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Trabajo final de la asignatura Sistemas Distribuidos. Universidad de Cádiz.

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gpcarlos/Knowledge-Discovery-in-Twitter-Databases

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Trabajo-Final-SD

Knowledge Discovery in Twitter's Databases

Trabajo final de la asignatura Sistemas Distribuidos.

Miembros del grupo:

  • Juan Francisco Cabrera Sánchez - Github profile - JF95
  • Carlos Gallardo Polanco - Github profile - gpcarlos

Descripción:

El programa ofrece diferentes estadísticas y archivos .xls en base a los tweets encontrados en un periodo de tiempo, basados en los términos introducidos por el usuario.

Preview

¿Cómo ejecutarlo?

Antes de nada, descargue sus tokens de Dropbox y Twitter. Almacenelos en los ficheros Token_Dropbox.py y Token_Twitter.py en el mismo directorio y de la siguiente forma:

  Contenido de Token_Twitter.py:
  ----------------------
  consumer_key = ' añada aqui los token correspondientes '
  consumer_secret = ' añada aqui los token correspondientes '
  access_key = ' añada aqui los token correspondientes '
  access_secret = ' añada aqui los token correspondientes '
  ----------------------

  Contenido de Token_Dropbox.py:
  ----------------------
  token = ' añada aqui los token correspondientes '
  ----------------------

Una vez hecho ésto ejecute el servidor: $ python Servidor.py

Luego el cliente: $ python Cliente.py

Tras esto, introduzca los términos que quiera uno a uno y pulsando 'Añadir'. Haga lo mismo con el tiempo en minutos (por defecto está a 0.2 minutos).

Pulse 'Capturar' y espere.

Cuando termine, pulse 'Procesar' y seleccione qué gráfica quiere ver: Impacto, Idiomas o Medios.

Tras esto encontrará en Dropbox los archivos .json .xls y .png de las gráficas que haya seleccionado.

¡Cuidado!

Para que todo funcione correctamente, cada vez que quiera probar el programa debe asegurarse de que la carpeta de Dropbox en la que se suben los archivos está vacía y que ha borrado los .json que pueda haber en la carpeta en la que está Cliente.py. En caso contrario se pueden mezclar los tweets nuevos con tweets antiguos.

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