- .envを作成し、中身を次のようにする。
CONSUMER_KEY = aaaaa
CONSUMER_SECRE = bbbbb
ACCESS_TOKEN = ccccc
ACCESS_SECRET = ddddd
- get_tweet.pyの下記を変更する。 self.api_count = 100は１００回APIを叩くので任意の自然数に置き換える。 self.url = "https://api.twitter.com/1.1/tweets/search/fullarchive/hogehoge.json" はfull-archiveのhogehogeというenvironmentを参照するので、適切に置き換える。 ここなどを参照するとよい。
これでget_tweet.pyの準備は完了である。 この.pyを実行すると、twitterAPIを叩いて取得したデータをpandasのpickle形式でpkls/0.pkl,...に保存する。
- make_heatmap.pyの下記を変更する。 self.max_file_num = 86はpkls/n.pklの最大値を入力する。86個のファイルを読み込むということである。 self.split_num = 4は1年を４等分、つまり３ヶ月ごとにプロットするということである。12の約数を入力する。 for k in [2019,2020,2021] を表示したい年数に変更する。
これでmake_heatmap.pyの準備は完了である。 この.pyを実行すると、pkls/n.pklを読み込み結合して、時系列でツイート数をヒートマップにすることができる。