Робота присвячена розробці мобільного чат-бота, що містить інформаційний конвертер валют, призначений для використання широкого кола людей. Чат-бот – це предметно- орієнтований текстовий діалоговий інтерфейс, за допомогою якого користувач може виконати набір завдань: отримання інформації щодо поточного курсу валют (USD чи EUR) відносно національної валюти та розрахунок співвідношення криптовалют (Bitcoin, Ethereum, Litecoin) у доларах чи євро.
Для досягнення поставленої цілі проаналізовано вибрану предметну область і зроблено відповідні висновки. Проведено відповідне дослідження аналогів, які виконують близькі за складністю завдання, виділено кілька чат-ботів, оскільки певна кількість ботів, розміщених у Telegram, сьогодні більше не надають свої послуги, або працюють некоректно.
Описано алгоритм роботи онлайн-конвертера валюти на базі месенджера Telegram. Чат-бот реалізовано на мові програмування Python та використано середовище розробки Pycharm, оскільки воно найкраще підходить для програмування задуманого проєкту і є легким у використанні. Користувачу доступно дві опції: курс криптовалюти з сайту CoinGecko чи курс валют від банку ПриватБанк.
У статті подано дослідження щодо розвитку і вдосконалення чат-ботів. Оглянуто аналогічні Telegram-боти, які функціонують подібно до створеного. Розроблено авторський бот, наведено архітектуру та алгоритм роботи сервісу конвертації валют «CurrencyBot».
- Hashemi A., Zare Chahooki M. A. Telegram group quality measurement by user behavior analysis. Soc. Netw. Anal. Min. 9, 33 (2019). https://doi.org/10.1007/s13278-019-0575-9 (accessed: 26 April 2022).
- Evolyutsiya chat-botiv. [Electronic resource] // TJournal. URL: https://tjournal.ru/tech/49880-telegram- facts (accessed: 28 October 2022).
- Oliphant T. E. "Python for Scientific Computing," in Computing in Science & Engineering. Vol. 9. No. 3. Pp. 10-20, May-June 2007. DOI: 10.1109/MCSE.2007.58 (accessed: 28 October 2022).
- M. M. T, S. K, R. G and C. G, "An Assessment on Classification in Python Using Data Science," 2021 Third International Conference on Inventive Research in Computing Applications (ICIRCA), 2021. Pp. 551–555. DOI: 10.1109/ICIRCA51532.2021.9544704 (accessed: 26 April 2022).
- Hu Q., Ma L. and Zhao J. "DeepGraph: A PyCharm Tool for Visualizing and Understanding Deep Learning Models," 2018 25th Asia-Pacific Software Engineering Conference (APSEC), 2018.Pp. 628–632. DOI: 10.1109/APSEC.2018.00079 (accessed: 28 October 2022).