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Public gplusextractor #Social #italian

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Dimostrazione di un estrattore sociale, utilizzando G + API. Presentazione completa: http://goo.gl/MyY2PV

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Public gplusextractor #Social #italian

  1. 1. gplusextractor Lv1 #SoLA 15 project   Architettura  Console  CSV extracted  Spreadsheet model  Implementazione      Architettura     Console   ** La richiesta dal software G+ Id, e il numero di post da analizzare. 
  2. 2. CSV extracted     Il software crea un csv con i dati tradizionale, ma si puo agregare oltre structura.  Spreadsheet model   Questi sono i dati in un foglio di calcolo.                       
  3. 3. Implementazione   La colonna #test rappresenta la possibilità di analisi sopra un dizionario di parole, con questo  esplorare se l' ambiente sociale della persona utilizza lo stesso per la loro #post.    import​sys import​csv import​argparse from​oauth2client​import​client from​apiclient​import​sample_tools  Importazioni tipici al utilizzare  la G+ API e alcuni elementi  per la transizione verso #CSV  dal contenuto sociale.  argparser​=​argparse​.​ArgumentParser​(​add_help​=​False) argparser​.​add_argument​(​"-p"​,​​"--parameters"​,​nargs​=​'+'​, type​=​str​,​​default​=[​"android"​,​​"polymer"​],​help​=​"adding parameters") Passaggio di parametri [serie  di parole], per confrontare  con il corpo dal post.  people​=​raw_input​(​'G+idtoanalyze?:') postnumers​=​​int​(​raw_input​(​'numberofposts:'​)) service​,​flags​=​sample_tools​.​init( argv​,​​'plus'​,​​'v1'​,​__doc__​,​__file__​, parents​=[​argparser​], scope​=​'https://www.googleapis.com/auth/plus.me')  Le informazioni sull'account  da esaminare, poi viene  ricevuto il numero post to  analizare.    Il servizio di integrazione è  anche costruito.  person​=​service​.​people​().​get​(​userId​=​people​).​execute​() print​​'ID:%s'​​%​person​[​'displayName'] tech​=​flags​.​parameters print​​'Parametersused:%s'​​%​tech request​=​service​.​activities​().​list​(​userId​=​person​[​'id'​], collection​=​'public'​,​maxResults​=​'1') myfile​=​open​(​people​+​​'.csv'​,​​'wb')  i dati degli utenti sono  ottenuti, alcuni valori sono  mostrati    post sono richiesti.      anche si apre l'accesso al  csv.  try: writer​=​csv​.​writer​(​myfile) writer​.​writerow​((​'id'​,​​'content'​,​​'test'​,​​'replies'​, 'plusoners'​,​​'resharers'​)) ​#Informationfromactivities count​=​0 ​while​​(​count​<​postnumers​): activities_document​=​request​.​execute​() ​if​​'items'​​in​activities_document: ​for​activity​in​activities_document​[​'items'​]: id​=​activity​[​'id'] content​= activity​[​'object'​][​'content'​].​encode​(​"utf-8") test​=​any​(​x​in​content​.​split​()​​for​x​in tech) noi iniziamo a scrivere l’  schema into il CSV.    Dopo raccogliamo tutte le  informazioni dall'ambiente  sociale. 
  4. 4. replies =​activity​[​'object'​][​'replies'​][​'totalItems'] plusoners =​activity​[​'object'​][​'plusoners'​][​'totalItems'] resharers​= activity​[​'object'​][​'resharers'​][​'totalItems'] writer​.​writerow​((​id​,​content​,​test​,​replies​, plusoners​,​resharers​)) count​=​count​+​1 request​=​service​.​activities​().​list_next​(​request​, activities_document)     

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