Creación de un bot de Twitter de Node.js para analizar el sentimiento del mercado

¡Aprendamos cómo crear un bot de Twitter basado en Node.js que analice el sentimiento del mercado transmitiendo tweets y aplicando filtros!
Introducción
Twitter ha sido una plataforma popular para compartir opiniones, noticias e ideas. También puede ser una fuente de datos valiosos para realizar análisis de sentimiento, especialmente cuando se trata de comprender el sentimiento del mercado para varias criptomonedas e instrumentos financieros.
En este tutorial, lo guiaremos a través del proceso de creación de un bot de Twitter basado en Node.js que transmita tweets y los filtre según una lista de hashtags y símbolos de moneda (p. ej., #defi o $BTC). El bot analizará el sentimiento de los tweets utilizando una API de análisis de sentimiento.
requisitos previos
- Una cuenta de desarrollador de Twitter con acceso a las claves API de Twitter
- Node.js (>=14.x) instalado
Guía paso por paso
Paso 1: Configuración de su proyecto
- Crea un nuevo directorio para tu bot:
mkdir twitter-market-sentiment-bot
cd twitter-market-sentiment-bot
npm init - yes
npm install axios
Paso 3: Configuración de la API de Twitter
- En el directorio de su proyecto, cree un archivo llamado `twitter-api.js`
2. Coloque el siguiente código en el archivo:
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,
};
- En el directorio del proyecto, cree un archivo llamado `market-sentiment.js`
2. Coloque el siguiente código en el archivo:
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: ${error}`);
}
}
module.exports = analyzeSentiment;
- En el directorio del proyecto, cree un archivo llamado `index.js`
2. Coloque el siguiente código en el archivo: - Inicie el bot (ejecute este comando en su terminal bash):
const { getBearerToken } = require('./twitter-api');
const analyzeSentiment = require('./market-sentiment');
const axios = require('axios');
const filters = [
'#defi',
'$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); })();
node index.js
¡Únase a nuestras redes sociales para mantenerse conectado con el equipo y los desarrolladores de SideKick!