Pythonで作ったTwitterのbotをHerokuで動かす
目次
「botを作ったはいいけど、それを常に動かしておく方法がわからない…。」→Herokuで解決！
Twitterのbotを作るのは割と簡単なのですが、それを常に動かしておく方法が少しわかりにくいです。
なので今回はHerokuを使った定期投稿のやり方を説明していきます。
この記事ではコードやAPIキーの取得方法などの細かい説明を省いているので、わからなければ過去記事を参照してください。
環境によって細かいところが違うので、詳しくはHerokuの公式のチュートリアルを見てください。英語ですがわかりやすいです。
Getting Started on Heroku with Python | Heroku Dev Center
Herokuにデプロイするまでの準備
Herokuのアカウントを準備する
Cloud Application Platform | Heroku
上のリンクへ行き、Herokuのアカウントを取得しておきます。制限はありますが、無料で使えます。ただしアカウントの認証にクレジットカードの登録が必要になります。
HerokuのCLI（コマンドラインインターフェース）をインストールする
ほとんどの作業はターミナルを使用して進めます。そのためにまずCLIをインストールします。
公式のチュートリアルを見て進めてください。
（ラズパイの場合ですが、OSはLinux系のRaspbianなのでUbuntu/Debian系のやり方で進められるかなと思ったら無理だったので、standalone用のやり方でインストールしたらうまくいきました。
以下のようにOSはlinux, archはarmに置き換えて指定しました。forbiddenエラーみたいなのが出たらsudoで実行します。 ）
wget https://cli-assets.heroku.com/branches/stable/heroku-linux-arm.tar.gz mkdir -p /usr/local/lib /usr/local/bin tar -xvzf heroku-linux-arm.tar.gz -C /usr/local/lib ln -s /usr/local/lib/heroku/bin/heroku /usr/local/bin/heroku
インストールできたらheroku loginでログインしておきます。
作業用フォルダを作る
ターミナルで作業用フォルダを作って、そこに移動しておきます。
mkdir 作りたいフォルダ名 cd 上で作ったフォルダ名
用意するファイル
作ったフォルダの中に、以下のファイルを入れておきます。
それぞれの中身は順番に説明します。
- Procfile
- runtime.txt
- requirements.txt
- index.py
- tweet.py
Procfile
Herokuにこれを動かせばいいんだよと指示するファイル。拡張子なし。
web: python index.py
runtime.txt
Pythonのバージョンを書いておくファイル。
python-3.6.1
requirements.txt
必要なモジュールを書いておくファイル。ここに書いておくと、pipからインストールしてくれます。
virtualenvの仮想環境で必要なモジュールをインストールして、pip freeze > requirements.txtとしておくと簡単。
サンプルのbotではこんな感じ。
bottle==0.12.9 certifi==2017.4.17 chardet==3.0.3 idna==2.5 oauthlib==2.0.2 requests==2.17.3 requests-oauthlib==0.8.0 urllib3==1.21.1
index.py
botとは直接関係ないけど、動作を安定させるための（？）ダミープログラム。
#coding:utf-8 import os from bottle import route, run @route("/") def hello_world(): return "hello world" run(host="0.0.0.0", port=int(os.environ.get("PORT",5000)))
tweet.py
botの本体プログラム。これは後述するherokuのスケジューラで定期実行します。
