当前位置: 首页 > news >正文

如何利用AWS监听存储桶并上传到tg bot

业务描述:

   需要监听aws的存储中的最新消息,发送新的消息推送到指定tg的频道。

主要流程:

1.上传消息到s3存储桶(不做具体描述)
2.通过aws的lambda监听s3存储桶的最新消息(txt文件)
3.将txt文件内容处理后推送到tg频道中

具体流程:

一、准备工作
1.创建bot
2.在频道中添加bot作为管理员
3.获取bot的token和频道的channel id

二、监听s3消息并推送到指定的tg频道中
1.创建函数
在这里插入图片描述
2.上传代码到lambda中
注:建议使用zip上传
在这里插入图片描述代码源中必须包含package和node_modules,需要项目的完整环境
注: 代码如下,可以根据自己的业务调整。我的业务tg频道的channel id是从txt中解析获取。
注: 需要注意parse_mode的选择
注: 在lambda中发送完消息之后是无法获取状态的,也就是代码中response是没法获取状态的,不管成功失败。这也就导致了会存在消息丢失的情况

const TelegramBot = require('node-telegram-bot-api');
const AWS = require('aws-sdk');const s3 = new AWS.S3();
const TELEGRAM_BOT_TOKEN = '你的tg bot token'; // Telegram Bot Token
const TARGET_BUCKET_NAME = '你需要监听的存储桶的名称'; // 监听的目标存储桶名称// Initialize the Telegram bot
const bot = new TelegramBot(TELEGRAM_BOT_TOKEN);// AWS Lambda Handler
exports.handler = async (event, context) => {const functionName = context.functionName; // 获取 Lambda 函数的名称// tg-bot-test:测试环境   tg-bot:生产const [TEXT_NAME, MEDIA_NAME] = functionName === 'tg-bot-test' ? ['text-output-test', 'media-test'] : ['text-output', 'media'];try {const currentTime = new Date();for (const record of event.Records) {const bucket = record.s3.bucket.name; // 存储桶名称const key = decodeURIComponent(record.s3.object.key.replace(/\+/g, ' ')); // 对象键const eventName = record.eventName;// 仅处理指定存储桶的事件(新增)if (bucket === TARGET_BUCKET_NAME && eventName.startsWith('ObjectCreated:Put')) {console.log(`New file uploaded: ${key} to bucket: ${bucket}`);// 获取对象的元数据const metadata = await getObjectMetadata(bucket, key);const creationTime = metadata.LastModified; // 获取创建时间const timeDiffInSeconds = (currentTime - creationTime) / 1000; // 计算时间差(秒)console.log(`File creation time: ${creationTime}, Time difference: ${timeDiffInSeconds} seconds`);// 若创建时间超过 60 秒,则不再继续执行if (timeDiffInSeconds > 60) {console.log(`File ${key} creation time exceeds 60 seconds, stopping execution...`);return; // 结束 Lambda 函数的执行}// 检查文件是否在指定的文件夹中if (key.startsWith(`${TEXT_NAME}/`)) {// 从 S3 获取文本文件内容const textContent = await getFileContentFromS3(bucket, key);console.log(`Updated file: ${key}`); // 打印更新文件的名称console.log(`textContent: ${textContent}`);// 获取第三行内容并转换为数字let numberValue = 0;const lines = textContent.split('\n');let captionContent = "";let channelId = "";if (lines.length >= 3) {channelId = lines[0].trim();  // 获取发送到的频道的idconsole.log("channelId:", channelId);const thirdLine = lines[2].trim(); // 获取第三行并去除多余空格numberValue = parseFloat(thirdLine); // 转换为数字console.log(`Third line as number: ${numberValue}`); // 打印数字值captionContent = lines.slice(3).join('\n').trim(); // 从第三行之后的所有内容} else {console.error('The file does not contain enough lines.');return;}// 提取文件名(去除文件夹和后缀)const fileName = key.split('/').pop().split('.').slice(0, -1).join('.');console.log(`File name without folder and extension: ${fileName}`); // 打印文件名// 生成所有图片的名称let allImage = [];for (let index = 0; index < numberValue; index++) {allImage.push(`${fileName}.img${index}.jpg`);}console.log(`All images: ${allImage}`);// 收集图片的 URLconst imageUrls = allImage.map(image => `https://${bucket}.s3.us-east-1.amazonaws.com/${MEDIA_NAME}/${image}`);// 发送所有图片作为一条消息await sendPhotosToTelegram(imageUrls, captionContent, channelId);}}}} catch (error) {console.error("error message:", error);}
};const getObjectMetadata = async (bucket, key) => {const params = {Bucket: bucket,Key: key};const metadata = await s3.headObject(params).promise();return metadata; // 返回对象的元数据
};const getFileContentFromS3 = async (bucket, key) => {const params = {Bucket: bucket,Key: key};const data = await s3.getObject(params).promise();return data.Body.toString('utf-8'); // 返回文件内容,假设是文本文件
};const sendPhotosToTelegram = async (imageUrls, captionContent, channelId) => {const media = imageUrls.map((url) => ({type: 'photo',media: url,}));// 如果有需要,可以为第一张图片添加 captionif (captionContent) {media[0].caption = captionContent;media[0].parse_mode = 'Markdown'; 	//注意此处的选择,Markdown是支持多图和超链接文本的,但是MarkdownV2是不支持超链接文本的,而且也不支持特殊字符}try {console.log("request==================start");const response = await bot.sendMediaGroup(`@${channelId}`, media);console.log("request==================end");console.log('Response from Telegram:', response); // 打印 Telegram 的响应(lambda没有效果)return response;} catch (error) {console.error('Error sending photos to Telegram:', error.response ? error.response.data : error.message);throw error;}
};

