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使用 Python-Twitter 搜索 API 获取最新推文 ID

问题背景在使用 Twitter 搜索 API 获取推文时,我们可能会遇到重复获取相同推文的问题。这可能会导致我们在处理推文时出现数据丢失或重复的情况。...为了解决这个问题,我们需要找到一种方法来避免获取重复的推文。2. 解决方案一种解决方法是使用 Twitter 搜索 API 中的 since_id 参数。...since_id 参数可以让我们指定一个推文 ID,并仅获取该推文 ID 之后发布的推文。通过这种方式,我们可以避免获取重复的推文。...,并仅获取该推文 ID 之后发布的推文。...通过这种方式,我们可以避免获取重复的推文。另外,我们还可以使用 max_id 参数来指定一个推文 ID,并仅获取该推文 ID 之前的推文。这也可以用来避免获取重复的推文。

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    Twitter新政:变革140字推文限定背后,Twitter有何新目标?

    Twitter产品经理Todd Sherman今天正式宣布,以后发推特,包括图片、GIF、视频、投票、转发和回复等内容将不计入140个字符限制。...以下为Todd Sherman致Twitter用户公开通知全文: 2006年,当我们介绍推特的API的时候,推文只能发送140个字符的文本信息,并且常常是通过短消息发送。...现在这个产品和应用已经能够发送包含照片、图片、视频、投票等推特数据特性的推文。 今天,我们非常兴奋的宣布接下来的几个月将要发生的一些变化,推特将允许人们在140个字符里表达更多的信息。...iOS、安卓和Web上显示的时间轴; ◆ ◆ ◆ 推特目标变化 如下几个方面会在推文有效内容中发生变化: · 在推文中显示的文本不超过140个字符,但当用户名或附件URL包含在推文中的某些点时...为了支持这些变化,在API Endpoint方面会有新的API选项用于创建或使用推文。如需获取详细的信息,请查阅我们已经发布的初期技术文档。

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    【Python数据分析五十个小案例】使用自然语言处理(NLP)技术分析 Twitter 情感

    为什么选择 Twitter 数据数据丰富:Twitter 上每天产生数百万条推文,内容多样。即时性:适合实时分析。公开可用:提供 API 可轻松访问。...APInltk:提供 NLP 工具,如分词、停用词处理scikit-learn:模型训练与评估TensorFlow:深度学习框架数据获取与预处理获取 Twitter 数据import tweepy#...= "YOUR_ACCESS_TOKEN_SECRET"# 连接 Twitter APIauth = tweepy.OAuthHandler(api_key, api_secret)auth.set_access_token...(access_token, access_token_secret)api = tweepy.API(auth)# 获取推文数据tweets = api.search_tweets(q="AI", lang...例如,通过分析 Twitter 上的推文,企业可以了解用户对其品牌或产品的情感反应,从而优化市场营销策略。

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    隐秘通讯与跳板?C&C服务器究竟是怎么一回事

    创建applocation还好理解,因为在implant.py文件中,它需要twitter的username,token和secret等参数来发送推文。...至于requirements.txt中只有一个python的第三方库需要安全,就是tweepy库。这个库主要功能是和twitter的API建立通讯。...google上有人说到,tweepy项目的某个人原本想用update_status做一个开始的连接测试,以保证自己编译的代码可以正常访问google API。...但是在tweepy开发的过程中,不注意把这个参数作为了一个首要条件,导致所有凡是要调用tweepy库发推的人必须要先验证update_status。...只能在twiitor.py里面调用一下tweepy,然后写入api.update_status(status=m),不过测试的时候还是爆出相同的错误。

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    2024,Python爬虫系统入门与多领域实战指南fx

    在数据驱动的今天,Python爬虫技术已成为获取网络数据的重要手段。本文将从Python爬虫的基础知识入手,逐步深入到多领域的实战应用,帮助读者构建一个完整的爬虫系统。...使用API进行数据抓取示例:使用Twitter API获取推文import tweepyimport json# 配置Twitter API的认证信息consumer_key = 'YOUR_CONSUMER_KEY'consumer_secret...YOUR_CONSUMER_SECRET'access_token = 'YOUR_ACCESS_TOKEN'access_token_secret = 'YOUR_ACCESS_TOKEN_SECRET'auth = tweepy.OAuthHandler...(consumer_key, consumer_secret)auth.set_access_token(access_token, access_token_secret)api = tweepy.API...(auth)# 获取用户的时间线public_tweets = api.home_timeline()for tweet in public_tweets: print(json.dumps(tweet

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    编程入门,这763位老程序员有话讲!