# coding: utf-8 from requests_oauthlib import OAuth1Session import json import os import random import datetime twitter = OAuth1Session(os.environ["CONSUMER_KEY"], os.environ["CONSUMER_SECRET"], os.environ["ACCESS_TOKEN_KEY"], os.environ["ACCESS_TOKEN_SECRET"]) tweets = ["文言1","文言2","文言3"] randomtweet = tweets[random.randrange(len(tweets))] timestamp = datetime.datetime.today() + datetime.timedelta(hours=9) timestamp = str(timestamp.strftime("%Y/%m/%d %H:%M")) params = {"status": randomtweet + " " + timestamp} req = twitter.post("https://api.twitter.com/1.1/statuses/update.json", params = params)
デプロイする
Gitを使います。
heroku create git add . git commit -m "first commit" git push heroku master
TwitterのAPIキーはセキュリティ上、プログラムに直接書かずに環境変数に設定します。***部分を自分のbot用APIキーに置き換えてください。クオーテーションマークはいりません。
heroku config:set CONSUMER_KEY=*** CONSUMER_SECRET=*** ACCESS_TOKEN_KEY=*** ACCESS_TOKEN_SECRET=***
まず手動で動くか確認
heroku run python tweet.py
動いたら次へ。
スケジューラを設定する
これを設定して初めてbotが自動で動くようになります。
$ heroku addons:create scheduler:standard $ heroku addons:open scheduler
開いたらAdd new jobを押します。
すると新しいタスクができるので、$の後にpython tweet.pyと入力し、頻度などを設定しsaveすれば終わりです。やったね。
botの内容を変更する時は
ローカルで変更してから、あげ直します。
botのフォルダに移動してから下記のような感じでOK。詳しくはgitでぐぐーる。
git add 変更を加えたファイル git commit -m "変更内容を簡潔にコメント" git push heroku master
参考サイト
簡単！Herokuで動くTwitter botをPythonで実装する - Qiita
Getting Started on Heroku with Python | Heroku Dev Center
サルでもわかるGit入門〜バージョン管理を使いこなそう〜【プロジェクト管理ツールBacklog】
おまけ（自分用メモ:virtualenvの使い方）
virtualenv hoge
source hoge/bin/activate
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昔はしょっちゅう口内炎ができて痛い思いをしていたのですが、「最近はあんまりできないな？」と思ったので、Twitterでいつ頃からできてないのか見てみました。
グラフにするとこの通り
どこかで「フロスや歯間ブラシを使い始めてから口内炎ができなくなった！」という話を見たので、もしかしてそれが関係あるのかと調べました。
それぞれの単語が含まれるツイートを月ごとに集計してグラフにしています。
ただし口内炎ができた時は「口内炎痛い」などとツイートするのに対し、フロスや歯間ブラシは使い始めてからは毎日使っているので、いちいちツイートしません。なので使い始めた時期を特定するためにだけ見ています。
これを見ると、確かに2014年頃から口内炎ができていないようです。（「ツイートしてないだけでは？」と思うかもしれませんが、私は口内炎ができたら大体いつも痛い痛いと騒ぎます）
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それをはてなブログに載せるのもどうかと思いますが、某ブログサービスが色々ややこしくて引越しをやめたのでここに書きます。はてなブログいいよね！
コード
# coding: utf-8 # In[1]: import re # In[2]: regex = re.compile(r'<a class="keyword" href=\"(.*?)>(.*?)</a>') # In[3]: list = [] with open("/hoge/hoge.txt", "r") as f: for text in f: words = re.sub(regex, "\\2", text) list.append(words) # In[4]: with open("/hoge/hoge_別の名前.txt", "w") as g: for out in list: g.write(out) print("OK")
使い方
