Планируется, что в этом году в конкурсе данков (только что объявленном) примут участие два популярных и прославленных данкера и два относительно неизвестных новичка. Многие люди испытывают смешанные чувства по этому поводу (особенно учитывая, что многие думали, что трофей был «украден» у Аарона Гордона на прошлогоднем конкурсе данков). Давайте обратимся к twitter и python, чтобы узнать, как люди относятся к новой области…
Я использую пакет Tweepy для потоковой передачи твитов в свой анализатор и использую TextBlob для оценки настроения в каждом твите (т. е. полярность). Я также буду использовать пакет dataset для сохранения результатов атрибутов каждого твита в локальной базе данных SQLite. Для простоты я просто сравню среднюю полярность твитов, содержащих имена каждого участника.
import tweepy
import tweepy.streaming as TS
import dataset
from textblob import TextBlob as TB
# authenticate
auth = tweepy.OAuthHandler(twitter_app_key, twitter_app_secret)
auth.set_access_token(token_key, token_secret)
api = tweepy.API(auth)
tweetdb = dataset.connect("sqlite:///tweets3.db")
Примечание: приложение должно быть зарегистрировано в Твиттере для аутентификации, чтобы получить доступ к API потоковой передачи в Твиттере.
Далее, класс StreamListener из tweepy должен быть подклассом и настроен для наших целей:
# stream listener class
class streamListener(TS.StreamListener):
def on_status(self, status):
if hasattr(status, ‘retweeted_status’):
return
print(status.text)
description = status.user.description
loc = status.user.location
text = status.text
coords = status.coordinates
if coords is not None:
coords = json.dumps(coords)
name = status.user.screen_name
user_created = status.user.created_at
followers = status.user.followers_count
id_str = status.id_str
created = status.created_at
retweets = status.retweet_count
bg_color = status.user.profile_background_color
blob = TB(text)
sentim = blob.sentiment
polar = sentim.polarity
subj = sentim.subjectivity
table = tweetdb[“tweets3”]
table.insert(dict(
user_description = description,
user_location = loc,
text = text,
coordinates = coords,
user_name = name,
user_created = user_created,
user_followers = followers,
id_str = id_str,
created = created,
retweets = retweets,
user_bg_color = bg_color,
polarity = polar,
subjectivity = subj,
))
def on_error(self, status_code):
if status_code == 420:
return False
Примечание: мы стараемся не анализировать твиты, которые являются просто ретвитами от кого-то другого, поскольку это может создать нежелательную предвзятость.
Затем создайте экземпляр класса и предоставьте список строк для фильтрации соответствующих твитов из потока твитов (в данном случае имен участников).
# instantiate our class and listen to tweets streamer = streamListener() stream = tweepy.Stream(auth = api.auth, listener = streamer) track_terms = [“aaron gordon”, “derrick jones”, “deandre jordan”, “glen robinson”] stream.filter(track=track_terms)
Мы можем позволить этому работать столько времени, сколько необходимо, и анализировать результаты в нашей базе данных, чтобы найти ответы, которые мы ищем.
# find total number of tweets analyzed and stored
result = tweetdb.query(‘SELECT Count(*) FROM tweets3;’)
for row in result:
print(row)
# find average polarity scores
for name in track_terms:
qry = name.split()
result = tweetdb.query(‘SELECT AVG(polarity) FROM tweets3 WHERE text LIKE “%{0}%”;’.format(qry[0]))
for row in result:
print(qry[0])
print (row)
- Джонс младший
- Гордон
- Иордания
- Робинзон III
Эти выборочные результаты основаны на анализе 1818 твитов. Похоже, Аарон Гордон и Деррик Джонс в этом году должны показать хорошие результаты :)
Обновление (через неделю после исходного сообщения): только что заметил опрос, проведенный в прямом эфире на TNT, который подтверждает следующие результаты:
