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Twitter APIを使って「自動いいね」してみた【営業だってプログラミング】

2020年2月11日

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Twitter APIを使って「自動いいね」してみた【営業だってプログラミング】

2020年2月11日

Twitter APIを使って「自動いいね」してみた【営業だってプログラミング】

Twitter APIを利用して、検索したキーワードにマッチするツイートに対し自動で「いいね」をするpythonコードを作成してみました。

プログラミング経験ゼロの方でも簡単。

以下にその方法をまとめます。

こんな方におすすめ

  • プログラミング経験ゼロ
  • PC内に開発環境も無し
  • TwitterのAPIを利用してみたい/ツイートに対し自動で「いいね」してみたい

事前準備

まずは開発環境(「python」というプログラミング言語の実行環境)と、Twitter APIを利用するための環境を整えます。

python実行環境の準備

pythonの環境は「Anaconda」というフリーのアプリケーションを利用します。

以下の記事に事細かに説明しておりますので、まずはこちらをご覧ください。

【kaggle入門】Python環境構築 Anacondaのインストール 【営業だってプログラミング】

続きを見る

Twitter APIの申請

続いて、Twitter APIを利用できるように準備をします。

APIとは「アプリケーションプログラミングインタフェース」の略。

アプリケーションプログラミングインタフェース(API、英: Application Programming Interface)[1]とは、広義ではソフトウェアコンポーネント同士が互いに情報をやりとりするのに使用するインタフェースの仕様である。

※Wikipediaより

要は、これまで手動で行ってきた各種操作(フォロー、いいね、リツイートなど)を、外部のプログラムを介して実行させるための窓口。

「Twitter Developerツール」という、開発者向けのサービスを利用し、この窓口を開放させる必要があります。

必要なことは

  • Twitter APIの申請
  • Twitter APIの認証コードを取得
  • ライブラリのインストール

の3つ。

これら全て、以下記事に詳細にまとめてあります。

基本的には英語になりますが、一画面ずつ説明しておりますので、特に難しくはありません。

【2020年版】Twitter APIに登録してみた【営業だってプログラミング】

続きを見る

Twitter APIにログイン

まずはTwitter APIを利用できるようにします。

Twitter Developersのサイトの以下画面を見ながら、コードを入力していきましょう。

微妙に、素人泣かせの表記揺れがありますのでご注意。

Twitter Developersの該当ページからコピペをしたら実行しますが、ここではウンともスンとも言いません。

※エラーが出てなければ問題ありません

検索したい語句を入力

次に、検索したい語句と、検索件数(「いいね」をしたい件数)を入力します。

ここでは「5件」としました。

※あまり多くの「いいね」をすると、Twitter社に怒られてしまうのでご注意を。

ほどほどにしておきましょう。

自動で「いいね」

以下のコードを実行すれば、検索した結果に対して自動で「いいね」されます。

何らかの理由で「いいね」できなかったツイートは実行結果の下にprintされます。

注意点

大量の「いいね」は、Twitter社に怒られる

繰り返しになりますが、一度に大量の「いいね」をすると、Twitter社に怒られます。

以下の記事によると、「いいね」は24時間内に1,000件までという制限がある模様。

ただ、一日1,000件の「いいね」は異常ですので、数十とかに留めておきましょう。

通常のツイート検索との違い

ブラウザ上でTwitterを開いてツイートを検索する時とは、以下のような違いがあります。

◀スマホは左スクロールで表示できます

ブラウザ上で検索 search_results指定
検索範囲 ツイート内容、アカウント名、ハッシュタグ ツイート内容のみ
半角全角 区別しない 区別する
大文字小文字 区別しない 区別しない

Twitter APIを使って「自動いいね」してみた【営業だってプログラミング】まとめ

最後に、今回作成したコードをまとめておきます。

その他、pythonやkaggle、AI・機械学習といった記事のまとめはこちらです。

【2020年版】python・kaggle関連の記事まとめ【営業だってプログラミング】

続きを見る

ここからは、実際に私が購入し、おすすめできると思った本を紹介してみたいと思います。

 

機械学習のための「前処理」入門

 

まずはこちら。「機械学習のための『前処理』入門」です。

 

  • これから機械学習を始めてみたい
  • kaggleやSIGNATEにチャレンジしてみたい

 

という方には最適な本。個人的には一番のおすすめです。

 

データモデルの精度向上には特徴量エンジニアリングが不可欠。

 

というかこれが全てと言っても過言ではないのですが、各種環境準備の方法やコーディングの詳細に至るまで、誰にでも分かりやすく書かれています。

 

この一冊さえあれば、とりあえずkaggleにトライすることができます。

 

 

スラスラ読める Pythonふりがなプログラミング

 

Pythonのコーディングが、全てふりがなで解説されている、究極に親切な解説本です。

 

  • 「機械学習のための『前処理』入門」は、自分には難しすぎた
  • 英語アレルギーがありpythonコードに触れることすらできない

 

という方は、まずはこちらをご一読される事をおすすめします。

 

※但し、慣れてきたらすぐに上記「機械学習のための『前処理』入門」に移行される事をおすすめします。

 

 

仕事ではじめる機械学習

 

定番のオライリーです。

 

こちらはkaggleやSIGNATEなどのコンペティションというよりは、機械学習をビジネスで生かしていくためにはどうすれば良いか?という観点の内容が充実しています。

 

pythonコードの記述に留まらず、

 

  • 機械学習プロジェクトを成功させるにはどうすれば良いか
  • KKD(勘・経験・度胸)を掲げる抵抗勢力とはどう付き合うべきか

 

というような、実務に即した内容は個人的には本当に参考になったのですが、オライリーは初心者にはかなり敷居が高いので、まずは本屋で立ち読みして、レベル感をチェックしてみるのが良いと思います。

 

 

人工知能は人間を超えるか

 

pythonのコーディングからは離れますが、もしこの本を読んでいない人がいたら必ず一度は目を通しておいた方が良いです。

 

この界隈では有名な、東大の松尾豊先生の著書「人工知能は人間を超えるか」。

 

いわゆるAI・人工知能、機械学習といった昨今のキーワードを中心に、過去の歴史からここ最近の動き、今後の動向に至るまでを、平易な表現で丁寧に解説されています。

 

また日本ディープラーニング協会が開催する「ディープラーニング ジェネラリスト検定(通称:G検定)」の推薦図書の一つでもあります。

 

全てのビジネスマンにおすすめできる一冊。中古でもkindleでも構いませんので、これだけは目を通しておいた方が良いです。

 

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