其他

1.在没有解决消息丢失的情况下建议不要使用lambda推送重要消息
2.可以使用mq来完成消息的监听和发送,这样response也可以监听到状态,也不会存在消息丢失情况,即使丢失也可以通过状态控制。

相关文章:

如何利用AWS监听存储桶并上传到tg bot

业务描述&#xff1a; 需要监听aws的存储中的最新消息&#xff0c;发送新的消息推送到指定tg的频道。 主要流程&#xff1a; 1.上传消息到s3存储桶&#xff08;不做具体描述&#xff09; 2.通过aws的lambda监听s3存储桶的最新消息&#xff08;txt文件&#xff09; 3.将txt文件…...

STM32 SPI读取SD卡

七个响应类型&#xff1a; R1 Response (Normal Response): R1响应是最基本的响应&#xff0c;包含一个字节的状态位&#xff0c;用于指示命令是否成功执行。常用。最高位为0。最低位为1表示是空闲状态。其他位是各种错误提示。 R1b Response (Normal with Busy): 类似于R1&a…...

TANGO与LabVIEW控制系统集成

TANGO 是一个开源的设备控制和数据采集框架&#xff0c;主要用于管理实验室设备、自动化系统和工业设备。它为不同类型的硬件提供统一的控制接口&#xff0c;并支持设备之间的通信&#xff0c;广泛应用于粒子加速器、同步辐射光源、实验室自动化和工业控制等领域。 1. TANGO的核…...

eth_type_trans 函数

eth_type_trans 是 Linux 内核网络子系统中的一个函数,它主要用于确定接收到的以太网数据包(Ethernet frame)的协议类型,并设置相应的 sk_buff 结构体的协议字段。以下是关于 eth_type_trans 的详细解释: 功能 eth_type_trans 函数的主要功能是根据以太网数据包的目的 M…...

派克汉尼汾推出新的快换接头产品系列,扩展热管理解决方案

近期&#xff0c;运动与控制技术领域的先行者——派克汉尼汾宣布推出四个具有开创性的热管理解决方案——NSAC、NSEC和NSIC系列盲插式快换接头以及NSSC螺纹连接快换接头。这些创新产品旨在满足电子冷却、电池制造、信息技术、能源管理、工程机械和运输等行业复杂的热管理需求。…...

uniapp 前端解决精度丢失的问题 (后端返回分布式id)

原因&#xff1a; 后端使用分布式id, id为19位数&#xff0c;导致精度丢失 &#xff0c;前端解决方法 这个是通过浏览器请求回来的数据&#xff0c;这个时候id 数据已经丢失了&#xff0c;在数据库查询不到&#xff0c;在调获详情接口的时候会有问题 实际的&#xff1a; 解决…...

C语言:指针4(常量指针和指针常量及动态内存分配)

常量指针与指针常量 常量&#xff1a;分为字面量和只读常量&#xff0c;字面量就是我们平时直接操作的量&#xff1a; printf("%d\n",12);/printf("%s\n","hello");只读常量使用关键字 const 修饰&#xff0c;凡是被这个关键字修饰 的变量&…...

Win11提示fveapi.dll丢失是什么原因?fveapi.dll丢失怎么办?

一、fveapi.dll丢失的成因与影响 成因&#xff1a; 系统更新不完整&#xff1a;Win11系统在更新过程中&#xff0c;如果某个环节出现问题&#xff0c;可能会导致fveapi.dll等系统文件未能正确更新或安装。软件冲突&#xff1a;某些第三方软件可能与系统文件发生冲突&#xff…...

