Erstellen eines Node.js-Twitter-Bots zur Analyse der Marktstimmung

Erfahren Sie, wie Sie einen Node.js-basierten Twitter-Bot erstellen, der die Marktstimmung analysiert, indem er Tweets streamt und Filter anwendet!

Einführung

Twitter ist eine beliebte Plattform zum Austausch von Meinungen, Neuigkeiten und Ideen. Es kann auch eine Quelle wertvoller Daten für die Durchführung einer Stimmungsanalyse sein, insbesondere wenn es darum geht, die Marktstimmung für verschiedene Kryptowährungen und Finanzinstrumente zu verstehen.

In diesem Tutorial führen wir Sie durch den Prozess der Erstellung eines Node.js-basierten Twitter-Bots, der Tweets streamt und sie basierend auf einer Liste von Hashtags und Währungssymbolen (z. B. #defi oder $BTC) filtert. Der Bot analysiert die Stimmung der Tweets mithilfe einer Sentiment-Analyse-API.

Voraussetzungen

– Ein Twitter-Entwicklerkonto mit Zugriff auf Twitter-API-Schlüssel
– Node.js (>=14.x) installiert

Schritt für Schritt Anleitung

Schritt 1: Einrichten Ihres Projekts

1. Erstellen Sie ein neues Verzeichnis für Ihren Bot:

mkdir twitter-market-sentiment-bot
cd twitter-market-sentiment-bot

npm init - yes

npm install axios

Schritt 3: Twitter-API einrichten

1. Erstellen Sie in Ihrem Projektverzeichnis eine Datei mit dem Namen „twitter-api.js“.
   2. Fügen Sie den folgenden Code in die Datei ein:

const axios = require('axios');

const api_key = 'YOUR_API_KEY';
const api_secret_key = 'YOUR_SECRET_KEY';
async function getBearerToken() {
 const headers = {
 'Authorization': `Basic ${Buffer.from(`${api_key}:${api_secret_key}`).toString('base64')}`,
 'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded;charset=UTF-8',
 };
const response = await axios.post('https://api.twitter.com/oauth2/token', 'grant_type=client_credentials', { headers });
 
 return response.data.access_token;
}
module.exports = {
 getBearerToken,
};

1. Erstellen Sie im Projektverzeichnis eine Datei mit dem Namen „market-sentiment.js“
   2. Fügen Sie den folgenden Code in die Datei ein:

const axios = require('axios');
async function analyzeSentiment(text) {
 try {
 // Replace the below URL with a sentiment analysis API of your choice
 const sentimentApiUrl = 'https://sentim-api.sample.com/api/v2.0/';
const response = await axios.post(sentimentApiUrl, { text });
return response.data;
 } catch (error) {
 console.error(`Error analyzing sentiment: ${error}`);
 }
}
module.exports = analyzeSentiment;

1. Erstellen Sie im Projektverzeichnis eine Datei mit dem Namen „index.js“.
   2. Fügen Sie den folgenden Code in die Datei ein:

const { getBearerToken } = require('./twitter-api');
const analyzeSentiment = require('./market-sentiment');
const axios = require('axios');
const filters = [
 '#defi',
 '$BTC',
 // Add more filters here
];
async function processStream(stream) {
 for await (const chunk of stream) {
 try {
 const text = JSON.parse(chunk.toString()).data.text;
 const sentiment = await analyzeSentiment(text);
 console.log(`Text: ${text}\nSentiment: ${sentiment}\n\n`);
 } catch (error) {
 console.error(`Error processing stream data: ${error}`);
 }
 }
}
(async () => {
 const token = await getBearerToken();
 const url = 'https://api.twitter.com/2/tweets/search/stream';
 const headers = { 'Authorization': `Bearer ${token}` };
 // Use filtered-stream API
 const rules = filters.map(filter => ({ "value": filter }));
 await axios.post(`${url}/rules`, { "add": rules }, { headers });
  // Start processing
  const stream = await axios({ url, headers, responseType: 'stream' }); 
  processStream(stream.data); })();

2. Starten Sie den Bot (führen Sie diesen Befehl in Ihrem Bash-Terminal aus):

node index.js

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