Bot de Twitter para Aviadata - Standalone

Bot automático de Twitter que publica estadísticas de aviación argentina usando datos de la API de Aviadata.

🚀 Características

• Cronograma automático: 14 tipos de tweets distribuidos a lo largo del mes
• Recuperación automática: Detecta y publica tweets perdidos
• Logs persistentes: SQLite para tracking de tweets enviados
• Detección de nuevos meses: Se actualiza automáticamente cuando hay datos nuevos
• Rate limit handling: Manejo inteligente de límites de Twitter
• Contenido variado: Tweets humanizados con múltiples variaciones

📋 Cronograma de Posts

Día	Tipo de Post	Descripción
0	Resumen mensual	KPIs generales del mes nuevo
2	Top aerolíneas	Ranking de aerolíneas por vuelos
4	Rutas transitadas	Rutas más populares
6	Aeropuertos activos	Aeropuertos con más movimiento
8	Destinos internacionales	Top países de destino
10	Evolución histórica	Comparativa últimos 4 meses
12	Ocupación promedio	Porcentaje de ocupación por aerolínea
14	Comparativa aeropuertos	Análisis de aeropuertos principales
16	Récords y curiosidades	Datos curiosos del mes
18	Aerolíneas inusuales	Vuelos poco comunes
20	Comparativa mensual	Vs mes anterior
22	Rutas internacionales	Top rutas internacionales
24	Promedios por clase	Análisis por clase de vuelo
26	Recap gráfico	Resumen visual del mes

🛠️ Instalación

1. Clonar/Descargar archivos

# Si tienes git
git clone <tu-repo>
cd twitter-bot-standalone

# O simplemente descarga los archivos:
# - bot.py
# - requirements.txt
# - README.md
# - .env.example

2. Instalar dependencias

pip install -r requirements.txt

3. Configurar credenciales

Copia el archivo de ejemplo y completa con tus credenciales:

cp .env.example .env

Edita .env y completa:

TWITTER_API_KEY=tu_api_key_real
TWITTER_API_SECRET=tu_api_secret_real
TWITTER_ACCESS_TOKEN=tu_access_token_real
TWITTER_ACCESS_SECRET=tu_access_secret_real
TWITTER_BEARER_TOKEN=tu_bearer_token_real
AVIADATA_API_URL=https://tu-backend-aviadata.com

Obtener credenciales de Twitter

1. Ve a Twitter Developer Portal
2. Crea una nueva App o selecciona una existente
3. Ve a "Keys and tokens"
4. Genera y copia:
   • API Key → TWITTER_API_KEY
   • API Secret → TWITTER_API_SECRET
   • Bearer Token → TWITTER_BEARER_TOKEN
   • Access Token → TWITTER_ACCESS_TOKEN
   • Access Secret → TWITTER_ACCESS_SECRET

Nota: Este bot usa Twitter API v2. Necesitas al menos acceso "Elevated" (gratuito) o "Basic" ($100/mes) para publicar tweets.

4. Ejecutar el bot

python bot.py

⚙️ Configuración

Variables de entorno

Variable	Descripción	Requerida	Default
TWITTER_API_KEY	API Key de Twitter	✅ Sí	-
TWITTER_API_SECRET	API Secret de Twitter	✅ Sí	-
TWITTER_ACCESS_TOKEN	Access Token de Twitter	✅ Sí	-
TWITTER_ACCESS_SECRET	Access Secret de Twitter	✅ Sí	-
TWITTER_BEARER_TOKEN	Bearer Token de Twitter (API v2)	✅ Sí	-
AVIADATA_API_URL	URL de la API de Aviadata	✅ Sí	-
DATA_DIR	Directorio para logs SQLite	❌ No	. (directorio actual)

Obtener credenciales de Twitter

1. Ve a Twitter Developer Portal
2. Crea una nueva App
3. Ve a "Keys and Tokens"
4. Genera:
   • API Key (TWITTER_API_KEY)
   • API Secret (TWITTER_API_SECRET)
   • Bearer Token (TWITTER_BEARER_TOKEN)
   • Access Token (TWITTER_ACCESS_TOKEN)
   • Access Secret (TWITTER_ACCESS_SECRET)

🏃 Ejecución

Modo Desarrollo (una sola vez)

python bot.py

El bot se ejecutará hasta que lo detengas con Ctrl+C.

