Creazione di un bot Twitter Node.js per analizzare il sentiment del mercato

Impariamo come creare un Twitter bot basato su Node.js che analizzi il sentiment del mercato trasmettendo tweet in streaming e applicando filtri!

introduzione

Twitter è stata una piattaforma popolare per la condivisione di opinioni, notizie e idee. Può anche essere una fonte di dati preziosi per eseguire analisi del sentiment, soprattutto quando si tratta di comprendere il sentiment del mercato per varie criptovalute e strumenti finanziari.

In questo tutorial, ti guideremo attraverso il processo di creazione di un Twitter Bot basato su Node.js che trasmette i tweet e li filtra in base a un elenco di hashtag e simboli di valuta (ad esempio, #defi o $BTC). Il bot analizzerà il sentimento dei tweet utilizzando un'API di analisi del sentimento.

Prerequisiti

- Un account Twitter Developer con accesso alle chiavi API di Twitter
- Node.js (>=14.x) installato

Guida passo dopo passo

Passaggio 1: impostazione del progetto

1. Crea una nuova directory per il tuo bot:

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

npm init - yes

npm install axios

Passaggio 3: configurazione dell'API di Twitter

1. Nella directory del tuo progetto, crea un file chiamato `twitter-api.js`
   2. Inserisci il seguente codice nel file:

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. Nella directory del progetto, crea un file denominato `market-sentiment.js`
   2. Inserisci il seguente codice nel file:

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. Nella directory del progetto, crea un file denominato `index.js`
   2. Inserisci il seguente codice nel file:

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. Avvia il bot (esegui questo comando nel tuo terminale bash):

node index.js

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