Даниил Рыжов

у вас видимо код был написан для 2-й версии aiogram.

Зайдите в документацию, там сразу же показан пример как запускать. executor больше не используется

правильнее сервис systemd нарисовать

Ну так ты сам сначала пишешь message.chat.id, потом message.chat_id, это не считая говно кода с вложенным хендлером.

по типу гугла

гугл один из сложнейших сайтов для автоматизации, они защищаются от ботов десятилетиями

Правильно, авторизуешься вручную с сохранением авторизации и переносишь куки в профиль браузера, используемого в selenium

Если все же нужно именно автоматизировать процесс авторизации, то в общем это симуляция действия пользователя, проверяй нужное ли у тебя сейчас окно, ищи элементы окна в которые нужно вводить текст, дальше в зависимости от паранои владельца сайта, либо напрямую устанавливай значения input либо симулируй нажатия кнопок и действия мыши, скурпулезно учитывая задержки, отслеживая капчи и т.п.

Если защиты нет то элементы ищутся легко тем же css - document.querySelector('css selector'), полученный объект можно менять типа .value='текст' а ссылки и кнопки кликать .click()

Если действительно ОЧЕНЬ большие - то храните в базе данных. В принципе если задача состоит в поиске допуска по диаметру то этого хватит с головой. Задача не сложная, но очень кропотливая.

Если данные или часть закачаны в ОП, и требуют дальнейшей сложной обработки, то в Рython есть вполне работоспособная структура DataFrame из Pandas, куда такие данные такого типа нормально раскладываются. Экспорт-импорт из DataFrame в SQL реализован там-же.
Даже непонятно, о чем тут можно еще рассуждать.
А вот про то, как вы будете из pdf данные вытягивать перед тем, как их погружать в БД - про про это я бы подумал особо, потому как засад на этом пути достаточно много.

Соблюдайте принципы — DRY (Don’t repeat yourself).
Используйте наследование классов, подробнее: раз, два
Вы можете создавать объекты класса и хранить их в массиве:

# Main class
class MainClass():
    def __init__(self):
        # этот webdriver передаётся в другие классы. можно считать, что он "главный"
        self.webdriver = None
        self.number_of_class = "Main"

class SubClass(MainClass):
    def __init__(self, number):
        self.number_of_class = number

webdrivers = [SubClass("first_class"), SubClass("second_class"), SubClass("third_class")]

Доброго времени суток и вам.

Похвально, что вы обучаетесь на практике, это весьма и весьма эффективно.

Если вы хотите решить задачу с построением умного дома, лучше обратите своё внимание на протокол MQTT, который специально создавался под эту задачу. Есть библиотека для работы с ним на Python - paho-mqtt. Но я бы не стал изобретать велосипеды и использовал бы уже готовое решение, годное для модификации под мои нужды. Например, mosquitto.

Вопросы безопасности можно закрыть засчёт использования Firewall и разграничения доступа по статическим IP-адресам (гугл вам всё подскажет).

Подскажите что делать?

решать более простые задачи, боты пока не твой уровень. Ты ведь даже не пытаешься чуток подумать, поанализировать текущее состояние, вот нет у тебя в функции определение message, зато есть такое поле в call, но ты упорно это не видишь.

Не имел дела с VKBottle, но я здорово подозреваю, что функция отправки сообщения возвращает объект, описывающий отправленное сообщение. Возьми id оттуда.

Вроде бы openvino может работать без tensorflow (и скорее всего умеет работать с intel ускорителями), вот пример их модели распознавания эмоций

В общем случае эта задача не решается на 100% по определению.
Вы говорите, что вокруг фамилий у вас произвольный текст, а это значит, что среди этого текста попадаются слова, которые чем-то похожи на ФИО, но не ФИО, или имя отчество, без фамилии, или что-то вроде "светкин василёк Игоревич". Можно это считать таким экзотическим ФИО, или отчество тут просто отдельно стоит и искать его не надо?
В любом случае схема решения примерно такая. Если у вас есть знаки препинания, то можно разбить по ним фрагменты текста, ФИО не разделяется знаками препинания (кроме дефиса), но дефис отличается от тире пробелами по бокам.
Далее у вас есть цепочки слов. Если в цепочке N слов, то в ней, можно сказать, N-2 кандидата на ФИО.
Каждая трока-кандидат на ФИО может быть проклассифицирована по ряду признаков, свидетельствующих в пользу того, является ли эта тройка ФИО. Осталось только определить набор признаков и веса этих признаков. Каждый признак определяет два показателя: 1) насколько этот признак добавляет шансов тройке быть ФИО; 2) на сколько несовпадение по этому признаку отнимает шансов быть ФИО. Показатели определяются от нуля до 1 и перемножаются. Подбор признаков и их показателей будет настройкой вашего классификатора.
Тут дальше можно двигаться разными путями.
Часть детектов вы сможете надёжно определять по окончанию отчества.
Часть признаков у вас будут словарными словами, которые, по вашему, не могут быть именем и\или фамилией.
На этом этапе уже будет довольно хорошая детекция. Вопрос что вам важнее, отсутствие false positive, или отсутствие false negative.
Так же по-разному может повезти с входными данными. Если у вас много "ловушек" в виде разбросанных по тексту бесхозных отчеств, если у вас много очень странных имён... в общем тут вам никто не выдаст идеальное решение. При отсутствии четкого ТЗ результатом будет расплывчатое ХЗ.
В целом обычно на настройку таких классификаторов под текст на первое время сажают людей. У нас сейчас есть ChatGPT и ему, думаю, вполне можно скидывать наборы имён, чтобы он вычеркивал те, которые вряд ли именами являются. Если вы приняли, что какое-то слово не может являться именем, или фамилией, то такое решение хорошо бы кэшировать, а затем для консистентности придерживаться аналогичного в других случаях.

Странная у вас задача, сударь. Выглядит как учебная. В этом случае рассуждений вроде приведенных мной здесь хватило бы для успешного ответа на собеседовании.