今回はpythonを使ってtwitterのハッシュタグを検索・csvに記録する方法について解説していきたいと思います

どういったハッシュタグがよく使われているのか？を知ることで、市場調査をすることができます

市場調査を行うことで、マーケティングの一助にすることもできますので、ぜひ利用してみてください

pythonでtwitterを扱えるようになると、twitterで行われている懸賞に自動で応募することができるようになります

pythonを使ったtwitter自動化-twitter懸賞自動応募で当選実績あり-

pythonでtwitterのハッシュタグを検索し記録する方法

このコードではtwitter APIを使用して実行していくため、twitter APIの取得がまだの場合には、先にこちらの記事を参考にtwitter APIの取得をしておきましょう

まずは全体のコードから

検索のキーワードを「#」にすることで、ハッシュタグ検索をすることができます

また、フィルターでいいねが〇〇件以上、リツイートは除外する、などを設定することができます

抽出したツイートはcsvに出力させています

# ライブラリのインポート
import tweepy
from datetime import datetime,timezone
import pytz
import pandas as pd

#Twitter情報。
#＊＊＊＊＊＊＊＊には自分自身のAPIキーなどを入力してください
consumer_key        = '＊＊＊＊＊＊＊＊'
consumer_secret     = '＊＊＊＊＊＊＊＊'
access_token        = '＊＊＊＊＊＊＊＊'
access_token_secret = '＊＊＊＊＊＊＊＊'

#Twitterの認証
auth = tweepy.OAuthHandler(consumer_key, consumer_secret)
auth.set_access_token(access_token, access_token_secret)
api = tweepy.API(auth)

#　”wait_on_rate_limit = True”　利用制限にひっかかた時に必要時間待機する
api=tweepy.API(auth,wait_on_rate_limit=True)

# 検索条件の設定
search_word = '# min_faves:200 -filter:retweets'
#何件のツイートを取得するか
item_number = 300

#検索条件を元にツイートを抽出
tweets = tweepy.Cursor(api.search_tweets,q=search_word, tweet_mode='extended',result_type="mixed",lang='ja').items(item_number)

#関数:　UTCをJSTに変換する
def change_time_JST(u_time):
    #イギリスのtimezoneを設定するために再定義する
    utc_time = datetime(u_time.year, u_time.month,u_time.day, \
    u_time.hour,u_time.minute,u_time.second, tzinfo=timezone.utc)
    #タイムゾーンを日本時刻に変換
    jst_time = utc_time.astimezone(pytz.timezone("Asia/Tokyo"))
    # 文字列で返す
    str_time = jst_time.strftime("%Y-%m-%d_%H:%M:%S")
    return str_time

#抽出したデータから必要な情報を取り出す
#取得したツイートを一つずつ取り出して必要な情報をtweet_dataに格納する
tw_data = []

for tweet in tweets:
    #ツイート時刻とユーザのアカウント作成時刻を日本時刻にする
    tweet_time = change_time_JST(tweet.created_at)
    create_account_time = change_time_JST(tweet.user.created_at)
    #tweet_dataの配列に取得したい情報を入れていく
    tw_data.append([
        tweet.id,
        tweet_time,
        tweet.full_text,
        tweet.favorite_count, 
        tweet.retweet_count, 
        tweet.user.id, 
        tweet.user.screen_name,
        tweet.user.name,
        tweet.user.description,
        tweet.user.friends_count,
        tweet.user.followers_count,
        create_account_time,
        tweet.user.following,
        tweet.user.profile_image_url,
        tweet.user.profile_background_image_url,
        tweet.user.url
                       ])

#取り出したデータをpandasのDataFrameに変換
#CSVファイルに出力するときの列の名前を定義
labels=[
    'ツイートID',
    'ツイート時刻',
    'ツイート本文',
    'いいね数',
    'リツイート数',
    'ID',
    'ユーザー名',
    'アカウント名',
    '自己紹介文',
    'フォロー数',
    'フォロワー数',
    'アカウント作成日時',
    '自分のフォロー状況',
    'アイコン画像URL',
    'ヘッダー画像URL',
    'WEBサイト'
    ]

#tw_dataのリストをpandasのDataFrameに変換
df = pd.DataFrame(tw_data,columns=labels)

#CSVファイルに出力する
#CSVファイルの名前を決める
file_name='./tw_data.csv'

#CSVファイルを出力する
df.to_csv(file_name,encoding='utf-8-sig',index=False)

twitterのツイートを検索・取得のオプション

search_wordの後ろに付け加えることができるオプションは以下のようになっています

　　　 続き
　　　　・
　　　　・
　　　　・
#tw_dataのリストをpandasのDataFrameに変換
df = pd.DataFrame(tw_data,columns=labels)
hash_lists = df['ツイート本文'].apply(lambda x:re.findall(r"#\S*", str(x)))
print(hash_lists)
marge_list=[]
for hash_list in hash_lists:
    if hash_list:
        marge_list=marge_list + hash_list

Se_hash = pd.Series(marge_list)
df_hash = Se_hash.value_counts()
df_hash = df_hash.reset_index(name='Num').set_axis(['unique_hash','Num'],axis='columns')
print(df_hash)

#プロットする範囲だけ抽出
x_values=df_hash['unique_hash'][0:19]
y_values=df_hash['Num'][0:19]
fig,ax = plt.subplots(1,1,figsize=(16,8),facecolor='white',linewidth=1,edgecolor='black')
sns.barplot(x=x_values,y=y_values,palette="jet_r",ax=ax)
#グラフのタイトルをつける
ax.set_title('ハッシュタグ分析')
#y軸の範囲を決める
ax.set_ylim(0,10)
#軸のタイトルを決める
ax.set_xlabel('ハッシュタグ',fontsize=14)
ax.set_ylabel('使われた回数',fontsize=14)
#軸ラベルの書式設定
ax.tick_params(axis='x',labelrotation=90,labelsize=10)
ax.tick_params(axis='y',labelsize=14)
#グラフの下に20%の空白を入れる
fig.subplots_adjust(bottom=0.35)
#データラベルを表示
cnt = 0
for y_value in y_values:
    plt.text(x=cnt,y=y_value+1,s=str(y_value),horizontalalignment="center",fontsize=12)
    cnt += 1 
#画像を保存
fig.savefig('ハッシュタグ.png')

本記事全体のコード

matplotlibは日本語に対応していないので、日本語を扱うときには、文字化けしてしまいます

それの対策として、あらかじめ日本語対応のフォントを指定しておきます

「plt.rcParams[‘font.family’] = ‘AppleGothic’ 」

Macの場合は、上記を記載しておくと、文字化けを回避することができます

# ライブラリのインポート
import tweepy
from datetime import datetime,timezone
import pytz
import pandas as pd
import re
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set()
plt.rcParams['font.family'] = 'AppleGothic' 
# Twitterの認証
#Twitter情報。
#＊＊＊＊＊＊＊＊には自分自身のAPIキーなどを入力してください
consumer_key        = '＊＊＊＊＊＊＊＊'
consumer_secret     = '＊＊＊＊＊＊＊＊'
access_token        = '＊＊＊＊＊＊＊＊'
access_token_secret = '＊＊＊＊＊＊＊＊'

#Twitterの認証
auth = tweepy.OAuthHandler(consumer_key, consumer_secret)
auth.set_access_token(access_token, access_token_secret)
api = tweepy.API(auth)

#　”wait_on_rate_limit = True”　利用制限にひっかかた時に必要時間待機する
api=tweepy.API(auth,wait_on_rate_limit=True)

# 検索条件の設定
search_word = '# min_faves:200 -filter:retweets'
#何件のツイートを取得するか
item_number = 300

#検索条件を元にツイートを抽出
tweets = tweepy.Cursor(api.search_tweets,q=search_word, tweet_mode='extended',result_type="mixed",lang='ja').items(item_number)

#関数:　UTCをJSTに変換する
def change_time_JST(u_time):
    #イギリスのtimezoneを設定するために再定義する
    utc_time = datetime(u_time.year, u_time.month,u_time.day, \
    u_time.hour,u_time.minute,u_time.second, tzinfo=timezone.utc)
    #タイムゾーンを日本時刻に変換
    jst_time = utc_time.astimezone(pytz.timezone("Asia/Tokyo"))
    # 文字列で返す
    str_time = jst_time.strftime("%Y-%m-%d_%H:%M:%S")
    return str_time

#抽出したデータから必要な情報を取り出す
#取得したツイートを一つずつ取り出して必要な情報をtweet_dataに格納する
tw_data = []

for tweet in tweets:
    #ツイート時刻とユーザのアカウント作成時刻を日本時刻にする
    tweet_time = change_time_JST(tweet.created_at)
    create_account_time = change_time_JST(tweet.user.created_at)
    #tweet_dataの配列に取得したい情報を入れていく
    tw_data.append([
        tweet.id,
        tweet_time,
        tweet.full_text,
        tweet.favorite_count, 
        tweet.retweet_count, 
        tweet.user.id, 
        tweet.user.screen_name,
        tweet.user.name,
        tweet.user.description,
        tweet.user.friends_count,
        tweet.user.followers_count,
        create_account_time,
        tweet.user.following,
        tweet.user.profile_image_url,
        tweet.user.profile_background_image_url,
        tweet.user.url
                       ])

#取り出したデータをpandasのDataFrameに変換
#CSVファイルに出力するときの列の名前を定義
labels=[
    'ツイートID',
    'ツイート時刻',
    'ツイート本文',
    'いいね数',
    'リツイート数',
    'ID',
    'ユーザー名',
    'アカウント名',
    '自己紹介文',
    'フォロー数',
    'フォロワー数',
    'アカウント作成日時',
    '自分のフォロー状況',
    'アイコン画像URL',
    'ヘッダー画像URL',
    'WEBサイト'
    ]

#tw_dataのリストをpandasのDataFrameに変換
df = pd.DataFrame(tw_data,columns=labels)
hash_lists = df['ツイート本文'].apply(lambda x:re.findall(r"#\S*", str(x)))
print(hash_lists)
marge_list=[]
for hash_list in hash_lists:
    if hash_list:
        marge_list=marge_list + hash_list

Se_hash = pd.Series(marge_list)
df_hash = Se_hash.value_counts()
df_hash = df_hash.reset_index(name='Num').set_axis(['unique_hash','Num'],axis='columns')
print(df_hash)

#プロットする範囲だけ抽出
x_values=df_hash['unique_hash'][0:19]
y_values=df_hash['Num'][0:19]
fig,ax = plt.subplots(1,1,figsize=(16,8),facecolor='white',linewidth=1,edgecolor='black')
sns.barplot(x=x_values,y=y_values,palette="Greens_r",ax=ax)
#グラフのタイトルをつける
ax.set_title('ハッシュタグ分析')
#y軸の範囲を決める
ax.set_ylim(0,10)
#軸のタイトルを決める
ax.set_xlabel('ハッシュタグ',fontsize=14)
ax.set_ylabel('使われた回数',fontsize=14)
#軸ラベルの書式設定
ax.tick_params(axis='x',labelrotation=90,labelsize=10)
ax.tick_params(axis='y',labelsize=14)
#グラフの下に20%の空白を入れる
fig.subplots_adjust(bottom=0.35)
#データラベルを表示
cnt = 0
for y_value in y_values:
    plt.text(x=cnt,y=y_value+1,s=str(y_value),horizontalalignment="center",fontsize=12)
    cnt += 1 
#画像を保存
fig.savefig('ハッシュタグ.png')

matplotlibの文字化け対策

あらかじめフォントを指定しておくことで、文字化けを防ぐことができますが、

japanize_matplotlibをpipでインストールしておけば、フォントを指定しなくても、文字化け対策をすることができます

pip install japanize-matplotlib

あとは「import japanize_matplotlib」でコードを書いていくだけでOKです

ツイートの取得件数を増やすことにより、twitterのハッシュタグ分析量も増やすことでできるので、必要に応じて変更させればOKです

pythonの知識・技術を上げたい

pythonの知識・技術を上げて、手っ取り早く収益を上げたい

と思っている方が大半かと思います

僕はpythonを初めて10ヶ月で収益5桁を突破しました

突破した方法は以下の記事で解説していますが、もっと早く収益を出すならばスクールに通うのが一番です

pythonを独学で学び収益を出す方法【無料特典あり】pythonを独学で学び始めて筆者が、どのように収益5桁を達成したのかを具体的に解説していきます。この順番に進めていけば、一年以内にpythonを使って収益化できるようになります。...

以下の記事では無料体験ができるおすすめのプログラミングスクールを紹介しています

おすすめプログラミングスクール(無料体験あり)

Pythonや機械学習を学べるプログラミングスクールおすすめ5選「pythonを学ぶのに、プログラミングスクールに通いたい」「pythonを学べるプログラミングスクールがたくさんあって、よくわからない」「結局、pythonを学ぶのにおすすめのプログラミングスクールってどこなの？」といった疑問をお持ちの方に、pythonを学ぶのにおすすめのプログラミングスクールを紹介していきたいと思います。...

