【发布时间】:2020-09-25 18:30:34
【问题描述】:
我想出了以下代码,它使用 twitters full_archive_search 迭代一堆日期和流式推文。请注意,我使用免费沙盒版本来访问过去的推文,每月允许 50 个请求。我遇到的问题是我想每天访问超过 100 条推文。 (搜索仅从第一页给出 100 条推文/结果,如何访问第二页等等?)在参考了 tweepy 文档后,我感觉这可以通过 next 参数进行控制。但我不知道如何使用它。
import tweepy as tw
from datetime import date,timedelta
from dateutil.relativedelta import relative delta
# Create a range of dates
start_date = date(2020,1,1)
end_date = date(2020,1,31)
date_range = [start_date + timedelta(days = i) for i in range(relativedelta(end_date,start_date).days)]
dates_str =[i.strftime('%Y%m%d%H%M') for i in date_range]
# Autenticate twitter
auth = tw.OauthHandler(
consumer_key = ???
consumer_secret = ???
)
api = tw.API(auth)
df_list = []
# Iterate over each date and extract maximum of 100 tweets per date. How do I increase this number?
for dt_idx, dt in enumerate(date_str):
if dt_idx < len(dates_str) - 1:
twObj = api,search_full_archive(
environment_name = ???,
query = '#Taal',
fromDate = dates_str[dt_idx],
toDate = dates_str[dt_idx + 1],
)
#iterate over the tweet object and save tweet text
tweet_list = []
for tweet in twObj:
tweet_list.append(tweet.text)
#append the tweet_list to df_list
df_list.append(tweet_list)
我想知道如何在推文对象中添加next 参数以在每个日期提取超过 100 条推文?有什么想法吗?
【问题讨论】: