def twittear_hilo(parametros):
# tw_intro = {'texto': "Análisis de discurso del string_fecha de #MauricioMacri.", 'media': ['intro0.png','intro1.png']}
# tw_terminos = { 'texto': '@dicenlospresis tweet con terminos', 'media': ["dlp_terminos.png"] }
# tw_verbos = {'texto': '@dicenlospresis tweet con verbos', 'media': ["dlp_verbos.png"]}
# utiles.twittear_hilo([tw_intro, tw_terminos, tw_verbos], cuenta="dlp")
# return
fecha = parametros['fecha']
kiosco = Kiosco()
textos = [
noticia['texto'] for noticia in kiosco.noticias(
diario='casarosada', categorias='', fecha=fecha)
]
if len(textos) == 0:
return
nlp = NLP()
nlp.separador = ''
for texto in textos:
# tw_intro = tweet_intro(texto, string_fecha) # ACA ESTA EL ERROR; STRING FECHA ESTA EN FORMADO MM.DD.YYYY, DEBERIA ESTAR EN YYYY.MM.DD
tw_intro = tweet_intro(texto, fecha)
kiosco = Kiosco()
top_terminos = nlp.top_terminos(textos=[texto], n=15)
top_verbos = nlp.top_verbos(textos=[texto], n=15)
tw_terminos = tweet_terminos(top_terminos)
tw_verbos = tweet_verbos(top_verbos)
if parametros['twittear']:
utiles.twittear_hilo([tw_intro, tw_terminos, tw_verbos],
cuenta="dlp")
def top_verbos(parametros):
fecha = parametros['fecha']
top_max = parametros['top_max']
medios = set(parametros['medios'])
categorias = parametros['categorias']
twittear = parametros['twittear']
solo_titulos = parametros['solo_titulos']
kiosco = Kiosco()
with open('medios/diarios/config.yaml', 'r') as stream:
try:
config = yaml.safe_load(stream)
except yaml.YAMLError as exc:
print(exc)
nlp = NLP()
for diario in config['diarios']:
tag = diario['tag']
if tag not in medios and len(medios) > 0:
continue
twitter = diario['twitter']
textos = []
contenido = "las noticias"
if solo_titulos:
textos = [
noticia['titulo'] for noticia in kiosco.noticias(
diario=tag, categorias=categorias, fecha=fecha)
]
contenido = "los títulos"
else:
textos = [
noticia['titulo'] + " " + noticia['titulo'] + " " +
noticia['texto'] for noticia in kiosco.noticias(
diario=tag, categorias=categorias, fecha=fecha)
]
print("tag: " + tag + " textos: " + str(len(textos)))
if len(textos) == 0:
continue
string_fecha = ""
if type(fecha) is dict:
string_fecha = fecha['desde'].strftime(
"%d.%m.%Y") + " al " + fecha['hasta'].strftime("%d.%m.%Y")
else:
string_fecha = fecha.strftime("%d.%m.%Y")
texto = "Tendencias en " + contenido + " de " + twitter + " del " + string_fecha + "\n"
top_100 = nlp.top_verbos(textos, n=top_max)
i = 0
for nombre, m in top_100:
linea = ""
i += 1
if i >= 10:
linea = str(i) + ". #" + nombre + " " + str(m) + "\n"
texto += linea
break
else:
linea = str(i) + ". #" + nombre + " " + str(m) + "\n"
if twittear and len(texto) + len(linea) > 220:
break
else:
texto += linea
print(texto)
def top_todo(parametros):
fecha = parametros['fecha']
top_max = parametros['top_max']
medios = set(parametros['medios'])
categorias = parametros['categorias']
twittear = parametros['twittear']
solo_titulos = parametros['solo_titulos']
kiosco = Kiosco()
with open('medios/diarios/config.yaml', 'r') as stream:
try:
config = yaml.safe_load(stream)
except yaml.YAMLError as exc:
print(exc)
nlp = NLP()
nlp.separador = ''
for diario in config['diarios']:
tag = diario['tag']
if tag not in medios and len(medios) > 0:
continue
