Телеграм-бот для навигации по кампусам Московского Политехнического Университета

МосПолиХелпер — это практическое решение реальной проблемы ориентирования в кампусах Московского Политехнического Университета. Бот разработан студентами для студентов и предоставляет интерактивные видео-маршруты до любого кабинета в пяти основных кампусах университета.

Проект создан в рамках проектной практики и демонстрирует применение современных технологий для решения повседневных задач студенческой жизни.

• 🗺️ Интерактивная навигация по 5 кампусам МосПолитеха
• 🎥 Динамические видео-маршруты от входа на территорию или от входа в корпус
• ⚡ Мгновенная отдача готовых маршрутов благодаря интеллектуальному кешированию
• 📱 Интуитивный интерфейс с адаптивными inline-кнопками
• 🔄 Автоматическая обработка видео с оптимизацией для Telegram (H.264, битрейт 1500k)
• 🚀 Высокая производительность — время отклика менее 5 секунд для кешированных маршрутов
• 📊 Умная валидация входных данных с подсказками пользователю

📝 Важно: Указывайте номер кабинета точно в том формате, как он указан в личном кабинете или расписании

• /start — Приветствие и инструкции
• /help — Справка по командам
• /route — Построить маршрут до кабинета

1. Запустите бота командой /start
2. Выберите команду /route
3. Укажите кампус из предложенного списка
4. Введите номер кабинета в точном формате
5. Выберите тип маршрута (от территории или от входа в корпус)
6. Получите видео с маршрутом

src/code/ ├── bot.py # 🚀 Точка входа и координация приложения ├── config.py # ⚙️ Конфигурационные параметры ├── database.py # 💾 Управление пользовательскими данными ├── handlers.py # 🎛️ Обработчики команд и callback'ов ├── init.py # 🔧 Инициализация компонентов бота ├── scripts.py # 🎬 Обработка видео и формирование маршрутов └── combine.py # 🔄 Утилита для предварительной генерации кеша 

Принципы проектирования:

• Single Responsibility — каждый модуль отвечает за конкретную задачу
• Dependency Injection — слабая связанность между компонентами
• Async/Await — асинхронная обработка для высокой производительности
• Error Handling — корректная обработка ошибок на всех уровнях

📦 mospoly-helper/ ├── 📂 src/code/ # Исходный код ├── 📂 data/ # Рабочие данные │ ├── 📂 cache/ # Сгенерированные видеомаршруты │ │ ├── 📄 *-all.mp4 # Полные маршруты (от территории) │ │ └── 📄 *-small.mp4 # Короткие маршруты (от входа в корпус) │ ├── 📂 users/ # JSON-файлы сессий пользователей │ │ └── 📄 {user_id}.json # Данные конкретного пользователя │ └── 📂 videos/ # Библиотека исходных видеофрагментов │ ├── 📂 av/ # Автозаводская │ │ ├── 📂 buildings/ # Видео от входа до корпуса │ │ ├── 📂 floors/ # Видео по этажам │ │ └── 📂 offices/ # Видео до конкретных кабинетов │ ├── 📂 bs/ # Большая Семёновская │ ├── 📂 mi/ # Михалковская │ ├── 📂 pk/ # Павла Корчагина │ └── 📂 pr/ # Прянишникова └── 📂 logs/ # Журналы работы (рекомендуется) 

• OS: Linux (Ubuntu 20.04+), macOS, Windows 10+
• Python: 3.10 или выше
• RAM: минимум 2 ГБ (рекомендуется 4 ГБ)
• Storage: минимум 10 ГБ для видеофрагментов и кеша
• Network: стабильное интернет-соединение

1. Клонирование репозитория

git clone https://github.com/EDeev/mospoly-helper.git cd mospoly-helper

2. Установка Python-зависимостей

pip install -r requirements.txt

3. Установка FFmpeg

Ubuntu/Debian:

sudo apt update && sudo apt install ffmpeg

macOS (с Homebrew):

brew install ffmpeg

Windows: Скачайте с официального сайта и добавьте в PATH

1. Создание Telegram бота

   • Перейдите к @BotFather
   • Создайте нового бота командой /newbot
   • Сохраните полученный токен

2. Настройка конфигурации

# config.py BOT_TOKEN = "YOUR_BOT_TOKEN_HERE" # Замените на ваш токен

3. Создание структуры каталогов

mkdir -p data/{cache,users,videos/{av,bs,mi,pk,pr}/{buildings,floors,offices}} mkdir -p logs

Основной режим:

cd src/code python bot.py

С логированием:

python bot.py 2>&1 | tee ../../logs/bot.log

Предварительная генерация кеша (опционально):

python combine.py # Генерирует кеш для всех доступных маршрутов

Система обработки видео использует продвинутые техники оптимизации:

# Параметры кодирования (scripts.py) full_clip.write_videofile( filename, fps=30, # Оптимальная частота кадров codec="libx264", # Эффективный кодек H.264 bitrate="1500k", # Баланс качество/размер preset="fast", # Быстрое кодирование ffmpeg_params=["-crf", "23"] # Constant Rate Factor для качества )

Применяемые оптимизации:

• ✂️ Удаление аудиодорожки — экономия 30-40% размера файла
• ⏩ Ускорение в 2 раза — сокращение времени просмотра
• 📐 Изменение разрешения до 400px — оптимизация для мобильных устройств
• 🗜️ CRF 23 — оптимальный баланс качества и размера файла

Двухуровневое кеширование:

1. Полные маршруты (*-all.mp4) — от входа на территорию
2. Короткие маршруты (*-small.mp4) — от входа в корпус

Алгоритм проверки кеша:

# Проверка существования готового файла cache_path = f"../data/cache/{route_id}-{'all' if full_route else 'small'}.mp4" if os.path.exists(cache_path): return cache_path # Мгновенная отдача else: return await make_full_clip(video_segments) # Генерация нового

Утилита для предварительной генерации видеомаршрутов:

async def combine_all_videos(): """  Массовая генерация кеша для всех доступных маршрутов    Обрабатывает:  - Все корпуса: pr, pk, mi, av, bs  - Полные и короткие маршруты для каждого кабинета  - Пропускает несуществующие видеофрагменты  """ corpora = ["pr", "pk", "mi", "av", "bs"] for corpus in corpora: offices_path = f"../videos/{corpus}/offices" for video_file in os.listdir(offices_path): # Генерация полного маршрута await make_full_clip([building_path, floor_path, office_path]) # Генерация короткого маршрута  await make_full_clip([floor_path, office_path])

Использование:

cd src/code python combine.py # Запуск в фоновом режиме для больших объемов

Проект создан в рамках проектной практики студентами группы 241-327 направления "Системная и программная инженерия":

Научное руководство:

• Куратор практики: Баринова Наталья Владимировна
• Кураторы проектной деятельности: Киреева Галина Ивановна, Будылина Евгения Александровна

Официальные каналы поддержки:

1. 📧 Email: support@new-devs.ru

   • Время ответа: 24-48 часов
   • Для технических вопросов и предложений

2. 🐙 GitHub Issues: Создать issue

   • Для сообщений об ошибках и feature requests
   • Публичное обсуждение и tracking

Этот проект создан в учебных целях как работа по дисциплине "Проектной практики" в Московском Политехническом Университете, 2024-2025 учебный год.