Modo Producción (servicio)

En Linux/macOS con systemd:

# Crear archivo de servicio
sudo nano /etc/systemd/system/aviadata-twitter-bot.service

# Contenido del archivo:
[Unit]
Description=Aviadata Twitter Bot
After=network.target

[Service]
Type=simple
User=tu-usuario
WorkingDirectory=/ruta/al/bot
EnvironmentFile=/ruta/al/bot/.env
ExecStart=/usr/bin/python3 bot.py
Restart=always

[Install]
WantedBy=multi-user.target

# Activar servicio
sudo systemctl enable aviadata-twitter-bot
sudo systemctl start aviadata-twitter-bot
sudo systemctl status aviadata-twitter-bot

En Windows (Task Scheduler):

1. Abre Task Scheduler
2. Create Basic Task
3. Trigger: "When the computer starts"
4. Action: "Start a program"
5. Program: python
6. Arguments: C:\\ruta\\al\\bot.py
7. Start in: C:\\ruta\\al\\directorio\\del\\bot

Con Docker:

# Crear Dockerfile
FROM python:3.11-slim
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt
COPY bot.py .
CMD ["python", "bot.py"]

# Build y run
docker build -t aviadata-twitter-bot .
docker run -d --name bot \
  --env-file .env \
  aviadata-twitter-bot

En Railway (Recomendado para producción):

Setup inicial:

1. Crear proyecto en Railway:

   • Ve a railway.app
   • Create New Project → Deploy from GitHub repo
   • Selecciona tu repo aviadata-tw

2. Agregar volumen persistente:

   • En tu servicio → Settings → Volumes
   • Click "New Volume"
   • Mount path: /data
   • Esto permite que la base de datos SQLite persista entre redeploys

3. Configurar variables de entorno:

   • En Variables, agregar:

     TWITTER_API_KEY=tu_key
     TWITTER_API_SECRET=tu_secret
     TWITTER_ACCESS_TOKEN=tu_token
     TWITTER_ACCESS_SECRET=tu_access_secret
     TWITTER_BEARER_TOKEN=tu_bearer
     AVIADATA_API_URL=https://aviadata-backend-production-8fa2.up.railway.app
     

4. Deploy:

   • Railway auto-detecta Python y ejecuta bot.py
   • El bot usará automáticamente /data para la DB SQLite
   • Cada redeploy mantiene el estado (tweets enviados, mes actual, etc.)
   • Endpoints disponibles:
     • GET /status → Próximo tweet pendiente y listado de pendientes
     • POST /force-next → Fuerza el próximo tweet pendiente
     • POST /force con JSON { "dia": 2, "mes": "2025-11" } → Fuerza uno específico
   • Si Railway requiere puerto explícito, agrega PORT=8000 en Variables

Ventajas de Railway:

• ✅ Persistencia automática con volumen /data
• ✅ No se pierde el cronograma en redeploys
• ✅ Logs centralizados en Railway dashboard
• ✅ Auto-restart si el bot crashea
• ✅ Deploy automático en cada push a GitHub
• ✅ Control vía endpoints sin acceder al volumen

📊 Monitoring y Logs

Ver logs en tiempo real

# El bot imprime logs en stdout
python bot.py

# Para guardar logs en archivo
python bot.py > bot.log 2>&1

Base de datos de logs

El bot crea twitter_bot_logs.db (SQLite) con:

• tweets_log: Todos los tweets enviados con timestamps, IDs, errores
• bot_state: Estado interno del bot (mes actual, etc.)

Consultar logs

# Instalar sqlite3 si no lo tienes
sqlite3 twitter_bot_logs.db

# Ver últimos tweets
.headers on
.mode table
SELECT date_posted, tipo_post, status, mes_relacionado FROM tweets_log ORDER BY date_posted DESC LIMIT 10;

# Ver estado del bot
SELECT * FROM bot_state;

🔧 Comandos útiles

Test de conexión

# Crear test.py
from bot import TwitterBot

bot = TwitterBot()

# Test 1: API de Aviadata
data = bot.api_client.make_request("/vuelos/kpis", {"months": ["2025-09"], "all_periods": False})
print("API OK:" if data else "API ERROR")

# Test 2: Twitter
success = bot.send_tweet("🤖 Test del bot", "test", "test")
print("Twitter OK" if success else "Twitter ERROR")

Forzar un tweet específico

# Crear force_tweet.py
from bot import TwitterBot

bot = TwitterBot()

# Forzar resumen de septiembre 2025
success = bot.execute_scheduled_post(0, "2025-09")  # día 0 = resumen mensual
print("Tweet enviado:" if success else "Error")

Reset completo

# Borrar logs para empezar de cero
rm twitter_bot_logs.db
python bot.py

🐛 Troubleshooting

Error: "Twitter credentials not configured"

• Verifica que todas las 4 variables de entorno estén configuradas
• Revisa que no tengan espacios extra o caracteres especiales
• Verifica que las credenciales sean válidas en Twitter Developer Portal

Error: "API request timeout"

• Verifica que AVIADATA_API_URL sea correcta
• Test manual: curl https://aviadata-backend-production-8fa2.up.railway.app/vuelos/kpis
• El bot tiene timeout de 120 segundos, si falla es problema del servidor

Error: "Rate limit exceeded"

• Normal, el bot espera automáticamente
• Twitter permite ~300 tweets cada 15 minutos
• Con el cronograma (1 tweet cada 2-3 días) nunca debería pasar

Bot no detecta nuevos meses

• Verifica que /aeropuertos/rango-meses retorne mes_maximo
• Check logs: "🆕 Nuevo mes detectado"
• Manualmente: UPDATE bot_state SET value='2025-10' WHERE key='current_publishing_month';

Tweets duplicados

• El bot verifica automáticamente tweets existentes
• Si hay duplicados, verifica la BD: SELECT * FROM tweets_log WHERE tipo_post='resumen_mensual';

📈 Monitoreo de funcionamiento

Logs importantes a monitorear:

✅ Bot de Twitter inicializado
✅ Scheduler del bot iniciado  
🆕 Nuevo mes detectado: 2025-10
📝 Ejecutando post: resumen_mensual para mes 2025-10
✅ Post resumen_mensual enviado exitosamente

Logs de error a investigar:

❌ Error en API request: [timeout/connection]
❌ Error de Twitter: [rate limit/credentials]
❌ No se pudo generar contenido para [tipo_post]

🔄 Ciclo de funcionamiento

1. Inicio: Bot verifica credenciales y se conecta a APIs
2. Scheduler: Cada 3 horas verifica posts pendientes
3. Nuevo mes: Cada 6 horas verifica si hay datos nuevos
4. Posts: Ejecuta tweets según cronograma (día 0, 2, 4, etc.)
5. Recovery: Si falla un tweet, lo reintenta en la siguiente verificación
6. Logs: Todo se registra en SQLite para auditoría

⚡ Quick Start para desarrollo

# 1. Setup rápido
git clone <repo>
cd twitter-bot-standalone
pip install -r requirements.txt

# 2. Configurar credenciales
cp .env.example .env
# Edita .env con tus credenciales reales

# 3. Test rápido
python -c "from bot import TwitterBot; bot = TwitterBot(); print('Bot OK')"

# 4. Ejecutar
python bot.py

¡El bot está listo para usar! 🚀