hashtag = diario['hashtag']
textos = []
contenido = "las noticias"
if solo_titulos:
textos = [
noticia['titulo'] for noticia in kiosco.noticias(
diario=tag, categorias=categorias, fecha=fecha)
]
contenido = "los títulos"
else:
textos = [
noticia['titulo'] + " " + noticia['titulo'] + " " +
noticia['texto'] for noticia in kiosco.noticias(
diario=tag, categorias=categorias, fecha=fecha)
]
print("tag: " + tag + " textos: " + str(len(textos)))
if len(textos) == 0:
continue
string_fecha = ""
if type(fecha) is dict:
string_fecha = fecha['desde'].strftime(
"%d.%m.%Y") + " al " + fecha['hasta'].strftime("%d.%m.%Y")
else:
string_fecha = fecha.strftime("%d.%m.%Y")
categorias = ["#" + c for c in categorias]
secciones = ""
if len(categorias) > 0:
secciones = " de " + " y ".join(
[", ".join(categorias[:-1]), categorias[-1]]
if len(categorias) > 2 else categorias)
texto = "Tendencias en " + contenido + secciones + " de " + hashtag + " del " + string_fecha + "\n"
top_todo = nlp.top(textos, n=top_max)
i = 0
for nombre, m in top_todo:
linea = ""
i += 1
if i >= 10:
linea = str(i) + ". #" + nombre + " " + str(m) + "\n"
texto += linea
break
else:
linea = str(i) + ". #" + nombre + " " + str(m) + "\n"
if twittear and len(texto) + len(linea) > 220:
break
else:
texto += linea
print(texto)
if twittear:
path_imagen = tag + ".png"
utiles.nube_de_palabras(path=path_imagen, data=dict(top_todo))
utiles.twittear(texto=texto, path_imagen=path_imagen, cuenta="dlm")
def top_personas(self, textos, n=10):
if self.bigramas == None and self.trigramas == None:
# si todavia no se calcularon los ngramas, los calculo
# recupero las noticias deL ultimo dia para armar los bigramas
hasta = datetime.datetime.now()
desde = hasta - datetime.timedelta(days=1)
kiosco = Kiosco()
set_entrenamiento = [noticia['titulo'] + " " + noticia['texto'] for noticia in kiosco.noticias(fecha={'desde':desde, 'hasta':hasta})][:200]
personas = self.__bolsa_de_personas__(set_entrenamiento)
self.__entrenar_bigramas__(set_entrenamiento=personas)
self.__entrenar_trigramas__(set_entrenamiento=personas)
personas = self.__bolsa_de_personas__(textos)
personas_con_bigramas = self.bigramas[personas]
personas_con_trigramas = self.trigramas[personas_con_bigramas]
personas_freq_tri = defaultdict(int)
for sent in personas_con_trigramas:
for i in sent:
personas_freq_tri[i] += 1
# top_tri = {k: personas_freq_tri[k] for k in sorted(personas_freq_tri, key=personas_freq_tri.get, reverse=True)}
# lo limito a 50 porque estan los relevantes, mas alla del 100 hay basura
list_top_tri_ordenado = [(k, personas_freq_tri[k]) for k in sorted(personas_freq_tri, key=personas_freq_tri.get, reverse=True)][:50]
nombres_a_borrar = []
for nombre, freq in list_top_tri_ordenado:
for nombre_2, freq_2 in list_top_tri_ordenado:
if nombre != nombre_2 and nombre in nombre_2:
personas_freq_tri[nombre_2] += freq
if nombres_a_borrar.count(nombre) == 0:
nombres_a_borrar.append(nombre)
break
for nombre in nombres_a_borrar:
del personas_freq_tri[nombre]
list_top_tri = [(k, personas_freq_tri[k]) for k in sorted(personas_freq_tri, key=personas_freq_tri.get, reverse=True) if k.count("_") > 0 and k.count("_") < 3][:n]
return [(concepto.replace('_', self.separador), numero) for concepto, numero in list_top_tri]