Tworzenie bota Node.js na Twitterze do analizy nastrojów rynkowych

Nauczmy się, jak stworzyć bota Twittera opartego na Node.js, który analizuje nastroje rynkowe, przesyłając strumieniowo tweety i stosując filtry!

Wstęp

Twitter jest popularną platformą wymiany opinii, wiadomości i pomysłów. Może być również źródłem cennych danych do przeprowadzania analiz nastrojów, zwłaszcza jeśli chodzi o zrozumienie nastrojów rynkowych dla różnych kryptowalut i instrumentów finansowych.

W tym samouczku przeprowadzimy Cię przez proces tworzenia bota Twittera opartego na Node.js, który przesyła strumieniowo tweety i filtruje je na podstawie listy hashtagów i symboli walut (np. #defi lub $BTC). Bot przeanalizuje nastroje tweetów za pomocą API analizy nastrojów.

Wymagania wstępne

- Konto programisty Twittera z dostępem do kluczy API Twittera
- Zainstalowany Node.js (>=14.x).

Przewodnik krok po kroku

Krok 1: Konfigurowanie projektu

1. Utwórz nowy katalog dla swojego bota:

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

npm init - yes

npm install axios

Krok 3: Konfigurowanie interfejsu API Twittera

1. W katalogu projektu utwórz plik o nazwie `twitter-api.js`
   2. Umieść w pliku następujący kod:

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. W katalogu projektu utwórz plik o nazwie `market-sentiment.js`
   2. Umieść w pliku następujący kod:

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. W katalogu projektu utwórz plik o nazwie `index.js`
   2. Umieść w pliku następujący kod:

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. Uruchom bota (uruchom to polecenie w terminalu bash):

node index.js

Dołącz do naszych społeczności, aby pozostać w kontakcie z zespołem SideKick i programistami!