- In[3]の
/hoge/hoge.txt部分をはてなブログのエクスポートファイルのパスに書き換えます。 - In[4]の
/hoge/hoge_別の名前.txt部分には、はてなキーワードのリンクを消した後のテキストを格納するファイルのパスを置きます。先にファイルを作らなくてもプログラムを実行した時に勝手に作ってくれるので大丈夫。元のファイルにしてもいいんですが、もし予期せぬ出力のトラブルがあると面倒なので別のファイルを指定しています。間違えて関係ない他のファイルに上書きしてしまわないように気をつけてください！何か起こっても私は責任を取れません… - 出力したテキストファイルを、中身を念のため確認してからインポートしてください。
詳しく説明
- In[1]では正規表現を使うためのreモジュールをインポートしています。
- In[2]では使用する正規表現をコンパイルしています。はてなキーワードへのリンクは
<a class="keyword" href="http://d.hatena.ne.jp/keyword/csv">csv</a>こんな感じになっています。（CSVへのリンク例）
なので、<a class="keyword" href="ここはそれぞれ違う">hoge</a>という形のリンクを、hrefの中身が違っていてもきちんと抜き出せるように正規表現で指定しているわけです。正規表現についてはかなり奥が深いので、詳しくは公式ドキュメントなどを見てください。
ちなみにここで使っている変数名regexは英語で正規表現という意味です。だからreモジュール。たぶん。 - In[3]では、まず変換したテキストを入れる空のリストを作っています。続いてエクスポートしたファイルをwith文（こうすると後でclose()しなくて良い）を使ってf(
as fの部分)という名前で開きます。その中の不要なリンクをre.subを使って置き換えています。words = re.sub(正規表現, ここに指定した文字列で置き換える, 対象のテキスト)の形で指定しています。
第一引数の部分は直接正規表現を指定してもいいのですが、何度も同じ表現を繰り返し使う場合はコンパイルしておいた方が実行速度が速いそうです。あと見た目もスッキリわかりやすいですね。第二引数は上のコードの中では正規表現の中に(.*?)というグループが2つあるのでその2つ目という感じです。それをlistに追加しています。何度も言うようですが正確に知りたい人は公式ドキュメントなどを見てください。 - In[4]でそれを新しくファイルに書き込んで終わりです。何となく、終わったら画面にOKと出力されるようにしました。インポートする前に出力がおかしくなっていないか一応確認してください。
参考
https://docs.python.jp/3/library/re.html（公式ドキュメント）
http://qiita.com/ao_love/items/6b5299b06214348c03a1
http://www.aipacommander.com/entry/2014/06/17/184220
http://springstar.hatenadiary.jp/entry/2017/01/22/キーワードリンクを消してすっきり。（はてなブ
Pythonを使ってツイートをグラフにしてみよう！（月によって違いはあるのか？編）
こんにちは。ひと（@hito_waft）です。
前回自分のツイートから単語を抜き出して、簡単にグラフ化する方法を紹介しました。
前回は全ての期間を対象にグラフを作りましたが、今回は月によって単語の出現頻度に変化があるのか調べてみたいと思います。今回使うライブラリはpandas、numpy、matplotlibの三つです。なければpip3 installしておいてください。
（2017/4/12:追記あり）
今回作るグラフの例
こちらをご覧ください。
私が愛してやまない[Alexandros]の川上洋平さんについて言及したツイートの数を、月毎に平均したグラフです。6月から8月にかけてツイートが増えていることがわかります。これはたぶん、夏フェスなどでメディアへの露出が増え、それを見てかっこいいかっこいいとわめいていたのだと思います。
このように、全期間で作ったグラフだけ見ていてもわかりにくい季節の傾向などが可視化できるようになります。使い方はあなた次第。
早速コードを見てみましょう
とりあえず使って見る人向け手順
- 13行目の"/hoge/tweets.csv"となってるところを、自分が保存した全ツイート履歴のCSVファイルのパスに書き換えます。
