Moonlark 开发文档

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插件实现原理剖析 ​

本页面使用 DeepSeek-R1 辅助生成。

前置知识

建议先阅读 首个插件开发指南 并理解 SHA1 插件的实现原理

项目结构解析 ​

插件部署后典型目录结构如下（精简版）：

bash
.
├── ...
└── src
    ├── lang
    │   ├── zh_hans
    │   │   ├── sha1.yaml    # 语言文件
    │   └── ...
    ├── plugins
    │   ├── nonebot_plugin_sha1
    │   │   ├── __init__.py  # 插件入口
    │   │   ├── __main__.py  # 核心逻辑
    │   │   └── help.yaml    # 帮助文档
    │   └── ...
    └── templates
        └── ...              # 模板文件

核心目录说明 ​

目录功能说明
src/lang/多语言文件存储，zh_hans 为默认中文，en_us/zh_tw 通过 Crowdin 管理
src/plugins/插件主目录，由 nb-cli 加载
src/templates/Jinja 模板目录，需配合 Render 插件使用

核心代码实现 ​

元数据声明 (__init__.py) ​

python
from nonebot.plugin import PluginMetadata

# highlight-start
# 关键元数据配置
__plugin_meta__ = PluginMetadata(
    name="nonebot-plugin-sha1",  # 插件名称（遵循 nonebot-plugin- 前缀规范）
    description="SHA1 摘要提取",  # 简短功能描述
    usage="",                    # 使用说明（留空时自动生成）
    config=None,                  # 配置类（本插件无需配置）
)
# highlight-end

# 声明插件依赖（必须前置加载）
from nonebot import require
require("nonebot_plugin_larklang")  # 多语言支持
require("nonebot_plugin_larkutils") # 工具函数集

# 导入核心逻辑模块
from . import __main__

重要实践

将指令注册和业务逻辑分离到 __main__.py 是推荐做法，可以：

  1. 避免循环导入
  2. 提升代码可维护性
  3. 方便单元测试

指令处理逻辑 (__main__.py) ​

基础框架搭建 ​

python
# highlight-start
# 标准库导入
import hashlib

# NoneBot 核心组件
from nonebot import on_command
from nonebot.adapters import Message
from nonebot.params import CommandArg

# 插件依赖组件
from nonebot_plugin_larklang import LangHelper
from nonebot_plugin_larkutils import get_user_id
# highlight-end

# 指令声明（响应 "sha1" 命令）
sha1 = on_command("sha1")

# 初始化多语言模块（自动关联 sha1.yaml）
lang = LangHelper()

响应器实现 ​

python
@sha1.handle()
async def handle_sha1(
    message: Message = CommandArg(),       # 注入消息参数
    user_id: str = get_user_id()           # 注入用户ID
) -> None:
    # 提取消息纯文本（过滤非文本内容）
    text = message.extract_plain_text()
    
    # 计算SHA1摘要（UTF-8编码）
    sha1sum = hashlib.sha1(text.encode()).hexdigest()
    
    # 发送本地化响应（格式：sha1.sha1）
    await lang.finish("sha1.sha1", user_id, sha1sum)

安全规范

必须通过 get_user_id() 获取用户标识：

  1. 适配不同平台ID体系

关键技术解析 ​

依赖注入 ​

方法返回类型说明
CommandArg()Message原始消息对象（含图片/表情等）
get_user_id()str跨平台标准化用户ID

多语言系统工作流 ​

mermaid
sequenceDiagram
    participant User
    participant Handler
    participant LarkLang
    participant YamlFile
    
    User->>Handler: 触发指令
    Handler->>LarkLang: 请求翻译键
    LarkLang->>YamlFile: 查找 sha1.yaml
    YamlFile-->>LarkLang: 返回模板字符串
    LarkLang-->>Handler: 格式化消息
    Handler->>User: 发送本地化响应

最佳实践指南 ​

  1. 消息处理规范

    • 使用 extract_plain_text() 过滤非文本内容
    • 复杂消息解析推荐使用 Alconna

  2. 多语言开发

    • 键名遵循 插件域.功能.子项 三级结构
    • 中文翻译存于 zh_hans/插件名.yaml
    • 通过 Crowdin 贡献其他语言

  3. 依赖管理

    python
    # 正确声明方式
require("nonebot_plugin_larklang")

# 错误方式（导致加载顺序问题）
import nonebot_plugin_larklang