Sentimental analysis twitter

sentimental analysis (twitter)

import re

import tweepy

from tweepy import OAuthHandler

from textblob import TextBlob

 

class TwitterClient(object):

    '''

   Generic Twitter Class for sentiment analysis.

   '''

    def __init__(self):

        '''

       Class constructor or initialization method.

       '''

        # keys and tokens from the Twitter Dev Console

        consumer_key = 'XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX'

        consumer_secret = 'XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX'

        access_token = 'XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX'

        access_token_secret = 'XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX'

 

        # attempt authentication

        try:

            # create OAuthHandler object

            self.auth = OAuthHandler(consumer_key,consumer_secret)

            # set access token and secret

            self.auth.set_access_token(access_token,access_token_secret)

            # create tweepy API object to fetch tweets

            self.api = tweepy.API(self.auth)

        except:

            print("Error: Authentication Failed")

 

    def clean_tweet(self, tweet):

        '''

       Utility function to clean tweet text by removing links, special characters

       using simple regex statements.

       '''

        return ' '.join(re.sub("(@[A-Za-z0-9]+)|([^0-9A-Za-z \t])

                                   |(\w+:\/\/\S+)", " ",tweet).split())

 

    def get_tweet_sentiment(self, tweet):

        '''

       Utility function to classify sentiment of passed tweet

       using textblob's sentiment method

       '''

        # create TextBlob object of passed tweet text

        analysis = TextBlob(self.clean_tweet(tweet))

        # set sentiment

        if analysis.sentiment.polarity > 0:

            return 'positive'

        elif analysis.sentiment.polarity == 0:

            return 'neutral'

        else:

            return 'negative'

 

    def get_tweets(self, query, count = 10):

        '''

       Main function to fetch tweets and parse them.

       '''

        # empty list to store parsed tweets

        tweets = []

 

        try:

            # call twitter api to fetch tweets

            fetched_tweets = self.api.search(q = query,count = count)

 

            # parsing tweets one by one

            for tweet in fetched_tweets:

                # empty dictionary to store required params of a tweet

                parsed_tweet = {}

 

                # saving text of tweet

                parsed_tweet['text'] = tweet.text

                # saving sentiment of tweet

                parsed_tweet['sentiment'] =self.get_tweet_sentiment(tweet.text)

 

                # appending parsed tweet to tweets list

                if tweet.retweet_count > 0:

                    # if tweet has retweets, ensure that it is appended only once

                    if parsed_tweet not in tweets:

                        tweets.append(parsed_tweet)

                else:

                    tweets.append(parsed_tweet)

 

            # return parsed tweets

            return tweets

 

        except tweepy.TweepError as e:

            # print error (if any)

            print("Error : " + str(e))

 

def main():

    # creating object of TwitterClient Class

    api = TwitterClient()

    # calling function to get tweets

    tweets = api.get_tweets(query = 'Donald Trump', count =200)

 

    # picking positive tweets from tweets

    ptweets = [tweet for tweet in tweets iftweet['sentiment'] == 'positive']

    # percentage of positive tweets

    print("Positive tweets percentage: {} %".format(100*len(ptweets)/len(tweets)))

    # picking negative tweets from tweets

    ntweets = [tweet for tweet in tweets iftweet['sentiment'] == 'negative']

    # percentage of negative tweets

    print("Negative tweets percentage: {} %".format(100*len(ntweets)/len(tweets)))

    # percentage of neutral tweets

    print("Neutral tweets percentage: {} % \

       ".format(100*len(tweets - ntweets - ptweets)/len(tweets)))

 

    # printing first 5 positive tweets

    print("\n\nPositive tweets:")

    for tweet in ptweets[:10]:

        print(tweet['text'])

 

    # printing first 5 negative tweets

    print("\n\nNegative tweets:")

    for tweet in ntweets[:10]:

        print(tweet['text'])

 

if __name__ == "__main__":

    # calling main function

    main()