使用 Python 程序进行 Twitter 情绪分析
pythonserver side programmingprogramming
在本文中，我们将学习 Twitter 情绪分析。我们将注册 Twitter oAuth API，安装所有依赖项，最后编写我们的情绪分析器脚本。
API(应用程序编程接口) 是一个网关，允许您访问某些服务器(Twitter)的内部功能。
先决条件是我们有一个带有经过验证的电话号码的 Twitter 帐户。
之后，我们访问 Twitter 网站并点击创建新应用程序图标。现在我们填写所有凭据，即名称并接受开发者协议，最后单击创建。
现在我们的应用程序已创建，在顶部菜单上，我们将单击密钥选项卡。在这里，我们将获取我们的 oAuth 验证详细信息和所有标记器。
现在让我们安装所有依赖项 −
1. tweepy 模块
>>> pip install tweepy
2. textblob 模块
>>> pip install textblob
什么是 textblob?
它是用于情绪分析的模块。它包含一个内置方法，用于在 -1 到 1 的范围内计算情绪。
"token.sentiment.polarity"
首先，我们需要最初创建的 Twitter 应用程序网站的所有访问标记器 −
#Twitter 应用程序界面的凭据 consumer_key = 'xxxxx' consumer_secret = 'xxxx' access_key= 'xxxx' access_secret = 'xxxx'
不，我们需要通过脚本验证凭据。为此，我们创建一个身份验证变量 auth。
auth = tweepy.OauthHandler(consumer_key,consumer_secret)
现在我们在身份验证变量的帮助下设置访问令牌
auth.set_access_token(access_token,access_token_secret)
现在我们创建一个 API 变量来执行我们的操作
api = tweepy.API(auth)
我们需要通过搜索方法获取公开推文并将其存储在列表形式中。
public_tweet = api.search('Tutorialspoint')
for tweet in public_tweet:
print(tweet.text)
analysis = TextBlob(tweet.text)
print(analysis)
在输出中，我们观察到事物，即极性和主观性。
极性衡量某些文本的积极或消极程度。
主观性衡量文本与事实相比的主观性程度。
结论
借助此情绪分析器，我们能够从数据中理解和提取人类的感受。
