Telethon库中contacts.getContactIDs方法的ID类型问题解析
2025-05-22 23:57:14作者:舒璇辛Bertina
问题背景
在使用Telethon库进行即时通讯API开发时,开发者发现contacts.getContactIDs方法返回的联系人ID列表存在异常。该方法本应返回完整的联系人ID数组,但实际返回的结果中却夹杂着0值,导致数据不完整。
问题根源
经过深入分析,发现问题的根源在于Telethon库对该API方法的响应数据解析存在类型不匹配。虽然官方TL模式定义中指定该方法返回Vector<int>类型,但实际上现代即时通讯系统已经将用户ID升级为8字节的长整型(long)数据。
技术细节
在Telethon的自动生成的TL代码中,原始实现如下:
class GetContactIDsRequest(TLRequest):
@staticmethod
def read_result(reader):
reader.read_int() # Vector ID
return [reader.read_int() for _ in range(reader.read_int())]
问题在于reader.read_int()只能正确读取4字节的整型数据,而现代用户ID实际上是8字节的长整型。这导致解析时只能读取ID的前4字节,剩余4字节被错误解析为0值或后续ID的一部分。
解决方案
临时解决方案是将读取方法修改为使用reader.read_long():
return [reader.read_long() for _ in range(reader.read_int())]
这个修改能够正确读取8字节的用户ID,返回完整的联系人ID列表。
更深层次的考量
虽然官方TL模式定义仍然使用Vector<int>,但这可能反映了该API方法的历史遗留问题。实际上,现代即时通讯系统中:
- 用户ID早已从32位升级为64位
- 大多数相关API方法都已使用long类型处理ID
- 该API方法可能较少被使用,因此类型定义未及时更新
最佳实践建议
对于开发者而言,建议:
- 优先考虑使用
getContacts方法替代getContactIDs,功能更全面且维护更好 - 如需使用该方法,可以自行修改本地Telethon安装中的相关代码
- 注意用户ID类型的统一处理,避免在系统中混用int和long类型
总结
这个问题展示了开源库在对接不断演变的API时可能遇到的兼容性挑战。虽然Telethon严格遵循官方TL模式定义,但实际运行环境中可能存在定义与实现不一致的情况。开发者需要理解底层数据格式,才能在遇到问题时快速定位和解决。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
671
156
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217