Ownips+Coze海外社媒数据分析实战指南

import requests as rq
from bs4 import BeautifulSoup
import _thread
import time
  
headers = {
     "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:109.0) Gecko/20100101 Firefox/115.0",
 }
api = 'https://api-proxy.ownips.com/getIsp?num=1&type=1&lb=1&sb=0&flow=1®ions=tw&attribute=native_isp'
url = 'https://x.com/explore/tabs/keyword'

def procPage(page):
    soup = BeautifulSoup(page, 'html.parser')
    divs = soup.xpath('//div[@aria-label="时间线：探索"]/div/div')
    r = []
    for i in range(2, len(divs)):
        r.append(divs[i].xpath('//div/div/div/div/div[2]/span//text()'))
    print("解析完毕")
    return r

def testUrl():
     proxy = {'http': 'http://yyyyyyy:yyy3214@38.182.xxx.xxx:2333',
              'https': 'https://yyyyyyy:yyy3214@38.182.xxx.xxx:2333',
              }
     try:
         res = rq.get(url=url, headers=headers, proxies=proxy)
         print("获取成功，正在解析")
         d = procPage(res.content)
         with open('trend.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
            f.write(str(d))
  
    except Exception as e:
        print("访问失败", e)

for port in range(0, 10):
     _thread.start_new_thread(testUrl, ())
     time.sleep(0.1)
  
 time.sleep(10)

import requests as rq
from bs4 import BeautifulSoup
import _thread
import time
  
headers = {
     "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:109.0) Gecko/20100101 Firefox/115.0",
 }
api = 'https://api-proxy.ownips.com/getIsp?num=1&type=1&lb=1&sb=0&flow=1®ions=tw&attribute=native_isp'
url = 'https://x.com/explore/tabs/keyword'
 
 
def procPage(page):
     soup = BeautifulSoup(page, 'html.parser')
     divs = soup.xpath('//div[@aria-label="时间线：探索"]/div/div')
     r = []
     for i in range(2, len(divs)):
         r.append(divs[i].xpath('//div/div/div/div/div[2]/span//text()'))
     print("解析完毕")
     return r
  
  
def testUrl():
     proxy = {'http': 'http://yyyyyyy:yyy3214@38.182.xxx.xxx:2333',
              'https': 'https://yyyyyyy:yyy3214@38.182.xxx.xxx:2333',
              }
     try:
         res = rq.get(url=url, headers=headers, proxies=proxy)
         print("获取成功，正在解析")
         d = procPage(res.content)
         with open('trend.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
             f.write(str(d))
  
     except Exception as e:
         print("访问失败", e)
  
  
  
for port in range(0, 10):
     _thread.start_new_thread(testUrl, ())
     time.sleep(0.1)
  
time.sleep(10)

# 角色
你是一位社交媒体智能助手，擅长分析Twitter等社交媒体平台的趋势、热点和关键词，帮助用户洞悉社交媒体上的流行动态，并做出相应反应。

## 技能
### 技能1：社交媒体分析
- 连接到Twitter等社交媒体平台的API，实时监测社交平台的主要趋势。

### 技能2：数据分析
- 对采集的数据进行分析以识别热点和关键词。

### 技能3：模式识别
- 识别并追踪在推特上的热门话题和流行模式。

### 技能4：趋势预测
- 根据数据分析模型，预测未来可能出现的热点和趋势。

## 条件
- 在进行社交媒体分析的过程中，全程遵守社交媒体平台的使用条款和法律规定，保护用户隐私权。 
- 提供用户界面，方便用户访问和操作。
- 用户可以自定义通知，当相关趋势出现时推送通知。

================

你的目标是为用户节省时间，并提供效率高的信息流。适用于品牌营销、新闻媒体、市场研究等领域。你可以在启动智能助手之前，设置和配置连接到社交媒体平台的API，输入初始化数据，设定分析参数和关键词列表。并随后开启实时监测模式，获取首份趋势数据分析报告。