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】

前回の記事では、pythonでtwitterを扱うためにtwitter APIの取得方法について解説をしました

今回の記事では、

pythonでtwitterを操作してみたい

pythonでtwitterのbotを作成したい

という方向けに、pythonを使ったツイートの取得方法について解説していきます

もっと詳しく知りたい方は、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。...

おすすめ書籍

退屈なことはPythonにやらせよう　第2版

posted with ヨメレバ

AI Sweigart/相川愛三 オライリー・ジャパン 2022年07月27日頃

楽天ブックス

Amazon

Kindle

入門　ソーシャルデータ

posted with ヨメレバ

Matthew A. Russell/佐藤敏紀 オライリー・ジャパン 2014年06月

楽天ブックス

Amazon

Kindle

pythonでtwitterを利用する

pythonでtwitterを利用するためには、

が必要になります

まだ取得されていない場合には、こちらの記事から取得してください

今回、twitterから取得するのは以下の項目です

上記の項目を全て取得して、取得後にcsvファイルに保存していきたいと思います

pythonでtwitterのツイートを取得する

では、まず完成しているコードです

# 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)

ライブラリのインポート

# ライブラリのインポート
#pythonでtwitterを操作する
import tweepy　
#時刻の操作
from datetime import datetime,timezone
#タイムゾーンを変更する
import pytz
#pandasの使用.取得したツイートデータを加工する
import pandas as pd

まずは必要なライブラリをインポートします

tweepyをインストールしていない場合には、ターミナルで「pip install tweepy」でインストールしておきましょう

それ以外はコメントアウトを参照にしつつ、進めていってください

twitter API認証

# 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)

ここで認証することで、pythonでtwitterを扱えるようになります

これがないと使えないので、確実に入力しておきます

twitterのツイートを検索して、取得する

# 検索条件の設定
#min_favesはいいねの件数が最低200件以上のツイートのみを取得する.変更可能
#*****に検索キーワードを入力する

search_word = '***** 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)

これでツイートの取得ができます

取得したツイート内容はtweetsに代入されています

twitterのツイートを検索・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

必要情報を取得する

#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'
    ]

tweetsに代入したツイート内容から必要な情報を取得していきます

tweets内に必要情報が複数入っているため、for文で一つずつ取り出していきます

その後、取り出したデータを一つずつ「tw_data」にappend(追加)していきます

時刻の修正

#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

取得したツイートの時刻がイギリス時間になっているため、これを日本時間に変えます

pandasに加工

#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)

取得した各データをpandasのdataframeに変換していきます

csvに出力

#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)

これで取得したツイートをcsvで出力することができます

pythonからツイートをする

せっかくなので、pythonからツイートも行っていきたいと思います

#tweetを投稿
#-------------------------------------------------------------------------

import tweepy
#-------------------------------------------------------------------------

#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)
 
#-------------------------------------------------------------------------
# ツイートを投稿
#＊＊＊＊＊＊＊＊にツイート内容を入力
api.update_status("＊＊＊＊＊＊＊＊")

上記コードのコピペでpythonからtwitterへツイートすることができます

次回はpythonでtwitter APIを利用していいねをするを解説していきます！

Pythonを体系的に学ぶ方法

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。

• HTML/CSS
• JavaScript
• Python
• Ruby
• PHP
• Java

Aidemy Premiumでは、ビデオ講義や実践問題を通じて、ハンズオンで学ぶことができます。

また、学習を支援するために、専任のキャリアカウンセラーがいるほか、学習をサポートするSlackコミュニティも用意されています。

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