Рубрики

Извлечение твитов с помощью Tweepy

Введение: Twitter — популярная социальная сеть, где пользователи делятся сообщениями, называемыми твитами. Twitter позволяет нам добывать данные любого пользователя, используя Twitter API или Tweepy. Данные будут извлечены от пользователя. Первое, что нужно сделать, — это легко получить для каждого пользователя ключ потребителя, секрет потребителя, ключ доступа и секрет доступа от разработчика Twitter. Эти ключи помогут API для аутентификации.

Шаги для получения ключей:
— Войдите в раздел Twitter для разработчиков.
— Перейти к «Создать приложение»
— Заполните данные заявки.
— Нажмите «Создать приложение для Twitter».
— Детали вашего нового приложения будут показаны вместе с ключом потребителя и секретом потребителя.
— Чтобы получить токен доступа, нажмите «Создать мой токен доступа». Страница обновится и сгенерирует токен доступа.

Tweepy — это одна из библиотек, которая должна быть установлена с помощью pip. Теперь, чтобы авторизовать наше приложение для доступа к Twitter от нашего имени, нам нужно использовать интерфейс OAuth. Tweepy предоставляет удобный интерфейс Cursor для перебора различных типов объектов. Твиттер допускает максимум 3200 твитов для извлечения.

Все это обязательное условие, которое необходимо использовать, прежде чем получать твиты от пользователя.

Код (с пояснениями):

import tweepy

  
# Заполните X с учетными данными, полученными
# следуя вышеупомянутой процедуре.

consumer_key = "XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX" 

consumer_secret = "XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX"

access_key = "XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX"

access_secret = "XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX"

  
# Функция для извлечения твитов

def get_tweets(username):

          

        # Авторизация по ключу потребителя и секрету потребителя

        auth = tweepy.OAuthHandler(consumer_key, consumer_secret)

  

        # Доступ к ключу доступа пользователя и секрету доступа

        auth.set_access_token(access_key, access_secret)

  

        # Вызов API

        api = tweepy.API(auth)

  

        # 200 твитов, которые будут извлечены

        number_of_tweets=200

        tweets = api.user_timeline(screen_name=username)

  

        # Пустой массив

        tmp=[] 

  

        # создать массив информации твита: имя пользователя,

        # твит идентификатор, дата / время, текст

        tweets_for_csv = [tweet.text for tweet in tweets] # CSV файл создан

        for j in tweets_for_csv:

  

            # Добавление твитов в пустой массив tmp

            tmp.append(j) 

  

        # Печать твитов

        print(tmp)

  

  
# Код драйвера

if __name__ == '__main__':

  

    # Здесь идет ручка твиттера для пользователя

    # чьи твиты должны быть извлечены.

    get_tweets("twitter-handle"

Вывод :
Приведенный выше скрипт будет генерировать все твиты конкретного пользователя и будет добавлен в пустой массив tmp. Здесь Tweepy представлен как инструмент для доступа к данным Twitter довольно простым способом с Python. Существуют различные типы данных, которые мы можем собирать, с очевидным акцентом на объекте «твит». После того, как мы собрали некоторые данные, возможности для аналитических приложений безграничны.

Одним из таких применений извлечения твитов является анализ чувств или эмоций. Эмоции пользователя могут быть получены из твитов путем токенизации каждого слова и применения алгоритмов машинного обучения к этим данным. Такое обнаружение эмоций или чувств используется во всем мире и будет широко использоваться в будущем.

Эта статья предоставлена Аюшем Говилом . Если вы как GeeksforGeeks и хотели бы внести свой вклад, вы также можете написать статью с помощью contribute.geeksforgeeks.org или по почте статьи contribute@geeksforgeeks.org. Смотрите свою статью, появляющуюся на главной странице GeeksforGeeks, и помогите другим вундеркиндам.

Пожалуйста, пишите комментарии, если вы обнаружите что-то неправильное, или вы хотите поделиться дополнительной информацией по обсуждаемой выше теме.

Рекомендуемые посты:

Извлечение твитов с помощью Tweepy

0.00 (0%) 0 votes