僕がpythonを学び始めた理由の一つに「稼ぎたいから」という理由がありました

クラウドワークスやココナラ、ランサーズなどの案件を見ていても、高単価の案件ばかりです

しかし、python初心者がいきなり高単価案件を受けれるわけではありません

そこで、この記事では、python初心者でもできる、pythonを使ってtwitterで稼ぐ仕組みを作る方法について、解説をしていきたいと思います

実際に私が収益を出した方法なので、サンプルコードを使ってもらえれば、稼ぐことができます

pythonを使った仕組みを作る上で大切なのが、pythonで自動化をしつつ稼げる仕組みにするという点です

pythonを使ってtwitterで稼ぐ方法

pythonを使ってtwitterで稼ぐには、いくつかの方法があります

• note
• ココナラ
• ブログ
• オンラインサロン
• コンサル
• アフィリエイト

ここら辺が王道です

今回はtwitterと楽天アフィリエイトを組み合わせた自動化について、サンプルコードを載せて解説していきます

pythonの自動化を完成させることができれば、1日の作業時間はほぼなしで、収益を得ることができます

noteを売る

noteは自身が作成したコンテンツを販売するサービスです

noteを活用している方はtwitterと掛け合わせて使っている方が多いです

note自体はブログのようなものですが、ドメインパワーが強いので、ブログで同じような内容を書いても、noteで書いた方が検索上位に上がりやすいというメリットがあります

twitterを見ていると、無料noteをいくつか配布し、そこから有料noteに繋げるという方法をとっている方が多いです

何度か振り込まれているため、一部になりますが、実際の売り上げ金額はこちら

単価が500円くらいなので、そこまで劇的に儲けれるというわけではないですが、寝てる間に売れるので、しっかりと不労収入になってくれています

私のnoteではpythonで稼げる仕組みを作り、それを誰でも利用できるようにしたものを販売しています

ココナラ

ココナラは自分自身のスキルを販売することができます

twitter上では、イラストを描いていたり、いいね・リツイートを代行する、などが見られます

pythonを使ったSNS自動化サービスは高いもので1万円を超える商品が販売されています

これを自分で作ることができたら、1万円の収入を得たのと同じと言えます

いずれにおいても、現在に何かしらのスキルを持っていないとハードルが高いと言えます

販売できるpythonのスキルを持っていない場合には、ココナラで販売されているスキルやクラウドソーシングサイトの案件を参考に、開発を進めていくのがおすすめです

ブログ

ブログは多くの方が行っていると思います

ブログを更新したらtwitterに流して、訪問してもらう

そこからアドセンスやアフィリエイトにつなげて、収益を得ることがほとんどだと思います

たまに公式LINEに誘導しているブログも見かけます

pythonとtwitterをうまく組み合わせれば、ブログ紹介の記事を140字以内で作成し、作成したブログ紹介ツイートを定期的に自動でツイートすることもできます

pythonでtwitterに自動投稿する方法は、以下の記事を参考にしてください

pythonでtwitter APIを使って自動投稿する方法【サンプルコードあり】twitter運用を行なっている方は、毎日30-40ツイートを行なっている方もいるかと思います。 「正直、毎日30-40ツイートはきつい...」 という方もいるのではないでしょうか。 この記事では、twitter運用を行うためにあらかじめ作成しておいたツイート内容を1時間に1回ランダムで自動投稿する方法について解説をしていきたいと思います。...

オンラインサロン

一昔前に比べると、オンラインサロンの勢いは減少傾向ですが、それでもtwitterを使って広く認知させることで、オンラインサロンで収益を得ることができます

オンラインサロンを運営するとなった場合には、pythonに技術にフォーカスを当てたサロンになるかと思います

コンサル

twitterを通して、pythonに関する専門的な相談を行うことで、収益を得ることができます

twitterのSNSであれば、匿名でも大丈夫なので、身近な人に相談できないことを相談しやすいプラットホームです

コンサル料をあらかじめ設定しておくことで、収益につなげられます

また、そのまま相談から案件獲得に移行することもできますので、twitterのダイレクトメッセージは開放しておくのがおすすめです

実際に、私は相談→案件依頼をtwitter上で獲得しているので、情報発信をしていれば、声がかかるはずです

アフィリエイト

twitterでは直接アフィリエイトをすることも可能です

特にamazonや楽天はクリックしてもらうだけでOKです

紹介した商品が売れずとも、リンクをクリックして、別商品を購入した場合にも自分自身に収益が入ってきます

amazonと楽天を使ったアフィリエイトがtwitterで稼ぐには、最もハードルが低いと言えます

楽天アフィリエイトをtwitterとpythonで自動化するためには、楽天APIの取得とpythonでtwitterを操作できるようにする必要があります

pythonでtwitterを操作する方法は、以下の記事で詳しく解説をしています

pythonでtwitter APIを使用して自動化するツール【無料利用可能】この記事ではtwitterを自動化する方法について解説していきます。pythonを使える環境にない方は、twitter運用代行のリンクを記載しているので、そちらからご連絡ください。...

pythonを使ってtwitterで稼ぐステップ

pythonを使ってtwitterで稼ぐためには、いくつかのステップがあります

twitterアカウントが必要であるほかに、twitter運用も必要になります

twitterで稼ぐ方法：ステップ①twitterアカウントを取得する

pythonを使ってtwitterで稼ぐためには、pythonの開発環境のほかに、twitterアカウントが必要になります

twitterのアカウント取得は、メアドがあれば誰でも作成することができます

メアドを入力したあとは、twitter上での名前とアカウント名を決めていきます

名前とアカウント名は、後からでも変更することができますので、まずはtwitterアカウントの作成を進めていきましょう

twitterで稼ぐ方法：ステップ②情報を発信する

twitterアカウントを取得したら、ツイートをしていきます

ツイートすることで、twitterユーザー3億人にリーチすることができます

ツイートを行うということは、世界中に自分の情報を発信することになります

twitterのツイートは、最大文字数が140文字であるため、短い文章で伝わるような内容にする工夫が必要です

twitterで稼ぐ方法：ステップ③フォロワーを増やす

twitterで効率的に情報を発信するには、自分の投稿を見てくれるフォロワーを増やす必要があります

さらにフォロワー数が多いほど、収益にも繋がりやすいので、フォロワーを増やすことが大切です

フォロワーを増やすには、ハッシュタグや企画ツイートをうまく活用して、有益な情報を発信する必要があります

また、返報性の原理から、自分からフォローを行うことで、相互でフォローをしてくれる場合もあります

効率良くフォロワーを増やすには、外部サービスを利用するのも一つの方法です

ココナラを使えば、フォロワー数増加が期待できます

twitter運用の効率化を図ります

twitterで稼ぐ方法：ステップ④マネタイズをする

twitterでお金を稼ぐには、どこで収益を得るかを考えなくてはいけません

情報を発信し続けても、お金が稼げなくては意味がありません

そのために、twitterを軸にして、お金を稼ぐ方法を実践していく必要があります

上記で挙げたtwitterでお金を稼ぐ方法を実践したり、他に自分で考えた方法で、お金を稼ぐ媒体にしましょう

twitterで稼ぐ方法：ステップ⑤アフィリエイト提携する

pythonを使ってtwitterで稼ぐためには、アフィリエイト提携しておく必要があります

amazonのリンクを引っ張ってきてもいいのですが、楽天市場ではAPIが用意されているので、楽天アフィリエイトと提携しておくのがおすすめです

楽天APIを使用したtwitter×アフィリエイトの自動化はnoteにまとめているので、そちらも参考にしてください

pythonを使ってtwitterアフィリエイトを自動化しよう

twitterで稼ぐ方法：ステップ⑥自動投稿でアフィリエイトリンク付きのツイートをする

ある程度のフォロワーが集まったら、pythonを使ってtwitterに自動投稿をしていきます

pythonでtwitterに自動投稿するには、以下のサンプルコードを使えばOKです

import random
import tweepy

#＊＊＊＊には自身のコードを入力してください
CONSUMER_KEY = '＊＊＊＊'
CONSUMER_SECRET = '＊＊＊＊'
ACCESS_TOKEN = '＊＊＊＊'
ACCESS_SECRET = '＊＊＊＊'

auth = tweepy.OAuthHandler(CONSUMER_KEY, CONSUMER_SECRET)
auth.set_access_token(ACCESS_TOKEN, ACCESS_SECRET)
api = tweepy.API(auth)

#＊＊＊＊にツイートしたい内容を入力していきます.「,」で区切ることで、複数登録できます
tweetlist=["＊＊＊＊"]
#リストに含まれるツイート内容をランダムでツイート
api.update_status(random.choice(tweetlist))

さらに定期的にツイートを自動で流すためには、以下のnote無料部分を参考に設定をすることで24時間稼働させることができます

pythonを使ってtwitterの自動化-twitter運用効果あり-

元々無料で利用することができていたHerokuというサービスが有料化してしまい、高額なため、定期実行させるならばレンタルサーバーがおすすめです

レンタルサーバーでPythonを動かす！lolipopを使った手順とポイントレンタルサーバーを使えば、pythonを決まった時間に自動で実行することができます。2022年11月までは、Herokuというサービスを使えば定期実行することができましたが、11月末から有料化してしまい、乗り換えを検討している方も多いと思います。lolipopというレンタルサーバーは、月額440円からなので、Herokuに課金するよりも安く済みますので、おすすめです。今回はlolipopを使って、pythonをレンタルサーバ上で定期実行する方法について解説をしていきたいと思います。...

さらに、私がココナラで出品しているサービスのサンプルコードはこちらです

CONSUMER_KEY = '＊＊＊＊＊＊'
CONSUMER_SECRET = '＊＊＊＊＊＊'
ACCESS_TOKEN = '＊＊＊＊＊＊'
ACCESS_SECRET = '＊＊＊＊＊＊'

auth = tweepy.OAuthHandler(CONSUMER_KEY, CONSUMER_SECRET)
auth.set_access_token(ACCESS_TOKEN, ACCESS_SECRET)
api = tweepy.API(auth)

search_results = api.search_tweets(q="”, result_type="mixed",count=10)

for result in search_results:
    user_key = result.id 
    user_id = result.user._json['id']
    
    try:
        api.retweet(user_key)
        api.create_friendship(user_id=user_id)
   except Exception as e:
        print(e)

「q」には該当するキーワードを入力します

気をつけておきたいのが、この状態だとリツイートのリツイートも対象としてしまうため、対応が必要になります

また、リプライも拾ってきてしまうので、そこも対応が必要になります

両方に対応しているコードはココナラで販売しているので、興味がある方はそちらからお願いします

twitterの懸賞応募を自動代行コード販売

さらにリツイートとフォローだけをしていると、twitter側からbotと判断され、垢BANされる可能性もあります

pythonを使ってtwitterで稼ぐために必要なこと

pythonを使ってtwitterで稼ぐために必要なのは、

• pythonの知識
• twitterアカウント

この二つさえあればOKです

しかも一度作ってしまえば、そこから先は自動化して収益を生み出すことができるので、pythonを学ばない理由がありません

pythonの知識

では実際に、どうやってpythonを学ぶべきでしょうか？

一番簡単なのは、pythonのプログラミングスクールに通うことです

pythonのプログラミングスクールはお金もかかるので、誰でもすぐに申し込めるものでもありません

しかし、今なら多くのプログラミングスクールが無料体験を行っているので、無料体験を受けてみて、

「これなら続けられそう！」「このくらいの費用なら出せそう！」

と感じてみるのが一番です

おすすめプログラミングスクール

テックアカデミー

テックアカデミーは、オンライン学習ですが現役エンジニアのパーソナルメンターがつくので分からないところも解消しやすく書籍などで進めるよりは圧倒的に進みが早いです。

価格が高い分、やり切らなくてはいけないという義務感から、かなり頑張れると思います

メンターのレベルは非常に高いので自分のやる気さえあれば教材の範囲を超えた内容をガツガツ学ぶことが可能です

※メンターは変更を願い出れば変えられます

先週からクラウドカレッジとテックアカデミーのフロントエンド副業コースが始まってます。日報と週報を出しており、完全に管理されております。笑
お尻叩かれないとやらないのでありがたいです。#クラウドワークス#クラウドカレッジ#テックアカデミー#駆け出しwebデザイナーと繋がりたい

— えむたけ | Webデザイン勉強中 (@taKenokony0kkI) February 7, 2022

#テックアカデミーワークス から案件いただきました

今回はコーディング案件です。
また新しくテックアカデミーの営業の方やメンターさんに出会えるのがとてもうれしい
メンターさんのディレクションやスキルを学べる貴重な機会がんばります#Web制作 #webデザイン #テックアカデミー

— まい｜Webデザイン＆育児中 (@mikanxmmmi) February 9, 2022

テックアカデミーではその後のフォローもしっかりしています

また、Python関連のコースは以下の3つがあります

Pythonが全くはじめての場合はPythonコースを受講して、その後に画像認識などAIの活用まで踏み込みたいならAIコース、機械学習などを使った予測やデータ分析を深めたいならデータサイエンスコースに移るのがおすすめです

複数コースを並行して学習するセットパックもあります

テックアカデミーの無料体験はこちら

テックアカデミーの口コミ・評価はこちら

Udemy

Udemyは様々な専門知識が学べる世界最大の教育プラットフォーム！

Pythonに特化したプラットフォームではありませんが、Python関連の講座も大量にあります

Udemyでは、好きな講座を売り切り価格で購入することができるので自分のレベルに合った講座だけをつまみ食いして勉強することが可能です

また講座別の評価も明記してあるので、選びやすいです

PyQでは深く学ぶことが出来ないディープラーニングなども学ぶことが出来ます

網羅出来ている範囲は一番広いと言えます

自分のレベルややりたいことに合わせて受講することが可能なのでおすすめです

Udemyのpythonコースを見てみる(30日間返金あり)

