get tweets by twitter api

本文介绍了一种使用PHP脚本通过Twitter API获取指定用户最新推文的方法。此脚本利用OAuth进行身份验证,并请求特定用户的最近三条推文。

通过 twitter api 获取推特某用户的推文

<?php
    function buildBaseString($baseURI, $method, $params) {
        $r = array();
        ksort($params);
        foreach($params as $key=>$value){
            $r[] = "$key=" . rawurlencode($value);
        }
        return $method."&" . rawurlencode($baseURI) . '&' . rawurlencode(implode('&', $r));
    }
    function buildAuthorizationHeader($oauth) {
        $r = 'Authorization: OAuth ';
        $values = array();
        foreach($oauth as $key=>$value)
            $values[] = "$key=\"" . rawurlencode($value) . "\"";
        $r .= implode(', ', $values);
        return $r;
    }
    function returnTweet(){
        $oauth_access_token         = "oauth_access_token";
        $oauth_access_token_secret  = "oauth_access_token_secret";
        $consumer_key               = "consumer_key";
        $consumer_secret            = "consumer_secret";
        $twitter_timeline           = "user_timeline";  //  mentions_timeline / user_timeline / home_timeline / retweets_of_me
        //  create request
            $request = array(
                'screen_name'       => 'GbrilliantQ',
                'count'             => '3'
            );
        $oauth = array(
            'oauth_consumer_key'        => $consumer_key,
            'oauth_nonce'               => time(),
            'oauth_signature_method'    => 'HMAC-SHA1',
            'oauth_token'               => $oauth_access_token,
            'oauth_timestamp'           => time(),
            'oauth_version'             => '1.0'
        );
        //  merge request and oauth to one array
            $oauth = array_merge($oauth, $request);
        //  do some magic
            $base_info              = buildBaseString("https://api.twitter.com/1.1/statuses/$twitter_timeline.json", 'GET', $oauth);
            $composite_key          = rawurlencode($consumer_secret) . '&' . rawurlencode($oauth_access_token_secret);
            $oauth_signature            = base64_encode(hash_hmac('sha1', $base_info, $composite_key, true));
            $oauth['oauth_signature']   = $oauth_signature;
        //  make request
            $header = array(buildAuthorizationHeader($oauth), 'Expect:');
            $options = array( CURLOPT_HTTPHEADER => $header,
                              CURLOPT_HEADER => false,
                              CURLOPT_URL => "https://api.twitter.com/1.1/statuses/$twitter_timeline.json?". http_build_query($request),
                              CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
                              CURLOPT_SSL_VERIFYPEER => false);
            $feed = curl_init();
            curl_setopt_array($feed, $options);
            $json = curl_exec($feed);
            curl_close($feed);
        return $json;
    }
    $tweet = returnTweet();
    echo $tweet;
?>

 

