bot機能紹介
１、直近n件のいいね昇順ツイート
【ゆーしゃんbot】
検索ワード
↑のようにツイートすると
毎日20時以降に、検索ワードでの直近n件のいいね昇順ツイートがリプされます。
(※投稿から1週間のみ有効 ※1日1回リプが来て、合計7回リプが来たら有効期限切れ)
(※紹介ツイートは「いいね」「引用リツイート」されます)
２、検索NGワード登録
【ゆーしゃんbot】
NG 検索ワード
↑のようにツイートすると
bot実行時に検索NGワードを登録し、紹介対象外としています。
(※ユーザー毎にNGワードを設定しております)
３、bot実行対象外の設定
【ゆーしゃんbot】
検索ワード
↑ツイートに投稿主自身が「いいね」すると実行対象外としています。
※一時的にbotからのリプを無効化したい場合にお使い下さい。
プログラムを作成した理由
「興味のあるワード」を
主体的に検索せずとも、受け身で情報を取得出来る
ような仕組みを実現したかった為。
botを作成してみようと思ったキッカケ
面白そうなネタを見つけ、
「これなら私でも組めるかも？」とチャレンジしたのがキッカケです(笑)
結局のところ、
「ツイッターを常時監視してbotが反応する」は実現出来なかったので断念致しました
いつか「岸●総理返信bot」は再チャレンジしたいと思います
Twitterbot_ソースコード
注意点
【Python×Twitter】
https://di-acc2.com/system/rpa/9690/
検索ツイートのデータ取得・分析｜APIとtweepy活用による自動運用アプリ開発支援
上記ソースコードを引用している為、
「コード見ても何してるかよく分からない…
」という方は上記記事をご参照ください！
ソースコード_処理概要
- 【ゆーしゃんbot】\n 検索ワード」投稿を取得
- 実行対象外ツイート(上記ツイートにいいねが付いている投稿)除外
- 検索NGワード登録、取得
- 「検索ワード」で検索
- 該当ツイート情報取得(投稿者ID、ツイートURL、いいね数等)
- ツイート文字数制限に収まるように文字数調整
- ツイート投稿
ソースコード
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自作プロシージャ import Excel_function import process_wait import msgbox import write_log import get_save_time import elapsed_time import twitter_ng_db # テスト用 # TEST_FLG = True TEST_FLG = False # API情報を記入 BEARER_TOKEN = 'hogehoge…' API_KEY = 'hogehoge…' API_SECRET = 'hogehoge…' ACCESS_TOKEN = 'hogehoge…' ACCESS_TOKEN_SECRET = 'hogehoge…' # 検索対象 REQUEST_SEARCH_WORD = "【ゆーしゃんbot】\n" # 検索NGワード REQUEST_NG_WORD = "NG " NG_WORD_INDEX = 3 # 検索条件(リツイートを除く、リプライを除く、日本語のみ) DEFAULT_QUERY = " -is:reply -is:retweet lang:ja" TWEET_LENGTH_LIMIT = 280 # ツイート投稿の文字数制限(全角140文字／半角280文字が上限) TWEET_SUB_TITLE_LENGTH = 12 # 「[いいね:いいね数]」の文字数 TWEET_URL_LENGTH = 24 # 引用リツイートのURL文字数 (文字数に関係無く、23でカウントされる) """ 15 分間に 180 回までと決まっており、この規定回数を超えてアクセスするとエラーになります（コード：429）。 もちろん永遠にアクセスできないわけではなく、15 分毎にアクセス制限はリセットされます。 """ TWEET_MAX = 50 # 取得したいツイート数(10〜100で設定可能) WAIT_MINUTES = 10 # 1回の投稿毎に待機する分数 # ログ LOG_FOLD_PASS = "05_Log" LOG_INDENT = "Ｌ・" ########################################################################### # クライアント関数を作成 def ClientInfo(): time.sleep(2) client = tweepy.Client(bearer_token = BEARER_TOKEN, consumer_key = API_KEY, consumer_secret = API_SECRET, access_token = ACCESS_TOKEN, access_token_secret = ACCESS_TOKEN_SECRET, ) return client ########################################################################### # 概要：ツイート投稿 # 第一引数：ツイートしたい文章 # 第二引数：ツイートID # L：未指定：新規投稿 # L：指定有：返信 def CreateTweet(message,tweet_id=""): time.sleep(2) if tweet_id == "": tweet = ClientInfo().create_tweet(text=message) else: tweet = ClientInfo().create_tweet(text=message, in_reply_to_tweet_id=tweet_id) return tweet ########################################################################### # 概要：ツイートIDから、ツイート情報取得 # 第一引数：対象のツイートID # 返却値： # L：ツイートID # L：ユーザーID # L：ユーザー名 # L：メンションユーザー名(@bot82424809) # L：本文 # L：ツイートURL def GetTweet(tweet_id): time.sleep(2) # メソッド実行 GetTwt = ClientInfo().get_tweet(id=int(tweet_id), expansions=["author_id"], user_fields=["username"]) # 結果加工 twt_result = {} twt_result["tweet_id"] = tweet_id twt_result["tweet_user_id"] = GetTwt.includes["users"][0].id twt_result["tweet_name"] = GetTwt.includes["users"][0].name twt_result["tweet_mention_name"] = GetTwt.includes["users"][0].username