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Twitter Python Connector 相談したいTwitter データ連携用Python コネクタライブラリ。Twitter データをpandas、SQLAlchemy、Dash、petl などの人気のPython ツールにシームレスに統合。
CData
こんにちは!ウェブ担当の加藤です。マーケ関連のデータ分析や整備もやっています。
Python エコシステムには、多くのモジュールがあり、システム構築を素早く効率的に行うことができます。CData Python Connector for Twitter を使うことで、pandas モジュールとDash フレームワークでTwitter にデータ連携するアプリケーションを効率的に開発することができます。本記事では、pandas、Dash とCData Connector を使って、Twitter に連携して、Twitter データ をビジュアライズするシンプルなウェブアプリを作る方法をご紹介します。
CData Python Connectors は、以下のような特徴を持った製品です。
まずは、pip で必要なモジュールおよびフレームワークをインストールします:
pip install pandas pip install dash pip install dash-daq
必要なモジュールとフレームワークがインストールされたら、ウェブアプリを開発していきます。コードのスニペットは以下の通りです。フルコードは記事の末尾に掲載しているので、参考にしてください。
まず、CData Connector を含むモジュールをインポートします:
import os import dash import dash_core_components as dcc import dash_html_components as html import pandas as pd import cdata.twitter as mod import plotly.graph_objs as go
接続文字列を使ってデータへの接続を確立します。connect 関数を使ってCData Twitter Connector からTwitter データ との接続を確立します。
cnxn = mod.connect("InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")
すべてのテーブルには認証が必要です。OAuth を使用してTwitter で認証する必要があります。OAuth では認証するユーザーにブラウザでTwitter との通信を要求します。詳しくは、ヘルプドキュメントの「OAuth 認証の使用」を参照してください。
read_sql 関数を使って、padas からSQL 文を発行し、DataFrame に結果を格納します。
df = pd.read_sql("""SELECT From_User_Name, Retweet_Count FROM Tweets WHERE From_User_Name = 'twitter'""", cnxn)
DataFrame に格納されたクエリ結果を使って、ウェブアプリにname、stylesheet、title を設定していきます。
app_name = 'dash-twitteredataplot' external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css'] app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets) app.title = 'CData + Dash'
次に、Twitter データ をベースにした棒グラフを作詞し、アプリのレイアウトを設定します。
trace = go.Bar(x=df.From_User_Name, y=df.Retweet_Count, name='From_User_Name') app.layout = html.Div(children=[html.H1("CData Extention + Dash", style={'textAlign': 'center'}), dcc.Graph( id='example-graph', figure={ 'data': [trace], 'layout': go.Layout(alt='Twitter Tweets Data', barmode='stack') }) ], className="container")
接続、アプリ、レイアウトを定義したら、アプリを実行してみましょう。以下のコードで実行できます。
if __name__ == '__main__': app.run_server(debug=True)
最後に、Python でウェブアプリを起動してブラウザでTwitter データ を見てみましょう。
python twitter-dash.py
ちゃんとデータが表示できてますね!
Twitter Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Twitter データ への接続をPython アプリやスクリプトから簡単に作成してみてください。
import os import dash import dash_core_components as dcc import dash_html_components as html import pandas as pd import cdata.twitter as mod import plotly.graph_objs as go cnxn = mod.connect("InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt") df = pd.read_sql("SELECT From_User_Name, Retweet_Count FROM Tweets WHERE From_User_Name = 'twitter'", cnxn) app_name = 'dash-twitterdataplot' external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css'] app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets) app.title = 'CData + Dash' trace = go.Bar(x=df.From_User_Name, y=df.Retweet_Count, name='From_User_Name') app.layout = html.Div(children=[html.H1("CData Extention + Dash", style={'textAlign': 'center'}), dcc.Graph( id='example-graph', figure={ 'data': [trace], 'layout': go.Layout(alt='Twitter Tweets Data', barmode='stack') }) ], className="container") if __name__ == '__main__': app.run_server(debug=True)