<think>好的,我现在需要帮助用户了解如何使用API-Football和Twitter API来获取足球比赛数据和社交媒体舆情数据。用户之前已经询问过相关资源,现在需要更具体的集成方案和使用方法。 首先,回顾之前的对话,用户得到了关于免费资源和API的指南,现在需要详细的操作步骤。用户特别提到了API-Football和Twitter API,所以需要重点讲解这两个部分。 对于API-Football,用户可能需要知道如何注册获取API密钥,如何构造请求,以及如何处理返回的数据。要分步骤说明,包括示例代码,使用Python的requests库,并提醒用户替换API密钥。另外,可能需要提到免费版的限制,比如请求次数,以及如何处理分页数据。 然后是Twitter API部分。用户需要了解如何申请开发者账号,获取Bearer Token,使用Twarc库进行搜索,以及如何做简单的情感分析。这里需要注意Twitter API的使用条款,比如不能存储原始推文,只能存储分析后的数据。示例代码中使用TextBlob进行情感分析,可能需要说明安装依赖库,比如twarc和textblob。 接下来要考虑数据存储和整合。用户可能需要将获取的数据存储到数据库,比如MySQL,或者使用SQLite,并提供示例代码说明如何使用SQLAlchemy进行ORM操作。此外,可视化部分可以用Plotly生成图表,展示数据趋势。 注意事项部分需要强调API的使用限制、数据合规性、错误处理以及数据更新频率。这些是用户在实际操作中容易遇到的问题,提前提醒可以避免他们犯错。 最后,生成相关问题,帮助用户进一步探索,比如性能优化、数据整合方案、替代工具等。这些问题可以引导用户深入学习和解决可能遇到的挑战。 需要确保整个回答结构清晰,代码示例正确,并且符合用户的中文要求。同时,参考之前的引用内容,比如电商案例中的技术选型,可能需要在适当的地方提及,但用户主要关注的是足球数据和社媒舆情,所以重点应放在相关API的使用上。 检查是否有遗漏的步骤,比如API注册过程中的详细步骤,或者处理API返回数据时的错误处理。确保代码示例中的占位符(如API密钥)被正确替换,并提醒用户注意安全,不要泄露密钥。 总结下来,回答需要分步骤讲解两个API的使用,提供可运行的代码示例,存储和可视化建议,注意事项,以及相关问题。确保内容准确,符合用户需求,并且易于理解和实施。</think>以下是针对**API-Football**和**Twitter API**的详细集成与使用方法,结合代码示例和实际应用场景: --- ### 一、**API-Football 足球数据获取** #### 1. **注册与密钥获取** - 访问[API-Football官网](https://www.api-football.com/),注册后选择免费计划(每月100次请求)[^1]。 - 在控制台获取`X-RapidAPI-Key`和`X-RapidAPI-Host`。 #### 2. **核心功能示例** **(1)获取英超实时比分** ```python import requests import pandas as pd url = "https://api-football-v1.p.rapidapi.com/v3/fixtures" headers = { "X-RapidAPI-Key": "YOUR_API_KEY", "X-RapidAPI-Host": "api-football-v1.p.rapidapi.com" } params = {"league": 39, "season": 2023} # 39为英超联赛ID response = requests.get(url, headers=headers, params=params) data = response.json()["response"] # 转换为结构化数据 df = pd.json_normalize(data, sep="_") print(df[["fixture_date", "teams_home_name", "teams_away_name", "goals_home", "goals_away"]]) ``` **(2)获取球员统计数据** ```python url = "https://api-football-v1.p.rapidapi.com/v3/players" params = {"league": 39, "season": 2023, "page": 1} response = requests.get(url, headers=headers, params=params) players_data = response.json()["response"] # 提取射手榜 top_scorers = [{ "name": p["player"]["name"], "goals": p["statistics"][0]["goals"]["total"] } for p in players_data] print(pd.DataFrame(top_scorers).sort_values("goals", ascending=False)) ``` #### 3. **数据存储(MySQL示例)** ```python from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine("mysql://user:password@localhost/football_db") # 存储比赛数据 df.to_sql("fixtures", engine, if_exists="append", index=False) ``` --- ### 二、**Twitter API 舆情数据获取** #### 1. **开发者账号申请** - 访问[Twitter开发者平台](https://developer.twitter.com/),创建项目并获取`Bearer Token`[^2]。 #### 2. **实时推文抓取** ```python from twarc import Twarc2 from textblob import TextBlob # 初始化客户端 twarc = Twarc2(bearer_token="YOUR_BEARER_TOKEN") # 抓取带球队标签的推文(示例:曼联相关推文) tweets = [] for tweet in twarc.search("Manchester United OR #MUFC", max_results=100): text = tweet["text"] sentiment = TextBlob(text).sentiment.polarity # 情感分析(-1到1) tweets.append({ "created_at": tweet["created_at"], "text": text, "sentiment": sentiment, "retweets": tweet["public_metrics"]["retweet_count"] }) # 存储为DataFrame twitter_df = pd.DataFrame(tweets) ``` #### 3. **舆情热度分析** ```python import plotly.express as px # 按小时统计情感均值 twitter_df["hour"] = pd.to_datetime(twitter_df["created_at"]).dt.floor("H") sentiment_trend = twitter_df.groupby("hour")["sentiment"].mean().reset_index() # 可视化 fig = px.line(sentiment_trend, x="hour", y="sentiment", title="曼联相关推文情感趋势(实时)") fig.show() ``` --- ### 三、**数据整合方案** #### 1. 架构设计 ```mermaid graph TD A[API-Football] -->|HTTP请求| B(数据解析) B --> C{MySQL数据库} D[Twitter API] -->|流式采集| B C --> E[分析模块] E --> F((可视化仪表盘)) ``` #### 2. 关键优化技巧 - **并发请求**:使用`aiohttp`加速API-Football数据抓取 ```python import aiohttp async def fetch_fixtures(session, page): async with session.get(url, params={"page": page}) as response: return await response.json() ``` - **反爬策略**:为API-Football添加代理轮换(免费API通常需控制请求频率) - **舆情缓存**:对Twitter数据使用Redis暂存高频搜索词结果 --- ### 四、**注意事项** 1. **API限制**: - API-Football免费版每分钟1次请求,超量需升级套餐[^1] - Twitter API v2免费层仅保留最近7天推文[^2] 2. **合规性**: - Twitter禁止存储原始推文文本,需只保留情感分析结果和元数据 3. **错误处理**: ```python try: response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10) response.raise_for_status() except requests.exceptions.HTTPError as err: print(f"API请求失败: {err}") ``` 4. **数据更新**:建议设置定时任务(如Celery),每日同步最新比赛数据[^1] ---
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