Подбирая себе очередное увлекательное чтение на Amazon.com, наткнулась на спин-офф книги Mining the Social Web (о ней позже) и не смогла пройти мимо, чтобы хотя бы не полистать сабж. На пролистывание мне хватило получаса, т.к. ничего нового я для себя не узнала. Но это я...
Как становится ясно уже из названия, книга представляет собой сборник рецептов по работе с API Twitter посредством сторонних библиотек для Python: twitter, tweepy, pypi, twitter_text, networkx, couchdb, nltk, redis, geopy. На мой взгляд, можно было пренебречь некоторыми библиотеками, но для полноты картины и общего развития очень даже неплохо, что о них упомянули.
Типичный пример рецепта: "Требуется получить список всех фолловеров указанного пользователя. Для этого необходимо обратиться к ресурсу /followers/ids. В листинге X-XX представлена реализация данной возможности". Далее следует несколько строк, а то и страниц кода без каких-либо пояснений.
Заманчивое слово "mining" оказывается всего лишь одним графиком, двумя чартами и словами, что возвращаемые данные будут в формате json. Ни о какой структуризации и анализе собранной информации речи не идет.
В целом, как сборник рецептов книга сойдет. Также она подойдет тем, кто не хочет разбираться в том, как все работает, а хочет сразу одной кнопкой получить конечный результат. Однако если нужны подробности, или же есть желание использовать возможности API на 100%, а не на 21 рецепт, то советую пройти по ссылке - https://dev.twitter.com/docs - и ознакомиться с оригинальным руководством разработчика.
Комментариев нет:
Отправить комментарий