Descubriendo trending topics de twitter con python-twitter.
Posted on sáb 27 abril 2013 in Tutorial Python • 5 min read
Recuerdo la presentación de Efrain en el PyDay en Mérida, donde hablo de la librería tweepy (acá artículo de Efrain sobre el tema) que permite acceder a una cuenta de twitter, actualizar estado entre otras cosas.
Con el auge de twitter como red social en el país me dispuse a probar otra librería de python para twitter llamada python-twitter, la documentación de la librería se puede acceder desde acá. Existe una serie de ejemplos de como usar la librería python-twitter en github.
Instalar la librería de twitter:
Se usará el comando easy_install o pip como root:
easy_install twitter
ó
pip install twitter
El código que se muestra a continuación lista el ID de los Países, el número ID de cada País. El código original lo pueden ver en el siguiente enlace: Se ejecuta python:
(python2.7)ernesto@jewel:~/prueba$ python
Python 2.7.3 (default, Jan 2 2013, 16:53:07)
[GCC 4.7.2] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>
Se importa el módulo python-twitter:
>>> import twitter
Se instancia la clase Twitter pasando el dominio (el url de la api de twitter) y la versión del api que en este caso es la versión 1:
>>> twitter_api = twitter.Twitter(domain="api.twitter.com", api_version='1')
Se captura los trends disponibles:
>>> trends1 = twitter_api.trends.available()
Se lista los ID de los Países:
>>> for location in trends1:
... name = location["name"].encode('ascii', 'replace')
... print "(%d) %s" % (location["woeid"], name)
...
(1) Worldwide
(2972) Winnipeg
(3369) Ottawa
(3444) Quebec
(3534) Montreal
(4118) Toronto
(8676) Edmonton
(8775) Calgary
(9807) Vancouver
(12723) Birmingham
(13911) Brighton
(13963) Bristol
(15127) Cardiff
(19344) Edinburgh
(21125) Glasgow
(26042) Leeds
(26062) Leicester
(26734) Liverpool
(28218) Manchester
(30079) Newcastle
(30720) Nottingham
(32452) Portsmouth
(34503) Sheffield
(44418) London
(44544) Belfast
(76456) Santo Domingo
(116545) Mexico City
(124162) Guadalajara
(131068) Le?n
(134047) Monterrey
(137612) Puebla
(149361) Tijuana
(332471) Mendoza
(349859) Santiago
(349860) Concepcion
(349861) Valparaiso
(368148) Bogot?
(395269) Caracas
(395270) Maracaibo
(395272) Valencia
(418440) Lima
(455819) Bras?lia
(455820) Bel?m
(455821) Belo Horizonte
(455822) Curitiba
(455823) Porto Alegre
(455824) Recife
(455825) Rio de Janeiro
(455826) Salvador
(455827) S?o Paulo
(455828) Campinas
(455830) Fortaleza
(455831) Goi?nia
(455833) Manaus
(455834) S?o Lu?s
(455867) Guarulhos
(466861) C?rdoba
(466862) Rosario
(468382) Barquisimeto
(468739) Buenos Aires
(560743) Dublin
(580778) Bordeaux
(608105) Lille
(609125) Lyon
(610264) Marseille
(612977) Montpellier
(613858) Nantes
(615702) Paris
(619163) Rennes
(627791) Strasbourg
(628886) Toulouse
(638242) Berlin
(641142) Bremen
(645458) Dortmund
(645686) Dresden
(646099) Dusseldorf
(648820) Essen
(650272) Frankfurt
(656958) Hamburg
(667931) Cologne
(671072) Leipzig
(676757) Munich
(698064) Stuttgart
(718345) Milan
(719258) Naples
(721943) Rome
(725003) Turin
(726874) Den Haag
(727232) Amsterdam
(733075) Rotterdam
(753692) Barcelona
(766273) Madrid
(766356) Malaga
(774508) Seville
(776688) Valencia
(779063) Zaragoza
(906057) Stockholm
(1030077) Bekasi
(1044316) Surabaya
(1047180) Bandung
(1047378) Jakarta
(1062617) Singapore
(1098081) Perth
(1099805) Adelaide
(1100661) Brisbane
(1100968) Canberra
(1101597) Darwin
(1103816) Melbourne
(1105779) Sydney
(1110809) Kitakyushu
(1117034) Chiba
(1117099) Fukuoka
(1117227) Hiroshima
(1117502) Kawasaki
(1117545) Kobe
(1117817) Nagoya
(1118108) Sapporo
(1118129) Sendai
(1118285) Takamatsu
(1118370) Tokyo
(1118550) Yokohama
(1132447) Busan
(1132466) Daegu
(1132481) Gwangju
(1132496) Incheon
(1132567) Suwon
(1132578) Ulsan
(1132599) Seoul
(1154726) Klang
(1154781) Kuala Lumpur
(1167715) Calocan
(1199136) Davao City
(1199477) Manila
(1199682) Quezon City
(1398823) Lagos
(1582504) Johannesburg
(2077746) Samara
(2112237) Yekaterinburg
(2122265) Moscow
(2122471) Nizhny Novgorod
(2122541) Novosibirsk
(2122641) Omsk
(2123260) Saint Petersburg
(2282863) Nagpur
