====== Social Media Meta-Daten ======
Ziel: Graphen erstellen, die die Anzahl Zugriffe in der Zeit aufzeigen, z.B. 
  * Zugriffe pro Tag (für jeden Tag), damit sollten Schulferien sichtbar werden.
  * Zugriffe pro Stunde und Wochentag (damit sollten Stundenpläne/Trainingspläne o.ä. sichtbar werden).

Dazu müssen erst mal die Daten eingelesen und in ein Format gebracht werden, womit gearbeitet werden kann.

{{lehrkraefte:blc:informatik:yt-watch-history.svg?300}}
===== JSON-Dateien =====
==== Kurz-Übersicht ====
JSON-Dateien sind sehr gut maschinenlesbar und auch einfach zu produzieren. JSON kann verschiedene Datenstrukturen enthalten, u.a.
  * Zahlen: Ganzzahlen, Dezimalbrüche (mit Dezimalpunkt), z.B. ''42'', oder ''3.1415926''
  * Strings (Zeichenketten) zwischen doppelten Anführungszeichen ''<nowiki>"</nowiki>'', z.B. ''<nowiki>"Hallo"</nowiki>''.
  * Listen (Arrays), zwischen ''['' und '']'', Einträge durch Kommas getrennt, z.B. ''<nowiki>[2,5,"Bla", [42,67],1]</nowiki>''
    * Die Einträge selbst können beliebige JSON-Datenstrukturen sein.
  * Objects (Dictionaries), zwischen ''{'' und ''}'', Schlüssel-Wert Paar durch Kommas getrennt, z.B. ''<nowiki>{"name":"Vreni", "alter":27, "pets":["dog", "cat", "rat"]}</nowiki>''
    * Die Schlüssel sind immer Strings zwischen doppelten Anführungszeichen, gefolgt von einem Doppelpunkt '':''
    * Die Werte sind beliebige JSON-Datenstrukturen.
  * Leerschläge, Tabs, Zeilenumbrüche werden ignoriert (ausser in Strings natürlich).

==== Einlesen einer JSON-Datei in Python ====
<code python>
import json

with open('name_meiner_datei_im_gleichen_verzeichnis.json', encoding="utf-8") as f:
    data = json.load(f)
</code>

==== Ausgabe in JSON-Datei ====
<code python>
import json

with open('datei_wird_ueberschrieben.json', 'w') as f:
    json.dump(data, f)                  # Kompakte Datei
    # json.dump(data, f, indent=2)      # Indentierte Datei mit Zeilenumbrüchen
</code>
==== Zugriff auf die Daten in Python ====
Wir betrachten als Beispiel folgenden JSON Eintrag
''<nowiki>{"name":"Vreni", "alter":27, "pets":["dog", "cat", "rat"]}</nowiki>''

<code python>
# Daten in der Variable data eingelesen
print(f"Name ist {data["name"]})
print(f"Zweites pet ist {data["pets"][1]}")
</code>
==== Datenstrukturen anlegen ====
<code python>
data = {}  # Leerer dictionary (JSON Object)
data["name"] = "Vreni"
# Oder obige zwei Zeilen in einer:   data = {"name":"Vreni"}
data["pets"] = ["dog", "cat"]
data["pets"].append("rat")        # Liste vergrössern
data["alter"] = 3**3
</code>

===== Umgang mit Datum/Zeit-Angaben =====
Dokumentation https://docs.python.org/3/library/datetime.html

==== Datum/Zeit in ISO-Format ====
<code python>
from datetime import datetime
zeit = datetime.fromisoformat("2026-02-03T13:55:38.223Z")
print(zeit)
print(f" hour={zeit.hour} weekday={zeit.weekday()} timestamp={zeit.timestamp()}")
</code>

==== Andere Formate ====

''2026-02-06 15:12:18''

<code python>
zeit = "2026-02-06 15:12:18"
time = datetime.strptime(zeit, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
</code>

Instagramm liefert einen Timestamp. Versuchen Sie ''datetime.fromtimestamp(ts)''

Eventuell gibt es für das vorliegende Format bereits einen Parser, sonst Format selbst beschreiben und mit
[[https://docs.python.org/3/library/datetime.html#datetime.datetime.strptime|datetime.strptime]] umwandeln.

====== Beispielcodes und -Daten ======
  * [[https://bldsg-my.sharepoint.com/:f:/g/personal/ivo_bloechliger_ksbg_ch/IgDxVQONflH2RKaNwrpyaWY3AQPGWz18Ba9TdV1FD8JzrCU?email=4DNP%40ksbg.ch&e=nQ7JcN|Siehe in diesem One-Drive Ordner]]. Legen Sie hier auch Ihre Scripts ab (mit bezeichnendem Dateinamen).


===== Alte Seiten mit Konvertierungsprogrammen =====
  * [[lehrkraefte:blc:informatik:glf4-23:socialmedia-data:analyze|Scripts Blc vom 2023]]
  * [[lehrkraefte:ks:teaching:informatik-glf4-23-4fnp#code|Scripts Ks vom 2023]]