Obiekty JSON na Twitterze

Analiza danych z mediów społecznościowych w Pythonie

Alex Hanna

Computational Social Scientist

Zawartość JSON Twittera

{  "created_at": "Thu Apr 19 14:25:04 +0000 2018",
   "id": 986973961295720449,
   "id_str": "986973961295720449",
   "text": "Writing out the script of my @DataCamp class 
            and I can't help but mentally read it back to myself in 
            @hugobowne's voice.",    
   "retweet_count": 0,
   "favorite_count": 1,
      ...  }
  • Liczba retweetów i polubień
  • Język
  • Odpowiedź na który tweet
  • Odpowiedź do którego użytkownika
Analiza danych z mediów społecznościowych w Pythonie

Zagnieżdżone obiekty JSON

{
        "user": {
            "id": 661613,
            "name": "Alex Hanna, Data Witch",
            "screen_name": "alexhanna",
            "location": "Toronto, ON",
            ...
         }
}
Analiza danych z mediów społecznościowych w Pythonie

Lokalizacja, retweety/cytowania i tweety 140+

  • place i coordinate
    • zawierają dane geolokalizacyjne
  • extended_tweet
    • tweety powyżej 140 znaków
  • retweeted_status i quoted_status
    • zawierają pełne dane retweetów i cytowanych tweetów
Analiza danych z mediów społecznościowych w Pythonie

Dostęp do danych JSON

import json

tweet_json = open('tweet-example.json', 'r').read()

tweet = json.loads(tweet_json)
tweet['text']
Analiza danych z mediów społecznościowych w Pythonie

Zagnieżdżony JSON tweeta

tweet['user']['screen_name']

tweet['user']['name']
tweet['user']['created_at']
Analiza danych z mediów społecznościowych w Pythonie

Czas na ćwiczenia!

Analiza danych z mediów społecznościowych w Pythonie

Preparing Video For Download...