采集推文做舆情分析

采集Twitter推文分析舆情

import os
import time
from threading import Thread

from properties.p import Property
from tweetfeels import TweetFeels


def principle():
    prop = Property()
    prop_loader = prop.load_property_files(os.path.expanduser('~/config/env.properties'))

    consumer_key = prop_loader.get('oauth.consumerKey')
    consumer_secret = prop_loader.get('oauth.consumerSecret')
    access_token = prop_loader.get('oauth.accessToken')
    access_token_secret = prop_loader.get('oauth.accessTokenSecret')

    login = [consumer_key, consumer_secret, access_token, access_token_secret]
    return login


def print_feels(seconds=10):
     while go_on:
         time.sleep(seconds)
         print(f'[{time.ctime()}] Sentiment Score: {trump_feels.sentiment.value}')


if __name__ == '__main__':
    go_on = True
    t = Thread(target=print_feels)

    trump_feels = TweetFeels(principle(), tracking=['trump'])
    trump_feels.start()

    t.start()

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平差在测绘工程中具有极其重要的地位,其主要作用是处理测量数据中的误差,从而提升测量结果的精度。在“平差课程设计报告”中,学生田忠星以水准网为例,开展了间接平差的实践研究。间接平差的基本原理是通过构建观测方程,将观测值(如高程差)表示为待求参数(即未知点的高程)的函数,进而求解这些参数,以实现对测量误差的消除或减小。 在水准网间接平差程序设计方面,核心思路如下:首先,确定独立参数的数量,即未知点的高程数量;其次,将每个观测值(高程差)用选定的参数表示;接着,依据误差方程的系数矩阵和自由项构建法方程,法方程的数量与参数数量一致;然后,解法方程以求得参数(高程)的平差值;最后,利用误差方程计算观测值(高差)的平差值,并评估其精度。 程序运行流程主要包括以下步骤:首先,用户输入水准网的已知点数、未知点数以及观测值信息,如点号、高程和高差观测值等;接着,初步估算未知点的高程,基于已知点的高程和观测值进行近似计算;然后,根据观测值构建误差方程,包括系数矩阵、权矩阵和常数项;通过通用平差过程,解决由系数矩阵、权矩阵和常数项组成的线性系统,得到参数的平差值;最后,显示中间计算结果和最终平差结果,并支持数据保存功能。 程序界面采用菜单驱动方式,设有“件”和“计算”两个主要菜单,支持数据的打开、保存和退出操作,同时具备近似高程计算、误差方程列立和平差计算等功能。界面中还包含本框控件,用于显示输入、计算和输出信息,以及通用对话框用于件操作。 在程序源代码中,定义了公共变量(如strFileName用于存储件名)和其他变量,用于存储观测值、系数矩阵、权矩阵等信息。程序通过循环、条件判断等逻辑结构实现数据处理和计算。 这份“平差课程设计报告”全面记录了水准网间接平差的全过程,从理论阐述到实践操作,再到程序设计,完整展示了测量平差的基本原理和应用技术,对学习和理解测量误差处理具有重要的参考价值
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