【コード公開】【Python】twitterでの検索キーワードからフォロー自動化





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自動化プログラムのための準備

今回は、twitterを利用した自動化プログラムをご紹介します。
2017年7月までで、国内月間アクティブユーザ数が約4,000万人とたくさんの方が利用されています。
これからも伸びていくと予想される様々な人気SNSですが、このtwitterに関するプログラムを作成していこうと思います。
ここで、作成するプログラムにて、twitterのAPIを利用します。また、このAPIを利用するために必要な4つのキーが必要となるため、その取得する手順からご紹介します。
その手順についてまとめた記事がありますので、こちらを参考にして進めてください。(5分もかかりません)
参考URL –> 【Python】twitter APIを使用するための各種キーを取得する手順

必要なモジュール

それでは、APIに使用するキーを取得して頂いたことを前提として、必要なモジュールについて説明していきます。
今回利用するモジュールは、、、

・tweepy

上記で挙げたモジュールをインポートして利用していきます。
それでは、ファイルエディタウィンドウを開いて、任意の名前.pyのファイルを作成・保存してください。

フォロー自動化プログラム

import tweepy

# 各種キーをセット
CONSUMER_KEY = "xxxxxxxxxx"
CONSUMER_SECRET = "xxxxxxxxxx"
ACCESS_TOKEN = "xxxxxxxxxx"
ACCESS_SECRET = "xxxxxxxxxx"

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

# APIインスタンスを作成
api = tweepy.API(auth)

まずはじめに、ライブラリであるtweepyをインポートします。
各種キーの値は、作成したtwitter開発者ページから取得したキーを代入します。
各種キーをセット後、OAuthHandlerクラスのインスタンスを作成します。
OAuthHandlerインスタンス(auth)に、”ACCESS_TOKEN”, “ACCESS_SECRET”をセットします。
セットが終わったあとは、OAuthHandlerインスタンスからtweepyのAPIインスタンス(api)を作成します。

# 検索ワードと検索数をセット
s_k = "python"
count = 5

# 検索実行
search_results = api.search(q=s_k, count=count)

# 結果をフォロー
for result in search_results:
	screen_id = result.user._json["screen_name"]
	print(screen_id)
	api.create_friendship(screen_id)

検索キーワードと検索数にそれぞれ変数を用意し、任意のワードと数値を入力します。
次に検索実行ですが、変数search_resultsに、api.searchによって取得した値を代入します。
最後に、forループで検索結果を順にcreate_friendshipでフォローする処理を行います。

 

★follow.py★

 

import tweepy

# 各種キーをセット
CONSUMER_KEY = "xxxxxxxxxx"
CONSUMER_SECRET = "xxxxxxxxxx"
ACCESS_TOKEN = "xxxxxxxxxx"
ACCESS_SECRET = "xxxxxxxxxx"

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

# APIインスタンスを作成
api = tweepy.API(auth)

# 検索ワードと検索数をセット
s_k = "python"
count = 5

# 検索実行
search_results = api.search(q=s_k, count=count)

# 結果をフォロー
for result in search_results:
	screen_id = result.user._json["screen_name"]
	print(screen_id)
	api.create_friendship(screen_id)

 

それでは!!

 

また、今後もプログラミングに取り組み続けていく中で、実務に利用できる学びを身につけていかなければなりません。

エンジニアの中でもいくつか学ぶ技術は変化しますが、ここではWebスクレイピング・テキストマイニング・機械学習等をご紹介しています。

エンジニアでなくても取り組みたい業務効率化・自動化に関する実務へのヒントとなったPython本をまとめた記事がありますので、そちらも合わせて参照して頂ければ幸いです。

仕事のヒントになったおすすめのPythonによる自動化・業務効率化の本10選

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機械学習や分析の分野に興味があり、pythonを学びたいと思っている方は是非こちらもどうぞ↓

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ABOUTこの記事をかいた人

sugi

大学卒業後、IT企業に就職を果たす。システム開発・人工知能に触れながら大手企業と業務をこなす。2年半後脱サラし、フリーランス活動経験を経て 2019年2月から起業し、今に至る。 自社サービス及び製品を開発、ブログ収入、クラウドソーシングなど、多方面で売り上げを立てている。