Markov chain works with /markov command

database.py

@@ -168,7 +168,7 @@ class DataBase:
     def get_random_message(self):
         sql = "SELECT text FROM xxx_message ORDER BY RANDOM() LIMIT 1"
         result = self.execute(sql)
-        return(result)
+        return(result[0][0])
 
     def here(self, user_id, conf_id):
         sql = """

markov/simple.py

@@ -38,7 +38,7 @@ class Dictogram(dict):
             if(index > random_int):
                 return list_of_keys[i]
 
-def get():
+def get(text):
     def generate_random_start(model):
         if 'END' in model:
             seed_word = 'END'
@@ -52,10 +52,13 @@ def get():
         current_word = generate_random_start(markov_model)
         sentence = [current_word]
         for i in range(0, length):
-            current_dictogram = markov_model[current_word]
+            try:
-            random_weighted_word = current_dictogram.return_weighted_random_word()
+                current_dictogram = markov_model[current_word]
-            current_word = random_weighted_word
+                random_weighted_word = current_dictogram.return_weighted_random_word()
-            sentence.append(current_word)
+                current_word = random_weighted_word
+                sentence.append(current_word)
+            except:
+                pass
         sentence[0] = sentence[0].capitalize()
         return ' '.join(sentence) + '.'
         return sentence
@@ -70,14 +73,6 @@ def get():
                 markov_model[data[i]] = Dictogram([data[i+1]])
         return markov_model
 
-    text = """
-    Олег Соколов, преподававший в СПбГУ, в ноябре был задержан в Петербурге, 
-    в его рюкзаке обнаружили две отпиленные женские руки. Соколов признался, 
-    что убил и расчленил свою бывшую студентку Анастасию Ещенко, с которой 
-    его связывали близкие отношения. Адвокат Соколова Александр Почуев заявлял, 
-    что не исключает «и версию самооговора» его подзащитного и иные версии 
-    преступления, «вплоть до мистических»."""
-
 # simple cleanup
     text = text.replace('—','')
     text = text.replace('«','')
@@ -90,6 +85,6 @@ def get():
     text_list = text.split()
     model = make_markov_model(text_list)
 
-    generated = generate_random_sentence(50, model)
+    generated = generate_random_sentence(30, model)
     generated = generated.replace(' END', '.')
-    print(generated)
+    return generated

worker.py

@@ -15,6 +15,7 @@ import random
 from string import punctuation
 from urllib.parse import urlencode
 from database import DataBase
+from markov.simple import get
 
 from pygments import highlight
 from pygments.lexers import PythonLexer
@@ -179,6 +180,33 @@ class MessageWorker:
             self.send(id=conf_id, msg='```\n' + self.db.scheme + '\n```')
             return True
 
+        if input_message[:7] == '/markov':
+            conf_id = msg['message']['chat']['id']
+            user_id = msg['message']['from']['id']
+            if msg['message']['chat']['type'] == 'private':
+                chat_title = conf_id
+            else:
+                chat_title = msg['message']['chat']['title']
+            self.db.add_conf(conf_id, chat_title)
+            rand_messages = list()
+            max_sen = 100
+            try:
+                count = int(msg['message']['text'][8:])
+                if count > max_sen:
+                    count = max_sen
+            except:
+                count = 30
+            for i in range(0, count):
+                rand_messages.append(self.db.get_random_message())
+            rand_text = " ".join(rand_messages)
+            gen_text = get(rand_text)
+            try:
+                gen_text = gen_text.lower().capitalize()
+            except:
+                pass
+            self.send(id=conf_id, msg=f'{gen_text}')
+            return True
+
         if input_message == '/stat':
             conf_id = msg['message']['chat']['id']
             user_id = msg['message']['from']['id']