(2295377) Lucknow
(2295378) Kanpur
(2295386) Kolkata
(2295388) Amritsar
(2295401) Jaipur
(2295402) Ahmedabad
(2295408) Indore
(2295411) Mumbai
(2295412) Pune
(2295414) Hyderabad
(2295420) Bangalore
(2295424) Chennai
(2343678) Adana
(2343732) Ankara
(2343843) Bursa
(2344116) Istanbul
(2344117) Izmir
(2345896) Okinawa
(2345975) Daejeon
(2357024) Atlanta
(2357536) Austin
(2358820) Baltimore
(2359991) Baton Rouge
(2364559) Birmingham
(2367105) Boston
(2378426) Charlotte
(2379574) Chicago
(2380358) Cincinnati
(2381475) Cleveland
(2383660) Columbus
(2388929) Dallas-Ft. Worth
(2391279) Denver
(2391585) Detroit
(2414469) Greensboro
(2418046) Harrisburg
(2424766) Houston
(2427032) Indianapolis
(2428184) Jackson
(2436704) Las Vegas
(2442047) Los Angeles
(2449323) Memphis
(2450022) Miami
(2451822) Milwaukee
(2452078) Minneapolis
(2457170) Nashville
(2458410) New Haven
(2458833) New Orleans
(2459115) New York
(2460389) Norfolk
(2466256) Orlando
(2471217) Philadelphia
(2471390) Phoenix
(2473224) Pittsburgh
(2475687) Portland
(2477058) Providence
(2478307) Raleigh
(2480894) Richmond
(2486340) Sacramento
(2486982) St. Louis
(2487610) Salt Lake City
(2487796) San Antonio
(2487889) San Diego
(2487956) San Francisco
(2490383) Seattle
(2503713) Tallahassee
(2503863) Tampa
(2514815) Washington
(15015370) Osaka
(15015372) Kyoto
(20070458) Delhi
(23424738) United Arab Emirates
(23424747) Argentina
(23424748) Australia
(23424768) Brazil
(23424775) Canada
(23424782) Chile
(23424787) Colombia
(23424800) Dominican Republic
(23424801) Ecuador
(23424803) Ireland
(23424819) France
(23424829) Germany
(23424834) Guatemala
(23424846) Indonesia
(23424848) India
(23424853) Italy
(23424856) Japan
(23424868) Korea
(23424900) Mexico
(23424901) Malaysia
(23424908) Nigeria
(23424909) Netherlands
(23424916) New Zealand
(23424919) Peru
(23424922) Pakistan
(23424934) Philippines
(23424936) Russia
(23424942) South Africa
(23424948) Singapore
(23424950) Spain
(23424954) Sweden
(23424969) Turkey
(23424975) United Kingdom
(23424977) United States
(23424982) Venezuela
(56013632) Petaling
(56013645) Hulu Langat
EL ID 1 es para listar los trending topics mundial, para Venezuela se tiene el ID 23424982, se resalta en negrita los IDs de las ciudades de Venezuela.
Ahora se va a desplegar la lista de trending topic global(1): Se define el valor 1 a WOE_ID para capturar el trending topic global, se instancia la clase Twitter con el dominio api.twitter.com y se define la versión del api como la versión 1. A continuación se captura los trending topic, se muestra los 10 tópicos del mundo.
>>>WORLD_WOE_ID = 1
>>> twitter_api = twitter.Twitter(domain="api.twitter.com", api_version='1')
>>> world_trends = twitter_api.trends._(WORLD_WOE_ID)
>>> trends = world_trends()
>>> for i in range(10):
... print trends[0]['trends'][i][u'name']
...
#ILoveCheese
#CaprilesVenezuelayELMUNDOestácontigo
#MiMamáDice
#VamosMaravilla
#AJuicioCaprilesAsesino
Sara McMann
Rene de Calle 13
Sheila Gaff
RDMA
Rene
Al cambiar el valor de la variable WORLD_WOE_ID a la de Venezuela (23424982) se tiene:
>>> WORLD_WOE_ID = 23424982
>>> twitter_api = twitter.Twitter(domain="api.twitter.com", api_version='1')
>>> world_trends = twitter_api.trends._(WORLD_WOE_ID)
>>> trends = world_trends()
>>> for i in range(10):
... print trends[0]['trends'][i][u'name']
...
#CaprilesVenezuelayELMUNDOestácontigo
#AJuicioCaprilesAsesino
#MiMamáDice
#MeArrechoCuando
#QueVivan
Feliz Día del Diseñador Gráfico
Estuvimos 5
Dayana Mendoza
Omar Borkan Al Gala
Antonio Rivero
Para el caso de Valencia (395272):
>>> WORLD_WOE_ID = 395272
>>> twitter_api = twitter.Twitter(domain="api.twitter.com", api_version='1')
>>> world_trends = twitter_api.trends._(WORLD_WOE_ID)
>>> trends = world_trends()
>>> for i in range(10):
... print trends[0]['trends'][i][u'name']
...
#CaprilesVenezuelayELMUNDOestácontigo
#AJuicioCaprilesAsesino
#MeArrechoCuando
#MiMamáDice
Omar Borkan Al Gala
#TROPA
Feliz Día del Diseñador Gráfico
Estuvimos 5
Dayana Mendoza
Antonio Rivero
De esta forma se puede listar los 10 tópicos según el País o ciudad utilizando Python.
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