import gspread
from oauth2client.service_account import ServiceAccountCredentials
import datetime

# Доступ к Google
scope = ["https://spreadsheets.google.com/feeds",
         "https://www.googleapis.com/auth/drive"]

creds = ServiceAccountCredentials.from_json_keyfile_name("service_account.json", scope)
client = gspread.authorize(creds)

# Открываем таблицу
sheet = client.open("Статистика_канала").sheet1

# Данные для примера (на деле можно тянуть из Telegram API)
today = datetime.date.today().strftime("%Y-%m-%d")
new_users = 15
messages = 120
likes = 340

# Записываем строку
sheet.append_row([today, new_users, messages, likes])

print("✅ Статистика обновлена!")

В последнее время дни сильно загружены и часто путаюсь в расписании 😵

Решил для себя сделать бота-планёра, чтобы не забывать о занятиях и дедлайнах.

Пишите в комменты, если для вас эта тема актуальна 👨‍💻

У фрилансеров и SMM-щиков часто одна головная боль — контент. Идеи постов есть, но они теряются в заметках, Excel или просто в голове.
Что если у тебя будет бот, который сам раскладывает идеи по дням и формирует план публикаций?

import datetime
from aiogram import Bot, Dispatcher, types
from aiogram.filters import Command
import asyncio, os

API_TOKEN = os.getenv("BOT_TOKEN")
bot = Bot(API_TOKEN)
dp = Dispatcher()

ideas = {}  # {user_id: [(date, text), ...]}

@dp.message(Command("add"))
async def add_idea(msg: types.Message):
    # Пример: /add 2025-09-20 Идея поста про Python
    try:
        parts = msg.text.split(" ", 2)
        date = datetime.datetime.strptime(parts[1], "%Y-%m-%d").date()
        text = parts[2]
        ideas.setdefault(msg.from_user.id, []).append((date, text))
        await msg.answer(f"✅ Добавлено: {text} ({date})")
    except:
        await msg.answer("⚠️ Формат: /add YYYY-MM-DD ТЕКСТ")

@dp.message(Command("plan"))
async def show_plan(msg: types.Message):
    user_ideas = ideas.get(msg.from_user.id, [])
    if not user_ideas:
        await msg.answer("📭 План пуст")
    else:
        user_ideas.sort(key=lambda x: x[0])
        text = "📅 Твой контент-план:\n\n"
        for d, t in user_ideas:
            text += f"— {d}: {t}\n"
        await msg.answer(text)

async def main():
    await dp.start_polling(bot)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

⁉️ А у тебя уже есть свой контент-план или ты пока публикуешь «по вдохновению»?

Пишу проект бота-планёра для телеграм. Скоро выйдет пост на тему данного бота 💎

Вкратце: можно делать записи по задачам, выставлять дату и время, есть фиксированные задачи по будням и оповещения, а также отчётность за неделю 👨‍💻

Представь: добавляешь задачу "/add_task Менторство с клиентом 2025-09-25 14:00", бот сохраняет её, напоминает за 30 минут (или по твоим настройкам) и даже формирует отчёт за неделю — сколько задач выполнено, сколько висит. Для повторяющихся вещей (типа "урок по Python каждую среду в 18:00") есть отдельный режим с деактивацией по команде.

Бот работает на Python с библиотеками telebot, SQLAlchemy (для базы данных) и APScheduler (для напоминаний). Всё в одном проекте, без лишних зависимостей.

⭐️ Python 3
⭐️ Библиотеки: telebot, sqlalchemy, apscheduler, python-dotenv, pytz
⭐️ База: SQLite (или PostgreSQL для продакшена)
⭐️ Telegram API токен

—config.py: настройки (токен, таймзона, БД)
—models.py: модели задач и расписания (SQLAlchemy)
—db.py: подключение к БД
—utils.py: хелперы (парсинг дат, клавиатуры)
—scheduler.py: планировщик напоминаний
—bot_handlers.py: обработчики сообщений (добавление задач, настройки, отчёты)
—main.py: запуск бота и инициализация

• Интеграцию с Google Calendar для синхронизации.
• Голосовые заметки для добавления задач.
• Графики отчётов в PNG (через Matplotlib).
• Мультипользовательский режим для команд.

