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配置

配置是项目中非常重要的一部分，为了方便我们控制机器人的行为，NoneBot 提供了一套配置系统。下面我们将会补充指南中的天气插件，使其能够读取用户配置。在这之前，我们需要先了解一下配置系统，如果你已经了解了 NoneBot 中的配置方法，可以跳转到编写插件配置。

NoneBot 使用 pydantic 以及 python-dotenv 来读取 dotenv 配置文件以及环境变量，从而控制机器人行为。配置文件需要符合 dotenv 格式，复杂数据类型需使用 JSON 格式或 pydantic 支持格式填写。

NoneBot 内置的配置项列表及含义可以在内置配置项中查看。

配置项的加载

在 NoneBot 中，我们可以把配置途径分为 直接传入、系统环境变量、dotenv 配置文件 三种，其加载优先级依次由高到低。

直接传入

在 NoneBot 初始化的过程中，可以通过 nonebot.init() 传入任意合法的 Python 变量，也可以在初始化完成后直接赋值。

通常，在初始化前的传参会在机器人的入口文件（如 bot.py）中进行，而初始化后的赋值可以在任何地方进行。

bot.py
import nonebot


# 初始化时
nonebot.init(custom_config1="config on init")


# 初始化后
config = nonebot.get_driver().config
config.custom_config1 = "changed after init"
config.custom_config2 = "new config after init"

系统环境变量

在 dotenv 配置文件中定义的配置项，也会在环境变量中进行寻找。如果在环境变量中发现同名配置项（大小写不敏感），将会覆盖 dotenv 中所填值。

例如，在 dotenv 配置文件中存在配置项 custom_config：

CUSTOM_CONFIG=config in dotenv

同时，设置环境变量：

# windows
set CUSTOM_CONFIG "config in environment variables"
# linux/macOS
export CUSTOM_CONFIG="config in environment variables"

那最终 NoneBot 所读取的内容为环境变量中的内容，即 config in environment variables。

注意

NoneBot 不会自发读取未被定义的配置项的环境变量，如果需要读取某一环境变量需要在 dotenv 配置文件中进行声明。

dotenv 配置文件

dotenv 是一种便捷的跨平台配置通用模式，也是我们推荐的配置方式。

NoneBot 在启动时将会从系统环境变量或者 .env 文件中寻找配置项 ENVIRONMENT （大小写不敏感），默认值为 prod。这将决定 NoneBot 后续进一步加载环境配置的文件路径 .env.{ENVIRONMENT}。

配置项解析

dotenv 文件中的配置值使用 JSON 进行解析。如果配置项值无法被解析，将作为字符串处理。例如：

STRING_CONFIG=some string
LIST_CONFIG=[1, 2, 3]
DICT_CONFIG={"key": "value"}
MULTILINE_CONFIG='
[
  {
    "item_key": "item_value"
  }
]
'
EMPTY_CONFIG=
NULL_CONFIG

将被解析为：

dotenv_config = {
    "string_config": "some string",
    "list_config": [1, 2, 3],
    "dict_config": {"key": "value"},
    "multiline_config": [{"item_key": "item_value"}],
    "empty_config": "",
    "null_config": None
}

特别的，NoneBot 支持使用 env_nested_delimiter 配置嵌套字典，在层与层之间使用 __ 分隔即可：

DICT={"k1": "v1", "k2": null}
DICT__K2=v2
DICT__K3=v3
DICT__INNER__K4=v4

将被解析为：

dotenv_config = {
    "dict": {
        "k1": "v1",
        "k2": "v2",
        "k3": "v3",
        "inner": {
            "k4": "v4"
        }
    }
}

.env 文件

.env 文件是基础配置文件，该文件中的配置项在不同环境下都会被加载，但会被 .env.{ENVIRONMENT} 文件中的配置所覆盖。

我们可以在 .env 文件中写入当前的环境信息：

ENVIRONMENT=dev
COMMON_CONFIG=common config  # 这个配置项在任何环境中都会被加载

这样，我们在启动 NoneBot 时就会从 .env.dev 文件中加载剩余配置项。

提示

在生产环境中，可以通过设置环境变量 ENVIRONMENT=prod 来确保 NoneBot 读取正确的环境配置。

.env.{ENVIRONMENT} 文件

.env.{ENVIRONMENT} 文件类似于预设，可以让我们在多套不同的配置方案中灵活切换，默认 NoneBot 会读取 .env.prod 配置。如果你使用了 nb-cli 创建 simple 项目，那么将含有两套预设配置：.env.dev 和 .env.prod。

在 NoneBot 初始化时，可以指定加载某个环境配置文件：

nonebot.init(_env_file=".env.dev")

这将忽略在 .env 文件或环境变量中指定的 ENVIRONMENT 配置项。

读取配置项

NoneBot 的全局配置对象可以通过 driver 获取，如：

import nonebot


config = nonebot.get_driver().config

如果我们需要获取某个配置项，可以直接通过 config 对象的属性访问：

superusers = config.superusers

如果配置项不存在，将会抛出异常。

插件配置

在一个涉及大量配置项的项目中，通过直接读取配置项的方式显然并不高效。同时，由于额外的全局配置项没有预先定义，开发时编辑器将无法提示字段与类型，并且运行时没有对配置项直接进行合法性检查。那么就需要一种方式来规范定义插件配置项。

