Criando um bot Node.js no Twitter para analisar a opinião do mercado

Vamos aprender como criar um bot do Twitter baseado em Node.js que analisa o sentimento do mercado por streaming de tweets e aplicação de filtros!
Introdução
O Twitter tem sido uma plataforma popular para compartilhar opiniões, notícias e ideias. Também pode ser uma fonte de dados valiosos para realizar análises de sentimento, especialmente quando se trata de entender o sentimento do mercado para várias criptomoedas e instrumentos financeiros.
Neste tutorial, orientaremos você no processo de criação de um Twitter Bot baseado em Node.js que transmite tweets e os filtra com base em uma lista de hashtags e símbolos de moeda (por exemplo, #defi ou $BTC). O bot analisará o sentimento dos tweets usando uma API de análise de sentimento.
Pré-requisitos
- Uma conta de desenvolvedor do Twitter com acesso às chaves API do Twitter
- Node.js (>=14.x) instalado
Guia passo a passo
Etapa 1: Configurando seu projeto
- Crie um novo diretório para o seu bot:
mkdir twitter-market-sentiment-bot
cd twitter-market-sentiment-bot
npm init - yes
npm install axios
Passo 3: Configurando a API do Twitter
- No diretório do seu projeto, crie um arquivo chamado `twitter-api.js`
2. Coloque o seguinte código no arquivo:
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,
};
- No diretório do projeto, crie um arquivo chamado `market-sentiment.js`
2. Coloque o seguinte código no arquivo:
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: ${error}`);
}
}
module.exports = analyzeSentiment;
- No diretório do projeto, crie um arquivo chamado `index.js`
2. Coloque o seguinte código no arquivo: - Inicie o bot (execute este comando no seu terminal bash):
const { getBearerToken } = require('./twitter-api');
const analyzeSentiment = require('./market-sentiment');
const axios = require('axios');
const filters = [
'#defi',
'$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
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