Это не просто бот — это инструмент, который сэкономит часы на рутине. Я уже тестирую на себе, и это реально упрощает жизнь. 💪

☕️ А ты используешь ботов для планирования? Что бы добавил в такой проект?

По результатам опроса, парсинг сайтов самый популярный 😎

В качестве примера парсинга будем писать скрипт для парсинга погоды с сайта www.gismeteo.ru 🖥

# config.py
import os
from dotenv import load_dotenv
import pytz

load_dotenv()

BOT_TOKEN = os.getenv("BOT_TOKEN")  # обязательно
DATABASE_URL = os.getenv("DATABASE_URL", "sqlite:///planner.db")
TIMEZONE = os.getenv("TIMEZONE", "Europe/Moscow")
TZ = pytz.timezone(TIMEZONE)

Теперь db.py: создаём движок и сессию SQLAlchemy.

# db.py
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, scoped_session
from config import DATABASE_URL

engine = create_engine(DATABASE_URL, echo=False, future=True)
SessionLocal = scoped_session(sessionmaker(bind=engine, autoflush=False, autocommit=False))

# models.py (фрагмент)
from sqlalchemy import Column, Integer, String, DateTime, Boolean, ForeignKey, Text, Enum, Time
from sqlalchemy.orm import declarative_base, relationship
import enum
from datetime import datetime, time

Base = declarative_base()

class TaskStatus(enum.Enum):
    pending = "pending"
    done = "done"

class User(Base):
    __tablename__ = "users"
    id = Column(Integer, primary_key=True, index=True)         # internal id
    tg_id = Column(Integer, unique=True, index=True, nullable=False)  # telegram user id
    name = Column(String, nullable=True)
    default_remind_minutes = Column(Integer, default=30)  # default reminder before event in minutes

    tasks = relationship("Task", back_populates="user", cascade="all, delete-orphan")
    classes = relationship("ClassSchedule", back_populates="user", cascade="all, delete-orphan")

class Task(Base):
    __tablename__ = "tasks"
    id = Column(Integer, primary_key=True, index=True)
    user_id = Column(Integer, ForeignKey("users.id", ondelete="CASCADE"), nullable=False)
    noscript = Column(String, nullable=False)
    denoscription = Column(Text, nullable=True)
    starts_at = Column(DateTime, nullable=False, index=True)  # <- timezone=True
    remind_before_minutes = Column(Integer, nullable=True)
    status = Column(Enum(TaskStatus), default=TaskStatus.pending)

    user = relationship("User", back_populates="tasks")

# ClassSchedule для еженедельных занятий (фрагмент)
class ClassSchedule(Base):
    __tablename__ = "class_schedules"
    id = Column(Integer, primary_key=True, index=True)
    user_id = Column(Integer, ForeignKey("users.id", ondelete="CASCADE"), nullable=False)
    noscript = Column(String, nullable=False)
    weekday = Column(Integer, nullable=False)  # 0..6
    start_time = Column(Time, nullable=False, index=True)
    duration_minutes = Column(Integer, default=90)
    location = Column(String, nullable=True)
    active = Column(Boolean, default=True)
    remind_before_minutes = Column(Integer, nullable=True)

    user = relationship("User", back_populates="classes")

— User — базовая модель с Telegram ID и дефолтным временем напоминания.
— Task — разовая задача: заголовок, описание, дата/время, статус (pending/done), напоминание.
— ClassSchedule — фиксированное расписание: день недели (0=Пн), время старта, длительность, локация. Активно/неактивно для деактивации без удаления.
— Связи: one-to-many (пользователь имеет много задач/занятий), с каскадным удалением.

