https://github.com/camilossantos2809/analise-tweets

Atividade realizada na universidade para coleta e análise de tweets
https://github.com/camilossantos2809/analise-tweets

maplotlib pipenv pucpr python3 tweepy twitter

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Atividade realizada na universidade para coleta e análise de tweets

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/camilossantos2809/analise-tweets
• Owner: camilossantos2809
• License: mit
• Created: 2019-04-14T21:15:05.000Z (over 5 years ago)
• Default Branch: master
• Last Pushed: 2022-12-08T11:32:56.000Z (almost 2 years ago)
• Last Synced: 2023-03-06T08:51:35.869Z (over 1 year ago)
• Topics: maplotlib, pipenv, pucpr, python3, tweepy, twitter
• Language: Python
• Size: 73.2 KB
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• Open Issues: 4
• Metadata Files:
  • Readme: README.md
  • License: LICENSE

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README

        
# Análise de tweets (stream)

Aplicativo de exemplo para consumo de API do Twitter utilizando o [tweepy](https://tweepy.readthedocs.io/en/v3.5.0/index.html). A aplicação insere em um banco de dados local os tweets que estão sendo postados em tempo real pelos usuários da plataforma de acordo as palavras chave informadas. Posteriomente é possível emitir um gráfico que exibe a quantidade de tweets para cada palavra chave.

# Instalação

Instale o [pipenv](https://github.com/pypa/pipenv) para gerenciar o ambiente virtual e as dependências.

    pip install pipenv

Acesse o diretório do projeto.

    cd //analise_tweets

Crie um ambiente virtual com o python 3.7.

    pipenv --python 3.7

O projeto já possui o arquivo **Pipfile** configurado, basta executar o comando do pipenv para instalação das dependências.

    pipenv install

Preencha o arquivo de configuração `config.ini` com os dados de acesso disponibilizados pelo Twitter.

    [auth]

    consumer_key=123456789

    consumer_secret=123456789

    access_token=123456789

    access_token_secret=123456789

Com isso o código já poderá ser executado.

    pipenv run python main.py

Após os 10 minutos coletando os dados os tweets estarão armazenados no arquivo do SQLite **tweets.db**.

Execute o comando abaixo para visualizar os dados coletados no gráfico.

    pipenv run python main.py graph