twt_result["text"] = GetTwt.data twt_result["url"] = "https://twitter.com/" + GetTwt.includes["users"][0].username + "/status/" + str(tweet_id) # 結果出力 return twt_result ########################################################################### # 概要：特定のツイートのIDを指定し、そのツイートに対してファボ(いいね)したユーザーの情報を取得 # 第一引数：対象のツイートID # 返却値： # L：ツイートID def Get_Liking_Users(tweet_id): time.sleep(2) # メソッド実行 users = ClientInfo().get_liking_users(id=int(tweet_id)).data good_count = 0 # 結果加工 result = [] if users != None: for i in range(len(users)): good_count = good_count + 1 obj = {} obj["good_user_id"] = users[i].id obj["good_name"] = users[i].name obj["good_mention_name"] = users[i].username result.append(obj) else: result.append("") # 出力 return result, good_count ########################################################################### # 概要：特定のツイートのIDを指定し、そのツイートに対していいねする # 第一引数：対象のツイートID # 返却値： # L：ツイートID def LikeTweet(tweet_id): favo = ClientInfo().like(tweet_id) return favo ########################################################################### # 概要：指定ワードでのツイート情報を取得し、いいね数を取得する # 第一引数：検索ワード # 第二引数：取得件数(10～100で指定) # 返却値： # L：対象のツイートID # L：本文 # L：ツイートURL # L：メンションユーザー名(@bot82424809) # L：ユーザーID # L：いいね数 # L：いいねしたユーザーリスト def SearchTweets(search,tweet_max): time.sleep(2) # 直近のツイート取得(クエリーで条件指定) tweets = ClientInfo().search_recent_tweets(query = search, max_results = tweet_max) # 取得したデータ加工 results = [] tweets_data = tweets.data # 進行状況表示カウント i = 0 # tweet検索結果取得 if tweets_data != None: for tweet in tweets_data: i = i + 1 sys.stdout.write("\r%s" % str(i) + "/" + str(len(tweets_data)) + "件…実行中") sys.stdout.flush() obj = {} # # 検索ワードと完全一致の場合 if tweet.text == search: pass # RT以外のツイート elif not tweet.text.startswith('RT @') : obj["tweet_id"] = tweet.id # Tweet_ID obj["text"] = tweet.text # Tweet Content # 詳細ツイート情報取得 twt_result = GetTweet(tweet.id) # ツイートを開くURL取得 obj["tweet_url"] = twt_result["url"] obj["tweet_name"] = twt_result["tweet_name"] # obj["tweet_mention_name"] = twt_result["tweet_mention_name"] obj["tweet_user_id"] = twt_result["tweet_user_id"] # # リツイート詳細取得 # Retweeter_result, Retweet_count = Get_Retweeters(obj["tweet_id"]) # # リツイート数取得 # obj["Retweet_count"] = Retweet_count # いいね詳細取得 good_result, good_count = Get_Liking_Users(obj["tweet_id"]) # いいね数取得 obj["good_count"] = good_count if good_count > 0: # 該当ツイートにいいねした人を取得 obj["good_userlist"] = good_result results.append(obj) else: pass # results.append('') # 結果出力 return results ########################################################################### """ メイン処理 概要: 「【ゆーしゃんbot】\n検索ワード」ツイートを取得し、検索ワードでの「いいね」TOP3を上記ツイートに返信する 対象: 上記ツイート投稿者自身でいいねしている場合は検索対象外 例)「スタバなう」で検索した際の返信内容 ===================================== 「スタバなう」 で人気があるツイートです！(最新50件中) [いいね数:6] スタバなう [いいね数:3] 学校でスタバなうしてきた [いいね数:3] スタバなう。 ===================================== """ # 計測開始時間 time_start = time.time() # 現在日付を「yyyymmdd_hhmmss」形式で取得 save_time = get_save_time.get_save_time() # 現在日付を「yyyymmdd」形式で取得 save_yyyymmdd_fold = get_save_time.get_save_yymmdd() # ログ保存_日付フォルダ作成 dldir_name = LOG_FOLD_PASS + "\\" + save_yyyymmdd_fold dldir_path = Path(dldir_name) dldir_path.mkdir(exist_ok=True) # 作成フォルダが既に存在していてもOKとする（エラーで止めない） # 実行ファイル名 FileName = os.path.basename(__file__) #ログ保存場所＆ログファイル名設定 Log_FileName = dldir_name + "\\" + FileName + "_" + save_time + "_" + "Log.txt" # ログファイル新規作成(全ログパターン出力) logging.basicConfig(filename=Log_FileName, level=logging.INFO, format=' %(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s' ) # ログ保存場所_フルパス log_FullPass = logging.getLoggerClass().root.handlers[0].baseFilename # print()とログ追記 write_log.write_print_And_txtLog(log_FullPass,"「" + FileName + "」実行開始") # print()とログ追記 write_log.write_print_And_txtLog(log_FullPass,"開始時間：" + get_save_time.get_save_time(True) + "\n") # エラー対応 try: # print()とログ追記 write_log.write_print_And_txtLog(log_FullPass,"「" + REQUEST_SEARCH_WORD + "」にて検索開始…") # 指定ワードで検索 request_search_list = SearchTweets(REQUEST_SEARCH_WORD,TWEET_MAX) for request_tweet in request_search_list: tweet_id = request_tweet["tweet_id"] tweet_content = request_tweet["text"] # 【ゆーしゃんbot】から始まるツイートのみ対象 if not tweet_content.startswith(REQUEST_SEARCH_WORD): continue # 未実行フラグ初期化 No_check_flg = False # いいねが1以上の場合 if request_tweet["good_count"] > 0: for good_list in request_tweet["good_userlist"]: # 【ゆーしゃんbot】から始まるツイートにて、 # ツイート主自身がいいねしている場合は検索対象外 if request_tweet["tweet_user_id"] == good_list["good_user_id"]: No_check_flg = True break # 次のツイートにて実行開始 if No_check_flg: continue # 検索ワード取得 例)"【ゆーしゃんbot】\nスタバなう" bot_search_word = tweet_content.replace(REQUEST_SEARCH_WORD,"") # NG検索ワード登録 # 【ゆーしゃんbot】\nNGから始まるツイートのみ対象 ng_word_list = [] if bot_search_word.startswith(REQUEST_NG_WORD): # 検索NGワードをスペース区切りで分割 # 例)"NG #駆け出し #初心者エンジニア" ng_word_list = bot_search_word.replace(REQUEST_NG_WORD,"").split() # 未実行フラグON No_check_flg = True # 検索NGワード追加、取得 user_ng_lists = twitter_ng_db.get_twitter_ng_word_list(str(request_tweet["tweet_user_id"]), request_tweet["tweet_name"] , ng_word_list) # NGワード追加の場合、次のツイートにて実行開始 if No_check_flg: continue # 検索NGワードを取得する query_ng_word = "" for user_ng_list in user_ng_lists: query_ng_word = query_ng_word + " -" + user_ng_list[NG_WORD_INDEX] print("\nNGワードquery：" + query_ng_word) # print()とログ追記 write_log.write_print_And_txtLog(log_FullPass,"\n「" + bot_search_word + "」にて検索開始…") # 検索実行(基本条件、NGワード回避しつつ) SearchTweets_result = SearchTweets(bot_search_word + DEFAULT_QUERY + query_ng_word, TWEET_MAX) # print()とログ追記 write_log.write_print_And_txtLog(log_FullPass,"「" + bot_search_word + "」にて検索終了…\n") # 初期化 descending_order_list = [] index = -1 # いいね多い順リストを作成する為に、[要素位置、いいね数]のタプル作成 for SearchTweet_result in SearchTweets_result: # 要素位置更新 index = index + 1 # ※bot依頼ツイートは除く if SearchTweet_result["tweet_id"] != tweet_id: descending_order_list.append([index, SearchTweet_result["good_count"]]) # いいね数(2番目の要素)を降順ソート descending_order_list.sort(key = lambda x: x[1], reverse=True) # print()とログ追記 write_log.write_print_And_txtLog(log_FullPass, "===============================") # ヘッダー作成 Tweet_contents = "「" + bot_search_word + "」\nで人気があるツイートです！