# main.py (фрагмент)
from db import engine, SessionLocal
from models import Base

def init_db():
    Base.metadata.create_all(bind=engine)

# ... потом запуск бота

- Храните даты в UTC, но в коде используйте pytz для локальной зоны (Europe/Moscow по дефолту).
- Индексы на starts_at и start_time ускорят запросы по времени.
- Cascade="all, delete-orphan" — автоматически удаляет задачи при удалении юзера (хотя в боте юзеры не удаляются).

В следующем посте разберём utils.py и scheduler.py — хелперы, парсинг дат и как настроить напоминания с APScheduler. Если есть вопросы по БД — пишите в комментах!

🧠 Что думаешь: SQLite хватит для такого бота или сразу на Postgres? Делитесь опытом!

Привет, кодеры! Продолжаем разбор Telegram-бота для планирования задач. В первом посте — обзор, в Части 1 — БД и модели. Сегодня: utils.py (хелперы) и scheduler.py (напоминания с APScheduler).

# utils.py (ключевые функции)
from datetime import datetime
from dateutil import parser
from config import TZ
from telebot import types

def parse_datetime_user(text: str) -> datetime:
    formats = ["%Y-%m-%d %H:%M", "%d.%m.%Y %H:%M", "%Y-%m-%d", "%d.%m.%Y"]
    for fmt in formats:
        try:
            dt = datetime.strptime(text, fmt)
            return TZ.localize(dt)
        except ValueError:
            continue
    return None

def format_task(task):
    s = f"#{task.id} {task.noscript}\nКогда: {task.starts_at.strftime('%Y-%m-%d %H:%M')}\nСтатус: {task.status.value}"
    if task.denoscription:
        s += f"\n{task.denoscription}"
    return s

def make_main_keyboard():
    kb = types.ReplyKeyboardMarkup(resize_keyboard=True)
    kb.row(types.KeyboardButton("➕ Добавить задачу"), types.KeyboardButton("➕ Добавить пару (фикс.)"))
    kb.row(types.KeyboardButton("📋 Мои задачи"), types.KeyboardButton("📅 Расписание / Календарь"))
    kb.row(types.KeyboardButton("⚙️ Настройки"), types.KeyboardButton("📝 Отчёт за неделю"))
    return kb

# scheduler.py (основные функции)
from apscheduler.schedulers.background import BackgroundScheduler
from apscheduler.triggers.date import DateTrigger
from apscheduler.triggers.cron import CronTrigger
from db import SessionLocal
from models import Task, ClassSchedule, User, TaskStatus
from config import TZ

scheduler = BackgroundScheduler(timezone=TZ)
scheduler.start()

def schedule_task_reminder(task_id: int, when: datetime, bot, message_text: str):
    job_id = f"task_{task_id}"
    scheduler.add_job(
        func=lambda: _send_task_reminder(task_id, bot, message_text),
        trigger=DateTrigger(run_date=when),
        id=job_id,
        replace_existing=True
    )

# _send_task_reminder: отправляет сообщение, если задача pending
def schedule_weekly_class_reminder(class_id: int, bot):
    # Настраивает cron для еженедельного напоминания по дню/времени
    # Использует remind_before_minutes или дефолт 30 мин
    pass  # (полный код в репозитории)

def load_all_jobs(bot):
    # При старте загружает все pending задачи и active классы в scheduler
    pass

- schedule_task_reminder: разовое напоминание за N минут до задачи.
- schedule_weekly_class_reminder: еженедельные cron-задачи для занятий.
- load_all_jobs: восстанавливает задания при запуске бота.

В следующем посте — bot_handlers.py: обработчики команд и FSM для диалогов. Вопросы по APScheduler? Пиши!

🧠 Что добавить в напоминания? Идеи в комментах!