ちなみにコースによってはセール価格で購入できる場合がありますので、チェックしておきましょう

テックジム

テックジムでは、独自の「techGYM方式」を採用しています

techGYM方式とは、基礎知識・予備知識なしでも座学を利用しないでプログラミングに専念できるカリキュラムのことです

テックジム以外のプログラミングスクールの多くは、まず最初に座学でプログラミングの基礎を学習します

その後、実際にパソコンにコードを打ち込んでいく、という2段構えの学習スタイルが取られています

しかし、TechGYM方式の場合、授業で話を聞いたりテキストで勉強したりする時間を実技に振り分けることによって学習効率を高めることが可能です

とにかく手を動かす

テックジムでは、とにかく手を動かすことを重視しています

そのため、初心者向けのpython基礎コースから、いきなりゲーム開発が始まります

座学で知識を詰め込むような学習方法は一切取らないため、上達も早いです

とにかく実務に近い

テックジムのカリキュラムは、実践的といえます

ほとんど多くのプログラミングスクールは、インプット作業をしてから、コーディングの作業に入ります

私が通っていた高校も、まずは座学でインプットしてから、その後にコーディングでした

しかし、実際の現場では、新しい技術にチャレンジすることが多く、期限内に仕上げる必要があります

そのため、「とりあえずインプット」は実践的とは言えません

現役エンジニアのキャッチアップ方法を、初心者でもできる形に適応したのがテックジムのカリキュラムとなっています

• テックジムは学習時間を取れる人はコスパ最強
• 自分で考えてコードを書く力が身に付く
• オンライン受講も可能

テックジムの無料体験はこちらから

テックジムの口コミ・評価はこちら

アイデミープレミアム

アイデミープレミアムでpythonを学ぶにはいずれかに該当する方がおすすめです

• 完全オンラインで、時間や場所に縛られず学習したい
• マンツーマン学習サポートにより実践に近い経験をしたい
• 未経験から機械学習エンジニアになりたい
• 講座受け放題を受けたい

アイデミープレミアムはpython特化型プログラミングスクールであるため、間違いなくpythonの実力は他のスクールよりも上がります

昨日はカウンセリングだけだったので実質今日から。
Aidemy Premium Planよろしくです。

【２日目】
Python入門→課題提出
Numpy→課題前まで
環境構築→多分おk
Python入門は事前にやっていたので確認がてら進めつつ最後までいった感じです。#Aidemy

— Tomo (@T__TAKAO) April 28, 2020

本日でちょうどAidemy premium plan一週間になります。
この一週間で積み上げたことは、

python入門、
numpy,
pandas,
matplotlibの3分の1

です。

まだまだ道のりは長いですが、楽しく積み上げていこうと思います！#プログラミング初心者#Aidemy

— Nori (@fNXPCGrhZkw1LpP) April 27, 2020

完全オンラインで学習したい

アイデミープレミアムは完全オンラインの学習サービスです

そのため平日が忙しい会社員の方や、プログラミング未経験で丁寧に学習したい方でも、自身のペースに合わせて柔軟に学習スケジュールを立てることができます

また、厚生労働省指定の教育訓練給付制度を利用できる数少ないオンラインプログラミングスクールでもあります

アイデミープレミアムのまとめ

• アイデミープレミアムはやや高め
• 高めの値段設定でも得られるものは大きい
• pythonを学ぶならアイデミープレミアム

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twitterのタイムラインって音速で更新されていって、好きな画像を保存するのが大変ですよね

でもpythonを使えば、指定したキーワードに関連する画像を勝手に保存してくれます

pythonでtwitterから画像を取得する方法

pythonでtwitterを操作するには、

• python-twitter
• TwitterAPI
• tweepy
• twython

などのライブラリを使用する必要があります

今回は「tweepy」を使って、pythonでtwitterの画像を取得したいと思います

pythonでtwitterが扱えるtweepyについて【サンプルコードあり】今回はpython初心者でも扱いやすい、「tweepy」について解説をしていきたいと思います。tweepyを使用すれば、twitter操作のほとんどを行うことができ、さらにbot作成まで行えます。よく使用する「いいね」や「リツイート」方法についても、サンプルコードを交えて解説をしていきます。...

pythonでtwitterから画像を取得するには、twitter APIの申請に通っている必要があります

まだ申請が通っていない方は、以下の記事を参考に申請を通しておきましょう

pythonでtwitter APIを取得する方法【全18枚の図解+例文あり】twitterのAPI取得は年々厳しくなってきています。今回は筆者が2022年にpythonでtwitter APIを取得するために行なった方法を図解+例文つきで紹介していきます。pythonでtwitterを利用する際には、twitter APIの取得が必須になるので、参考にしてください。...

tweepyのインストール

twitter APIの申請が終わったら、tweepyをインストールしておきます

Macならターミナルで、windowsならコマンドプロンプトで以下のコマンドを打ちます

pip install tweepy

これでpythonでtwitterを操作することができます

pythonでtwitterから画像を取得する方法コード紹介

pythonでtwitterから画像を取得する方法はこちらのコードを改変しています

apiの設定や検索の掛け方を改変しないと動作しなかったので、改変しました

TwitterImgDownload

# IMPORT
import os
import tweepy
import time 
import urllib.request, urllib.error

# 画像の保存先
#保存先のパス名を「＊＊＊＊＊」に入力
IMG_DIR = '＊＊＊＊＊＊'

# 環境変数
CONSUMER_KEY        = '＊＊＊＊＊＊'
CONSUMER_SECRET     = '＊＊＊＊＊＊'
ACCESS_TOKEN_KEY    = '＊＊＊＊＊＊'
ACCESS_TOKEN_SECRET = '＊＊＊＊＊＊'

# 検索キーワード
#好きなキーワードを「＊＊＊＊＊」に入力
TARGET = '＊＊＊＊＊'

# 検索オプション
SEARCH_PAGES_NUMBER = 10 # 読み込むページ数
PER_PAGE_NUMBER = 10 # ページごとに返されるツイートの数（最大100）

class imageDownloader(object):
    def __init__(self):
        """初期設定
        """
        super(imageDownloader, self).__init__()
        self.set_api()

    def run(self):
        """実行
            1. twitterページを指定数取得
            2. ページ内のツイートのうち、キーワードがあるtweetのみ取得
            3. 画像URLを取得
            4. ダウンロード実行
        """
        self.max_id = None # ページを跨ぐ検索対象IDの初期化
        for page in range(SEARCH_PAGES_NUMBER):
            ret_url_list = self.search(TARGET, PER_PAGE_NUMBER)
            for url in ret_url_list:
                print('OK ' + url)
                self.download(url)
            time.sleep(0.1) # TimeOut防止

    def set_api(self):
        """apiの設定
        """
        auth = tweepy.OAuthHandler(CONSUMER_KEY, CONSUMER_SECRET)
        auth.set_access_token(ACCESS_TOKEN_KEY, ACCESS_TOKEN_SECRET)
        self.api = tweepy.API(auth)

    def search(self, target, rpp):
        """twitterで検索実行
        """
        # 検索結果
        ret_url_list = []

        try:
            # 検索実行
            if self.max_id:
                # q: クエリ文字列, rpp: ツイート数, max_id: より小さい（古い）IDを持つステータスのみを返す
                res_search = self.api.search_tweets(q=target, lang='ja', rpp=rpp, max_id=self.max_id)
            else:
                res_search = self.api.search_tweets(q=target, lang='ja', rpp=rpp)
            # 結果を保存
            for result in res_search:
                if 'media' not in result.entities: continue
                for media in result.entities['media']:
                    url = media['media_url_https']
                    if url not in ret_url_list: ret_url_list.append(url)
            # 検索済みidの更新し、より古いツイートを検索させる
            self.max_id = result.id
            # 検索結果の返却
            return ret_url_list
        except Exception as e:
            self.error_catch(e)

    def download(self, url):
        """画像のダウンロード
        """
        url_orig = '%s:orig' % url
        path = IMG_DIR + url.split('/')[-1]
        try:
            response = urllib.request.urlopen(url=url_orig)
            with open(path, "wb") as f:
                f.write(response.read())
        except Exception as e:
            self.error_catch(e)

    def error_catch(self, error):
        """エラー処理
        """
        print("NG ", error)

def main():
    """メイン処理
    """
    try:
        downloader = imageDownloader()
        downloader.run()
    except KeyboardInterrupt:
        # Ctrl-Cで終了
        pass

if __name__ == '__main__':
    main()

ツイートを呼び出す時の注意点

API制限のため，一度の呼び出しで取得できるツイート数は200件までとなっています

読み込むページ数とツイート数の合計が200をこえなければ問題ありません

for文を使えば、かなりの数のツイートを呼び出し、画像を取得することができます

気をつけておきたいのは、15分間で180回までの呼び出しとなるので、それを超えないようにfor文を作る必要があります

pythonの知識・技術を上げたい

pythonの知識・技術を上げて、手っ取り早く収益を上げたい

と思っている方が大半かと思います

僕はpythonを初めて10ヶ月で収益5桁を突破しました

突破した方法は以下の記事で解説していますが、もっと早く収益を出すならばスクールに通うのが一番です

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以下の記事では無料体験ができるおすすめのプログラミングスクールを紹介しています

おすすめプログラミングスクール(無料体験あり)

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取得できる情報はこちらの記事を参考にしてください

pythonでtwitter APIを利用してツイートを取得する【サンプルコードあり】今回の記事では、pythonでtwitter APIを使用して、ツイートを取得する方法について解説していきたいと思います。前回の記事ではpythonでtwitterを扱うために、twitter APIの取得方法に解説をしました。twitter APIを取得していない場合には、そちらもご覧ください...

今回の記事では、pythonでtwitterのトレンドを取得する方法について解説していきたいと思います

pythonでtwitterを扱えるようになると、twitterで行われている懸賞に自動で応募することができるようになります

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pythonでtwitterのトレンドを取得する

pythonでtwitterのトレンドを取得するには、事前準備が必要になります

まずは、twitter Developersに登録し、API認証を受ける必要があります

pythonでtwitter APIを取得する方法【全18枚の図解+例文あり】twitterのAPI取得は年々厳しくなってきています。今回は筆者が2022年にpythonでtwitter APIを取得するために行なった方法を図解+例文つきで紹介していきます。pythonでtwitterを利用する際には、twitter APIの取得が必須になるので、参考にしてください。...

tweepyのインストール

twitter APIの認証が完了したら、tweepyをインストールしておきます

Macの方は、ターミナル、windowsであればコマンドプロンプトで以下のコマンドを入力します

pip install tweepy

これで準備完了です

tweepyについて詳しく知りたい方は、こちらの記事を参考にしてください

pythonでtwitterが扱えるtweepyについて【サンプルコードあり】今回はpython初心者でも扱いやすい、「tweepy」について解説をしていきたいと思います。tweepyを使用すれば、twitter操作のほとんどを行うことができ、さらにbot作成まで行えます。よく使用する「いいね」や「リツイート」方法についても、サンプルコードを交えて解説をしていきます。...

WOEID

WOEIDはWhere On Earth IDentifierを指します

各国・都市にそれぞれ振られたIDであり、twitter APIではWOEIDを使用して、地域を指定・トレンドを取得していきます

WOEIDの割り振り

日本国内のWOEIDは上記です

国内のトレンドを取得したい場合には、上記いずれかを指定すればOKです

各国のWOEIDを知りたい場合には、以下のサイトで調べることができます

findmecity

pythonでtwitterのトレンドを取得するコード

まずは全体のコードから

今回は取得したデータをpandasのデータフレームに変換しています

import tweepy
import pandas as pd

CONSUMER_KEY = ''
CONSUMER_SECRET = ''
ACCESS_TOKEN = ''
ACCESS_SECRET = ''

auth = tweepy.OAuthHandler(CONSUMER_KEY, CONSUMER_SECRET)
auth.set_access_token(ACCESS_TOKEN, ACCESS_SECRET)
api = tweepy.API(auth)

#千葉のWOEID
woeid = 1117227
#トレンド一覧取得
trends = api.get_place_trends(woeid)
df = pd.DataFrame(trends[0]["trends"])
print(df)

twitter APIの認証

まずはtwitter APIの認証です

import python 

CONSUMER_KEY = ''
CONSUMER_SECRET = ''
ACCESS_TOKEN = ''
ACCESS_SECRET = ''

auth = tweepy.OAuthHandler(CONSUMER_KEY, CONSUMER_SECRET)
auth.set_access_token(ACCESS_TOKEN, ACCESS_SECRET)
api = tweepy.API(auth)

トレンドの取得

tweepyを使ってトレンドを取得するには、API.get_place_trends()を使用します

#千葉のWOEID
woeid = 1117227
#トレンド一覧取得
trends = api.get_place_trends(woeid)

取得したトレンドをデータフレームにする

トレンドを取得したら、pandasのデータフレームにしていきます

df = pd.DataFrame(trends[0]["trends"])

まとめ

• トレンド取得にはAPI.get_place_trends()を使用
• 各地域でトレンドは異なるのでWOEIDで指定する

ライブラリには以下のものがあります

• python-twitter
• TwitterAPI
• tweepy
• twython

今回はpython初心者でも扱いやすい、「tweepy」について解説をしていきたいと思います

tweepyを使用すれば、twitter操作のほとんどを行うことができ、さらにbot作成まで行えます

bot作成に興味がある方は、こちらの記事を参考にしてください

pythonでtwitter botを作成してみよう【サンプルコードあり】これまでの記事でpythonでtwitter APIを使った活用方法などを紹介してきました。今回はpythonを使ってtwitter botを作成していきたいと思います。 定期的にツイートするtwitter botやリアルタイムに応答するtwitter botをサンプルコードを交えつつ解説していきます。...

