推特开发者账号 V2【推特开发者文档V2系列2】——使用tweepy4 搜索历史推文


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tweepy4.0的安装请看:

https://blog.youkuaiyun.com/li123_123_/article/details/120473026

怎么使用tweepy4 来调用twitter api v2接口搜索推文呢:

文档:https://docs.tweepy.org/en/latest/client.html#search-tweets

举个例子:比如想搜索2018年9月2日到2018年10月2日关于川普的推文,那么需要这样编写代码:

import time
import tweepy

client = tweepy.Client("bear_token")

for response in tweepy.Paginator(client.search_all_tweets, query="Trump",end_time='2018-10-02T15:00:00Z',start_time = "2018-09-02T15:00:00Z",
                                 max_results=10, limit=2):
    time.sleep(10)
    print(response.data)

关于Client.search_all_tweets的参数详情:
query——搜索的关键字
end_time和start_time——结束时间和开始时间,要求遵循RFC 3339时间格式:

https://blog.youkuaiyun.com/u011918382/article/details/51510917/

expansions、media_fields、place_fields、poll_fields、tweet_fields、user_fields——这些是推文的额外信息,可以按需选择。
since_id、until_id——最小最大推文id,如果这两个参数写了的话就会在这两个tweet id的范围内进行搜索。
max_results——单条请求返回的最大结果数量,不写的话默认10,最大返回500。
limit——迭代次数,这里是迭代两次,因为速度快了的话会抱429错误,所以手工限下速,两条请求之间间隔10秒。

返回结果如下:
在这里插入图片描述
接下来用第一个tweet_id 验证下,可以看到时间和文字都对得上。
在这里插入图片描述

<think>好的,我现在需要帮助用户解决如何使用Python或其他技术爬取Twitter数据的问题。用户之前可能已经询问过类似的问题,现在需要更详细的指导。首先,我得回顾一下系统级指令,确保回答符合格式要求,比如数学表达式用$...$,独立公式用$$...$$,并且生成相关问题。同时,要使用,结构清晰,引用相关献。 首先,用户的需求是获取爬取推特数据的方法或工具,特别是用Python或其他技术。我需要整理现有的知识,结合之前提供的引用内容,虽然引用中的内容提到使用Python的库如requests、tweepy,以及R包,但用户这次更关注Python,所以重点放在Python工具上。 接下来,我需要分步骤说明,可能包括注册开发者账号、选择工具库、认证、数据获取等。同时,要确保代码示例正确,使用tweepy和requests库,可能需要给出两种方法。另外,用户可能需要异步爬取的例子,如使用aiohttp和asyncio,这在引用[1]中有提到,所以需要包含进去。 需要注意的是,用户可能遇到认证问题,比如如何获取API密钥,环境变量的管理(dotenv),这些在引用[1]中也提到过,要详细说明。此外,数据存储和分析部分,用pandas保存数据,这也是用户可能需要的。 然后,生成相关问题,比如如何提高爬取效率、绕过限制,或者处理数据的方法。这些问题应该与用户当前的问题相关,帮助他们进一步探索。 现在要检查是否符合所有格式要求:行内数学表达式是否正确使用,如无数学内容可能不需要,但如果有变量或术语,可能需要用$...$。独立公式如果有的话要用$$...$$,但这里可能不太涉及。代码块要用正确的语法,Python代码要正确缩进,比如示例中的快速排序代码。 最后,确保引用的标记正确添加,引用[1]和引用[2]中的内容要自然地融入回答中,比如在提到环境变量时引用[1],或者在数据分析时提到pandas和matplotlib。 可能还需要考虑用户的实际操作中遇到的困难,比如认证流程复杂,或者异步爬取的高效性,所以需要给出清晰的步骤和代码示例,帮助用户一步步实现。 总结下来,回答的结构应该是: 1. 注册Twitter开发者账号 2. 选择工具和库(tweepy、requests、异步库) 3. 认证流程(API密钥获取,环境变量) 4. 数据爬取方法(两种示例:tweepy和requests) 5. 异步爬取示例 6. 数据存储与分析 7. 注意事项(遵守政策,速率限制) 8. 相关问题 同时,确保每个部分都有对应的代码示例和解释,引用标记在适当的位置,比如提到dotenv时添加[^1],提到数据分析工具时引用[1]和[^2]。</think>### 如何用Python爬取Twitter数据? 以下是分步指南,涵盖主流工具和方法(以Twitter API v2为例): --- #### 1. **注册Twitter开发者账号** - 访问 [Twitter开发者平台](https://developer.twitter.com/),申请“Elevated Access”权限(需审核)[^1] - 创建项目并获取API凭证:`API Key`、`API Secret Key`、`Bearer Token` --- #### 2. **选择工具与库** - **荐工具**: - `tweepy`:Twitter官方荐的Python库,简化API调用 - `requests` + `OAuth1`:直接通过HTTP请求交互 - `aiohttp` + `asyncio`:实现异步高效爬取[^1] - **数据存储与分析**: - 使用`pandas`存储为CSV或DataFrame - 用`matplotlib`或`seaborn`可视化分析[^1] --- #### 3. **认证流程** - **使用`tweepy`认证示例**: ```python import tweepy import os from dotenv import load_dotenv # 管理环境变量[^1] load_dotenv() client = tweepy.Client( bearer_token=os.getenv("BEARER_TOKEN"), consumer_key=os.getenv("API_KEY"), consumer_secret=os.getenv("API_SECRET") ) ``` --- #### 4. **数据爬取方法** - **方法1:通过`tweepy`获取用户** ```python def get_user_tweets(username, max_results=10): user = client.get_user(username=username) tweets = client.get_users_tweets( user.data.id, max_results=max_results, tweet_fields=["created_at", "public_metrics"] ) return tweets.data ``` - 返回字段包含发布时间、点赞数、转发数等 - **方法2:直接调用API(使用`requests`)** ```python import requests headers = {"Authorization": f"Bearer {BEARER_TOKEN}"} params = { "query": "Python lang:en -is:retweet", "max_results": 50, "tweet.fields": "created_at" } response = requests.get( "https://api.twitter.com/2/tweets/search/recent", headers=headers, params=params ) ``` --- #### 5. **异步爬取示例** ```python import aiohttp import asyncio async def fetch_tweets_async(url, headers, params): async with aiohttp.ClientSession() as session: async with session.get(url, headers=headers, params=params) as response: return await response.json() # 调用示例 async def main(): data = await fetch_tweets_async( "https://api.twitter.com/2/tweets/search/recent", headers, {"query": "#AI", "max_results": 100} ) print(data) ``` --- #### 6. **数据存储与分析** ```python import pandas as pd # 将数据转为DataFrame tweets = get_user_tweets("TwitterDev") df = pd.DataFrame([tweet.data for tweet in tweets]) # 保存为CSV df.to_csv("twitter_data.csv", index=False) # 分析点赞数分布 df["public_metrics.like_count"].hist() ``` --- #### 7. **注意事项** - 遵守[Twitter开发者协议](https://developer.twitter.com/en/docs/twitter-api),避免爬取隐私数据 - 免费API有速率限制(如450请求/15分钟) - 高级功能(历史数据、流式API)需付费订阅 ---
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