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# URL страницы погоды для Москвы
url = "https://www.gismeteo.ru/weather-moscow-4368/"

# Делаем запрос (User-Agent нужен, чтобы сайт "поверил", что мы браузер)
html = requests.get(url, headers={"User-Agent": "Mozilla/5.0"}).text

# Создаём объект BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")

# Находим тег <temperature-value> (он хранит температуру в атрибуте "value")
temp_tag = soup.find("temperature-value")

# Забираем число и преобразуем к int
temperature = int(temp_tag["value"])

# Добавляем знак: +, − или ничего (для нуля)
if temperature > 0:
    sign = "+"
elif temperature < 0:
    sign = "−"
else:
    sign = ""

# Выводим результат
print(f"Москва: {sign}{abs(temperature)}°C")

☀️requests скачивает страницу;
☀️BeautifulSoup разбирает HTML;
☀️<temperature-value> имеет атрибут value, где хранится число (может быть отрицательным зимой ❄️);
☀️мы вручную добавляем знак «+» или «−»;
☀️результат выводим красиво.

☀️добавить выбор города (через аргумент или список URL);
☀️вытягивать прогноз на несколько дней вперёд;
☀️упаковать в Telegram-бота («/weather Москва» → ответ с температурой).

Этот файл содержит обработчики команд (/start, /done) и диалогов (добавление задач/занятий, настройки).

Для управления многошаговыми диалогами (например, ввод названия, даты, времени) используется простая FSM (finite-state machine) через словарь user_states.

— get_or_create_user: Создаёт или получает пользователя по Telegram ID.
— cmd_start: Запускает бота, показывает главное меню.
— FSM через user_states: Хранит состояние диалога (например, awaiting_task_noscript) и данные (payload).

⭐️FSM в памяти (user_states) подходит для MVP. Для продакшена используйте Redis или БД для хранения состояний.

⭐️Логируйте действия пользователей для отладки.

⭐️Добавляйте валидацию ввода, чтобы избежать ошибок (например, некорректные даты).

Сегодня хочу поговорить о буднях настоящего программиста-фрилансера: что ждёт новичка, насколько полезны курсы и что реально придётся осваивать на практике.

Фриланс — это зона ответственности и свободы одновременно. Здесь ты сам себе начальник, продюсер и маркетолог. Нет начальника, который скажет, куда двигаться дальше. Зато есть полная независимость: хочешь — зарабатываешь больше, ленишься — доходы уменьшаются. Всё зависит исключительно от твоих усилий и решений.

Курсы действительно способны стать хорошей базой для старта. Они дают фундаментальные знания, которые пригодятся при создании реальных продуктов. Например, чаще всего востребованы умения интегрировать чистый Python в большие системы вроде CRM или N8N. Сам по себе чистый Python редко встречается в вакансиях, но знание основ программирования открывает двери к решению сложных интеграционных задач.

💼 Получение первого заказа — настоящее испытание. Работа над проектом похожа на приготовление блюда для требовательного гурмана: нужно учитывать предпочтения клиента («специи»), соблюдать сроки и стараться сделать работу качественно. Тут важна внимательность к деталям и способность быстро учиться новому.

Привет, кодеры! Разбираем финальную часть Telegram-бота для планирования задач. В первом посте — идея и функционал, в Части 1 — база данных (config.py, db.py, models.py), в Части 2 — хелперы и напоминания (utils.py, scheduler.py), в Части 3 — обработчики команд (bot_handlers.py). Сегодня завершаем разбор с main.py — точкой старта бота — и подводим итоги.

💎Локально: Установите зависимости (pip install telebot sqlalchemy apscheduler python-dotenv pytz), настройте .env с BOT_TOKEN, запустите python main.py.

💎Продакшен: Используйте Docker или Heroku, настройте PostgreSQL вместо SQLite, добавьте SQLAlchemyJobStore для APScheduler.

💎Тестирование: Проверьте команды (/start, /done <id>), добавление задач и расписания. Логируйте ошибки (например, блокировку бота юзером).

💎 Если наберёте 7 реакций под последним постом — выкладываю полный код проекта в канал 💪

Решил запустить новую рубрику - обучение языку Python на кейсах 👨‍💻

💻💻💻

Пилотным запуском станет создание консольного приложения SafeBox - личный шифратор паролей)

Урок выйдет совсем скоро ⏱

Пиши свои идеи для рубрики в комментариях ⬇️