在 NoneBot 中，我们使用强大高效的 pydantic 来定义配置模型，这个模型可以被用于配置的读取和类型检查等。例如在 weather 插件目录中新建 config.py 来定义一个模型：

weather/config.py
from pydantic import BaseModel, validator


class Config(BaseModel):
    weather_api_key: str
    weather_command_priority: int = 10
    weather_plugin_enabled: bool = True


    @validator("weather_command_priority")
    def check_priority(cls, v):
        if isinstance(v, int) and v >= 1:
            return v
        raise ValueError("weather command priority must be an integer and greater than 1")

在 config.py 中，我们定义了一个 Config 类，它继承自 pydantic.BaseModel，并定义了一些配置项。在 Config 类中，我们还定义了一个 check_priority 方法，它用于检查 weather_command_priority 配置项的合法性。更多关于 pydantic 的编写方式，可以参考 pydantic 官方文档。

在定义好配置模型后，我们可以在插件加载时获取全局配置，导入插件自身的配置模型并使用：

weather/__init__.py
from nonebot import get_driver


from .config import Config


plugin_config = Config.parse_obj(get_driver().config)


weather = on_command(
    "天气",
    rule=to_me(),
    aliases={"weather", "查天气"},
    priority=plugin_config.weather_command_priority,
    block=True,
)

然后，我们便可以从 plugin_config 中读取配置了，例如 plugin_config.weather_api_key。

这种方式可以简洁、高效地读取配置项，同时也可以设置默认值或者在运行时对配置项进行合法性检查，防止由于配置项导致的插件出错等情况出现。

提示

发布插件应该为自身的事件响应器提供可配置的优先级，以便插件使用者可以自定义多个插件间的响应顺序。

由于插件配置项是从全局配置中读取的，通常我们需要在配置项名称前面添加前缀名，以防止配置项冲突。例如在上方的示例中，我们就添加了配置项前缀 weather_。但是这样会导致在使用配置项时过长的变量名，因此我们可以使用 pydantic 的 alias 或者通过配置 scope 来简化配置项名称。这里我们以 scope 配置为例：

weather/config.py
from pydantic import BaseModel


class ScopedConfig(BaseModel):
    api_key: str
    command_priority: int = 10
    plugin_enabled: bool = True


class Config(BaseModel):
    weather: ScopedConfig
weather/__init__.py
from nonebot import get_driver


from .config import Config


plugin_config = Config.parse_obj(get_driver().config).weather

这样我们就可以省略插件配置项名称中的前缀 weather_ 了。但需要注意的是，如果我们使用了 scope 配置，那么在配置文件中也需要使用 env_nested_delimiter 格式，例如：

WEATHER__API_KEY=123456
WEATHER__COMMAND_PRIORITY=10

内置配置项

配置项 API 文档可以前往 Config 类查看。

Driver

  • 类型: str
  • 默认值: "~fastapi"

NoneBot 运行所使用的驱动器。具体配置方法可以参考安装驱动器和选择驱动器。

DRIVER=~fastapi+~httpx+~websockets

Host

  • 类型: IPvAnyAddress
  • 默认值: 127.0.0.1

当 NoneBot 作为服务端时，监听的 IP / 主机名。

HOST=127.0.0.1

Port

  • 类型: int (1 ~ 65535)
  • 默认值: 8080

当 NoneBot 作为服务端时，监听的端口。

PORT=8080

Log Level

  • 类型: int | str
  • 默认值: INFO

NoneBot 日志输出等级，可以为 int 类型等级或等级名称。具体等级对照表参考 loguru 日志等级。

提示

日志等级名称应为大写，如 INFO。

LOG_LEVEL=DEBUG

API Timeout

  • 类型: float | None
  • 默认值: 30.0

调用平台接口的超时时间，单位为秒。None 表示不设置超时时间。

API_TIMEOUT=10.0

SuperUsers

  • 类型: set[str]
  • 默认值: set()

机器人超级用户，可以使用权限 SUPERUSER。

SUPERUSERS=["123123123"]

Nickname

  • 类型: set[str]
  • 默认值: set()

机器人昵称，通常协议适配器会根据用户是否 @bot 或者是否以机器人昵称开头来判断是否是向机器人发送的消息。

NICKNAME=["bot"]

Command Start 和 Command Separator

  • 类型: set[str]
  • 默认值:
    • Command Start: {"/"}
    • Command Separator: {"."}

命令消息的起始符和分隔符。用于 command 规则。

COMMAND_START=["/", ""]
COMMAND_SEP=[".", " "]

Session Expire Timeout

  • 类型: timedelta
  • 默认值: timedelta(minutes=2)

用户会话超时时间，配置格式参考 Datetime Types，可以为单位为秒的 int | float 等。

SESSION_EXPIRE_TIMEOUT=120