Визуализации здания с Tweet считается из Twitter API V2 в Python

В этом посте мы узнаем, как создавать визуализации, используя Чирикать считает Функциональность в Twitter API V2

Tweet Counts дает вам громкость твитов, которые соответствует поисковому запросу Twitter. Таким образом, если вы заинтересованы в том, чтобы увидеть, как поисковый термин зависит с точки зрения объема Tweet в течение определенного периода времени, вы можете получить эту информацию, используя Twitter API V2.

В настоящее время Twitter API V2 поддерживает эту функцию 2 способа:

Использование Tweet считает любой разработчик может получить счет (том) твитов за последние 7 дней
Использование Полноархив Tweet считает Академические исследователи могут получить количество твитов от полноэргического проведения общественных твитов

Для того, чтобы следовать этому руководству, вам нужен утвержденный счет разработчиков. После того, как у вас есть учетная запись разработчика, вам понадобится токен предъявителя для подключения к Twitter API V2, чтобы получить Tweet Counts для поиска. Следуйте этим инструкциям для получения токена на предъявителя.

Для этой демонстрации мы будем использовать Twarc Библиотека в Python для подключения к Twitter API V2 и Сюжер Библиотека для создания визуализации.

Чтобы установить сюжету, запустите следующее в своем терминале

pip3 install plotly

Чтобы установить Twarc, запустите следующее в своем терминале

pip3 install twarc

Как только у вас установлены эти библиотеки, импортируйте их. Чтобы отобразить ответ JSON из API Twitter для Tweet Counts, мы будем использовать библиотеку JSON.

import plotly.graph_objects as go
from twarc import Twarc2
import json

Далее настройте клиент TWARC (что вы будете использовать, чтобы получить твит, рассчитан на Twitter API V2) с токеном вашего носителя

# Replace with your own bearer token
client = Twarc2(
    bearer_token="REPLACE_ME")

Затем укажите запрос, который вы хотите, чтобы Tweet рассчитывает. Узнайте больше о строительных запросах здесь

# Replace the query below with your own query
query = "#TwitterAPI"

Далее используйте counts_recent Способ в TWARC, чтобы получить твит, подсчитывает для поискового запроса за последние 7 дней. Агрегация по умолчанию данных находится на почасовом уровне. Если вы хотите, чтобы данные агрегировали на дневном уровне, укажите, что используя Грануальливость параметр

# Get the recent Tweet counts using Twarc for your query by day
search_results = client.counts_recent(query=query, granularity='day')

for page in search_results:
    # Get the data object from the Tweet counts response which contains the daily Tweet count
    data = page['data']
    break

print(json.dumps(data, indent=2))

Ответ будет выглядеть так:

    [
      {
        "end": "2021-07-02T00:00:00.000Z",
        "start": "2021-07-01T22:57:15.000Z",
        "tweet_count": 1
      },
      {
        "end": "2021-07-03T00:00:00.000Z",
        "start": "2021-07-02T00:00:00.000Z",
        "tweet_count": 36
      },
      {
        "end": "2021-07-04T00:00:00.000Z",
        "start": "2021-07-03T00:00:00.000Z",
        "tweet_count": 9
      },
      {
        "end": "2021-07-05T00:00:00.000Z",
        "start": "2021-07-04T00:00:00.000Z",
        "tweet_count": 4
      },
      {
        "end": "2021-07-06T00:00:00.000Z",
        "start": "2021-07-05T00:00:00.000Z",
        "tweet_count": 5
      },
      {
        "end": "2021-07-07T00:00:00.000Z",
        "start": "2021-07-06T00:00:00.000Z",
        "tweet_count": 12
      },
      {
        "end": "2021-07-08T00:00:00.000Z",
        "start": "2021-07-07T00:00:00.000Z",
        "tweet_count": 7
      },
      {
        "end": "2021-07-08T22:57:15.000Z",
        "start": "2021-07-08T00:00:00.000Z",
        "tweet_count": 10
      }
    ]

Чтобы отобразить Tweet Counts в гистограмме, мы получим Начать Дата в списке называется день для отображения на оси X и соответствующим Tweet_Counts В списке под названием Tweet_Counts для отображения на оси Y

day = []
tweet_counts = []

for d in data:
    # Add the start date to display on x-axis
    day.append(d['start'][:10])
    # Add the daily Tweet counts to display on the y-axis
    tweet_counts.append(d['tweet_count'])

Далее мы создадим фигуру для отображения диаграммы гистограммы (используя график_objects in Purth)

# Build a bar chart
fig = go.Figure(data=[go.Bar(x=day, y=tweet_counts)])

Затем мы добавим соответствующие названия для X и Оси Y.

# Add the titles
fig.update_layout(xaxis_title="Time Period", yaxis_title="Tweet Counts",
                  title_text='Tweets by day for {}'.format(query))

Примечание: При запуске кода на локальном компьютере (за пределами этого ноутбука) вам также придется писать

fig.show()

Чтобы увидеть визуализацию, которая будет выглядеть так:

Ниже приведен полный выбор код, который вы можете подключить и играть на локальной машине. Просто добавьте токен своего носителя и убедитесь, что у вас установлены библиотеки.

import plotly.graph_objects as go
from twarc import Twarc2
import json

# Replace with your own bearer token
client = Twarc2(bearer_token="XXXXX")

# Replace the query below with your own query
query = "#TwitterAPI"

# Get the recent Tweet counts using Twarc for your query by day
search_results = client.counts_recent(query=query, granularity='day')

for page in search_results:
    # Get the data object from the Tweet counts response which contains the daily Tweet count
    data = page['data']
    break
print(json.dumps(data, indent=2))

day = []
tweet_counts = []

for d in data:
    # Add the start date to display on x-axis
    day.append(d['start'][:10])
    # Add the daily Tweet counts to display on the y-axis
    tweet_counts.append(d['tweet_count'])

# Build a bar chart
fig = go.Figure(data=[go.Bar(x=day, y=tweet_counts)])

# Add the titles
fig.update_layout(xaxis_title="Time Period", yaxis_title="Tweet Counts",
                  title_text='Tweets by day for {}'.format(query))

fig.show()

В дополнение к гистограммам, вы также можете построить диаграммы линий и т. Д. Использование Pertly. Попробуйте разные запросы, чтобы увидеть разные результаты.

Получил отзыв? Обратитесь в Twitter @suhemparack.

Оригинал: “https://dev.to/twitterdev/building-visualizations-with-tweet-counts-from-the-twitter-api-v2-in-python-1nb0”