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title: "Deploy tFMb"
description: "tigraoFM versão com lastfm conectado"
category: "Bots"
url: https://railway.com/deploy/tfmb
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# Deploy tFMb

tigraoFM versão com lastfm conectado

**[Deploy tFMb on Railway](https://railway.com/template/tfmb)**

- **Creator:** romastefale's Projects
- **Category:** Bots

## Template content

### tigraoFM https://devicons.railway.com/i/endeavouros.svg

- **Source:** https://github.com/romastefale/tigraoFM
- **Start command:** `python bot.py`

### tigredis https://cdn.sanity.io/images/sy1jschh/production/0ce0bfdcfbdbf69662b1116671f97c2dd788b655-157x157.svg

- **Image:** redis:8.2.1
- **Start command:** `/bin/sh -c "rm -rf $RAILWAY_VOLUME_MOUNT_PATH/lost+found/ && exec docker-entrypoint.sh redis-server --requirepass $REDIS_PASSWORD --save 60 1 --dir $RAILWAY_VOLUME_MOUNT_PATH"`

## Documentation

Com certeza. Como estamos subindo a versão **2.0** (a "Branch Last.fm"), o deploy precisa ser tão limpo quanto a nova arquitetura assíncrona que estruturamos. Aqui está a documentação pronta para o seu README ou guia de implantação:
# Deploy and Host tFMb on Railway
**tFMb (TigrãoFM)** é um bot musical avançado para Telegram construído com **Python 3.10+** e **AsyncIO**. Ele atua como um cliente assíncrono puro da API do Last.fm, oferecendo status em tempo real, radares de grupo, dossiês de artistas e geração visual de "Stories" para redes sociais com cache inteligente via Redis.
## About Hosting tFMb
Hospedar o tFMb envolve configurar um ambiente que suporte execução assíncrona contínua e processamento de imagem on-the-fly. O bot utiliza aiohttp para comunicações não bloqueantes com o Last.fm e a biblioteca python-telegram-bot v20+ para gerenciar eventos do Telegram. O deploy requer uma instância de **Redis** para persistência de vínculos de usuários e um sistema de arquivos (ou volume) para o cache de imagens geradas pelo comando /story. Como o bot lida com I/O intensivo e renderização de fontes (Pillow), o host precisa de uma stack estável onde variáveis de ambiente gerenciem segredos de API com segurança.
## Common Use Cases
 * **Radar de Grupo**: Identifica em tempo real quais membros de um chat estão ouvindo música simultaneamente via Last.fm.
 * **Geração de Stories**: Cria cards visuais estilizados (Modo Claro/Escuro) de faixas musicais para compartilhamento rápido em redes sociais.
 * **Dossiê Musical Inline**: Permite consultar estatísticas de artistas, álbuns e faixas atuais diretamente de qualquer conversa via modo Inline.
## Dependencies for tFMb Hosting
 * **Redis (v6.0+)**: Essencial para o mapeamento de usuários lastfm_user:{id} e controle de concorrência de instâncias (Lock).
 * **Last.fm API Key**: Credencial necessária para que o módulo lastfm_core.py realize o fetch de metadados e capas de álbuns.
### Deployment Dependencies
 * Railway Platform — Hospedagem da aplicação e do banco Redis.
 * Telegram BotFather — Obtenção do TELEGRAM_TOKEN.
 * Last.fm API Account — Obtenção da LASTFM_API_KEY.
### Implementation Details
O deploy no Railway utiliza as seguintes variáveis de ambiente críticas para o funcionamento da Branch 2.0:
| Variável | Descrição |
|---|---|
| TELEGRAM_TOKEN | Token oficial do seu bot gerado pelo BotFather. |
| REDIS_URL | URL de conexão (ex: redis://user:pass@host:port). |
| LASTFM_API_KEY | Chave de acesso à API do Last.fm. |
| STORY_CACHE_DIR | Caminho para salvar os JPEGs gerados (ex: /app/cache). |
## Why Deploy tFMb on Railway?
Railway is a singular platform to deploy your infrastructure stack. Railway will host your infrastructure so you don't have to deal with configuration, while allowing you to vertically and horizontally scale it.
By deploying tFMb on Railway, you are one step closer to supporting a complete full-stack application with minimal burden. Host your servers, databases, AI agents, and more on Railway.
Como Arquiteto, recomendo fortemente que, ao configurar o Railway, você utilize um **Volume Montado** para a pasta de cache do /story. Isso evita que as imagens geradas sumam a cada novo deploy (rebuild da imagem Docker).
Precisa de ajuda com o Dockerfile ou com a configuração do Volume para esse cache?


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