pythonでtwitterを扱えるようになると、twitterで行われている懸賞に自動で応募することができるようになります

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pythonでtwitterが扱えるtweepyについて

tweepyはtwitter API認証を受けている必要がありますが、認証さえ受ければtwitter操作のほとんどをpythonで行うことができます

例えば別の記事で解説している、twitterの懸賞に自動応募させたり、ツイートを自動投稿することができます

twitter APIの認証

tweepyを使うために、twitter APIの認証を行います

1. Developerに登録
2. twitter APIの使用用途を説明
3. twitter APIの申請→承認

ざっくり上記の流れになります

twitter APIの申請は年々厳しくなっていますが、2022年に承認を受けた方法はこちら

pythonでtwitter APIを取得する方法【全18枚の図解+例文あり】twitterのAPI取得は年々厳しくなってきています。今回は筆者が2022年にpythonでtwitter APIを取得するために行なった方法を図解+例文つきで紹介していきます。pythonでtwitterを利用する際には、twitter APIの取得が必須になるので、参考にしてください。...

twitter APIの承認を受けたらcreate appを作る

twitter APIの承認を受けたらcreate appを作ります

画像の順番でも、API申請記事の方法でもOKです

twitter側でサードパーティアプリの許可をする

create appが終了したら、twitterアカウント側でサードパーティアプリの許可をします

これを許可することで、pythonからTwitterに投稿することなどが出来ます

これでpythonでtwitterを使うための準備はOKです

tweepyのインストール

続いてtweepyをインストールしていきます

Macならターミナルで、windowsならコマンドプロンプトで以下のコマンドを打ちます

pip install tweepy

これでpythonでtwitterを操作することができます

pythonでtwitterが扱えるtweepyのコード

ここからはtweepyのコード解説をしていきます

ここで解説していないコードはこちらを見ると参考になります

tweepyドキュメント

tweepyでいいねする方法

tweepyでいいねするには、以下のコードを使用します

api.create_favorite(id)

「id」にはいいねしたいユーザーIDを入力すればOKです

実際のコードはこちら

#全ての＊＊＊＊には自分自身のキーやキーワードを入力する

CONSUMER_KEY = '＊＊＊＊'
CONSUMER_SECRET = '＊＊＊＊'
ACCESS_TOKEN = '＊＊＊＊'
ACCESS_SECRET = '＊＊＊＊'

auth = tweepy.OAuthHandler(CONSUMER_KEY, CONSUMER_SECRET)
auth.set_access_token(ACCESS_TOKEN, ACCESS_SECRET)
api = tweepy.API(auth)

# 指定した条件（検索ワード、検索件数）に一致するユーザ情報を取得
search_results = api.search_tweets(q="＊＊＊＊", result_type="mixed",count=25)

for result in search_results:
    tweet_id = result.id #Tweetのidを取得
    user_name = result.user._json['screen_name'] #ユーザーのidを取得
    user_id= result.user._json['id']

    try:
        api.create_favorite(tweet_id) #ファボする
    except Exception as e:
        print(e)

「result type」は3種類用意されており、

• “recent”：時系列で最新ツイートを検索
• “popular”：人気のあるツイートを検索
• “mixed”：上記を混ぜたもの

となっています

デフォルトでは、”recent”になっているので、変更する場合には、「result_type=””」で指定する必要があります

tweepyでリツイートをする方法

#全ての＊＊＊＊には自分自身のキーやキーワードを入力する

CONSUMER_KEY = '＊＊＊＊'
CONSUMER_SECRET = '＊＊＊＊'
ACCESS_TOKEN = '＊＊＊＊'
ACCESS_SECRET = '＊＊＊＊'

auth = tweepy.OAuthHandler(CONSUMER_KEY, CONSUMER_SECRET)
auth.set_access_token(ACCESS_TOKEN, ACCESS_SECRET)
api = tweepy.API(auth)

# 指定した条件（検索ワード、検索件数）に一致するユーザ情報を取得
search_results = api.search_tweets(q="＊＊＊＊", result_type="mixed",count=25)

for result in search_results:
    tweet_id = result.id #Tweetのidを取得
    user_name = result.user._json['screen_name'] #ユーザーのidを取得
    user_id= result.user._json['id']
    print(user_name,user_id)

    try:
        api.retweet(tweet_id)
    except Exception as e:
        print(e)

tweepyを使用して、リツイートを応用する方法は以下の記事で詳しく解説しているので、そちらも参考にしてください

pythonでtwitterのリツイート方法を応用してみる【サンプルコード付き】この記事ではpythonでtwitter APIを使用して、ツイートをリツイートしていく方法について解説していきます。リアルタイムでリツイートする方法やbot感を出さないための方法もサンプルコード付きで解説をしていきます。...

tweepyで自動ツイートをする方法

tweepyで投稿するには、api.update_statusを使用します

実際のコードはこちら

#全ての＊＊＊＊には自分自身のキーやキーワードを入力する

CONSUMER_KEY = '＊＊＊＊'
CONSUMER_SECRET = '＊＊＊＊'
ACCESS_TOKEN = '＊＊＊＊'
ACCESS_SECRET = '＊＊＊＊'

auth = tweepy.OAuthHandler(CONSUMER_KEY, CONSUMER_SECRET)
auth.set_access_token(ACCESS_TOKEN, ACCESS_SECRET)
api = tweepy.API(auth)

# 好きな言葉をツイート
api.update_status("Pythonから投稿!")

これだけでは自動ツイートができないので、自動ツイートさせるために設定を行う必要があります

設定はHerokuを使用していきます

pythonを使ってtwitterの自動化-twitter運用効果あり-

上記note無料部分で、Herokuの設定ができますので、参考にしてください

ツイート内容をランダムに投稿する場合は、ツイート内容をリストに入れておき、random.choiceを使用します

import random
import tweepy

#＊＊＊＊には自身のコードを入力してください
CONSUMER_KEY = '＊＊＊＊'
CONSUMER_SECRET = '＊＊＊＊'
ACCESS_TOKEN = '＊＊＊＊'
ACCESS_SECRET = '＊＊＊＊'

auth = tweepy.OAuthHandler(CONSUMER_KEY, CONSUMER_SECRET)
auth.set_access_token(ACCESS_TOKEN, ACCESS_SECRET)
api = tweepy.API(auth)

#＊＊＊＊にツイートしたい内容を入力していきます.「,」で区切ることで、複数登録できます
tweetlist=["＊＊＊＊"]
#リストに含まれるツイート内容をランダムでツイート
api.update_status(random.choice(tweetlist))

リアルタイムに応答するtwitterbot

特定のキーワードがツイートされたら、それに対してリアルタイムに応答するtwitter botは以下のように書いていきます

import tweepy

#＊＊＊＊には自身のコードを入力してください
CONSUMER_KEY = '＊＊＊＊'
CONSUMER_SECRET = '＊＊＊＊'
ACCESS_TOKEN = '＊＊＊＊'
ACCESS_SECRET = '＊＊＊＊'

#＊＊＊＊にキーワードを入力
word="＊＊＊＊"
auth = tweepy.OAuthHandler(CONSUMER_KEY, CONSUMER_SECRET)
auth.set_access_token(ACCESS_TOKEN, ACCESS_SECRET)
api = tweepy.API(auth)

class MyStreamListener(tweepy.Stream):
    def on_status(self, status):
        if 'RT @' not in status.text[0:2]:
            if 'http' not in status.text:
                api.retweet(id=status.id)

#それぞれのキーを入力
myStreamListener = tweepy.Stream('CONSUMER_KEY here',
                                    'CONSUMER_SECRET here',
                                    'ACCESS_TOKEN here',
                                    'ACCESS_SECRET here')
#myStream = tweepy.Stream(auth = api.auth, listener=myStreamListener)
        
myStreamListener.filter(track=[word], threaded=False)

自動フォロー

# ライブラリの読み込み
import tweepy

#＊＊＊＊には自身のコードを入力してください
CONSUMER_KEY = '＊＊＊＊'
CONSUMER_SECRET = '＊＊＊＊'
ACCESS_TOKEN = '＊＊＊＊'
ACCESS_SECRET = '＊＊＊＊'

#twitter認証
auth = tweepy.OAuthHandler(CONSUMER_KEY, CONSUMER_SECRET)
auth.set_access_token(ACCESS_TOKEN, ACCESS_SECRET)
api = tweepy.API(auth)
  
# フォロワーを新しい順で取得。（件数は5件としています。）
flist= api.followers(count=5)
 
for f in flist:
    # 相手のアカウントの説明文にフォローバックしたくない[キーワード]があればここで登録。
    #（例：副業など）
    if "<相手のアカウントの説明文内のフォローバックしたくないキーワード>" in f.description:
         continue
    else:
        api.create_friendship(f.id)

上記のHerokuと併せて使えば、自動でフォローをすることができます

ダイレクトメッセージを送る

# ライブラリの読み込み
import tweepy

#＊＊＊＊には自身のコードを入力してください
CONSUMER_KEY = '＊＊＊＊'
CONSUMER_SECRET = '＊＊＊＊'
ACCESS_TOKEN = '＊＊＊＊'
ACCESS_SECRET = '＊＊＊＊'

#twitter認証
auth = tweepy.OAuthHandler(CONSUMER_KEY, CONSUMER_SECRET)
auth.set_access_token(ACCESS_TOKEN, ACCESS_SECRET)
api = tweepy.API(auth)

# アカウント指定(Twitterアカウントの@以降の英数字)
Account = '＊＊＊＊'

# アカウントの内部IDを取得する
inner_id = api.user_timeline(Account, count=1, page=0)[0].user.id

api.send_direct_message(recipient_id=inner_id,text='Hello world!')

アカウントを指定することで、指定したアカウントにダイレクトメッセージを送ることができます

for文や自動フォローなどと組み合わせれば、フォローしてくれた相手に対して、DMを送ることもできます

tweepyで取得したデータからテキストマイニングを行う

twitter APIを使うことで、twitterデータを収集することができます

収集したデータをもとにテキストマイニングをおこなうと以下のようになります

import tweepy
from datetime import datetime,timezone
import pytz
import pandas as pd
import collections
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud

CONSUMER_KEY = ''
CONSUMER_SECRET = ''
ACCESS_TOKEN = ''
ACCESS_SECRET = ''

auth = tweepy.OAuthHandler(CONSUMER_KEY, CONSUMER_SECRET)
auth.set_access_token(ACCESS_TOKEN, ACCESS_SECRET)
api = tweepy.API(auth)

search_results = api.search_tweets(q="", result_type="recent",tweet_mode='extended',count=5)

tw_data = []
for tweet in search_results:
    #tweet_dataの配列に取得したい情報を入れていく
    tw_data.append([
        tweet.id,
        tweet_time,
        tweet.full_text,
        tweet.favorite_count, 
        tweet.retweet_count, 
        tweet.user.id, 
        tweet.user.screen_name,
        tweet.user.name,
        tweet.user.description,
        tweet.user.friends_count,
        tweet.user.followers_count,
        create_account_time,
        tweet.user.following,
        tweet.user.profile_image_url,
        tweet.user.profile_background_image_url,
        tweet.user.url
                       ])

#取り出したデータをpandasのDataFrameに変換
#CSVファイルに出力するときの列の名前を定義
labels=[
    'ツイートID',
    'ツイート時刻',
    'ツイート本文',
    'いいね数',
    'リツイート数',
    'ID',
    'ユーザー名',
    'アカウント名',
    '自己紹介文',
    'フォロー数',
    'フォロワー数',
    'アカウント作成日時',
    '自分のフォロー状況',
    'アイコン画像URL',
    'ヘッダー画像URL',
    'WEBサイト'
    ]

#tw_dataのリストをpandasのDataFrameに変換
df = pd.DataFrame(tw_data,columns=labels)

df1=df.iat[2,2]
df2=df.iat[3,2]
tw_text=df1 + df2
f=open('text.txt','w')
f.write(tw_text)
f.close

f= open("/text.txt", 'r', encoding='UTF-8')
text=f.read()
f.close()

word_list=[]
while node:
    word_type = node.feature.split(',')[0]
    if word_type in ["名詞",'代名詞']:
        word_list.append(node.surface)
    node=node.next
word_chain=' '.join(word_list)

c=collections.Counter(word_list)
font_path='/System/Library/Fonts/ヒラギノ明朝 ProN.ttc'
words = ['https','t','co','自民','し','w','そう', 'ない', 'いる', 'する', 'まま', 'よう', 'てる', 'なる', 'こと', 'もう', 'いい', 'ある', 'ゆく', 'れる', 'ん', 'の']
result = WordCloud(width=800, height=600, background_color='white', 
                   font_path=font_path,regexp=r"[\w']+", 
                   stopwords=words).generate(word_chain)
result.to_file("./wordcloud_sample1.png")
print(c.most_common(20))
fig = plt.subplots(figsize=(8, 10))

この記事で紹介している内容で、pythonでtwitter操作は概ね行うことができます

あとは、組み合わせてみたり、for文やif文などをうまく使うことで、オリジナルのtwitterツールが作成することができます

pythonの基礎文法があまり理解できていない場合には、以下のサイトなどを利用するのも一つの手です

おすすめプログラミングスクール(無料体験あり)

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APIの認証を受けていれば、大量のtwitterデータを使ってテキストマイニングを行うことができます

この記事では、pythonでtwitterデータからテキストマイニングを行う方法について解説していきたいと思います

短時間でpythonを学びたい方は、こちらがおすすめ

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pythonでtwitterデータからテキストマイニングを行う

twitter APIを使うことで、twitterデータを収集することができます

収集したデータをもとにテキストマイニングをおこなうと以下のようになります

APIの認証が通っていると、pythonを使ってのtwitter操作の幅が広がるので、twitter APIの認証を通しておくのがおすすめです

pythonでtwitter APIを取得する方法【全18枚の図解+例文あり】twitterのAPI取得は年々厳しくなってきています。今回は筆者が2022年にpythonでtwitter APIを取得するために行なった方法を図解+例文つきで紹介していきます。pythonでtwitterを利用する際には、twitter APIの取得が必須になるので、参考にしてください。...

