Как сделать так, чтобы при работе двух ботов, написанных на модуле telebot, то один из них выключался(кто получит раньше предупреждение или ошибку)?

Для реализации такой логики в Python при использовании модуля telebot, можно воспользоваться возможностью работы с потоками (threads). В данном случае можно создать два отдельных потока - один для каждого бота, и в каждом потоке запускать соответствующего бота.

Для того чтобы один из ботов выключался при возникновении определенного условия (например, получении предупреждения или ошибки), можно использовать механизмы синхронизации потоков в Python. Например, для синхронизации работы двух потоков можно воспользоваться объектом блокировки (Lock).

Вот пример кода, демонстрирующий реализацию этой логики:

import telebot
import threading

bot1 = telebot.TeleBot("TOKEN1")
bot2 = telebot.TeleBot("TOKEN2")

lock = threading.Lock()

def bot1_worker():
    global lock
    while True:
        # Логика работы бота 1
        if условие_выключения_бота_1:
            with lock:
                print("Бот 1 будет выключен")
            break

def bot2_worker():
    global lock
    while True:
        # Логика работы бота 2
        if условие_выключения_бота_2:
            with lock:
                print("Бот 2 будет выключен")
            break

thread1 = threading.Thread(target=bot1_worker)
thread2 = threading.Thread(target=bot2_worker)

thread1.start()
thread2.start()

thread1.join()
thread2.join()

# Дальнейший код, который выполнится после выключения одного из ботов

В этом примере создаются два потока, каждый из которых выполняет работу своего бота. При достижении условия выключения бота каждый из потоков сначала захватывает блокировку, выводит сообщение о выключении бота, а затем завершает свою работу. После этого программа продолжает выполнение, начиная с места указанного после thread1.join() и thread2.join().

Это лишь пример реализации задачи. Необходимо учесть, что работа с потоками требует внимания к возможным проблемам с синхронизацией доступа к данным из разных потоков, и рекомендуется глубоко понимать механизмы работы с потоками в Python перед использованием в продакшене.