Для решения этой проблемы важно организовать индивидуальное закрепление слов за каждым пользователем в вашем телеграм-боте, разработанном с использованием библиотеки telebot (pyTelegramBotApi). Для этого нужно внести изменения в логику бота, чтобы учитывать ответы каждого пользователя по отдельности
1. Использование данных пользователя:
— Каждый раз, когда бот отправляет новое слово для перевода, необходимо сохранить эту информацию в базе данных или другом хранилище, связав ее с уникальным идентификатором пользователя (например, chat_id в Telegram).
2. Обработка ответов пользователей:
— После получения ответа от пользователя, бот должен сравнивать его с соответствующим сохраненным словом, а не с последним отправленным словом.
3. Пример кода (Python) с использованием базы данных SQLite:
import telebot
import sqlite3
bot = telebot.TeleBot('YOUR_TOKEN')
# Подключение к базе данных SQLite
conn = sqlite3.connect('user_words.db')
c = conn.cursor()
# Обработка ответов пользователей
@bot.message_handler(func=lambda message: True)
def handle_translation(message):
chat_id = message.chat.id
# Поиск слова пользователя в базе данных
c.execute("SELECT word FROM user_words WHERE chat_id=?", (chat_id,))
row = c.fetchone()
if row:
user_word = row[0]
if message.text == user_word:
bot.send_message(chat_id, "Верно!")
else:
bot.send_message(chat_id, "Неверно!")
else:
bot.send_message(chat_id, "Ошибка: слово не найдено")
# Получение нового слова для пользователей
# (здесь нужно добавить логику для отправки нового слова и сохранения его в базе данных)
# Запуск бота
bot.polling()
Используя такой подход, вы сможете эффективно закреплять слова за каждым пользователем в вашем телеграм-боте, обеспечивая индивидуальный процесс обучения для каждого пользователя.