libere-tes-chaine-de-mots

Je te présente Libère tes chaînes de mots, mon nouveau projet de moteur de recherche de publications sur les médias sociaux et autres plateformes web.

Ce logiciel est construit avec le moteur de recherche OpenSearch et du code Python et R. Je réutilise du code de mon ancien projet Libère tes chaînes de mots, que j'avais lancé il y a 2 ans.

Il permet d'explorer nos données de publications exportées depuis les plateformes. Actuellement LinkedIn, Facebook, Instagram et Wordpress sont supportés. D'autres plateformes viendront sous peu dont les podcasts en RSS, Threads et les infolettres.

Vidéo démo disponible ici: https://videos.jevalide.ca/w/civfiTK5RQiEYLoMhonWPV
Code disponible ici: https://git.jevalide.ca/lcm/libere-tes-chaine-de-mots (tu es ici en ce moment)
Soutien disponible en mode consultation express: https://jevalide.ca/express

Installation

Pour utiliser cet outil, tu as besoin d'installer des logiciels, d'obtenir tes données de sauvegarde et ensuite d'exécuter des scripts.

Logiciels requis

Docker Desktop
Homebrew sur MacOS pour installer des trucs (si tu l'as pas déjà t'as manqué de quoi !)
Git (Installer avec Homebrew sur Mac, Git Bash sur Windows)
Python (Installer avec Homebrew sur Mac, Site officiel Python sur Windows)
R (pour commentaires LinkedIn seulement)
Un IDE tel que Visual Studio Code ou IntelliJ IDEA

Obtenir les données

Tu peux obtenir une sauvegarde des données de tes réseaux sociaux. Je t'ai mis les instructions pour chaque réseau en PDF

Instagram

Facebook

Wordpress

Extraire les données de ton site Wordpress

Cloner le projet et initialiser le moteur de recherche

Clone le projet avec Git
Configure ton mot de passe en copiant .env.template dans .env et en y mettant un mot de passe de ton choix
Exécute le fichier docker-compose.yml avec Docker Compose pour installer le moteur de recherche OpenSearch
Connecte toi à OpenSearch Dashboards au http://localhost:5601 avec l'utilisateur admin et le mot de passe que tu as choisi ci-dessus
Si tout fonctionne, tu vas accéder à l'interface

Mettre les fichiers au bon endroit

Crée la structure de répertoire en exécutant 00_creer_data_repo.py
Mets les fichiers au bon endroit dans la structure de répertoire en suivant cette capture d'écran

Exécuter le fichier qui crée les index dans le moteur de recherche 00_creer_reseauxsociaux.py
Ensuite exécuter tous les fichiers Python pertinents pour charger les données que tu as téléchargées.
- Pour les commentaires LinkedIn, il faut exécuter le programme R 32_importation_linkedin_comments.R avant le programme Python 32_importation_linkedin_comments.py

Ensuite, tu devrais pouvoir voir toutes les données que tu as chargées dans OpenSearch Dashboards sur http://localhost:5601. Va dans Discover / Search and find insights.

Ensuite change la plage de temps pour voir les données

4.7 KiB Raw Blame History