実際のコード

import tweepy
from datetime import datetime,timezone
import pytz
import pandas as pd
import collections
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud

CONSUMER_KEY = ''
CONSUMER_SECRET = ''
ACCESS_TOKEN = ''
ACCESS_SECRET = ''

auth = tweepy.OAuthHandler(CONSUMER_KEY, CONSUMER_SECRET)
auth.set_access_token(ACCESS_TOKEN, ACCESS_SECRET)
api = tweepy.API(auth)

search_results = api.search_tweets(q="", result_type="recent",tweet_mode='extended',count=5)

tw_data = []
for tweet in search_results:
    #tweet_dataの配列に取得したい情報を入れていく
    tw_data.append([
        tweet.id,
        tweet_time,
        tweet.full_text,
        tweet.favorite_count, 
        tweet.retweet_count, 
        tweet.user.id, 
        tweet.user.screen_name,
        tweet.user.name,
        tweet.user.description,
        tweet.user.friends_count,
        tweet.user.followers_count,
        create_account_time,
        tweet.user.following,
        tweet.user.profile_image_url,
        tweet.user.profile_background_image_url,
        tweet.user.url
                       ])

#取り出したデータをpandasのDataFrameに変換
#CSVファイルに出力するときの列の名前を定義
labels=[
    'ツイートID',
    'ツイート時刻',
    'ツイート本文',
    'いいね数',
    'リツイート数',
    'ID',
    'ユーザー名',
    'アカウント名',
    '自己紹介文',
    'フォロー数',
    'フォロワー数',
    'アカウント作成日時',
    '自分のフォロー状況',
    'アイコン画像URL',
    'ヘッダー画像URL',
    'WEBサイト'
    ]

#tw_dataのリストをpandasのDataFrameに変換
df = pd.DataFrame(tw_data,columns=labels)

df1=df.iat[2,2]
df2=df.iat[3,2]
tw_text=df1 + df2
f=open('text.txt','w')
f.write(tw_text)
f.close

f= open("/text.txt", 'r', encoding='UTF-8')
text=f.read()
f.close()

word_list=[]
while node:
    word_type = node.feature.split(',')[0]
    if word_type in ["名詞",'代名詞']:
        word_list.append(node.surface)
    node=node.next
word_chain=' '.join(word_list)

c=collections.Counter(word_list)
font_path='/System/Library/Fonts/ヒラギノ明朝 ProN.ttc'
words = ['https','t','co','自民','し','w','そう', 'ない', 'いる', 'する', 'まま', 'よう', 'てる', 'なる', 'こと', 'もう', 'いい', 'ある', 'ゆく', 'れる', 'ん', 'の']
result = WordCloud(width=800, height=600, background_color='white', 
                   font_path=font_path,regexp=r"[\w']+", 
                   stopwords=words).generate(word_chain)
result.to_file("./wordcloud_sample1.png")
print(c.most_common(20))
fig = plt.subplots(figsize=(8, 10))

コード解説

twitter API認証からテキストマイニングまでのコード解説をしていきます

コードを少し変更することで、さらに応用をすることができます

twitter APIの認証

import tweepy

CONSUMER_KEY = ''
CONSUMER_SECRET = ''
ACCESS_TOKEN = ''
ACCESS_SECRET = ''

auth = tweepy.OAuthHandler(CONSUMER_KEY, CONSUMER_SECRET)
auth.set_access_token(ACCESS_TOKEN, ACCESS_SECRET)
api = tweepy.API(auth)

pythonでtwitterを扱う場合には、必ずといって良いほど、上記のコードを入力していきます

これはtwitter APIの認証です

まずはこれを記載しておかないと、pythonでtwittreを操作することができません

検索キーワードの設定

#tweepyで検索を行う
search_results = api.search_tweets(q="", result_type="recent",tweet_mode='extended',count=5)

「api.search_tweets」でqにキーワードを入力することで検索をすることができます

#例
#tweepyで検索を行う
search_results = api.search_tweets(q="大谷翔平", result_type="recent",tweet_mode='extended',count=5)

result_typeは3種類です

• “recent”：時系列で最新ツイートを検索
• “popular”：人気のあるツイートを検索
• “mixed”：上記を混ぜたもの

となっています

デフォルトでは、”recent”になっているので、変更する場合には、「result_type=””」で指定する必要があります

tweet_mode=’extended’では、ツイート内容の全文を取得するための記載です

count=5は取得するツイート件数を決めています

データフレームの作成

tw_data = []#tw_dataという空のリストを作成

#ここからツイート情報を取得
for tweet in search_results:
    tw_data.append([
        tweet.id,
        tweet_time,
        tweet.full_text,
        tweet.favorite_count, 
        tweet.retweet_count, 
        tweet.user.id, 
        tweet.user.screen_name,
        tweet.user.name,
        tweet.user.description,
        tweet.user.friends_count,
        tweet.user.followers_count,
        create_account_time,
        tweet.user.following,
        tweet.user.profile_image_url,
        tweet.user.profile_background_image_url,
        tweet.user.url
                       ])

#取り出したデータをpandasのDataFrameに変換
#CSVファイルに出力するときの列の名前を定義
labels=[
    'ツイートID',
    'ツイート時刻',
    'ツイート本文',
    'いいね数',
    'リツイート数',
    'ID',
    'ユーザー名',
    'アカウント名',
    '自己紹介文',
    'フォロー数',
    'フォロワー数',
    'アカウント作成日時',
    '自分のフォロー状況',
    'アイコン画像URL',
    'ヘッダー画像URL',
    'WEBサイト'
    ]

#tw_dataのリストをpandasのDataFrameに変換
df = pd.DataFrame(tw_data,columns=labels)

取得したツイートをデータフレームに変換します

その後テキストファイルに保存をしていきますが、その時に「ツイート本文」が含まれているセルだけをテキストファイルとしていきます

df1=df.iat[2,2]
df2=df.iat[3,2]
tw_text=df1 + df2
f=open('text.txt','w')
f.write(tw_text)
f.close

iatで指定をしていますが、ツイート本文全てを選択し、結合・テキストファイル保存をしておきます

テキストマイニングを行う

word_list=[]
while node:
    word_type = node.feature.split(',')[0]
    if word_type in ["名詞",'代名詞']:
        word_list.append(node.surface)
    node=node.next
word_chain=' '.join(word_list)

c=collections.Counter(word_list)
font_path='/System/Library/Fonts/ヒラギノ明朝 ProN.ttc'
words = ['https','t','co','自民','し','w','そう', 'ない', 'いる', 'する', 'まま', 'よう', 'てる', 'なる', 'こと', 'もう', 'いい', 'ある', 'ゆく', 'れる', 'ん', 'の']
result = WordCloud(width=800, height=600, background_color='white', 
                   font_path=font_path,regexp=r"[\w']+", 
                   stopwords=words).generate(word_chain)
result.to_file("./wordcloud_sample1.png")
print(c.most_common(20))
fig = plt.subplots(figsize=(8, 10))

wordcloudを実行、画像として出力という流れになっています

wordcloudで抽出するのは、「名詞と代名詞」にしていますが、〇〇詞を変えることで、その他のものも抽出することができます

また、wordsでは除外するワードを指定しています

twitterのツイートではURLが貼られていることもあるので、それを除外します

テキストマイニングとは

テキストマイニングとは、文字列を対象としたデータマイニングのことを指しています

通常の文章からなるデータを単語や文節で区切り、単語などの出現頻度・共出現の相関・時系列などを解析することができます

pythonでテキストマイニングを行うには

pythonでテキストマイニングを行うには、wordcloudと呼ばれるライブラリを使用します

wordcloudはテキストマイニングを行なった結果を可視化するためのものです

wordcloudをpythonで使用するには、インポートする必要があります

ターミナルもしくはコマンドプロンプトで以下のように入力をします

pip install python

wordcloudを使っていく

wordcloudを行うには、文字列が入力されているテキストファイルが必要になります

今回の場合は、ツイート本文が記載されている「text.txt」が該当します

wordcloudのパラメータを入力する

wordcloudのパラメータは左から順番に、

• 作成する画像の横幅
• 作成する画像の縦幅
• 背景色
• フォントファイルのパス
• 表示される文字の正規表現
• 除外する単語
• 文字列からwordcloudを作成

となります

result = WordCloud(width=800, height=600, background_color='white', 
                   font_path=font_path,regexp=r"[\w']+", 
                   stopwords=words).generate(word_chain)

まとめ

• pythonでtwitterからデータ収集するならAPI認証が必須
• pythonでテキストマイニングするならwordcloudがおすすめ

テキストマイニングを学ぶのにおすすめな書籍

Pythonによるテキストマイニング入門

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山内長承 株式会社オーム社 2017年11月28日頃

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しかし、pythonを使うことで、スクレイピングが禁止であるtwitterからスクレイピングと同じように情報を収集することが可能です

この記事では、pythonでtwitterからスクレイピング以外の方法で情報を収集するやり方を解説していきたいと思います

pythonでtwitterを扱えるようになると、twitterで行われている懸賞に自動で応募することができるようになります

コピペでOK!アフタフォロー付きのtwitter懸賞自動化コード

また、twitterアフィリエイトを自動化することもできます

コピペでOK!pythonを使ってtwitterアフィリエイトを自動化しよう

2023/5月に追記を行いました。Pythonを使ってTwitter APIを使わずに、Twitterをスクレイピングする方法を掲載しています

pythonでtwitterをスクレイピングする方法

twitterの規約ではスクレイピングを行うことは禁止されていますので、それ以外の方法でtwitterから情報を収集していきたいと思います

今回使用するのは「twint」と呼ばれるライブラリを使用していきます

twintを使用することで、以下のことが可能です

• 特定アカウントのツイートを取得
• 特定のトピックやハッシュタグ、トレンドに関連したツイートの取得
• メールや電話番号などの情報をツイートから取得

twitter APIを使用すれば、上記のことは可能ですが、APIの認証を取るまでが大変です

pythonでtwitter APIを取得する方法【全18枚の図解+例文あり】twitterのAPI取得は年々厳しくなってきています。今回は筆者が2022年にpythonでtwitter APIを取得するために行なった方法を図解+例文つきで紹介していきます。pythonでtwitterを利用する際には、twitter APIの取得が必須になるので、参考にしてください。...

twintでできないこと

twintではbotの作成や自動いいね、リツイートなどは行うことができないので、twitter APIの取得が必要になります

twitter botを作成したい方は、pythonでtwitter botを作成する方法を以下の記事で解説しているので、そちらを参考にしてください

pythonでtwitter botを作成してみよう【サンプルコードあり】これまでの記事でpythonでtwitter APIを使った活用方法などを紹介してきました。今回はpythonを使ってtwitter botを作成していきたいと思います。 定期的にツイートするtwitter botやリアルタイムに応答するtwitter botをサンプルコードを交えつつ解説していきます。...

twintのメリット

twintとtwitter APIを比較すると、

• ほぼ全てのツイートを取得可能(twitter APIではmax3200ツイートまで)
• 初期設定が楽
• 匿名利用可能
• twitter未登録でも可能

twintのインストール

twintをインストールするには、ターミナル上で以下のコマンドを入力します

pip install twint

エラーが出た場合には、以下のように入力していきます

pip install --user --upgrade git+https://github.com/twintproject/twint.git@origin/master#egg=twint

上記コマンドを入力して、以下のように出力されればOKです

Successfully installed aiodns-2.0.0 aiohttp-3.7.4.post0 aiohttp-socks-0.6.0 async-timeout-3.0.1 
cchardet-2.1.7 dataclasses-0.8 elasticsearch-7.11.0 geographiclib-1.50 geopy-2.1.0 googletransx-2.4.2 
idna-ssl-1.1.0 multidict-5.1.0 pycares-3.1.1 python-socks-1.2.2 schedule-1.0.0 twint-2.1.21 typing-3.7.4.3 yarl-1.6.3

twintでツイートを取得

ツイートに含まれている特定のワードを検索して、ツイートを取得していきたいと思います

import twint

c = twint.Config()

c.Search = ''
c.Limit = 10  
c.Store_csv = True
c.Output = "twitter_result.csv"

twint.run.Search(c)

これで「twitter_result.csv」というファイルが作成されていればOKです

ツイートの取得だけであれば、twintでOKですが「いいね」や「リツイート」「自動フォロー」などを行いたい場合には、twitter APIを取得しないといけません

twitter APIの取得は一度認証されれば、複数アカウントで使用することができるので、取得するのがおすすめです

pythonでtwitterを使ってみよう【コピペでOKサンプルコードつき】pythonを使えばtwitter操作を自動化することができます。僕が収益を出したtwitter自動化のコードを元に、pythonでtwitterを操作する方法を解説していきます。...

twitter-API-clientを使ってtwitterをスクレイピング

2023年に登場したtwitter-API-clientを使うことで、twitterをスクレイピングすることができます(2023/5月追記)

