Twitter开发者账号申请流程

申请了两个星期,终于申请成功了!主要是中间等待Twitter回复邮件费时间。

完整教程请到我的资源下载: 

Twitter开发者账号申请教程.docx_推特开发者账号-专业指导文档类资源-优快云下载

把这个分享出来,主要是觉得网上的教程都是申请账号的流程,太坑了。

如果觉得本教程不错,希望给个评论,点赞,收藏,谢谢。

1.申请人要求: 


name:英文名
IP: 香港ip
电话: (香港电话)(tb购买)
申请一个单独的开发者帐户 


2.五个关键性问题(答案示例在资源中):


1.请用英语描述您打算如何使用Twitter数据和/或API。回答越详细,则越容易进行审核和批准。

2.您是否打算分析Twitter数据?请描述您将如何分析Twitter数据,包括对Tweets或Twitter用户的任何分析。

3.您的应用程序将使用“推文”,“转发”,“赞”,“关注”或“直接消息”功能吗?请描述您计划使用这些功能。

4.您是否打算在Twitter之外显示Tweet或汇总有关Twitter内容的数据?请说明如何在Twitter外部显示推文和/或有关Twitter内容的数据。

5.您的产品,服务或分析是否会将Twitter内容或派生信息提供给政府实体?请列出您打算在此用例下提供Twitter内容或派生信息的所有政府实体。
我们需要此信息,以便审核和批准您的申请。重要的是您要命名任何可以向其提供Twitter内容或分析的政府实体。如果您无法命名实体,则可能会看到审核过程中的延迟,申请被拒绝或对Twitter开发人员产品的访问被暂停。

PS:走完申请流程,Twitter会发两个邮件给你,向你了解应用的详细信息。具体问题和答案示例在资源中 

3.回答问题Twitter的审核标准:


1.保护和捍卫Twitter上人们的隐私是我们公司的核心,因此,我们禁止以任何与人们合理的隐私期望不符的方式使用Twitter数据。

2.要记住的关键事项:
该应用程序的这一部分有助于我们确保数据用户遵守Twitter的开发者政策。
审查过程和我们的政策有助于我们为Twitter保留一个安全健康的公共对话空间。

3.限制使用:
禁止在Twitter上进行某些活动(例如监视)。在提交申请之前,请查看我们的受限使用页面,以确保您的用例符合政策。

4.自动化:
如果计划在平台上启用任何类型的自动化活动,请确保查看自动化规则。

5.要彻底:
在批准之前,我们需要完全了解您的用例。因此,请在您的应用程序中包含尽可能多的细节。

### Twitter API 学术研究使用指南 Twitter API 是一种强大的工具,能够帮助研究人员获取社交媒体上的公开数据并用于分析。以下是关于如何利用 Twitter API 进行学术研究的具体方法和资源。 #### 1. 探索 Twitter API V2 的基础 为了更好地理解 Twitter API V2 在学术研究中的应用,可以参考由官方提供的课程《getting-started-with-the-twitter-api-v2-for-academic-research》[^1]。该课程涵盖了从基本概念到实际操作的全过程,并提供了详细的文档和支持材料。通过学习此课程,用户可以获得有关设置开发环境、申请开发者账户以及管理权限等方面的知识。 #### 2. 开发者账号与授权流程 在正式开始之前,需要先注册成为 Twitter Developer 平台的一员,并申请获得相应的访问级别(Standard 或 Elevated)。对于专注于学术用途的研究人员来说,则可能还需要额外提交一份表格以请求加入 **Academic Research Track** 计划 [^3] 。一旦审核通过后即可解锁更高额度的数据采集能力以及其他专属权益。 #### 3. 数据收集方式 根据个人需求选择合适的方法来抓取推文信息: - **标准搜索端点 (Search Tweets)** : 可检索最近七天内的公共推特内容; - **全档存档搜索(Full-archive search)** :允许查询自平台创建以来的所有历史记录(需满足特定条件才能启用此项服务); - **流式传输(Streaming APIs)**: 实时监听新发布的消息流以便即时响应某些事件的发生情况. 每种模式都有其独特的优缺点,在决定采用哪一类方案前应仔细权衡各方面因素后再做定夺 [^1]. #### 4. 编程语言支持及第三方库推荐 考虑到不同用户的偏好和技术背景差异较大,因此这里列举了几款主流编程环境下可用的相关 SDK : - 对于JavaScript爱好者而言 , `node-twitter-api-v2`无疑是一个不错的选择因为它不仅简单易用而且功能全面 ; - 如果更倾向于Python的话那么可以直接参照前面提到过的开源项目仓库里的示例脚本作为模板快速搭建起自己的工作框架; - Ruby社区也有对应的解决方案即`tweetkit`,它凭借优雅的设计风格深受好评; - R统计软件包方面则有专门定制版——academictwitteR,特别适合处理大规模文本挖掘任务场景下的数据分析作业.[^2] 下面给出了一段基于 python 版本实现简单的关键词监控程序片段: ```python from twitter_api_client import TwitterAPIClient client = TwitterAPIClient(bearer_token="your_bearer_token_here") response = client.search_recent_tweets(query='example', max_results=10) for tweet in response.data: print(f"{tweet.id} ({tweet.created_at}): {tweet.text}") ``` 以上代码展示了如何初始化客户端对象并通过调用相应函数接口完成指定主题相关讨论帖子列表展示的功能演示过程.
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