if __name__ == __main__:

  load_sql_file()

  load_persons(cursor)

  load_tags(cursor) 

  load_notes(cursor) # individual diary entries 

  load_diaries(cursor)

  update_entries_with_tags(cursor)

  lemmatize_texts('mystem')
  
  RuBERT_ner()

  geocode_places() # geopy OpenStreetMap

  names_extractor() # Natasha 

  detect_sentiment() # Dostoevsky 

from geopy.geocoders import Nominatim

geolocator = Nominatim(user_agent="Prozhito")
location = geolocator.geocode('Хомяки')
print(location, location.latitude, location.longitude)

Хомяки, Свечинский район, Кировская область, Приволжский федеральный округ, Россия 
58.1404076 47.631871

from pymystem3 import Mystem

m = Mystem() 
lemmas = m.lemmatize('В ногах правды нет.') 
lemmas

['в', ' ', 'нога', ' ', 'правда', ' ', 'нет', '.', '\n']

from natasha import NamesExtractor
extractor = NamesExtractor()

text = """Иван Иваныч Самовар
          Был пузатый самовар,
          Трехведёрный самовар."""

matches = extractor(text)
for match in matches:
    print(match.span, (text[match.span[0] : match.span[1]], match.fact))

[0, 19) ('Иван Иваныч Самовар', Name(first='иван', middle='иваныч', last='самовар', nick=None))

from dostoevsky.tokenization import UDBaselineTokenizer, RegexTokenizer
from dostoevsky.embeddings import SocialNetworkEmbeddings
from dostoevsky.models import SocialNetworkModel

tokenizer = UDBaselineTokenizer() or RegexTokenizer()
embeddings_container = SocialNetworkEmbeddings()
model = SocialNetworkModel(
    tokenizer=tokenizer, embeddings_container=embeddings_container, lemmatize=False,
)

texts = ['Я люблю рыбные консервы',
         'Я ненавижу рыбные консервы',
         'Я люблю рыбные консервы, но я ненавижу консервированные устрицы'
]

results = model.predict(texts)
for text, result in zip(texts, results):
    print(text, result)

Я люблю рыбные консервы positive
Я ненавижу рыбные консервы negative
Я люблю рыбные консервы, но я ненавижу консервированные устрицы negative

import prozhito 

for diary in prozhito:
	diary.author   # Author object
	diary.entries  # list of entry objects 
	diary.entries[0].places