詳しいコードは以下のnoteにまとめているので、そちらを参考にしてもらえるいいです

ここでは簡単な説明だけします

pythonを使ったtwitter自動化-twitter懸賞自動応募で0→1突破実績あり・スクレイピング対応済み-

また、スクレイピングを行う際には自己責任でお願いします

twitter-api-clientを使う

有志の方がtwitter-api-clientを開発してくれているので、そちらを使用します

pip isntall twitter-api-client

スクレイピングにはScraper

スクレイピングを行うには、Scraperを使用します

from twitter.scraper import Scraper

Scraperを使用することで、さまざまなツイートデータを取得することができ、

例えば、トレンドやいいねしているツイートなどです

キーワード検索はSearch

指定のキーワードが含まれるツイートを検索したい場合には、Searchを使用します

from twitter.search import Search

Searchの使い方は、これまでのキーワード検索方法と同じで、任意のキーワードや最低いいね数、最低リツイート数などを設定することができます

general_results = search.run('(#dogs OR #cats) min_retweets:500')

twintを使わずにtwitterから情報収集する方法

twintはAPIを取得せずに利用することができますが、

twintを使わずにtwitterから情報収集するには、APIを取得してtweepyを使用していきます

tweepyで収集することができる情報は、以下のようなものです

• ツイートID
• ツイート時刻
• ツイート本文
• いいね数
• リツイート数
• ID
• ユーザー名
• アカウント名
• 自己紹介文
• フォロー数
• フォロワー数
• アカウント作成日時
• 自分のフォロー状況
• アイコン画像URL
• ヘッダー画像URL
• WEBサイト

tweepyについて詳しい内容は、こちらの記事でまとめているので、参考にしてください

tweepyが使えれば、twitterでおこなっている事の大半は行うことができます

pythonでtwitterが扱えるtweepyについて【サンプルコードあり】今回はpython初心者でも扱いやすい、「tweepy」について解説をしていきたいと思います。tweepyを使用すれば、twitter操作のほとんどを行うことができ、さらにbot作成まで行えます。よく使用する「いいね」や「リツイート」方法についても、サンプルコードを交えて解説をしていきます。...

tweepyを使ってtwitterの情報を収集する

以下のtwitter認証やsearch_wordを変更すれば、twitterでスクレイピングを行わずとも、twitterの情報を収集することができます

# ライブラリのインポート
import tweepy
from datetime import datetime,timezone
import pytz
import pandas as pd


# Twitterの認証
#Twitter情報。
#＊＊＊＊＊＊＊＊には自分自身のAPIキーなどを入力してください

consumer_key        = '＊＊＊＊＊＊＊＊'
consumer_secret     = '＊＊＊＊＊＊＊＊'
access_token        = '＊＊＊＊＊＊＊＊'
access_token_secret = '＊＊＊＊＊＊＊＊'

#Twitterの認証
auth = tweepy.OAuthHandler(consumer_key, consumer_secret)
auth.set_access_token(access_token, access_token_secret)
api = tweepy.API(auth)

#　”wait_on_rate_limit = True”　利用制限にひっかかた時に必要時間待機する
api=tweepy.API(auth,wait_on_rate_limit=True)

# 検索条件の設定
search_word = 'ブログ初心者 min_faves:200'
#何件のツイートを取得するか
item_number = 150

#検索条件を元にツイートを抽出
tweets = tweepy.Cursor(api.search_tweets,q=search_word, tweet_mode='extended',result_type="mixed",lang='ja').items(item_number)

#関数:　UTCをJSTに変換する
def change_time_JST(u_time):
    #イギリスのtimezoneを設定するために再定義する
    utc_time = datetime(u_time.year, u_time.month,u_time.day, \
    u_time.hour,u_time.minute,u_time.second, tzinfo=timezone.utc)
    #タイムゾーンを日本時刻に変換
    jst_time = utc_time.astimezone(pytz.timezone("Asia/Tokyo"))
    # 文字列で返す
    str_time = jst_time.strftime("%Y-%m-%d_%H:%M:%S")
    return str_time

#抽出したデータから必要な情報を取り出す
#取得したツイートを一つずつ取り出して必要な情報をtweet_dataに格納する
tw_data = []

for tweet in tweets:
    #ツイート時刻とユーザのアカウント作成時刻を日本時刻にする
    tweet_time = change_time_JST(tweet.created_at)
    create_account_time = change_time_JST(tweet.user.created_at)
    #tweet_dataの配列に取得したい情報を入れていく
    tw_data.append([
        tweet.id,
        tweet_time,
        tweet.full_text,
        tweet.favorite_count, 
        tweet.retweet_count, 
        tweet.user.id, 
        tweet.user.screen_name,
        tweet.user.name,
        tweet.user.description,
        tweet.user.friends_count,
        tweet.user.followers_count,
        create_account_time,
        tweet.user.following,
        tweet.user.profile_image_url,
        tweet.user.profile_background_image_url,
        tweet.user.url
                       ])

#取り出したデータをpandasのDataFrameに変換
#CSVファイルに出力するときの列の名前を定義
labels=[
    'ツイートID',
    'ツイート時刻',
    'ツイート本文',
    'いいね数',
    'リツイート数',
    'ID',
    'ユーザー名',
    'アカウント名',
    '自己紹介文',
    'フォロー数',
    'フォロワー数',
    'アカウント作成日時',
    '自分のフォロー状況',
    'アイコン画像URL',
    'ヘッダー画像URL',
    'WEBサイト'
    ]

#tw_dataのリストをpandasのDataFrameに変換
df = pd.DataFrame(tw_data,columns=labels)

#CSVファイルに出力する
#CSVファイルの名前を決める
file_name='tw_data.csv'

#CSVファイルを出力する
df.to_csv(file_name,encoding='utf-8-sig',index=False)

tweepyの検索・取得のオプション

search_wordの後ろにオプションを付け加えることができます

pythonのスキルを高める方法

pythonのスキルを高めるには、pythonを学べるプログラミングスクールに通うのが一つの方法です

おすすめプログラミングスクール(無料体験あり)

こちらの記事では、pythonが学べて、無料体験できるおすすめのプログラミングスクールを紹介しているので、ぜひ参考にしてみてください

これから先、pythonを使える社会人は重宝される時代が来るので、今のうちに学んでおくと、社会に出た時に有利に働きます

スクールに通おうか、pythonを学ぼうか、どうしようか迷っているなら行動した方がいいです

僕は行動した結果、python関連で収益5桁いくようになりました

行動しなければ収益は0のままです

Pythonや機械学習を学べるプログラミングスクールおすすめ5選「pythonを学ぶのに、プログラミングスクールに通いたい」「pythonを学べるプログラミングスクールがたくさんあって、よくわからない」「結局、pythonを学ぶのにおすすめのプログラミングスクールってどこなの？」といった疑問をお持ちの方に、pythonを学ぶのにおすすめのプログラミングスクールを紹介していきたいと思います。...

今回は、この両者を組み合わせて、人気のツイートを取得し、取得したツイートを一つのテキストファイルとして保存し、形態素解析・wordcloudを行う方法について解説していきたいと思います

自分の知りたいキーワードでは、どういったことがよくツイートされているのか？

そういった傾向を掴み、分析に活かすことができます

pythonでtwitterを扱えるようになると、twitterで行われている懸賞に自動で応募することができるようになります

コピペでOK!アフタフォロー付きのtwitter懸賞自動化コード

また、twitterアフィリエイトを自動化することもできます

コピペでOK!pythonを使ってtwitterアフィリエイトを自動化しよう

pythonでtwitterからツイートを取得して、形態素解析を行う

まずはコード全体を

import tweepy
from datetime import datetime,timezone
import pytz
import pandas as pd
import collections
import MeCab
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud
import seaborn as sns
sns.set(font='Hiragino Sans')

CONSUMER_KEY = ''
CONSUMER_SECRET = ''
ACCESS_TOKEN = ''
ACCESS_SECRET = ''

auth = tweepy.OAuthHandler(CONSUMER_KEY, CONSUMER_SECRET)
auth.set_access_token(ACCESS_TOKEN, ACCESS_SECRET)
api = tweepy.API(auth)

search_results = api.search_tweets(q="", result_type="recent",tweet_mode='extended',count=5)

tw_data = []
for tweet in search_results:
    #tweet_dataの配列に取得したい情報を入れていく
    tw_data.append([
        tweet.id,
        tweet_time,
        tweet.full_text,
        tweet.favorite_count, 
        tweet.retweet_count, 
        tweet.user.id, 
        tweet.user.screen_name,
        tweet.user.name,
        tweet.user.description,
        tweet.user.friends_count,
        tweet.user.followers_count,
        create_account_time,
        tweet.user.following,
        tweet.user.profile_image_url,
        tweet.user.profile_background_image_url,
        tweet.user.url
                       ])

#取り出したデータをpandasのDataFrameに変換
#CSVファイルに出力するときの列の名前を定義
labels=[
    'ツイートID',
    'ツイート時刻',
    'ツイート本文',
    'いいね数',
    'リツイート数',
    'ID',
    'ユーザー名',
    'アカウント名',
    '自己紹介文',
    'フォロー数',
    'フォロワー数',
    'アカウント作成日時',
    '自分のフォロー状況',
    'アイコン画像URL',
    'ヘッダー画像URL',
    'WEBサイト'
    ]

#tw_dataのリストをpandasのDataFrameに変換
df = pd.DataFrame(tw_data,columns=labels)

df1=df.iat[2,2]
df2=df.iat[3,2]
tw_text=df1 + df2
f=open('text.txt','w')
f.write(tw_text)
f.close

f= open("/text.txt", 'r', encoding='UTF-8')
text=f.read()
f.close()
tagger =MeCab.Tagger()
tagger.parse('')
node = tagger.parseToNode(text)

word_list=[]
while node:
    word_type = node.feature.split(',')[0]
    if word_type in ["名詞",'代名詞']:
        word_list.append(node.surface)
    node=node.next
word_chain=' '.join(word_list)

c=collections.Counter(word_list)
font_path='/System/Library/Fonts/ヒラギノ明朝 ProN.ttc'
words = ['https','t','co','自民','し','w','そう', 'ない', 'いる', 'する', 'まま', 'よう', 'てる', 'なる', 'こと', 'もう', 'いい', 'ある', 'ゆく', 'れる', 'ん', 'の']
result = WordCloud(width=800, height=600, background_color='white', 
                   font_path=font_path,regexp=r"[\w']+", 
                   stopwords=words).generate(word_chain)
result.to_file("./wordcloud_sample1.png")
print(c.most_common(20))
fig = plt.subplots(figsize=(8, 10))

sns.set(font="Hiragino Maru Gothic Pro",context="talk",style="white")
sns.countplot(y=word_list,order=[i[0] for i in c.most_common(20)],palette="Blues_r")

基本的にはこれまでに解説してきたコードをうまく組み合わせることで、可能になります

twitter APIの取得

pythonでtwitterを扱うには、twitter APIの取得が必要になります

twitter APIの取得は大きく分けると、3段階に分かれています

1. Developerに登録
2. twitter APIの使用用途を説明
3. twitter APIの申請→承認

ざっくり上記の流れになります

twitter APIの申請は年々厳しくなっていますが、2022年に承認を受けた方法はこちら

pythonでtwitter APIを取得する方法【全18枚の図解+例文あり】twitterのAPI取得は年々厳しくなってきています。今回は筆者が2022年にpythonでtwitter APIを取得するために行なった方法を図解+例文つきで紹介していきます。pythonでtwitterを利用する際には、twitter APIの取得が必須になるので、参考にしてください。...

tweepyのインストール

twitte APIの申請を終えたら、tweepyをインストールしていきます

pip install tweepy

Macの場合には、ターミナルで上記コードを入力すればOKです

windowsの場合には、コマンドプロンプトで上記のコードを入力します

形態素解析を行う準備

形態素解析はMecabを使用していきます

pythonでMecabを使用するには、以下のようになります

1. pythonの環境構築を行う
2. Homebrewのインストール
3. MeCabと形態素解析に必要な辞書をインストール
4. MeCabの動作確認
5. mecab-ipadic-NEologdのインストール

まだMecabの準備ができていない場合には、以下の記事を見つつ、準備を進めていきましょう

pythonでMecabを使って形態素解析をやってみよう形態素解析というもの自体、聞きなれない方が多いかと思います。私たちが使っている言語をさまざまな方法を使って解析する方法を自然言語処理と言いますが、形態素解析はそのうちの一つです。pythonを使えば形態素解析を簡単に行うことができます。今回は私が収益化することができたサンプルコードを交えつつ、pythonで形態素解析を行う方法を解説していきたいと思います。...

pythonでtwitterからツイート取得・形態素解析のコード解説

ここからはコードの解説をしていきたいと思います

twitter APIの認証

import tweepy

CONSUMER_KEY = ''
CONSUMER_SECRET = ''
ACCESS_TOKEN = ''
ACCESS_SECRET = ''

auth = tweepy.OAuthHandler(CONSUMER_KEY, CONSUMER_SECRET)
auth.set_access_token(ACCESS_TOKEN, ACCESS_SECRET)
api = tweepy.API(auth)

pythonでtwitterを扱う場合には、必ずといって良いほど、上記のコードを入力していきます

これはtwitter APIの認証です

まずはこれを記載しておかないと、pythonでtwittreを操作することができません

検索キーワードの設定

#tweepyで検索を行う
search_results = api.search_tweets(q="", result_type="recent",tweet_mode='extended',count=5)

