Twitter API с Python 2026 - использование Tweepy | Серия проектов по НЛП - Часть 1 из 3 | Анализ настроений

#Маркетинг в социальных сетях
2025-12-24 21:5911 минут

Введение в содержание
Задать вопросы

Этот видеурок вводит специалистов по данным в процесс настройки учетной записи разработчика Twitter для сбора данных, особенно сосредотачиваясь на использовании API Twitter для проектов обработки естественного языка (NLP). Он подчеркивает важность наличия проекта NLP в портфолио по машинному обучению, обсуждает, как использовать Twitter в качестве ценного ресурса для текстовых данных, и объясняет использование библиотеки Python 'tweepy' для анализа настроений живых твитов. Презентатор демонстрирует, как создать учетную запись разработчика, получить необходимые учетные данные и объясняет основные шаги для генерации токенов доступа и настройки прав на чтение/запись для эффективного извлечения данных Twitter. Видеоурок подготавливает почву для дальнейшего изучения и практической реализации задач NLP, связанных с данными Twitter, одновременно побуждая зрителей подписаться на будущие учебные проекты.

Ключевая информация

  • В этом учебном пособии представлен процесс создания аккаунта Twitter Developer и его использования для проектов в области науки о данных, особенно в области обработки естественного языка (NLP).
  • Наличие аккаунта в Twitter является предварительным условием для создания аккаунта разработчика.
  • Учебник направляет пользователей в настройке их учетной записи разработчика для извлечения твитов с использованием API Twitter, особенно сосредоточивая внимание на анализе настроений.
  • Пользователи научатся использовать библиотеки программирования, такие как Tweepy, чтобы получить доступ к API Twitter и выполнять такие задачи, как анализ тональности твитов.
  • Существует акцент на получении повышенного доступа для извлечения большего числа твитов и выполнения операций чтения/записи, таких как размещение или удаление твитов.
  • На протяжении всей серии учебников пользователям будет показано, как ориентироваться в панели разработчика Twitter, включая добавление необходимых разрешений для их приложения.

Анализ временной шкалы

Ключевые слова содержания

Специалист по данным

Введение в учебное пособие по проектам обработки естественного языка (NLP) для специалистов по данным. Подчеркивается важность наличия проекта NLP в вашем портфолио, чтобы выделиться.

Twitter API

Обсуждение о том, что Twitter является отличным ресурсом для получения текстовых данных через свой API, который предоставляет легкий доступ к учетным данным и несколько библиотек, таких как Tweepy, для интеграции.

Анализ настроений

Обзор трехчастной серии, сосредоточенной на проведении анализа настроений в живых твитах, извлеченных из Twitter, включая оценку общественной реакции.

Tweepy

Tweepy представлен как библиотека Python для работы с API Twitter. Этот учебник научит, как настроить учетную запись разработчика Twitter для получения твитов.

Учетная запись разработчика

Инструкции по созданию учетной записи разработчика Twitter, настройке ее для доступа и получения твитов, включая настройку необходимых учетных данных.1. Перейдите на сайт Twitter Developer и нажмите «Создать учетную запись». 2. Войдите в свою учетную запись Twitter или создайте новую, если у вас ее нет. 3. Заполните форму заявки на доступ к API, указав цель использования Twitter API. 4. Прочитайте и примите условия использования Twitter Developer Agreement и Developer Policy. 5. Отправьте заявку и дождитесь ее одобрения, которое может занять от нескольких минут до нескольких дней. 6. После одобрения получите доступ к вашей учетной записи разработчика, зайдите в раздел 'Projects & Apps'. 7. Нажмите 'Create App' для создания нового приложения. 8. Заполните необходимую информацию о приложении, включая имя, описание и URL-адрес. 9. После создания приложения зайдите в настройки приложения и найдите раздел 'Keys and Tokens'. 10. Скопируйте 'API Key', 'API Secret Key', 'Access Token' и 'Access Token Secret'. 11. Убедитесь, что вы сохранили эти учетные данные в безопасном месте. 12. Установите библиотеку для работы с Twitter API в выбранной среде разработки (например, tweepy для Python). 13. Настройте библиотеку, используя ваши учетные данные для подключения к Twitter API. 14. Используйте предоставленные функции библиотеки для доступа и получения твитов. 15. Запустите свой код и проверьте, что вы можете успешно получать твиты из нужного вам источника.

