discordbotでメッセージを受け取った際にファイルを実行する方法が知りたいです

Question

前提・実現したいこと

discordbotのプログラムをpythonで書いています
画像が送信された際にその画像を識別するというものを作りたいです
理想としては

@client.event
async def on_message(message):
    if message.author.bot:
        return
    if message.content.startswith('/pic'):
     await message.channel.send("少々お待ち下さい")
     attachment = message.attachments[0]
     #送信されたファイルをimage.pngという名前で保存する
     await attachment.save("image.png")

このように/picのコメント付き画像を保存し、kerasとCNNを利用した画像分類のpythonファイルを走らせて、保存したファイルの種類を返信するということをしたいです
「discordbot run」や「discord ファイルを実行する」など色々検索してみましたが見つからず、もし知っている方いましたら教えて下さい。

念の為、画像分類のpythonコードも貼っておきます

# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
from keras.models import Sequential, model_from_json
from keras.layers.core import Dense, Dropout
from keras.optimizers import RMSprop
from keras.datasets import mnist
from keras.utils import np_utils, to_categorical
from keras.preprocessing.image import load_img, img_to_array
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
import os

def main():
    # 入力画像のパラメータ
    img_width = 32 # 入力画像の幅
    img_height = 32 # 入力画像の高さ
    img_ch = 3 # 3ch画像（RGB）

    # 入力データ数
    num_data = 1

    # データ格納用のディレクトリパス
    SAVE_DATA_DIR_PATH = "E:/python/train/"

    # ラベル
    labels =["省略"]

    # 保存したモデル構造の読み込み
    model = model_from_json(open(SAVE_DATA_DIR_PATH + "model.json", 'r').read())

    # 保存した学習済みの重みを読み込み
    model.load_weights(SAVE_DATA_DIR_PATH + "weight.hdf5")

    # 画像の読み込み（32×32にリサイズ）
    # 正規化, 4次元配列に変換（モデルの入力が4次元なので合わせる）
    img = load_img(SAVE_DATA_DIR_PATH + "test.jpg", target_size=(img_width, img_height))
    img = img_to_array(img) 
    img = img.astype('float32')/255.0
    img = np.array([img])

    # 分類機に入力データを与えて予測（出力：各クラスの予想確率）
    y_pred = model.predict(img)

    # 最も確率の高い要素番号
    number_pred = np.argmax(y_pred) 

    # 予測結果の表示
    print("y_pred:", y_pred)  # 出力値
    print("number_pred:", number_pred)  # 最も確率の高い要素番号
    print('label_pred：', labels[int(number_pred)]) # 予想ラベル（最も確率の高い要素）


if __name__ == '__main__':
    main()

Answer 1

画像分類のファイル名をfilenameとすると
これでできると思われます。

import filename #ファイルのインポート

filename.main() #ファイル内関数の実行