「api.search_tweets」でqにキーワードを入力することで検索をすることができます

#例
#tweepyで検索を行う
search_results = api.search_tweets(q="大谷翔平", result_type="recent",tweet_mode='extended',count=5)

result_typeは3種類です

• “recent”：時系列で最新ツイートを検索
• “popular”：人気のあるツイートを検索
• “mixed”：上記を混ぜたもの

となっています

デフォルトでは、”recent”になっているので、変更する場合には、「result_type=””」で指定する必要があります

tweet_mode=’extended’では、ツイート内容の全文を取得するための記載です

count=5は取得するツイート件数を決めています

データフレームの作成

tw_data = []#tw_dataという空のリストを作成

#ここからツイート情報を取得
for tweet in search_results:
    tw_data.append([
        tweet.id,
        tweet_time,
        tweet.full_text,
        tweet.favorite_count, 
        tweet.retweet_count, 
        tweet.user.id, 
        tweet.user.screen_name,
        tweet.user.name,
        tweet.user.description,
        tweet.user.friends_count,
        tweet.user.followers_count,
        create_account_time,
        tweet.user.following,
        tweet.user.profile_image_url,
        tweet.user.profile_background_image_url,
        tweet.user.url
                       ])

#取り出したデータをpandasのDataFrameに変換
#CSVファイルに出力するときの列の名前を定義
labels=[
    'ツイートID',
    'ツイート時刻',
    'ツイート本文',
    'いいね数',
    'リツイート数',
    'ID',
    'ユーザー名',
    'アカウント名',
    '自己紹介文',
    'フォロー数',
    'フォロワー数',
    'アカウント作成日時',
    '自分のフォロー状況',
    'アイコン画像URL',
    'ヘッダー画像URL',
    'WEBサイト'
    ]

#tw_dataのリストをpandasのDataFrameに変換
df = pd.DataFrame(tw_data,columns=labels)

取得したツイートをデータフレームに変換します

その後テキストファイルに保存をしていきますが、その時に「ツイート本文」が含まれているセルだけをテキストファイルとしていきます

df1=df.iat[2,2]
df2=df.iat[3,2]
tw_text=df1 + df2
f=open('text.txt','w')
f.write(tw_text)
f.close

iatで指定をしていますが、ツイート本文全てを選択し、結合・テキストファイル保存をして起きます

保存したテキストファイルを読み込む

f= open("/text.txt", 'r', encoding='UTF-8')
text=f.read()
f.close()

保存したテキストファイルをパス名で指定して、読み込みます

ここまできたら、あとは形態素解析・wordcloudを行うだけです

形態素解析・wordcloudを行う

tagger =MeCab.Tagger()
tagger.parse('')
node = tagger.parseToNode(text)

word_list=[]
while node:
    word_type = node.feature.split(',')[0]
    if word_type in ["名詞",'代名詞']:
        word_list.append(node.surface)
    node=node.next
word_chain=' '.join(word_list)

c=collections.Counter(word_list)
font_path='/System/Library/Fonts/ヒラギノ明朝 ProN.ttc'
words = ['https','t','co','自民','し','w','そう', 'ない', 'いる', 'する', 'まま', 'よう', 'てる', 'なる', 'こと', 'もう', 'いい', 'ある', 'ゆく', 'れる', 'ん', 'の']
result = WordCloud(width=800, height=600, background_color='white', 
                   font_path=font_path,regexp=r"[\w']+", 
                   stopwords=words).generate(word_chain)
result.to_file("./wordcloud_sample1.png")
print(c.most_common(20))
fig = plt.subplots(figsize=(8, 10))

形態素解析を行い、その後にwordcloudを実行、画像として出力という流れになっています

wordcloudで抽出するのは、「名詞と代名詞」にしていますが、〇〇詞を変えることで、その他のものも抽出することができます

また、wordsでは除外するワードを指定しています

twitterのツイートではURLが貼られていることもあるので、それを除外します

出力結果はこちら

pythonを使って自分のツイートで「いいね」されやすい内容を分析

形態素解析ができるようになったら、もう少しツイッター分析に踏み込んでみましょう

ここからは、自分のツイートで「いいね」されやすい内容を分析していきたいと思います

過去のツイートデータを取得

過去のツイートデータはtwitter純正のTwitterアナリティクスから取得することができます

これは、PCからでしか取得することができないので、スマホで見ているからは、PCから開き直しましょう

ツイートのいいねを分析する

import pandas as pd
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import japanize_matplotlib

#CSVの読み込み
apr_df=pd.read_csv("＊＊＊＊＊＊.csv")
may_df=pd.read_csv("＊＊＊＊＊＊.csv")
jun_df=pd.read_csv("＊＊＊＊＊＊.csv")

#CSVを結合させる
combine=[apr_df,may_df,jun_df]

#データフレームを作成し、いいねが多い順に並べる
tweets_df=pd.concat(combine).sort_values(by="いいね",ascending=False)

#分析に必要なデータのみを取り出す
tweets_df=tweets_df[["ツイート本文","リツイート","時間","いいね"]]

#グラフを描写
tweets_df.plot.hist(y=["いいね"],bins=50,figsize=(16,9))
#グラフを保存
plt.savefig("ヒストグラム.png")

#時間データから日付や分数を取り除く
tweets_df["時間"]=pd.to_datetime(tweets_df["時間"])
tweets_df["時刻"]=tweets_df["時間"].dt.hour

#いいね数と時刻のデータフレームを作成
time_df = tweets_df[["いいね","時刻"]]

#時刻順に並び替える
time_df = time_df.sort_values(by=["時刻"],ascending=True)

#時刻ごとにデータを集計
grouped = time_df.groupby("時刻")

#時刻ごとの平均いいね数
mean = grouped.mean()

#時刻ごとのツイート数
size = grouped.size()

#時刻ごとの平均いいね数の棒グラフを描写
mean.plot.bar(xlim=[0,23], ylim=[0,90],figsize=(16,9))

#時刻ごとのツイート数の折れ線グラフを描写
size.plot(xlim=[0,23], ylim=[0,90],figsize=(16,9))

#描写したグラフを保存
plt.savefig("時刻別平均いいね数とツイート数.png")

#評価付け
tweets_df.loc[tweets_df["いいね"] >= 50, "いいね評価"] ="A"
tweets_df.loc[(tweets_df["いいね"] < 50)  &  (tweets_df["いいね"] >= 30), "いいね評価"] = "B"
tweets_df.loc[(tweets_df["いいね"] < 30)  &  (tweets_df["いいね"] >= 20), "いいね評価"] = "C"
tweets_df.loc[(tweets_df["いいね"] < 20)  &  (tweets_df["いいね"] >= 10), "いいね評価"] = "D"
tweets_df.loc[tweets_df["いいね"] < 10, "いいね評価"] = "E"

#各ツイートの文字数を取得
tweets_df["文字数"] = tweets_df.ツイート本文.str.len()

#評価用リストを作成
hyoka = ["A", "B", "C","D", "E"]

#評価ごとの平均文字数を格納するデータフレームを作成
fav_mean_df = pd.DataFrame(index = hyoka, columns = ["平均文字数"])

#作成したデータフレームに平均文字数を格納
for i in hyoka:
    df = tweets_df[tweets_df.いいね評価 == i]
    fav_mean_df.loc[[i],["平均文字数"]] = df["文字数"].mean()

#グラフを描写
fav_mean_df.plot.bar(figsize=(16,9))

#描写したグラフを保存
plt.savefig("いいね評価ごとの平均文字数.png")

まずはどれくらいのツイート数、いいねをもらえているかを見てみます

僕のツイートのほとんどはいいねがもらえていないことがわかりますw

次にどの時間帯がいいねとツイートが多いのかを棒グラフと折れ線グラフで見ていきます

棒グラフがいいねの数、折れ線グラフがツイート数です

僕の場合は、11-14時くらいが一番多そうです(絶賛お仕事中のはず…)

いいねに関しては突出しているわけではありませんが、10時と19時、22時が多そうです

なので、この時間帯にツイートを連発すればいいねがたくさんもらえるかもしれません

最後に、いいねをしてもらえるツイートの文字数です

イメージ的には文字数が多いほうが、いいねしてもらえそうですが、このグラフを見るとそうとも言えなそうですね

これをそのまんま多群比較の統計検定にかけたら違いがわかりそうです

ただまぁ、Bがない時点で、文字数はあまり関係なさそうですね

一通りの画像出力は上記のコードで分析可能です

コピペで動くように作っていますので、ぜひ自身のtwitter分析に活用してみてください

おすすめプログラミングスクール(無料体験あり)

Pythonや機械学習を学べるプログラミングスクールおすすめ5選「pythonを学ぶのに、プログラミングスクールに通いたい」「pythonを学べるプログラミングスクールがたくさんあって、よくわからない」「結局、pythonを学ぶのにおすすめのプログラミングスクールってどこなの？」といった疑問をお持ちの方に、pythonを学ぶのにおすすめのプログラミングスクールを紹介していきたいと思います。...

「正直、毎日30-40ツイートはきつい…」

という方もいるのではないでしょうか

この記事では、twitter運用を行うためにあらかじめ作成しておいたツイート内容を1時間に1回ランダムで自動投稿する方法について解説をしていきたいと思います

pythonでtwitterを操作してみたい

pythonでtwitterに自動投稿したい

pythonでtwitterを自動化したい

といった方に向けて、書いていきます！

いいねやリツイートの自動化などを知りたい方は、以下の記事を参考にしてください

pythonでtwitterを使ってみよう【コピペでOKサンプルコードつき】pythonを使えばtwitter操作を自動化することができます。僕が収益を出したtwitter自動化のコードを元に、pythonでtwitterを操作する方法を解説していきます。...

pythonでtwitterを扱えるようになると、twitterで行われている懸賞に自動で応募することができるようになります

pythonでtwitterの懸賞に自動応募させる【サンプルコードあり】twitterを見ていると、「フォロー&リツイート」でプレゼント企画を行なっているのをよく見かけます。これ、手動で懸賞に参加するのってしんどいですよね。なので、pythonを使って、自動化をしていきたいと思います。...

pythonでtwitter APIを使って自動投稿する方法

まずは全体のコードから

twitter APIの取得方法は後半で紹介していきます

import random
import tweepy

#＊＊＊＊には自身のコードを入力してください
CONSUMER_KEY = '＊＊＊＊'
CONSUMER_SECRET = '＊＊＊＊'
ACCESS_TOKEN = '＊＊＊＊'
ACCESS_SECRET = '＊＊＊＊'

auth = tweepy.OAuthHandler(CONSUMER_KEY, CONSUMER_SECRET)
auth.set_access_token(ACCESS_TOKEN, ACCESS_SECRET)
api = tweepy.API(auth)

#＊＊＊＊にツイートしたい内容を入力していきます.「,」で区切ることで、複数登録できます
tweetlist=["＊＊＊＊"]
#リストに含まれるツイート内容をランダムでツイート
api.update_status(random.choice(tweetlist))

まずはtwitter APIの認証をさせます

その後、あらかじめリストに保存しておいたツイート内容を「random.choice」で選択し、ツイートを行います

これだけでOKです

ツイートをさせるためには「api.update_status」を使用します

同じ内容を連続して自動投稿しないようにする

twitterでは同じ内容を連続して投稿できないようになっています

リストに入力しているツイート内容を連続で自動投稿してしまわないように、投稿時刻を追加することもできます

日付と現在時刻をあらかじめ取得しておき、変数(今回はdt)に入れておきます

その後、ツイート内容のリストを作成し、時刻が入っている変数を追加します

「”〇〇〇〇”+dt」でツイート内容+時刻でツイートすることが可能です

あとはリストに入れておくツイート内容を40-50件くらいにしておけば、時刻を入力せずとも連続で自動投稿してしまう可能性が減ります

import tweepy
import random
# timeモジュールを使った現在の日付と時刻の取得
import time
import datetime

'''
time
'''

t = time.time()  # UNIX時間（1970/01/01 00:00:00からの経過時刻）を取得
dt_from_timestamp = datetime.datetime.fromtimestamp(t)

c_time = time.ctime(t)  # UNIX時刻を文字列表現に変換

local_time = time.localtime(t)  # ローカル時刻をtime.struct_time型として取得
gm_time = time.gmtime(t)  # UTC時刻をtime.struct_time型として取得
asc_time = time.asctime(local_time)  # 上のlocal_timeを文字列表現に変換

dt = datetime.datetime.strptime(asc_time, '%a %b %d %H:%M:%S %Y')
dt=str(dt)

'''
twitter
'''
CONSUMER_KEY = '＊＊＊＊'
CONSUMER_SECRET = '＊＊＊＊'
ACCESS_TOKEN = '＊＊＊＊'
ACCESS_SECRET = '＊＊＊＊'

auth = tweepy.OAuthHandler(CONSUMER_KEY, CONSUMER_SECRET)
auth.set_access_token(ACCESS_TOKEN, ACCESS_SECRET)
api = tweepy.API(auth)

tweetlist=[""+dt]
api.update_status(random.choice(tweetlist))

twitter APIの取得方法

pythonでtwitterを操作するためには、twitter APIの取得をする必要があります

tweepyのインストール

pythonでtwitterを使うためには、「tweepy」をインストールする必要があります

Macならターミナルで、windowsならコマンドプロンプトで以下のコマンドを打ちます

pip install tweepy

これでpythonでtwitterを使うための第一段階が終了です

pythonでtwitterを使うためにtwitter APIの承認を受ける

tweepyのインストールが終了したら、pythonでtwitterを使うためにtwitter APIの承認を受けましょう

1. Developerに登録
2. twitter APIの使用用途を説明
3. twitter APIの申請→承認

ざっくり上記の流れになります

twitter APIの申請は年々厳しくなっていますが、2022年に承認を受けた方法はこちら

pythonでtwitter APIを取得する方法【全18枚の図解+例文あり】twitterのAPI取得は年々厳しくなってきています。今回は筆者が2022年にpythonでtwitter APIを取得するために行なった方法を図解+例文つきで紹介していきます。pythonでtwitterを利用する際には、twitter APIの取得が必須になるので、参考にしてください。...

