Création d'un bot Twitter Node.js pour analyser le sentiment du marché

Apprenons à créer un bot Twitter basé sur Node.js qui analyse le sentiment du marché en diffusant des tweets et en appliquant des filtres !

Introduction

Twitter a été une plate-forme populaire pour partager des opinions, des nouvelles et des idées. Il peut également être une source de données précieuses pour effectuer une analyse des sentiments, en particulier lorsqu'il s'agit de comprendre le sentiment du marché pour diverses crypto-monnaies et instruments financiers.

Dans ce didacticiel, nous vous guiderons tout au long du processus de création d'un bot Twitter basé sur Node.js qui diffuse les tweets et les filtre en fonction d'une liste de hashtags et de symboles monétaires (par exemple, #defi ou $BTC). Le bot analysera le sentiment des tweets à l'aide d'une API d'analyse de sentiment.

Conditions préalables

- Un compte Twitter Developer avec accès aux clés API Twitter
- Node.js (>=14.x) installé

Guide étape par étape

Etape 1 : Configurer votre projet

1. Créez un nouveau répertoire pour votre bot :

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

npm init - yes

npm install axios

Étape 3 : Configuration de l'API Twitter

1. Dans votre répertoire de projet, créez un fichier nommé `twitter-api.js`
   2. Placez le code suivant dans le fichier :

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. Dans le répertoire du projet, créez un fichier nommé `market-sentiment.js`
   2. Placez le code suivant dans le fichier :

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. Dans le répertoire du projet, créez un fichier nommé `index.js`
   2. Placez le code suivant dans le fichier :

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. Démarrez le bot (exécutez cette commande dans votre terminal bash) :

node index.js

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