True)
+            pdf.set_font("DejaVu", size=12)
+        else:
+            # Fallback to standard font
+            pdf.set_font("Arial", size=12)
+    except Exception:
+        # If error with custom font, use standard
+        pdf.set_font("Arial", size=12)
 
-    # Добавляем текст из плана
+    # Convert non-Latin characters to ensure compatibility
     for line in plan_lines:
-        pdf.multi_cell(0, 10, txt=line)
+        try:
+            pdf.multi_cell(0, 10, txt=line)
+        except Exception:
+            # Handle encoding issues
+            pdf.multi_cell(0, 10, txt="[Text encoding error]")
 
     pdf.output(filename)
     return filename