#old gold mountain ##旧金山历史机器人 我使用Python构建了一个Twitter机器人，该机器人在Twitter上发布了。 在查看它的工作。 作为灵感，向照片。

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Twitter爬虫 从Twitter抓取推文 产品特点 刮旧推文 按用户名抓取 刮擦顶级推文

Twitter股票交易员（NLP情绪分析） （ ， ，（ ， 。 。 描述 此应用程序将基于用于情感分析的自然语言处理（NLP）算法实现股票的纸面交易。 应该注意的是，由于没有公司的其他情况，对公司使用推特React非常不稳定，并且在日内交易之外几乎没有用例。 该软件是按原样提供的，对于您因使用此程序而导致的任何后果，作者概不负责。 他们不对您因使用此程序尝试赚钱而愚蠢造成的损失负责，而不是对公司的财务记录进行尽职调查。 总览 该应用程序包含三个主要部分： 摄取引擎 接收引擎是应用程序的“前端”，可以持续运行，利用Twitter的从重要的股票金融服务获取最新更新，然后再将信息分批

不和谐推特网钩 主题是 discord-twitter-webhooks是一种自动化工具，可以检查的新推文，并将其发送到 Webhook。 该bot配置了配置文件或环境变量，并使用Python 3编写。 安装 （单击以展开下面的部分，以获取完整的安装说明） 获取Windows的Discord-twitter-webhooks 下载并解压缩。 将.env.example重命名为.env并填写。 运行discord-twitter-webhooks.exe 环境变量 .env中的等号之间不应有空格。 右键单击您想要鸣叫的频道->集成-> Webhooks->新Webhook->复制

R：使用R进行实时推文的情感分析和可视化

d3-twitter-geo-stream D3 Twitter Geo Stream是D3的实时可视化，这些数据是从检索的文中提取的地理编码数据。 每个国家/地区编写的经过地理编码的推文的数量均以条形图的形式显示，从而在更新和重新分类时对国家/地区计数数据进行动画处理。 每个经过地理编码的推文都可视化为地图上的经度和纬度点。 编写每条新推文时，其位置都将显示为一组动画同心圆，它们随着时间的增加，半径增加而不透明度降低。 当同心圆消失后，该位置将用与条形图中的国家/地区颜色匹配的色点标记。 在YouTube上观看视频。 跑步 D3 Twitter Geo Stream是应从HTTP服务

灾难鸣叫检测器 项目概况 该项目是Kaggle挑战。 在紧急时刻，Twitter已成为重要的沟通渠道。 由于Twitter提供近乎实时的信息，因此第一响应者越来越多地对其进行监视。 但是他们可能会面临困难，很难清楚地确定一个人是否正在宣布灾难。 使用包含隐喻的许多推文，这项任务可能很棘手。 我基于监督学习构建了一个解决方案，可以识别一条推文是否与真正的灾难有关。 这可以帮助紧急服务自动监视Twitter，以更好地检测灾难。 Github资料库 该存储库包含3个脚本： eda.y ：对“关键字”和“位置”特征的探索性分析，以分析与灾难发生的可能关联。 preprocessing.py ：一系列推文清洁和预处理 modelling.py ：推文矢量化（TF-IDF）和二进制分类模型（多项朴素贝叶斯） 探索性数据分析 我想弄清楚我们是否可以利用模型中的“位置”和“关键字”列。 关键字分

TWINT-Twitter智能工具 没有身份验证。 没有API。 无限。 Twint是使用Python编写的高级Twitter抓取工具，可用于从Twitter资料中抓取Tweet，而无需使用Twitter的API。 Twint利用Twitter的搜索运算符，可让您从特定用户处抓取Tweets，抓取与某些主题，主题标签和趋势有关的Tweets，或从Tweet中筛选敏感信息，例如电子邮件和电话号码。 我觉得这很有用，您也可以从中真正发挥创意。 Twint还会对Twitter进行特殊查询，使您也可以在没有任何身份验证，API，Selenium或浏览器仿真的情况下，抓取Twitter用户的关注