- 続いて20行目にキーワードを入れます。前回はいくつか同時にグラフを出すことができましたが、今回はややこしいので一度に一つだけ。{"label":"keyword"}の形式でlabelの所には凡例に出す名前を入れます。ここは文字化けするのでローマ字で。keywordにはツイートから抜き出したい単語を入れます。表記揺れ（猫、ネコ、ねこ等）は|（縦棒）で区切って入力します。例では"洋平|ようぺ"となっていますね。
そして実行するとグラフが出ます。色々キーワードを変えて遊んでみましょう。
もう少し詳しく解説
In[3]ブロックまではほぼ前回の記事と同じなので割愛します。気になったら前の記事を参照してください。
In[4]ではまずgraghという名の空リストを作っています。ここにグラフ用のデータを入れていきます。
forループでは、データフレームのインデックスの中で1月なら1月のデータだけ（2010-01,2011-01,2012-01...）を抜き出してmean()で平均を出し、graphリストに追加しています。それを1月から12月まで12回繰り返しています。
これでデータはできましたが、リストのままではグラフにできないようなので、これをpandasのデータフレームに直しておきます。ついでに簡易なラベル（1〜12）を付けています。
そして棒グラフでプロット。kind="bar"の所を"line"に変えれば折れ線グラフになったりします。このグラフの設定は色々細かくできるようですが、私はあんまり調べてないので興味のある人は自分で調べて試してみてください。
追記:コメントアウトしてある部分を外すと、キーワードを含むツイートそのものを出力するようにしています。数が多いと省略されますが、雰囲気くらいはつかめます。
おまけ:こんな可愛い星空みたいなグラフもできました。一つ一つの星は、実はかなりネガティブな言葉をツイートした数ですが…笑
Pythonで自分のツイートをグラフにして分析してみよう！（改訂版）
こんにちは、ひと(@hito_waft)です。
以前こんな記事を書きました。
出てくるグラフは同じなんですが、もっといい感じのプログラムで簡単にツイートをグラフにできるようになったので記事にしておきます。
この記事を読んでできること
上のグラフを見てください。私はロックバンドのサカナクションと[Alexandros]が好きなのですが、それぞれのボーカル、山口一郎さんと世界一かっこいい川上洋平さんについてツイートした回数を月ごとの集計でグラフにしたものです。（名前が入ってるツイートだけ）
2011年の9月頃からサカナの一郎さんのファンになり、2012年の9月頃から[Alexandros]の洋平さんのファンになり、その後は完全に[Alexandros]派になった様子が見て取れます。
大きな波が来てるのはたぶんライブに行った時か何かでしょう。
こんな感じのグラフを簡単に作ることができます。ただTwitterの過去ログを眺めるだけより楽しいよ！
前提
Python実行環境は整っているものとします。pandasとmatplotlibがないならインストールしておいてください。
あらかじめ全ツイート履歴をダウンロードして解凍しておいてください。そのうちのCSVファイルを使います。
では早速コードを見てみましょう
すぐ使う人向け、使い方解説
12行目のhoge/tweets.csvとなってるところを自分が保存したツイート履歴のCSVファイルのパスに置き換えます。
19行目では{"key1":"value1", "key2":"value2", ...}の形式で、ツイートから抜き出したい単語を指定します。keyのところにはグラフの凡例に出す名前を入れます。※日本語だと文字化けするのでローマ字で。valueのところには抜き出したい単語そのものを入れます。ここでは日本語で大丈夫。表記揺れがあるものを同時に抜き出したい場合、|（パイプ）で区切ります。猫、ネコ、ねこ等を一緒に抜き出せます。（例では洋平|ようぺ）
そして実行！するとグラフが出てきます。色々言葉を変えて楽しみましょう。
詳しく解説
In[1]のブロックでは使うライブラリをインポートしています。
In[2]ではCSVファイルを読み込んでいます。その際parse_dates= オプションでタイムスタンプを日時情報として扱えるようにしています。
次の行でタイムスタンプをデータフレームのインデックスにし、その次の行でツイートした内容が入っている"text"以外の列（個々のツイートのID等）をなくしています。この段階ではツイート内容にタイムスタンプインデックスがついただけのデータフレームになっています。
In[3]ではディクショナリ形式でキーワードを指定しています。for文ではその指定したキーワードをitemsメソッドで同時に取得し、keyを列の名前としてデータフレームに列を追加しています。その中身はvalueで指定したキーワードがtextに含まれるか含まれないかの真理値シリーズです。
