Il documento descrive un software che estrae dati da Google+ per analizzare post e interazioni sociali, creando un file CSV con informazioni dettagliate. Attraverso parametri specificati, il programma può aggregare e analizzare contenuti relativi a parole chiave fornite. La struttura include richieste per accedere a informazioni degli utenti e raccogliere dati sociali attraverso un ciclo di elaborazione.

1. gplusextractor
Lv1 #SoLA 15 project
Architettura
Console
CSV extracted
Spreadsheet model
Implementazione
Architettura
Console
** La richiesta dal software G+ Id, e il numero di post da analizzare.

2. CSV extracted
Il software crea un csv con i dati tradizionale, ma si puo agregare oltre structura.
Spreadsheet model
Questi sono i dati in un foglio di calcolo.

3. Implementazione
La colonna #test rappresenta la possibilità di analisi sopra un dizionario di parole, con questo
esplorare se l' ambiente sociale della persona utilizza lo stesso per la loro #post.
import​sys
import​csv
import​argparse
from​oauth2client​import​client
from​apiclient​import​sample_tools
Importazioni tipici al utilizzare
la G+ API e alcuni elementi
per la transizione verso #CSV
dal contenuto sociale.
argparser​=​argparse​.​ArgumentParser​(​add_help​=​False)
argparser​.​add_argument​(​"-p"​,​​"--parameters"​,​nargs​=​'+'​,
type​=​str​,​​default​=[​"android"​,​​"polymer"​],​help​=​"adding
parameters")
Passaggio di parametri [serie
di parole], per confrontare
con il corpo dal post.
people​=​raw_input​(​'G+idtoanalyze?:')
postnumers​=​​int​(​raw_input​(​'numberofposts:'​))
service​,​flags​=​sample_tools​.​init(
argv​,​​'plus'​,​​'v1'​,​__doc__​,​__file__​,
parents​=[​argparser​],
scope​=​'https://www.googleapis.com/auth/plus.me')
Le informazioni sull'account
da esaminare, poi viene
ricevuto il numero post to
analizare.
Il servizio di integrazione è
anche costruito.
person​=​service​.​people​().​get​(​userId​=​people​).​execute​()
print​​'ID:%s'​​%​person​[​'displayName']
tech​=​flags​.​parameters
print​​'Parametersused:%s'​​%​tech
request​=​service​.​activities​().​list​(​userId​=​person​[​'id'​],
collection​=​'public'​,​maxResults​=​'1')
myfile​=​open​(​people​+​​'.csv'​,​​'wb')
i dati degli utenti sono
ottenuti, alcuni valori sono
mostrati
post sono richiesti.
anche si apre l'accesso al
csv.
try:
writer​=​csv​.​writer​(​myfile)
writer​.​writerow​((​'id'​,​​'content'​,​​'test'​,​​'replies'​,
'plusoners'​,​​'resharers'​))
​#Informationfromactivities
count​=​0
​while​​(​count​<​postnumers​):
activities_document​=​request​.​execute​()
​if​​'items'​​in​activities_document:
​for​activity​in​activities_document​[​'items'​]:
id​=​activity​[​'id']
content​=
activity​[​'object'​][​'content'​].​encode​(​"utf-8")
test​=​any​(​x​in​content​.​split​()​​for​x​in
tech)
noi iniziamo a scrivere l’
schema into il CSV.
Dopo raccogliamo tutte le
informazioni dall'ambiente
sociale.

4. replies
=​activity​[​'object'​][​'replies'​][​'totalItems']
plusoners
=​activity​[​'object'​][​'plusoners'​][​'totalItems']
resharers​=
activity​[​'object'​][​'resharers'​][​'totalItems']
writer​.​writerow​((​id​,​content​,​test​,​replies​,
plusoners​,​resharers​))
count​=​count​+​1
request​=​service​.​activities​().​list_next​(​request​,
activities_document)