你是一个数据分析师,你想用Python爬取Twitter上的一些数据,比如用户的昵称、头像、发言、点赞、转发等等。你觉得这应该是一件很简单的事情,只要用requests库和BeautifulSoup库就可以轻松搞定。但是,当你真正开始写代码的时候,你发现事情并没有那么顺利。你遇到了以下几个问题:
用户之间存在 关注、被关注、互相关注三种关系,逻辑上形成网状结构,可以使用关系型数据库保存,可以快速检索用户之间的关系。但本系统没有查询一度、二度、N度关系的需求,可以简化为k:v存储,k为用户ID,v为关注列表,关注列表需要去重,考虑set结构。
自从 2023 年推特被火星人马斯克先生收购并进行全面商业化之后,推特 API 的费用就水涨船高了。
设计一个简化版的推特(Twitter),可以让用户实现发送推文,关注/取消关注其他用户,能够看见关注人(包括自己)的最近十条推文。你的设计需要支持以下的几个功能:
让我们设计一个类似Twitter的社交网络服务。该服务的用户将能够发布推文、关注他人以及喜爱的推文。
在本章中,我们将构建一个典型的Web应用程序,在前端和后端使用RxJS。我们将转换文档对象模型(DOM)并使用Node.js服务器中的WebSockets进行客户端 - 服务器通信。
Twitter是最大的社交网络服务之一,用户可以在其中共享照片、新闻和基于文本的消息。在本章中,我们将设计一个可以存储和搜索用户推文的服务。类似的问题:推特搜索。
注意,你的推文(Tweet)可能会泄露你的一些生活习惯和个人信息!作为一个每天都会使用Twitter的网络安全顾问,Twitter是一个获取和分享相关信息的最佳平台。随着川普的走马上任,他和他的团队各种推文穿帮搞笑事件相继发生,同时在Twitter上也产生了各种反川普组织。籍此,我想演示一下如何不使用黑客手段,简单地通过他人Twitter账户获取到一些有用的个人信息。 元数据 Twitter和其它社交媒体基本上都是通过元数据(Metadata)提取和保存一些个人信息,事实上,从一个140个字符的消息中可
标星★公众号 爱你们♥ 作者:Ali Alavi、Yumi、Sara Robinson 编译:公众号进行了全面整理 如你所见,我们手动复制了Trump的一条Twitter,将其分配给一个变量,并使用split()方法将其分解为单词。split()返回一个列表,我们称之为tweet_words。我们可以使用len函数计算列表中的项数。在第4行和第5行中,我们打印前面步骤的结果。注意第5行中的str函数。为什么在那里最后,在第9行中,我们循环遍历tweet_words:也就是说,我们逐个遍历tweet
接下来我们就应用技术手段,基于Python,建立一个工具,可以阅读和分析川普的Twitter。然后判断每条特定的Twitter是否具有川普本人的性格。
2018年年中,当时我发现了一个Twitter的存储型XSS漏洞,该漏洞位于Twitter的犄角旮旯之处,一般人很难发现。重点在于,后来我又发现,这个存储型XSS漏洞可以被进一步构造形成一个稳定的XSS worm!
昨天(2019.05.06)的国内股市大家也都看到了,川普的一句推特威力真的太可怕了......(虽然今天涨了一点回去,但是本质上还是亏了呀)
「design Twitter」是 LeetCode 上第 335 道题目,让我们设计 Twitter 的一些功能。不仅题目很有意思,而且把合并多个有序链表的算法和面向对象设计(OO design)结合起来了,很有实际意义,本文就带大家来看看这道题。
Twint是一个用Python写的Twitter抓取工具,允许从Twitter配置文件中抓取推文,不使用Twitter的API。
简介 实现任何程度或者级别的人工智能所必需的最大突破之一就是拥有可以处理文本数据的机器。值得庆幸的是,全世界文本数据的数量在最近几年已经实现指数级增长。这也迫切需要人们从文本数据中挖掘新知识、新观点。
利用机器学习可以很方便的做情感分析。本篇文章将介绍在R语言中如何利用机器学习方法来做情感分析。在R语言中,由Timothy P.Jurka开发的情感分析以及更一般的文本挖掘包已经得到了很好的发展。你可以查看下sentiment包以及梦幻般的RTextTools包。实际上,Timothy还写了一个针对低内存下多元Logistic回归(也称最大熵)的R包maxtent。 然而,RTextTools包中不包含朴素贝叶斯方法。e1071包可以很好的执行朴素贝叶斯方法。e1071是TU Wien(维也纳科技大学)
使用 DSL(Domain Specific Language)特定领域语言**)**查询