ここまできたら、ツイートの内容は邪魔になるので（残っていると文字列なのでsumできない）dropメソッドで落としておきます。axis=1というのは列を扱うというオプションです。指定しなければ行（axis=0）に対して操作が行われます。
In[4]ではインデックスにしたタイムスタンプを月毎にまとめ、それぞれの列の値も合計しています。真理値はTrueが1、Falseが0として扱われるのでそのままsumメソッドで合計できます。そしてプロット。グラフができました。やったね。
全部この本（Pythonによるデータ分析入門 第2版 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理）を読んでできるようになりました。（私が読んだのは第1版ですが、Python3に対応した第2版が出てるので買うしかない）
Amazonではそんなに評価高くなかったので、どうかなーと思ったのですが、めちゃめちゃ役に立ちました。pandasの作者さんが書いたそうな。pandas愛を感じます。Twitterのデータ取得は認証がいるようになったので、できませんでしたが、それ以外は特に問題なく動きました。
こういう本を一冊通読しておくのは自分の能力の底上げになりますね。情報の一つ一つはググれば出てくるかもしれませんが、それで行ったり来たりする時間の無駄を考えると、読んで良かったなと思います。
今まで入れるだけ入れてたけど使い方がよくわからなかった、IPythonやjupyter notebookをこの本を見てから使うようになったのですが、もうね、めっっっっっちゃ便利です。特に私のように試行錯誤を繰り返す初心者には心強い味方になってくれるでしょう。みんなも使うといいよ。
ニキビが治らないのは化粧品に頼りすぎているからかもよ
ニキビが治らないなら皮膚科へ行きましょう！
そんなもんわかっとるわい、と思われるかもしれません。それはそうと、ちょっとこれを見てください。
https://www.dermatol.or.jp/uploads/uploads/files/guideline/acne guideline.pdf
尋常性痤瘡（ニキビ）の治療ガイドラインです。5年で改訂らしいので、2016年版が最新です。（2017年現在）
ガイドラインの内容は？
治療ガイドラインなので、お医者さんがより良い治療をするために読むものですね。ですが、私たちにも役立ちます。2ページ目の推奨度の分類を見てください。ざっくり言うと、より科学的に効果があると認められている治療法が推奨度が高いということです。当たり前っちゃ当たり前ですね。
C1以上であれば推奨される治療で、Aに近付くほどよりおすすめの治療ということがいえます。
それを踏まえて6ページの表を見てみましょう。まずビタミン薬内服が有効か？という項目では、推奨度C2となっていますね。あれ？ニキビにはビタミンってあちこちで言われてるけどそうなんですね。（もしお医者さんに処方された場合は指示に従ってください。あくまでもガイドラインなので個人差があるはずです。）
次に、痤瘡用基礎化粧品の使用が有効か？という項目があります。こちらは推奨度C1となっています。こちらは一応選択肢の一つとして推奨されるようです。
では表の他の部分も眺めてみてください。推奨度A（強く推奨されている）がいくつか見つかります。これは処方薬ですね。医者に行かないと手に入れることができません。
統計が大事
この推奨度が何によって決まっているのかというと、エビデンス（証拠）のレベルです。これもガイドラインの中に説明がありますが、すごく簡単に言うと統計的に答えが導かれている物はそうでないものより信用できるということです。さらにその研究をいくつもまとめて分析したものが、もっとも質の高いエビデンスとして扱われます。
ニキビ用化粧品もいいけれど…
私も色々なニキビ用化粧品を試してきました。効いた！と思ったものも、全然効かない…と思ったものもあります。
そもそも、自分の肌の調子は季節の変化（花粉や気温）、月経の周期等により変化するものです。しかもニキビの原因は人それぞれ。
なので、その化粧品が本当に効いているのか、あるいはただの体調の変化で肌の調子が良くなったのかは統計の知識を持って調べてみなければわかりません。
化粧品が悪いとはいいません。大抵の場合、化粧品の開発でも限られた範囲（薬事法）でもより良いもの作ろう、と研究者の方々が頑張っているのだと思います。ですが、より効果があると学術的に認められているものがあるのだから、まずそれを使ってみるのが一番良いでしょう。治ったらなんぼでもパッケージが綺麗だとか、香りが良いとかの好きな化粧品を使えばいいのです。まずは治療が先決！
残念ながら皮膚科に行って、薬を塗れば3日でニキビが治りました！というようなものではなく、しばらく通院を継続することが必要な場合がほとんどだと思います。継続するためには、何よりも信頼できるお医者さんを見つけることが一番大事です。なので皮膚科に行きましょう。大丈夫、きっと綺麗な肌になりますよ。
〈おまけ〉
この記事を書いたのは、実は「統計学が最強の学問である」という本を読んで感銘を受けたからです。
「統計って聞いたことはあるけど、具体的にどういうことをしてるのかよくわからない…」という状態でしたが、本を読んで「なるほど統計学って最強だな！」となりました。今後の人生の指針に。
Raspberry Pi 3を二ヶ月弱使ってみての雑感
ラズベリーパイ（以下ラズパイ）とは
ラズパイの使い方は人それぞれです。1万円以内で買える小型のLinuxパソコンとしても使えるし、今流行りのIoTに使うことも。元々子供のSTEM（Science, Technology, Engineering and Mathematics）教育用らしいです。なので色々プログラミング言語が入ってたりします。普通のPCと違うのは、GPIO（General Purpose Input/Output）ピンというものが付いているところです。汎用インプット・アウトプットピンですね。このピンを通して電気を流し、自分で作った外部の機器等を操作したりセンサーからの情報を読み取ったりできます。楽しい。
元々入ってるソフト
OSは自分で入れます。ラズパイ向けのRaspbianというやつが良いでしょう。以下Raspbianに元々入ってるソフトで、私が触ったやつ。
- Python（2と3）
- Scratch（子供向けプログラミング言語）
- Libre Office（オープンソースのoffice）
- Sonic Pi（コードを書いて音楽を作れるやつ）
- Minecraft （建物作ったりするゲーム）
- Mathematica（本当はウン万円する高度な計算ソフト）
- Chromium（Webブラウザ）
使い心地
Python、Scratch、Sonic Pi、Minecraftは特に問題なく動作しました。
Minecraftは普通のと違って敵が出てこないみたいです。あんまりやってないから知らないけど。
Chromiumはちょっと重め。
Libre Officeの表計算ソフト（エクセルみたいなの）は、私の全ツイート（80000程度のツイートデータ）を読み込んだらめちゃ重くなったので使い物になりませんでした。
普通のエクセルでもそんなものかもしれない。
Mathematicaはそもそもあんまり使い方がわかってないのですが、本気で使うにはラズパイでは重すぎると思います。でも何となく楽しいことができそうな雰囲気があります。
ラズパイって何ができるの？
人それぞれですが、私は今のところこんな感じの流れで遊んでいます。
- IoTやりたい。電子工作！とりあえずLチカ！
- Scratchおもろいやん！
- Sonic Piたーのしー！
- Pythonでツイート分析（最近ずっとこれ）
電子工作
私は「何かロボとか作りたい…」と思って行った本屋さんで存在を知りました。なので最初はどちらかというと電子工作寄りの目的でした。電子部品売ってるお店に人生で初めて足を踏み入れたのですが、あのワクワクったらなかったです。行ったことない人は、行ってみるといいと思います。東京ならアキバ、大阪なら日本橋。
で、買ってきてしばらくは電子工作界の'hello,world!'ことLチカ（LEDをチカチカ点滅させる）をやったりしてました。楽しい。でも電子工作やるなら何らかのセンサーがあった方が絶対楽しいと思います。私はまだ買ってないので、今は電子工作よりPythonの勉強してます。
Scratch
ブロックを積み重ねてアニメーションとかゲームとか簡単に作れます。直感的に操作できるので、子供でも楽しく遊べそうです。プログラミングの基礎もしっかり勉強できます。しかも出来上がった作品の公開がとても簡単。公式サイトにアップできます。私もごくシンプルなゲーム（のようなもの）を作って公開しましたが、外国の人がコメントくれて嬉しかったです。子供がいるならかなりオススメ。
Sonic Pi
丁寧なチュートリアルがあるので、それっぽい音楽が簡単に作れます。サカナクション好きなら楽しめそう。何となく。
Python
今はPythonで遊んでます。他の言語と比べてかなり取っつきやすいと思います。今流行りのデータ分析にもオススメってあちこちに書いてたし。
思うこと
何かインストール中に別の作業（Pythonで書いたコードを動かしたり）すると、フリーズしてしまうことが何度かありました。値段が値段なので、仕方ないなと思ってます。あと、電子工作で遊ぶならGPIOピンの部分だけふたが開くタイプのケースを買いましょう。私はうっかりと違うのを買ったので、何か繋げる時はふた全開です。
なんだかんだラズパイを買ってから、色々と勉強する気になったので本当に買ってよかったです。ラズパイ ゼロというもっと安くて小さいやつ（税込702円だとか）も最近日本でも買えるようになったみたいなので、みんなも買って遊びましょう。それでは！
おすすめの本↓
