text: # Importamos o Módulo PyMongo
  import pymongo
  
  # Criando a conexão com o MongoDB (neste caso, conexão padrão)
  client_con = pymongo.MongoClient()
  
  # Listando os bancos de dados disponíveis
  print("Listando os bancos de dados disponíveis :" , client_con.database_names())
  
  # Definindo o objeto db
  db = client_con.twitterdb
  print()
  
  # Criando a collection "col"
  col = db.tweets
  
  # Listando as coleções disponíveis
  print("Listando as coleções disponíveis :" ,db.collection_names())
  
  # Verificando um documento no collection
  print(col.find_one())
  print()
  
  # Análise de Dados com Pandas e Scikit-Learn
  # criando um dataset com dados retornados do MongoDB
  
  dataset = [{"created_at": item["created_at"],"text": item["text"],} for item in col.find()]
  
  # Importando o módulo Pandas para trabalhar com datasets em Python
  # Importando o módulo Scikit Learn
  import pandas as pd
  import sklearn
  from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
  
  
  print("Versão do Pandas: " , pd.__version__)
  print("Versão do sklearn: " ,sklearn)
  print()
  
  # Criando um dataframe a partir do dataset
  print("                 Criando um dataframe a partir do dataset                ")
  df = pd.DataFrame(dataset)
  print(df)
  
  
  print("# Usando o método CountVectorizer para criar uma matriz de documentos")
  cv = CountVectorizer()
  count_matrix = cv.fit_transform(df.text)
  
  print(" Contando o número de ocorrências das principais palavras em nosso dataset")
  print()
  word_count = pd.DataFrame(cv.get_feature_names(), columns=["word"])
  word_count["count"] = count_matrix.sum(axis=0).tolist()[0]
  word_count = word_count.sort_values("count", ascending=False).reset_index(drop=True)
  print(word_count[:50])
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  