Повышенный доступ

Учебник подчеркивает необходимость подачи заявки на повышенный доступ в панели разработчика Twitter для увеличения квоты на извлеченные твиты, а также содержит подробные шаги для процесса подачи заявки.

Питон Библиотека

Использование Python для доступа к API Twitter, включая фрагменты кода для установки библиотек, таких как Tweepy, для эффективного взаимодействия с данными Twitter.

Тестирование API

Практический тест для извлечения твитов из Twitter на основе конкретного хэштега, демонстрирующий функциональность настроенного API и библиотеки в Jupyter notebook.

Проекты машинного обучения

Подпишитесь на наши еженедельные обновления о новых проектах в области машинного обучения, которые сосредоточены на использовании Python и концепций науки о данных в учебных пособиях.

Связанные вопросы и ответы

Какова цель создания учетной записи разработчика Twitter?

Аккаунт разработчика Twitter позволяет вам получить доступ к API Twitter, что дает возможность взаимодействовать с живыми твитами и выполнять такие задачи, как анализ настроений.

Как я могу начать проект в области обработки естественного языка?

Вы можете начать с получения качественных наборов данных и рассмотреть возможность использования платформ, таких как Twitter, которые имеют API для извлечения текстовых данных для ваших проектов в области обработки естественного языка.

Использование API Twitter приносит пользу проектам в области науки о данных по нескольким причинам. Во-первых, Twitter предоставляет доступ к огромному объему данных в реальном времени. Эти данные можно использовать для анализа общественного мнения, трендов и событий. Во-вторых, API позволяет получать данные о пользователях, их взаимодействиях и предпочтениях. Это может быть полезно для построения моделей машинного обучения и прогнозирования. В-третьих, с помощью API можно легко интегрировать данные Twitter с другими источниками данных для более комплексного анализа. Наконец, анализ данных Twitter может помочь в изучении социальных сетей и их влияния на общество. Таким образом, использование Twitter's API открывает множество возможностей для исследователей и аналитиков.

API Twitter является отличным ресурсом для получения данных в текстовом формате в реальном времени, и он предоставляет удобные библиотеки, такие как Tweepy на Python, для эффективной обработки данных.

Что такое Tweepy?

Tweepy — это библиотека Python, которая позволяет вам взаимодействовать с API Twitter, позволяя вам программно твитить, читать ленты и получать информацию о пользователях.

Что мне нужно настроить, прежде чем я смогу получить доступ к API Twitter?

Вам нужно создать аккаунт в Twitter, зарегистрироваться для получения аккаунта разработчика и сгенерировать API ключи и токены доступа.

Как мне настроить свою учетную запись разработчика Twitter?

Чтобы настроить свою учетную запись, войдите в Портал разработчиков Twitter, заполните необходимую информацию и согласитесь с условиями обслуживания, а затем создайте свои API ключи.

Чтобы выполнять такие действия, как отправка твитов или удаление твитов, какой доступ мне нужен?

Вам нужен доступ как на чтение, так и на запись, который можно настроить в настройках аутентификации пользователей вашей учетной записи разработчика Twitter.

Почему не следует делиться своими ключами API и токенами?

API-ключи и токены являются конфиденциальными учетными данными, которые предоставляют доступ к вашей учетной записи, и их обмен может привести к несанкционированному доступу или неправильному использованию ваших данных в Twitter.

Если у вас возникают проблемы при настройке учетной записи разработчика, что мне делать?

Вы можете оставить свои замечания в разделе комментариев к руководству, и будет оказана помощь для решения ваших проблем.

С какой частотой публикуются новые проекты в области машинного обучения?

На канале каждый週 появляются новые проекты по машинному обучению.

Больше рекомендаций видео

Поделиться на: