Розробка телеграм боту для пошуку музики засобами Python та MongoDB

Abstract

UA : Робота викладена на 49 сторінках друкованого тексту, містить 18 рисунків, 2 таблиці, 13 джерел. Об’єкт дослідження – процес автоматизації пошуку музичного контенту з використанням чат-ботів у месенджері Telegram. Предмет дослідження – методи та засоби розробки програмного забезпечення для інтерактивного пошуку музики з використанням мови програмування Python та бази даних MongoDB. Мета роботи – створити телеграм-бота, який надає користувачам зручний інтерфейс для пошуку музики за назвою, виконавцем або жанром, використовуючи зовнішні API та базу даних для зберігання запитів і результатів. Методи дослідження – аналіз вимог до функціональності телеграм-бота, застосування принципів REST-архітектури для інтеграції з музичними сервісами, проєктування структури бази даних MongoDB, побудова діаграм UML та реалізація системи за допомогою Python. У процесі реалізації проєкту було виконано аналіз предметної області та сформульовано функціональні вимоги. Розроблено архітектуру системи у вигляді UML-діаграм, спроєктовано структуру сховища даних у MongoDB. Бот реалізований на Python з використанням Telegram Bot API та інтеграцією зі сторонніми музичними API (наприклад, Last.fm або Deezer API). В результаті розробки отримано готове до використання програмне забезпечення у вигляді телеграм-бота, який забезпечує ефективний пошук музичного контенту та зберігає інформацію про взаємодію з користувачами.EN : The work is presented on 49 pages of printed text, 18 figures, 2 tables, 13 references. The object of the study is the process of automating music content search using chatbots in the Telegram messenger. The subject of the research is the methods and tools for developing software for interactive music search using the Python programming language and MongoDB database. The aim of the study is to create a Telegram bot that provides users with a convenient interface for searching music by title, artist, or genre, using external APIs and a database for storing queries and results. The research methods include analyzing the functional requirements of the Telegram bot, applying REST architecture principles for integration with music services, designing the MongoDB database structure, building UML diagrams, and implementing the system using Python. During the development process, an analysis of the subject area was conducted, and functional requirements were defined. The system architecture was developed in the form of UML diagrams, and the data storage structure in MongoDB was designed. The bot was implemented in Python using the Telegram Bot API and integrated with third-party music APIs (such as Last.fm or Deezer API). As a result of the development, a fully functional Telegram bot was created that enables efficient music content search and stores information about user interactions.