Python で Twitter から情報収集 (Twitter API 編) - Qiita
# !/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from requests_oauthlib import OAuth1Session import json ### Constants oath_key_dict = { "consumer_key": "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx", "consumer_secret": "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx", "access_token": "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx", "access_token_secret": "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" } ### Functions def mai
Python で Twitter API にアクセス - Qiita
PythonからTwitter APIへのアクセス。Python2, 3両対応。 python-twitter というのもあるけど、基本はHTTP Requestを送ってJSONを得るだけなので、わざわざTwitter専用のライブラリを使うことも無いと思って自分で書いてみた。OAuth認証だけは別途ライブラリ使う。 OAuthのライブラリ Twitterへのアクセスには OAuth認証 というのが必要。 認証方式は非常にややこしいので、凡人はライブラリを使う。 今回は「人間のためのOAuth」をもって自認する Requests-OAuthlib を使う。他のライブラリがどんな生物を想定しているのかは知らない。 アプリケーション登録 Twitter APIにアクセスするにはまずアプリケーション登録が必要。これを済ませると Consumer Key Consumer Secret という2つの
はてなブックマーク記事のレコメンドシステムを作成 PythonによるはてなAPIの活用とRによるモデルベースレコメンド - データ分析がしたい
私は情報収集にはてなブックマークを多用しており、暇な時は結構な割合ではてなブックマークで記事を探してます。しかし、はてなブックマークは最新の記事を探すのは便利ですが、過去の記事を探すにはいまいち使えません。個人的には多少過去の記事でも自分が興味を持っている分野に関しては、レコメンドして欲しいと感じてます。 ありがたいことにはてなはAPIを公開しており、はてなブックマークの情報を比較的簡単に取得できます。そこでこのAPIを利用して自分に合った記事を見つけるようなレコメンド機能をRとPythonで作成してみたいと思います。 利用するデータは、はてなAPIを使って収集します。具体的には、はてなブックマークフィードを利用して自分のブックマークしているURLを取得し、そのURLをブックマークしているユーザをエントリー情報取得APIを用いて抽出し、そのユーザのブックマークしているURLを収集します。こ
pythonでtwitterのStreaming APIを使ってみた – taichino.com
twitterのように更新頻度が高いサービスのAPIはポーリングとあまり相性がよくありません。どうせtwitter API使うプログラム書くなら、リアルタイムなイベントベースっぽいAPIの方が色々と都合が良いので調べてみました。なんとなくXMPPに対応してる気がしてたんですが、実際はStreaming APIという独自のインターフェースが用意されていました。 Streaming API自体はただのHTTPリクエストで、リクエストのコネクションを張りっぱなしにして、都度データが流れてくる様な形になります。見るからに相性が良さそうなのでgeneratorで書いてみました。この例では幾つか種類があるStreaming APIの中からfilterを使っています。 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import sys import base64 i
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