台球助教平台系统开发APP和小程序信息收藏功能需求解析(第十二章)

以下是开发台球助教系统客户端&#xff08;APP&#xff0c;小程序&#xff0c;H5&#xff09;几端的信息收藏功能的详细需求和功能说明&#xff0c;内容比较详细&#xff0c;可以说是一个教科书式的详细说明了&#xff0c;这套需求说明不仅仅用在我们的台球助教系统程序上&…...

如何设计 Vue 3 组件库:高效的组件化开发方法

如何设计 Vue 3 组件库&#xff1a;高效的组件化开发方法 &#x1f4d6; 前言 随着前端技术的不断发展&#xff0c;Vue.js 已成为现代化 Web 应用开发的主流框架之一。Vue 3 引入了诸多改进&#xff0c;尤其是组合式 API&#xff0c;使得 Vue 在开发大型项目时&#xff0c;能够…...

第八节、Bresenham直线插补运动【51单片机-L298N-步进电机教程】

摘要&#xff1a;前面章节主要介绍单个电机控制&#xff0c;本节内容介绍两个电机完成直线插补运动 一、 Bresenham直线算法介绍 Bresenham直线算法由Jack Elton Bresenham于1962年在IBM开发&#xff0c;最初用于计算机显示直线&#xff0c;它确定应该选择的n维光栅的点&#…...

一个从oracle使用spool导出数据到kadb的脚本

1. dump_data.sh调用sql_dump.sh导出数据 2. load_data.sh将导出的数据加载至KADB 1. dump_data.sh #!/bin/bash begin_time$(date %Y%m%d -d -1 day) end_time$(date %Y%m%d) echo "数据导出日期:"$begin_time echo "数据导出日期:"$begin_time >>…...

【STM32】GPIO口以及EXTI外部中断

个人主页~ 有关结构体的知识在这~ 有关枚举的知识在这~ GPIO口以及EXTI外部中断 GPIO一、简介二、基本结构三、输入输出模式1、输入模式&#xff08;1&#xff09;上拉输入&#xff08;2&#xff09;下拉输入&#xff08;3&#xff09;浮空输入&#xff08;4&#xff09;模拟输…...

Confluent Cloud Kafka 可观测性最佳实践

Confluent Cloud 介绍 Confluent Cloud 是一个完全托管的 Apache Kafka 服务&#xff0c;提供高可用性和可扩展性&#xff0c;旨在简化数据流处理和实时数据集成。用户可以轻松创建和管理 Kafka 集群&#xff0c;而无需担心基础设施的维护和管理。Confluent Cloud 支持多种数据…...

【LeetCode每日一题】——415.字符串相加

文章目录 一【题目类别】二【题目难度】三【题目编号】四【题目描述】五【题目示例】六【题目提示】七【解题思路】八【时空频度】九【代码实现】十【提交结果】 一【题目类别】 字符串 二【题目难度】 简单 三【题目编号】 415.字符串相加 四【题目描述】 给定两个字符…...

linux---使用定时任务同步时间

首先&#xff0c;确保你的系统上安装了ntpdate工具&#xff0c;它用于从NTP服务器获取并设置系统时间。如果你的系统上没有安装&#xff0c;你可以通过包管理器进行安装 安装ntpdate yum install -y ntpdate设置定时任务 crontab -e在文件中添加下面内容 #每5分钟同步一次时间 …...

Windows、CentOS环境下搭建自己的版本管理资料库:GitBlit

可以搭建属于公司内部或者个人的Git服务器&#xff0c;方便程序代码及文档版本管理。 官网&#xff1a;http://www.gitblit.com/ Windows环境下安装 提前已经安装好了JDK。 官网下载Windows版的GitBlit。 将zip包解压到自己想要放置的文件夹下。 建立版本库路径&#xff0c…...

KNN分类算法 HNUST【数据分析技术】(2025)

1.理论知识 KNN&#xff08;K-Nearest Neighbor&#xff09;算法是机器学习算法中最基础、最简单的算法之一。它既能用于分类&#xff0c;也能用于回归。KNN通过测量不同特征值之间的距离来进行分类。 KNN算法的思想&#xff1a; 对于任意n维输入向量&#xff0c;分别对应于特征…...

AI Agent开源框架汇总(持续更新)

文章目录 AI Agent开源框架汇总什么是AI Agent为什么需要智能体(Agent)Web3 AI Agent使用场景框架分类低代码(No-Code/Low-Code)框架基础框架代码框架Multi-Agent 框架 / 架构热门开源框架PhidataRigai16z的AI Agent框架ElizaLangChain和phidata对比OpenAI SwarmAI Agent开…...

录播检测原理是什么?

