如何使用python-telegram-bot获取并存储用户回复消息

你现在的问题在于直接用Bot类发送消息是单次同步调用，没法持续监听用户的后续回复。python-telegram-bot提供了更高级的Application和Handler系统来处理这类对话交互场景，下面给你两种可行的解决方案：

方案一：使用ConversationHandler管理对话状态 #

这种方式适合明确的“一问一答”流程，通过状态标记来控制机器人的行为逻辑：

from telegram import Update
from telegram.ext import (
    ApplicationBuilder,
    CommandHandler,
    MessageHandler,
    filters,
    ContextTypes,
    ConversationHandler
)

# 定义对话状态常量
ASKING = 1

async def start(update: Update, context: ContextTypes.DEFAULT_TYPE) -> int:
    # 获取当前用户ID
    user_id = update.effective_chat.id
    image_path = './image.png'
    
    # 发送图片并提问
    with open(image_path, 'rb') as my_image:
        await context.bot.send_photo(chat_id=user_id, photo=my_image, caption='What is this?')
    
    # 进入等待用户回复的状态
    return ASKING

async def handle_reply(update: Update, context: ContextTypes.DEFAULT_TYPE) -> int:
    # 获取用户的文本回复
    user_reply = update.message.text
    
    # 这里实现存储逻辑：可以存到变量、文件或数据库
    print(f"用户[{update.effective_chat.id}]的回复：{user_reply}")
    # 示例：追加到文本文件
    with open('user_replies.txt', 'a', encoding='utf-8') as f:
        f.write(f"用户ID {update.effective_chat.id}: {user_reply}\n")
    
    # 回复用户确认收到
    await update.message.reply_text(f"已收到你的回复：{user_reply}")
    
    # 结束对话
    return ConversationHandler.END

async def cancel(update: Update, context: ContextTypes.DEFAULT_TYPE) -> int:
    await update.message.reply_text("对话已取消")
    return ConversationHandler.END

def main():
    token = '1234567890:ABCdEffGH-IJKlm1n23oPqrst_UVzAbcdE4'
    # 构建Application实例
    application = ApplicationBuilder().token(token).build()
    
    # 创建对话处理器
    conv_handler = ConversationHandler(
        entry_points=[CommandHandler('start', start)],  # 触发对话的入口命令
        states={
            # 在ASKING状态下，监听用户的文本消息（排除命令类消息）
            ASKING: [MessageHandler(filters.TEXT & ~filters.COMMAND, handle_reply)]
        },
        fallbacks=[CommandHandler('cancel', cancel)]  # 取消对话的命令
    )
    
    application.add_handler(conv_handler)
    # 启动机器人的轮询模式
    application.run_polling()

if __name__ == '__main__':
    main()

方案二：用user_data跟踪用户状态 #

如果你的场景不需要严格的对话流程，也可以用context.user_data来存储每个用户的状态标记，这种方式更灵活：

from telegram import Update
from telegram.ext import ApplicationBuilder, CommandHandler, MessageHandler, filters, ContextTypes

# 定义状态键
WAITING_FOR_REPLY = 'waiting_for_reply'

async def start(update: Update, context: ContextTypes.DEFAULT_TYPE):
    user_id = update.effective_chat.id
    image_path = './image.png'
    
    with open(image_path, 'rb') as my_image:
        await context.bot.send_photo(chat_id=user_id, photo=my_image, caption='What is this?')
    
    # 在用户专属数据中标记：当前正在等待回复
    context.user_data[WAITING_FOR_REPLY] = True

async def handle_all_messages(update: Update, context: ContextTypes.DEFAULT_TYPE):
    # 检查当前用户是否处于等待回复的状态
    if context.user_data.get(WAITING_FOR_REPLY, False):
        user_reply = update.message.text
        
        # 执行存储逻辑
        with open('user_replies.txt', 'a', encoding='utf-8') as f:
            f.write(f"用户ID {update.effective_chat.id}: {user_reply}\n")
        
        await update.message.reply_text(f"已收到你的回复：{user_reply}")
        # 清除等待状态
        del context.user_data[WAITING_FOR_REPLY]
    else:
        # 非等待状态下的消息可以自定义处理
        await update.message.reply_text("请先发送/start开始对话哦")

async def cancel(update: Update, context: ContextTypes.DEFAULT_TYPE):
    # 清除等待状态（如果存在）
    if WAITING_FOR_REPLY in context.user_data:
        del context.user_data[WAITING_FOR_REPLY]
    await update.message.reply_text("对话已取消")

def main():
    token = '1234567890:ABCdEffGH-IJKlm1n23oPqrst_UVzAbcdE4'
    application = ApplicationBuilder().token(token).build()
    
    application.add_handler(CommandHandler('start', start))
    application.add_handler(CommandHandler('cancel', cancel))
    # 监听所有非命令类文本消息
    application.add_handler(MessageHandler(filters.TEXT & ~filters.COMMAND, handle_all_messages))
    
    application.run_polling()

if __name__ == '__main__':
    main()

注意事项 #

1. 确保你的python-telegram-bot版本是v13或以上，v12及以下版本使用的是Updater而非Application，API结构不同。
2. 如果需要处理非文本回复（比如图片、语音），可以修改filters参数，比如filters.PHOTO、filters.VOICE等。
3. 存储逻辑可以根据需求调整，比如存入SQLite、MySQL等数据库，或者JSON文件。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ntakwetet