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# System prepended metadata

title: twitter-TL上の話題解析プログラム

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# twitter-TL上の話題解析プログラム

## 使ったモジュール
- mecab(形態素解析ツール)
- wordcloud(単語をカウントして画像化)
- PIL(画像を開く)
- numpy(画像データを配列化する)
- python-twitter(ツイートする、データを取得する)

## 使う際に必要なもの
twitterDeveloperAPI
申請(英語)が必要です！ツイッター上からデータを取得するのに必要です。あると色々できていいよ。config.pyに入れてあります。（今回はセキュリティ上の観点から公開してません。)
あとは、青空文庫データベースとかが無料で公開されているツールです。

## 実際のコード
```flow
st=>start: twitterAPI
e=>end: tlNow.png
op=>operation: data.py
op2=>operation: txtMold.py
op3=>operation: mecab.py
op4=>operation: makeImage.py

st->op->op2->op3->op4->e
```

### data.py
twitterからTimeLineデータを取ってきて、data.txtに保存する。
また取得できた時間を得て、テキストを付与してtweeetText.txtに保存する。

### txtMold.py
data.txtから文字データを読み込み、正規表現を使ってURL、タグ、メンション、改行、絵文字を除く。data2.txtに保存する。
### mecab.py
data2.txtから文字データを読み込み、mecabというライブラリを使って形態素解析を行う。名詞だけを取り出しdata3.txtに保存する。
(print(keyword)すると元データがみれるよ)
### makeImage.py
data3.txtから文字データを読み込み、wordCloudを用いて表示する。この時、PILで画像を読み込み、numpyで配列化してwordcloudに渡すことで形に成形することができる。
### dataUsr.py
twitterからあるUserのツイートデータを取ってきて、data.txtに保存する。
### makeImage2.py
data3.txtから文字データを読み込み、wordCloudを用いて表示する。この時、PILで画像を読み込み、numpyで配列化してwordcloudに渡すことで形に成形することができる。こちらでは、元画像の色も反映させられるようになっている。(hoge.pngにいろいろ入れれば好きにできる)



```flow
st=>start: twitterAPI
e=>end: tlNow.png
op=>operation: dataUsr.py
op2=>operation: txtMold.py
op3=>operation: mecab.py
op4=>operation: makeImage2.py

st->op->op2->op3->op4->e
```