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--- lehrkraefte:ks:informatik-glf4-20 [2021/05/10 10:25]
Simon Knaus [L11-L12: Datenanalyse Instagram]
+++ lehrkraefte:ks:informatik-glf4-20 [2021/05/17 10:47]
Simon Knaus
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   - Welche Fragen könntest du mit diesen Daten bzgl. deines Nutzungsverhalten beantworten?
-==== L9-L10: Datenanalyse ====
+==== L9-L12: Datenanalyse ====
 === Ziel ===
 Am Beispiel von Youtube-Daten (Watch-History) können die eigenen Verhaltensmuster mit Excel analysiert werden.
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     * ...
-==== L11-L12: Datenanalyse Instagram ====
+====  Datenanalyse Instagram ====
 Analog zur Analyse von Youtube-Daten können auch Instagram-Daten analysiert werden. Zu diesem Zweck müssen die Daten bei Instagram heruntergeladen werden: [[https://www.instagram.com/download/request/|Download-Tool]] (HTML wählen).
   - Lädt diese Daten herunter, entpackt sie und untersucht die heruntergeladenen Daten. Die HTML-Dateien sind miteinander verlinkt und können so navigiert werden.
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+</code>
+<code insta_englisch.py>
+import re        # Regular Expressions
+import datetime  # Datum/Zeit
+import os        # Files suchen
+# Erklärungen zu diesem Code sind Analog dem Youtube-Extraktor.
+rootdir = "C:/pfad/zum/entpackten/instagram/ordner/"
+mnum = {"Jan":1, "Feb":2, "Mar":3, "Apr":4, "May":5, "Jun":6, "Jul":7, "Aug":8, "Sep":9, "Oct":10,"Nov":11, "Dec":12};
+# Resultat, das am Schluss geschrieben werden soll
+csv = ""   # Comma separated values
+# Wie viele Kontrollausgaben?
+debug = 10
+# Alle HTML-Dateien im Verzeicznis anzeigen
+for root, dirs, files in os.walk(rootdir):
+    for file in files:
+        if file.endswith(".html"):
+            filepath = os.path.join(root, file)
+            # Datei oeffnen
+            f = open(filepath, "r")
+            html = f.read()  # Alles einlesen
+            f.close()        # Datei schliessen
+            # Datum der Form 30.12.2021, 22:13 einlesen
+            # Alle nötigen Angaben werden in Klammern "ge-captured"
+            daten = re.findall("([A-Z][a-z][a-z]) (\d{1,2}), (\d{4}), (\d{1,2}):(\d{1,2}) ([AP]M)", html)
+            if(debug>0):
+                print(file,": ",len(daten))
+                debug-=1
+            # Alle Einträge durchgehen, d enthält jeweils den nächsten Eintrag
+            for d in daten:
+                # Einträge in Zahlen umwandeln
+                # Monat plus die anderen Einträge (ohne AM/PM) in Zahlen umgewandelt
+                #   Die Zeichenkette "42" ist nicht das gleiche wie die Zahl 42.
+                e = [mnum[d[0]]] + [int(x) for x in d[1:-1]]
+                if d[5]=="PM":  # Nachmittag? Plus 12 Stunden (Ausser Mitternacht = 0)
+                   e[3]=(e[3]+12) % 24
+                if debug>0:
+                    # Ausgabe zur Kontrolle, sollte folgendes Format Produzieren
+                    print(e) # [1, 6, 2021, 21, 23, 12]
+                    debug -= 1  # Um 1 vermindern
+                # Datum daraus generieren (macht die Datumsmanipulation einfacher).
+                # Jahr, Monat, Tag, Stunde, Minute, Sekunde
+                datum = datetime.datetime(e[2], e[1], e[0], e[3], e[4],0)
+                if debug>0:
+                    # Ausgabe zur Kontrolle, produziert folgendes Format
+                    print(datum)   # 2021-01-06 21:23:12
+                    debug -= 1  # Um 1 vermindern
+                # Wochentag (Mo=0, Di=1, ..., So=6)
+                # Sämtliche Methoden für datetime-Objekte sind hier beschrieben: https://docs.python.org/3/library/datetime.html#datetime-objects
+                wday = datum.weekday()
+                # Formatierte Ausgabe des Datums, siehe https://www.w3schools.com/python/python_datetime.asp
+                # \n heisst neue Zeile.
+                csv += datum.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S;"+os.path.splitext(file)[0]+"\n")  #Das Format soll so angepasst werden, damit die Tabellenkalkulation dann damit umgehen kann.
+            # Ausgabe in Datei schreiben
+        f = open("resultat.csv", "w")
+        f.write(csv)
+        f.close()
 </code>
 ==== 2. Note: Bewertete Analyse: Abgabe 24. Mai 20121 ====