利用机器学习可以很方便的做情感分析。本篇文章将介绍在R语言中如何利用机器学习方法来做情感分析。在R语言中,由Timothy P.Jurka开发的情感分析以及更一般的文本挖掘包已经得到了很好的发展。你可以查看下sentiment包以及梦幻般的RTextTools包。实际上,Timothy还写了一个针对低内存下多元Logistic回归(也称最大熵)的R包maxtent。 然而,RTextTools包中不包含朴素贝叶斯方法。e1071包可以很好的执行朴素贝叶斯方法。e1071是TU Wien(维也纳科技大学)统
给定一个非负整数 n,计算各位数字都不同的数字 x 的个数,其中 0 ≤ x < 10n 。
想象一下,每秒有超过8500条微博被发送,900多张照片被上传到Instagram上,超过4200个Skype电话被打,超过78000个谷歌搜索发生,超过200万封电子邮件被发送(根据互联网实时统计)。
来源:力扣(LeetCode) 链接:https://leetcode-cn.com/problems/tweet-counts-per-frequency 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权,非商业转载请注明出处。
写在前面 近日,一直以“推特治国”闻名的川普正式宣誓就任了美国第 45 任总统。 川普这次在美国大选中胜出,他的推特也发挥了巨大的作用。相比大多数总统竞选人来说,他们都没时间自己发推。但推特玩的风生水
当然这只是个玩笑。公众号力求有关量化策略的文章都配代码,这样。可以让大家亲自动手去学习研究。
AI科技评论消息,近日,Kaggle平台上公布了Twitter客户支持数据集,这个数据集包括来自大企业的超百万条推文与回复,大家可以利用这个数据集做很多有意思的工作。数据集的具体信息如下所示,AI科技评论编辑整理如下: Twitter客户支持数据集(Customer Support)是一个庞大的推文与回复语料库,这个数据集比较现代化,有助于自然语言理解和会话模型的创新,也对客户支持实践与影响效果的相关研究有所帮助。 背景 自然语言处理(NLP)目前仍然需要密集的编码方式,NLP中的创新加速了对数据的理解
1,首先是按recordTweet 来统计的,所以用map实现key是recordTweet
介绍 本文介绍了使用Microsoft Prism Library 6.3库为创建一个Twitter阅读器WPF程序。我的主要是想提供一个可以编译和运行实际例子。 如果您对Prism框架感兴趣可看看这篇文章。 背景 Prism是一个用于开发组合UI应用程序的框架。它是由微软 Patterns and Practice 团队创建的。Prism库运用了很多流行的技术,比如:设计模式(command),AOP/IOC、MVVM模式等。 关于Prism框架网络上有很多相关的信息。在本文中,我将简单地介绍一些Pr
Twitter是一个流行的社交网络,这里有大量的数据等着我们分析。Twitter R包是对twitter数据进行文本挖掘的好工具。 本文是关于如何使用Twitter R包获取twitter数据并将其导入R,然后对它进行一些有趣的数据分析。 第一步是注册一个你的应用程序。 为了能够访问Twitter数据编程,我们需要创建一个与Twitter的API交互的应用程序。 📷 注册后你将收到一个密钥和密码: 📷 📷 获取密钥和密码后便可以在R里面授权我们的应用程序以代表我们访问Twitter:
#玩转大数据#利用机器学习可以很方便的做情感分析。本篇文章将介绍在R语言中如何利用机器学习方法来做情感分析。在R语言中,由Timothy P.Jurka开发的情感分析以及更一般的文本挖掘包已经得到了很好的发展。你可以查看下sentiment包以及梦幻般的RTextTools包。实际上,Timothy还写了一个针对低内存下多元Logistic回归(也称最大熵)的R包maxtent。 然而,RTextTools包中不包含朴素贝叶斯方法。e1071包可以很好的执行朴素贝叶斯方法。e1071是TU Wien(维
Twitter是一个流行的社交网络,这里有大量的数据等着我们分析。Twitter R包是对twitter数据进行文本挖掘的好工具。 本文是关于如何使用Twitter R包获取twitter数据并将其导入R,然后对它进行一些有趣的数据分析。 第一步是注册一个你的应用程序。 为了能够访问Twitter数据编程,我们需要创建一个与Twitter的API交互的应用程序。 📷 注册后你将收到一个密钥和密码: 📷 📷 获取密钥和密码后便可以在R里面授权我们的应用程序以代表我们访问Twitt
我们提出的特征到目前为止都是基于个人tweet的内容。在第二组特征我们专注于tweet上的用户行为。我们观察了4种类型的基于网络的性能,并建立2种捕获他们的特征。
我致力于研究自然语言处理(NLP)领域相关问题。每个NLP问题都是一次独特的挑战,同时又反映出人类语言是多么复杂、美丽又绝妙。