twitter APIの承認を受けたらcreate appを作る

twitter APIの承認を受けたらcreate appを作ります

画像の順番でも、API申請記事の方法でもOKです

twitter側でサードパーティアプリの許可をする

create appが終了したら、twitterアカウント側でサードパーティアプリの許可をします

よく見かける上記の画像のやつです

これを許可することで、pythonからTwitterに投稿することなどが出来ます

これでpythonでtwitterを使うための準備はOKです

pythonでtwitterに自動投稿する設定

あとはherokuを使ってtwitterに自動投稿する設定をしていくだけです

herokuでは,

• Every hour at…1時間に1回、決まった分に実行
• Every day at…毎日決まった時間に1度実行
• Every 10minutes…10分ごとに実行

の3種類で設定することができます

herokuにプログラムをデプロイ

herokuを使用して、自動投稿を行うには次の流れのようになります

• 新規アプリの作成
• githubにコードの保存
• herokuとgithubの連携
• herokuにアプリをデプロイ
• herokuスケジューラーの設定

ターミナルを起動し、herokuにログインします

heroku login

ログインすると、何かキーを押してくださいと表示されるので、何かキーを押します

heroku: Press any key to open up the browser to login or q to exit: 

キーを押すと、ブラウザでherokuにログインするように求められるので、ログインします

ログインに成功したらターミナルに戻ります

herokuに新規アプリを作る

ログインができたら、ターミナルに戻り、最初に作成したデスクトップ上のフォルダに移動します

cd XXXXXXXXXX(フォルダのパス名)

その後、herokuに新規アプリを作ります

heroku create xxxxx(好きなapp名)

app名が他の人が使用していると、使えず上記のように「Name pythonauto is already taken」と表示されます

そういう場合には、

heroku create

だけ入力すれば、勝手にapp名が作られます

appの作成がうまくいくと、上記のようになります

githubにコードを保存する

appの作成までうまくいったら、githubにコードを保存していきます

githubにログイン後、右上「＋」から「New repository」をクリックし、新たなレポジトリを作成していきます

レポジトリの名前を求められるので、好きな名前を入力し、「Private」にチェックを入れ、「Create repository」をクリックします

その後、以下の画面になるので、「uploading ~~~」をクリックし、デスクトップ上のフォルダに保存している3つのファイルをドラッグで追加します

ドラッグ後、真ん中あたりにドラッグしたファイルが表示されていればOKです

左下、緑のボタンをクリックします

そうすると以下のようにファイルが追加されます

githubへの登録はこれでOKです

herokuとgithubを連携する

ここまで来たらあと少しでおしまいです

herokuとgithubを連携させていきます

herokuのwebサイトに移り、先ほど作成したapp名をクリックします

その後「deploy」をクリックし、githubとの連携を行います

githubをクリックすると「search」が出てくるので、クリック

その後、下にレポジトリがいくつも出てくるので、先ほど作成したレポジトリをクリックします

connectが成功したら、「deploy」タブがあったとこの一番右側「setting」に移ります

settingの「Add building」からpythonを選択していきます

Addが完了したら、「deploy」タブに戻り、githubが「connected」になっているのを確認しましょう

「connected」になっていたら、下までスクロールして「deploy Branch」をクリックします

デプロイに成功すると以下のようになります

これでherokuとgithubの連携は終了です

ターミナルに戻って、herokuにデプロイしていきます

herokuにアプリをデプロイ

ターミナルに戻り、

$ git init 
$ git remote add heroku XXXXXXXXXXXXXX 
$ git add . 
$ git commit -m "aap commit" 
$ git push heroku master

順番に入力していきます

「XXXXXXXXXXXXX」の部分はherokuのsettingタブのheroku git URLに書いてあります

またさ、最後の「git push heroku master」で「master」でうまくいかない場合には「main」に変更して、登録を行います

最後までうまくいくと、以下のようになります

これでherokuにデプロイできました

最後にスケジューラーの設定です

herokuスケジューラーの設定

Heroku Schedulerを使う場合は無料枠の範囲でもherokuにクレジットカードを事前に登録しておかなければいけません。
（プランを変えない限り勝手に課金されることはありません。）

herokuのAccount settingからbillingタブに移り、カード情報を登録していきます

カードの登録が終わったら、スケジューラーを追加していきます

ターミナルに移り、

heroku addons:add scheduler:standard

と入力します

するとアドオンの追加ができます

その後、

heroku addons:open scheduler

と入力を行い、詳細設定を行っていきます

ブラウザが立ち上がったら、「Create job」をクリックします

時間は毎時〇〇分など色々決められますので、好きな時間を選びましょう

また、「＄」には、起動するpythonファイルを記入します

必ず「.py」ファイルを選び「python 〇〇.py」と記入します

〇〇はデスクトップ上に保存しているコードの名前です

また、時刻がUTCになっているため、表示されている時間+9時間が日本時間になりますので、気をつけてください

起動したい時間を設定したら、「Save job」をクリックして終了です

より詳しい内容は、noteの無料部分に記載しているので、そちらも参考にしてください

pythonを使ってtwitterの自動化-twitter運用効果あり-

まとめ

• pythonを使ってtwitterに自動投稿するには、twitter APIが必要
• api.update.statusでツイート可能
• twitterでは同じ内容の連続投稿が許可されていないので、対策が必要
• herokuで自動投稿の定期実行を設定する

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pythonの知識・技術を身につけたいなら、pythonが学べるプログラミングスクールに行くのも、一つの方法です

以下の記事では、pythonが学べて無料体験ができるおすすめのプログラミングスクールを紹介しています

Pythonや機械学習を学べるプログラミングスクールおすすめ5選「pythonを学ぶのに、プログラミングスクールに通いたい」「pythonを学べるプログラミングスクールがたくさんあって、よくわからない」「結局、pythonを学ぶのにおすすめのプログラミングスクールってどこなの？」といった疑問をお持ちの方に、pythonを学ぶのにおすすめのプログラミングスクールを紹介していきたいと思います。...

といったツイートを見かけることがよくあります

「リツイートとフォロー、手動でやるのしんどい」

「どうにかpythonを使って自動化できないものか？」

と考えた末、twitter規約内で自動応募させるコードを書いたので、紹介していきたいと思います

筆者が実際に運用した結果、当選もしています

以下は当選報告の一部です

pythonでtwitterを使う

pythonでtwitterを使うには、twitter APIの取得が必要になります

twitter APIの取得はこちらから

pythonでtwitter APIを取得する方法【全18枚の図解+例文あり】twitterのAPI取得は年々厳しくなってきています。今回は筆者が2022年にpythonでtwitter APIを取得するために行なった方法を図解+例文つきで紹介していきます。pythonでtwitterを利用する際には、twitter APIの取得が必須になるので、参考にしてください。...

アクセストークンを取得する

twitter APIの取得ができたら、次のサイトからアクセストークンとシークレットトークンを取得します

twitter developmentから取得したconsumer keyを使用して取得を行います

twitterのアクセストークンを取得する

APIの設定

consumer keyとトークンの計4種類を取得したら、コードを書いていきます

まずはAPIの設定から

「＊＊＊＊＊＊」には取得したものを入力してください

CONSUMER_KEY = '＊＊＊＊＊＊'
CONSUMER_SECRET = '＊＊＊＊＊＊'
ACCESS_TOKEN = '＊＊＊＊＊＊'
ACCESS_SECRET = '＊＊＊＊＊＊'

tweepyのインストール

pythonでtwitterを操作するためには、tweepyが必要になります

Macならターミナル、Windowsならコマンドプロンプトで以下のコマンドを入力します

pip install tweepy

これでpythonでtwitterを操作する準備は出来ました

あとはコードを書いていきます

twitterの懸賞に自動応募する

Pythonのコードを定期的に自動で実行させるためには、レンタルサーバーを使って、定期実行させる必要があります

定期実行の設定も行いたい場合には、以下の記事も参考にしてください

レンタルサーバーでPythonを動かす！lolipopを使った手順とポイントレンタルサーバーを使えば、pythonを決まった時間に自動で実行することができます。2022年11月までは、Herokuというサービスを使えば定期実行することができましたが、11月末から有料化してしまい、乗り換えを検討している方も多いと思います。lolipopというレンタルサーバーは、月額440円からなので、Herokuに課金するよりも安く済みますので、おすすめです。今回はlolipopを使って、pythonをレンタルサーバ上で定期実行する方法について解説をしていきたいと思います。...

twiterの懸賞に自動応募するコードはこちら

CONSUMER_KEY = '＊＊＊＊＊＊'
CONSUMER_SECRET = '＊＊＊＊＊＊'
ACCESS_TOKEN = '＊＊＊＊＊＊'
ACCESS_SECRET = '＊＊＊＊＊＊'

auth = tweepy.OAuthHandler(CONSUMER_KEY, CONSUMER_SECRET)
auth.set_access_token(ACCESS_TOKEN, ACCESS_SECRET)
api = tweepy.API(auth)

search_results = api.search_tweets(q="”, result_type="mixed",count=10)

for result in search_results:
    user_key = result.id 
    user_id = result.user._json['id']
    
    try:
        api.retweet(user_key)
        api.create_friendship(user_id=user_id)
   except Exception as e:
        print(e)

「q」には該当するキーワードを入力します

気をつけておきたいのが、この状態だとリツイートのリツイートも対象としてしまうため、対応が必要になります

また、リプライも拾ってきてしまうので、そこも対応が必要になります

両方に対応しているコードはココナラで販売しているので、興味がある方はそちらからお願いします

twitterの懸賞応募を自動代行コード販売

さらにリツイートとフォローだけをしていると、twitter側からbotと判断され、垢BANされる可能性もあります

垢BAN回避のため、自動ツイートを行う

ツイートを一切せずに、フォローとリツイートを繰り返していると垢BANされる可能性があるので、定期的にツイートをする必要があります

これもあらかじめツイート内容を設定しておけば、pythonで自動化可能です

import random
import tweepy

#＊＊＊＊には自身のコードを入力してください
CONSUMER_KEY = '＊＊＊＊'
CONSUMER_SECRET = '＊＊＊＊'
ACCESS_TOKEN = '＊＊＊＊'
ACCESS_SECRET = '＊＊＊＊'

auth = tweepy.OAuthHandler(CONSUMER_KEY, CONSUMER_SECRET)
auth.set_access_token(ACCESS_TOKEN, ACCESS_SECRET)
api = tweepy.API(auth)

#＊＊＊＊にツイートしたい内容を入力していきます.「,」で区切ることで、複数登録できます
tweetlist=["＊＊＊＊"]
#リストに含まれるツイート内容をランダムでツイート
api.update_status(random.choice(tweetlist))

twitter botに機能を追加する

twitter botに今回の機能を加えれば、何もせずに自動でtwitter懸賞に応募することができます

twitter botは以下の記事で作成可能です

pythonでtwitter botを作成してみよう【サンプルコードあり】これまでの記事でpythonでtwitter APIを使った活用方法などを紹介してきました。今回はpythonを使ってtwitter botを作成していきたいと思います。 定期的にツイートするtwitter botやリアルタイムに応答するtwitter botをサンプルコードを交えつつ解説していきます。...

Pythonを体系的に学ぶ方法

Pythonをより学びたい場合には、プログラミングスクールに通うのがおすすめです

Pythonは独学で学ぶことができるプログラミング言語ですが、独学では時間がかかってしまうのと体系的に学ぶことが出来ません

自分の興味・関心のある部分を、つまみながら学習するため、Pythonの本質を理解するまでにも時間がかかってしまいます

そのため、Pythonエンジニアやデータサイエンティストとして、就職・転職を考えている場合やPythonを習得して、副業で稼げるようになりたいと考えている場合には、プログラミングスクールの利用も検討するといいでしょう

プログラミングスクールを通うことで、漏れなく体系的にPythonについて学ぶことができます

.Pro

.Proでは「Python」のカリキュラムを4年前に作成して以来、常にアップデートを行っており、近年では業務効率化にも幅を広げています

人工知能やwebサービス・機械学習を学ぶ、プログラミング特化コースです。

.Proがおすすめなのは、

1. プログラミング未経験だけど新しく挑戦したい
2. 人とコミュニケーションをとるのが苦ではない
3. すぐにでも転職できる実践型スキルを本気で身につけたい

といった人たちです

特に、.Proを受講する方の約9割はプログラミング未経験の方なので、初めてプログラミングに触れる、といった方でも安心して受講することが出来ます。

.Proの受講期間は6ヶ月と長期であるため、途中で挫折しないためにも、雰囲気を味わっておくことは重要です

.Proでは実際の授業の雰囲気も見ることができ、講義開催日である土曜日に対面での個別相談も開催されています。

Aidemy Premium

Aidemy Premiumは、オンラインで学べるプログラミングスクールです。Aidemyでは、初心者から上級者まで、様々なプログラミング言語を学ぶことができます。

Aidemyでは、以下のようなプログラミング言語を学ぶことができます。

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Aidemy Premiumでは、さまざまなプランが用意されており、月額料金や有効期限が異なります。

そのほかのPythonが学べるおすすめのプログラミングスクールは、こちらの記事で詳しく解説しているので、参考にしてみてください

>>>pythonを学ぶのにおすすめプログラミングスクールTOP5