Python, 파이썬을 이용해서 슬랙 봇 만들기

배경

• Modern PHP그룹에서 전창완님의 PHP로 Slack Bot 만들기 (전창완) 발표를 듣고

• 얼마 안됐지만 마침 Python, NLP에 대한 공부중이어서 만들어 보기로 했다.

슬랙에서 제공하는 Real Time Messaging API를 이용한다.

Process

• rtm.connect를 이용하여 연결을 한다. 그럼 봇에 접속표시(파란불) 가 된다.

• rtm.read를 통해 메세지를 받는다. 단, 받는 메세지는 while True: 를 통해 무한루프로 돌린다.

• 질문이 들어오면 학습된 질문과 tf-idf 유사도 가장 높은 질문을 선택한다.

• 해당 질문에 맞는 대답을 한다.

Git 주소

https://github.com/calc2te/python-slackbot

Full source

from slackclient import SlackClient

import time

from konlpy.tag import Twitter

import nltk

import numpy as np

from math import log

import random

EXAMPLE_COMMAND = "섭섭"

slack_client = SlackClient('API_TOKEN)

t = Twitter()

question = []

question.append('뭐 할 줄 알아?')

question.append('사무실 주소는?')

question.append('점심에 뭐 먹지?')

def parse_slack(msg):

    output_list = msg

    # print(output_list)

    # print(len(output_list))

    if output_list and len(output_list) > 0:

        for output in output_list:

            print(output)

            if output and 'text' in output and 'bot_id' not in output:

                command = output['text']

                question_index = question_tfidf(command)

                answer = slack_answer(question_index)

                if command.startswith(EXAMPLE_COMMAND):

                    slack_client.api_call(

                        "chat.postMessage",

                        channel=output['channel'],

                        text=answer,

                        username='섭섭이',

                        icon_emoji=':ghost:'

                    )

    return None

def slack_answer(i):

    if i == 1:

        answer = "[코멘토] 서울시 종로구 동호로 38길 23 (종로5가, 3층)\n070-4154-0804"

    elif i == 2:

        menu = ['야미가','서브웨이','순두부','김치찌개','생선구이','국밥','연어?']

        answer = random.choice(menu)

    else:

        answer = "섭섭이는 지금 사무실 주소를 알고 점심을 추천할 수 있어요"

    return answer

def question_tfidf(q):

    # 질문 형태소 분석

    nouns = t.morphs(q)

    ko = nltk.Text(nouns, name='')

    nouns = ko.vocab()

    # 학습 문장 형태소 분석

    question_nouns = [t.morphs(row) for row in question]

    i = 0

    for noun in question_nouns:

        ko = nltk.Text(question_nouns[i], name='')

        question_nouns[i] = ko.vocab()

        i += 1

    # 문서 유사도 탐색

    q_tfidf = []

    i = 0

    for q_nouns in question_nouns:

        tfidf = []

        for n in nouns:

            try:

                tf = [q_nouns[key] for key in q_nouns if key in n][0] / np.sum([q_nouns[key] for key in q_nouns])

            except IndexError:

                tf = 0

            j = 0

            for d in question:

                if n in d:

                    j += 1

            try:

                idf = log(len(question) / j)

            except ZeroDivisionError:

                idf = 0

            tfidf.append(tf*idf)

        print(np.sum(tfidf))

        q_tfidf.append(np.sum(tfidf))

        i += 1

    return q_tfidf.index(np.amax(q_tfidf))

if __name__ == "__main__":

    if slack_client.rtm_connect():

        print("Connected!")

        while True:

            parse_slack(slack_client.rtm_read())

            time.sleep(1)

    else:

        print("Connection failed.")