【画像は趣味のイメージで内容とは特に関係ありません。】
Pythonで趣味の似た人を探すツールを作成しました。
Twitterの”おすすめユーザー”もありますが。
def serch_new_friend(): new_friend={} keywordlist=['電子工作','ラズパイ','アルディーノ','プログラミング'] for keyword in keywordlist: print(keyword) for tweet in api.search(q=keyword, count=200): # 検索 if not tweet.user.screen_name in follower: #フォローのList if tweet.user.screen_name in new_friend: new_friend[tweet.user.screen_name] += 1 else: new_friend[tweet.user.screen_name]=1 for k, v in sorted(new_friend.items(), key=lambda x: -x[1]): #降順ソート if v!=1: print(str(k) + ": " + str(v))
keywordlistに自分の気になるキーワードを登録し、twitter検索でヒットしたアカウントを辞書(dictiorary)にカウントしていきます。ここでは、キーワードのListは一部省略しています。自分で考えてください。
すでにフォローしているひとは除外します。
twitterの検索はtweepyを利用しています。
フォローのリストはあらかじめ作成しておきます。
s51517765.hatenadiary.jp
辞書はすでにキーがあればカウントを+=1し、なければキーを作成します。
辞書のカウントでソートし、1度しかでてこないアカウントが大量に発生するので、カウントが1のものは除外してprintしました。
ソートした後は、辞書型として使えなくなります。
↓抽出結果例
072_pro: 13 l693g: 5 A7075duralumin: 4 I_HaL: 4 negiiiiii_0xFFF: 4 kentohmm265: 3 neno_n0: 3 Engineerism: 3 mushroom080: 3 rockin_keep: 3 arigayas: 3 progblues: 2 fernyiges: 2 okanao_robot: 2 deluwater: 2 dictators_circ1: 2 arkanal1: 2 kumokosi: 2 PA_information: 2 nomnom3939: 2 miwakuna: 2 hackshone: 2 ieeeic: 2 koron_bike: 2 sm58s: 2 chibaf: 2 zeus3110: 2 AGE43: 2 mascii_k: 2 Katase_sui: 2 IngaSakimori: 2 kazuki13gata: 2 kick_the_blues: 2 zarusoba44: 2 0hukurou0: 2 komegmi: 2 0209KaGaChi: 2 club_are: 2 momotarou_625: 2 ugokazarukoto11: 2 jyomu__: 2 SearEclair: 2 ITpassport_bot5: 2 G_Myake: 2 hisshi_bot: 2 soralis_nem: 2 DaraUmisuke: 2 omae_source_bot: 2 r4tk: 2 jeffi7: 2 herpuretears: 2 mUc3LS4p0JzNeae: 2 funuu: 2 solgrapher: 2 NEWBOOKINFO: 2 NekoAntarctica: 2 Space_kid_Jr: 2 jaialkdanel: 2