(最新" + str(TWEET_MAX) + "件中)\n" # 残りツイート文字数取得 # 上限 - ヘッダー - サブタイトル(「いいね：」)が残り文字数 - 引用リツイートURL remain_length = TWEET_LENGTH_LIMIT - Excel_function.get_Lenb(Tweet_contents) - TWEET_SUB_TITLE_LENGTH * 3 - TWEET_URL_LENGTH * 3 remain_length = remain_length // 3 # for i in range(3): # 「2,1,0」といいねが少ない順に3回ループする for i in range(2,-1,-1): # いいね多い順の要素、数を取得 descending_order_index = descending_order_list[i][0] descending_order_num = descending_order_list[i][1] # いいね桁数分、残り文字数を減らす remain_length = remain_length - len(str(descending_order_num)) # 本文取得 tmp_contents = SearchTweets_result[descending_order_index]["text"] # httpがあると通知されるかもしれないから消しておく tmp_contents = re.sub(r"(https?|http)(:\/\/[-_\.!~*\'()a-zA-Z0-9;\/?:\@&=\+\$,%#]+)", "" ,tmp_contents) # 「@…半角スペース」とメンションがあると通知されるかもしれないから消しておく tmp_contents = re.sub(r"@[^\s]*\s", "" ,tmp_contents) # 「#…半角スペース」とハッシュタグがあると通知されるかもしれないから消しておく tmp_contents = re.sub(r"#[^\s]*\s", "" ,tmp_contents) # 上記削除にて文章が無くなった場合 if len(tmp_contents) == 0: tmp_contents = "※画像やメンションのみ" # 「左から残りバイト数まで」を抽出 after_contents = Excel_function.get_LeftB(tmp_contents,remain_length) # 文字数調整された場合は、末尾に「…」結合 if tmp_contents != after_contents: tmp_contents = after_contents + "…" # 本文作成 Tweet_contents = Tweet_contents + "\n" + \ "[いいね:" + str(descending_order_num) + "]" + "\n" + \ tmp_contents + "\n" + \ SearchTweets_result[descending_order_index]["tweet_url"] + "\n" # テストフラグがOFFの場合 # 紹介するツイートをいいねする if not TEST_FLG: LikeTweet(SearchTweets_result[descending_order_index]["tweet_id"]) # print()とログ追記 write_log.write_print_And_txtLog(log_FullPass, Tweet_contents) # print()とログ追記 write_log.write_print_And_txtLog(log_FullPass, "===============================") # テストフラグがOFFの場合 # Twitterに投稿 if not TEST_FLG: CreateTweet(Tweet_contents,tweet_id) # 1回の投稿毎にn分待機する # ※1回しか投稿せずとも、連続実行しないように必ず待機する process_wait.process_wait(WAIT_MINUTES * 60) # 完了 msgbox_msg = "完了致しました！" # エラーキャッチ後 except Exception as e: # print()とログ追記 # 改行調整 write_log.write_print_And_txtLog(log_FullPass,"\n\n") # ログファイル追記 logging.error('=== 想定外_エラー内容 ===') logging.error('type:' + str(type(e))) logging.error('args:' + str(e.args)) logging.error('err自身:' + str(e)) #完了メッセージ作成 msgbox_msg = "\n=== msgbox ===\n想定外エラーが発生致しました。\n下記ログを確認して下さい\n\n" + log_FullPass # エラー/通常終了に関わらず、最後の処理 finally: # 経過時間を「hh:mm:ss」形式で取得 elapsed_time = elapsed_time.elapsed_time(time_start) # print()とログ追記 write_log.write_print_And_txtLog(log_FullPass,"\n\n実行時間：" + elapsed_time) # print()とログ追記 write_log.write_print_And_txtLog(log_FullPass,"終了時間：" + get_save_time.get_save_time(True)) # print()とログ追記 write_log.write_print_And_txtLog(log_FullPass, msgbox_msg) msgbox.msgbox("",msgbox_msg) |
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参考記事
【Python×Twitter】
https://di-acc2.com/system/rpa/9690/
検索ツイートのデータ取得・分析｜APIとtweepy活用による自動運用アプリ開発支援
例)
【事前準備】クライアント関数作成
【Tweet検索】ツイート情報取得
【データ収集】特定のツイートからファボ(いいね)したユーザー情報取得
twitterの検索術 (search/tweets と search/universal)
https://gist.github.com/cucmberium/e687e88565b6a9ca7039
例)
島風 -天津風 – 島風が含まれ天津風が含まれないツイートの検索
注意事項
導入時に必要な「NGワードdbを設定するcsvファイル」は未紹介の為、
本コードをコピペしただけでは動きませんのでご注意下さい。
(「どのユーザーが、どのワードをNGワード登録しているか？」のdbを初期化するcsv)
※今後需要がありましたら、実行可能なサンプルコードでダウンロード出来るように致します。
感想
Twitterのbot作成は初挑戦でしたが、
仕事終わり(20時以降)に「どんなツイートが紹介されているかなー」と
サプライズ的な楽しみのあるbotとなりました
(「こんな事出来るんだ！知らなかった！」
と勉強になるツイートを見つけると、実装した甲斐があったと実感します)
おまけ
「いいね」「RT」をするアカウントが有料サービスとして
成立しているらしいので、本botで得た知識を活かせば商売になるかもしれません(笑)
編集履歴
2022/06/12 新規作成
2022/08/18 オススメ記事タグを追加