量化投资与机器学习微信公众号,是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者,连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 作者:John Hua FANa、Sebastian BINNEWIESb、Sanuri De SILVAa 前言 本文主要研究了情绪因子在商品期货截面策略的应用。文章发现,情绪变化较大的商品的表现比情绪变化较小的商品要好。虽然情绪乐观/悲观的程度也很重要,但与情绪的变化相
社交媒体已成为人们获取信息、交流、分享的重要平台。利用API接口可以方便地获取社交媒体上特定用户或话题相关的信息,帮助我们了解用户需求、抓取时下热点等。本文将为您介绍如何利用API接口获取社交媒体上特定用户或话题相关信息的步骤,并分享实用的代码示例,帮助您快速掌握这一技巧,提升信息获取与分析的能力。
社交媒体是互联网上最受欢迎的平台之一,它们包含了大量的用户生成内容,如文本、图片、视频、评论等。这些内容对于分析用户行为、舆情、市场趋势等有着重要的价值。但是,如何从社交媒体上获取这些数据呢?一种常用的方法是使用网络爬虫,即一种自动化地从网页上提取数据的程序。
作为一个开发者来说,目前绝大多数应用程序都是数据密集型的,而不是计算密集型的。CPU的计算能力不再成为这些应用程序的限制因素,而更加亟待解决的问题是海量的数据、数据结构之间的复杂性,应用的性能。
良好的系统设计能力,是一个优秀程序员的必要素质,反应出了处理复杂问题的能力,也是面试过程中能否获得相应的职位和薪酬的关键。
文本已成为最常见的表达形式之一。我们每天都要发送电子邮件、短信、推文、更新状态。因此,非结构化文本数据变得非常普遍,分析大量文本数据现在是了解人们的想法的关键方法。
本文我们将复制一项技术,我们曾用它来追踪一个叫做Hammertoss的复杂俄罗斯恶意软件,该恶意软件的创造者滥用知名网站(比如twitter和github)来跃过防火墙和躲避追踪。 概括的说,该恶意软件不是像传统恶意软件那样直接反向连接到C&C服务器,而是跳跃在第三方服务器之间,以执行其恶意活动。 火眼给出了一个短视频,快速展示了恶意软件的工作原理: Hammertoss工作原理 首先,Hammertoss会连接到twitter,寻找攻击者发布的推文:里面包含一张图片的URL和部分加密密钥的hash标签
瑞典马尔默有一所名为 The Game Assembly 的学校。这所学校专注于教学生游戏制作。从编程到艺术和设计,所有内容都教。这是一个为期三年的计划,最后一年会去游戏工作室实习。
像编码面试一样,那些没有有意识地为SDI做准备的应聘者,大多是表现不佳,尤其是在谷歌、Facebook、亚马逊、微软等顶级公司公司,即表现不高于平均水平的候选人,获得录用的机会有限。另一方面,一个好的表现总是带来更好的工作机会(更高的职位和薪水),因为显示候选人处理复杂系统的能力。
区块链是一个不可变的记录链,称为块,可促进交Y,有助于跟踪Z产并记录数据和文件,其具有去中心化、不可篡改、全程留痕、集体维护、公开透明等特点,基于这些特点,区块链技术可以开√发出自带信任体系特征的系统,实现多个主体之间的协作信任与一致行动。
我编写了一个名为Rhodiola的工具,该工具可以分析目标数据(例如目标的tweets),并检测其中最常用的主题,以此来构建一个用于密码猜测/暴破的个性化的Wordlist。这是一个为密码猜测攻击创建新方法的实验性项目。
在本文中,我将对分类任务应用两种不同的方法。我将首先应用一个经典的机器学习分类算法-梯度增强分类器。
本次算法分享,我们提供了一种可以通过Twitter(或微博)信息进行加密货币市场预测的方法。该方法利用Twitter上的数据来预测人们对加密货币市场的情绪:贪婪?恐惧还是观望?
即使系统现在可靠,不代表将来一定可靠。发生退化的最常见原因是负载增加:并发用户从最初的10,000 增长到 100,000或系统目前处理数据量超出之前很多倍。
在参与Twitter漏洞赏金项目的过程中,我通过一些安全测试发现了Twitter存在的重大漏洞:攻击者不需要获取他人账户权限,就能以任意账户发布推文。我于2017年2月26日发现了该漏洞,Twitter方面于2017年2月28日及时对其进行了修复,并最终向我奖励了$7560美元漏洞赏金。我们一起来看看该漏洞细节: 简 介 Twitter Ads最早为向企业开放的广告服务平台,为了扩大自媒体广告业务,Twitter Ads于2013年5月1日向所有美国用户免费开放,用户可以通过https://
python之禅中有这样一句:simple is better than complex。翻译成中文我想就是“大道至简、大巧不工”。
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