直播间录播的检测可以通过多种方式进行。以下是一些常见的检测方法&#xff1a; 1、水印识别&#xff1a;直播平台可以在实时直播画面中嵌入特定的水印&#xff0c;通过识别水印来判断是否存在录播行为。 2、特征分析:直播平台可以通过对直播画面进行特征分析&#xff0c;检测…...

Vue3 + Element Plus + TypeScript中el-transfer穿梭框组件使用详解及示例

使用详解 Element Plus 的 el-transfer 组件是一个强大的穿梭框组件&#xff0c;常用于在两个集合之间进行数据转移&#xff0c;如权限分配、数据选择等场景。下面我将详细介绍其用法并提供一个完整示例。 核心特性与用法 基本属性 v-model&#xff1a;绑定右侧列表的值&…...

RabbitMQ入门4.1.0版本(基于java、SpringBoot操作)

RabbitMQ 一、RabbitMQ概述 RabbitMQ RabbitMQ最初由LShift和CohesiveFT于2007年开发&#xff0c;后来由Pivotal Software Inc.&#xff08;现为VMware子公司&#xff09;接管。RabbitMQ 是一个开源的消息代理和队列服务器&#xff0c;用 Erlang 语言编写。广泛应用于各种分布…...

根目录0xa0属性对应的Ntfs!_SCB中的FileObject是什么时候被建立的----NTFS源代码分析--重要

根目录0xa0属性对应的Ntfs!_SCB中的FileObject是什么时候被建立的 第一部分&#xff1a; 0: kd> g Breakpoint 9 hit Ntfs!ReadIndexBuffer: f7173886 55 push ebp 0: kd> kc # 00 Ntfs!ReadIndexBuffer 01 Ntfs!FindFirstIndexEntry 02 Ntfs!NtfsUpda…...

django blank 与 null的区别

1.blank blank控制表单验证时是否允许字段为空 2.null null控制数据库层面是否为空 但是&#xff0c;要注意以下几点&#xff1a; Django的表单验证与null无关&#xff1a;null参数控制的是数据库层面字段是否可以为NULL&#xff0c;而blank参数控制的是Django表单验证时字…...

Kubernetes 节点自动伸缩(Cluster Autoscaler)原理与实践

在 Kubernetes 集群中&#xff0c;如何在保障应用高可用的同时有效地管理资源&#xff0c;一直是运维人员和开发者关注的重点。随着微服务架构的普及&#xff0c;集群内各个服务的负载波动日趋明显&#xff0c;传统的手动扩缩容方式已无法满足实时性和弹性需求。 Cluster Auto…...

Python训练营-Day26-函数专题1:函数定义与参数

题目1&#xff1a;计算圆的面积 任务&#xff1a; 编写一个名为 calculate_circle_area 的函数&#xff0c;该函数接收圆的半径 radius 作为参数&#xff0c;并返回圆的面积。圆的面积 π * radius (可以使用 math.pi 作为 π 的值)要求&#xff1a;函数接收一个位置参数 radi…...

篇章二 论坛系统——系统设计

目录 2.系统设计 2.1 技术选型 2.2 设计数据库结构 2.2.1 数据库实体 1. 数据库设计 1.1 数据库名: forum db 1.2 表的设计 1.3 编写SQL 2.系统设计 2.1 技术选型 2.2 设计数据库结构 2.2.1 数据库实体 通过需求分析获得概念类并结合业务实现过程中的技术需要&#x…...

高效的后台管理系统——可进行二次开发

随着互联网技术的迅猛发展&#xff0c;企业的数字化管理变得愈加重要。后台管理系统作为数据存储与业务管理的核心&#xff0c;成为了现代企业不可或缺的一部分。今天我们要介绍的是一款名为 若依后台管理框架 的系统&#xff0c;它不仅支持跨平台应用&#xff0c;还能提供丰富…...

AWS vs 阿里云:功能、服务与性能对比指南

在云计算领域&#xff0c;Amazon Web Services (AWS) 和阿里云 (Alibaba Cloud) 是全球领先的提供商&#xff0c;各自在功能范围、服务生态系统、性能表现和适用场景上具有独特优势。基于提供的引用[1]-[5]&#xff0c;我将从功能、服务和性能三个方面进行结构化对比分析&#…...

Pandas 可视化集成:数据科学家的高效绘图指南

为什么选择 Pandas 进行数据可视化&#xff1f; 在数据科学和分析领域&#xff0c;可视化是理解数据、发现模式和传达见解的关键步骤。Python 生态系统提供了多种可视化工具&#xff0c;如 Matplotlib、Seaborn、Plotly 等&#xff0c;但 Pandas 内置的可视化功能因其与数据结…...