Tweepy: Coletor de Tweets em Python

O Twitter é amplamente utilizado para fins de pesquisa (centífica e de mercado), especialmente por possuir uma API muito versátil que permite simular basicamente qualquer ação possível do usuário, além da possibilidade de escuta na API de Streaming para coletar dados sobre termos específicos. Dentre as diversas bibliotecas disponíveis para usar a API do Twitter, a Tweepy, implementada em Python, é muito bem aceita pela maior parte dos desenvolvedores por ser eficiente e de fácil utilização. A forma mais fácil de instalar o Tweepy é através do PIP (gerenciador de pacotes Python):

Se ainda não tiver o PIP instalado, pode obtê-lo nas distros Linux pelo apt-get:

O próximo passo é registrar sua aplicação na plataforma de desenvolvimento do Twitter. Após registrar sua aplicação, será necessário copiar 4 informações da mesma: a consumer key, o consumer secret, o access token e o access token secret. O código possui as declarações para essas informações na seção de autenticação.

Onde encontrar as chaves de autenticação

Essa é a única alteração a ser feita no código para torná-lo operacional. Todavia, o método on_status é o método que manipula os objetos de tweets que são recebidos pelo streaming. No exemplo, apenas para fins de demonstração, o método recupera o nome do autor e o texto do tweet, bem como favorita o mesmo. Poderia também persisti-lo em um banco de dados, por exemplo, ou realizar qualquer outra ação de acordo com a necessidade do programador.

O CÓDIGO-FONTE: TWEEPY

Se preferir, pode baixar o arquivo com o código-fonte aqui.

Para executar o código acima, é necessário passar como parâmetro os termos a serem buscados pela API. Para buscar para os termos “nintendo”, “zelda” e “super mario”, por exemplo, a execução seria da seguinte forma (supondo que o código acima foi salvo no arquivo coletor.py):

Em sua forma padrão, o feedback visual no console seria o nome do autor e texto do tweet. É válido ressaltar que a API de Streaming do Twitter não promete a captura de todos os tweets relacionados aos termos da escuta, especialmente trending topics, que possuem grande volume de dados. Ainda assim, fornece quantidade estatisticamente significante para análise do assunto em questão. Em caso de dúvidas ou problemas, utilize os comentários ou entre em contato!