    因为从发出这条推文到我去开讲座只有两天的时候,所以我没能汇总所有的建议。但是我设法找到了最受欢迎的部分回复以及从事游戏行业的人的回复。 但是很多建议都无法展现出来。我需要分析这些回复。...获取数据 首先,我设法按照 Twitter 上的时间线挨个浏览,然后把内容复制出来。但是很显然如果某条推文的回复达到一定的大小,Twitter 就会限制你能看到的回复。所以我只能看到285条回复。...接下来是使用 Twitter Developer API,虽然这个 API 有严格的流量控制,但可以实现更精细的搜索。...for page in tweepy.Cursor(api.search, q="to:olafurw", since_id='1087438169585434624', tweet_mode='extended...鸣谢 像这样的推文非常罕见。如此多的人愿意拿出宝贵的时间来回复出乎了我的预料。 感谢各位的回复、转发与点赞!我希望这条推文能激发你的灵感,我也希望这篇博文对你有所帮助。

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    Twitter账户活动情况分析工具 – Simple Twitter Profile Analyzer

    注意,你的推文(Tweet)可能会泄露你的一些生活习惯和个人信息!作为一个每天都会使用Twitter的网络安全顾问,Twitter是一个获取和分享相关信息的最佳平台。...元数据 Twitter和其它社交媒体基本上都是通过元数据(Metadata)提取和保存一些个人信息,事实上,从一个140个字符的消息中可以获取到很多有用的元数据,这些信息量要比用户输入内容的20倍还多。...而且, 所有这些元数据都可以通过开放的Twitter API访问。...收集获取了大量推文信息之后,我们其实就能区分哪些是“企业账户”哪些是“个人账户”,同时也能识别出哪些用户之间具备互动关系。...为此,针对某个特定账户,我编写了一个Python脚本,它通过探测推文发布频率、时区和语言、地理位置、推文标签、转发账户、朋友互动等信息,具备获取最新推文、抓取元数据、识别每天每一小时的Twitter使用情况等功能

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    系统设计:社交网络服务

    该服务的用户将能够发布推文、关注他人以及喜爱的推文。 难度:中等 1.什么是Twitter? Twitter是一种在线社交网络服务,用户可以发布和阅读140个字符的短消息,称为“推文”。...假设每条tweet有140个字符,我们需要两个字节来存储一个字符而无需压缩。假设我们需要30个字节来存储每条tweet的元数据(比如ID、时间戳、用户ID等等)。...) 参数设计 api_dev_key(string):注册帐户的api开发者密钥。...tweet_dat(string):tweet的文本,通常最多140个字符。 tweet_location(string):此tweet所指的可选位置(经度、纬度)。...从某人关注的人那里获取所有最新推文,并按时间对其进行合并/排序。使用分页来获取/显示推文。只从所有关注的人那里获取前N条推文。

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    利用海外代理IP,做Twitter2026年全球趋势数据分析

    通过安装以下命令完成依赖库的安装:pip install tweepy pandas matplotlib seaborn三、实战操作第1步:配置代理IP,连接目标地区首先,为了确保脚本能通过特定地区IP...以下是将趋势名称及推文量导出到CSV的代码:import pandas as pd# 示例数据清洗与存储trends_list = trends_result[0]["trends"]trends_df...我们可以用可视化工具直观地展示不同话题的推文量以及趋势之间的变化。...head(10)sns.barplot(x="tweet_volume", y="name", data=top_trends, palette="vlag")plt.title("Twitter趋势话题与推文量分析...", fontsize=16)plt.xlabel("推文量")plt.ylabel("话题")plt.show()通过图表,很容易发现当前哪些话题在Twitter上形成了热点,我们可以基于这些趋势预测事件发展或制定内容策略

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    「中国病毒」这类词汇正被哪些人使用?这是一份令人深思的研究结果

    美国罗切斯特大学的计算机科学家正从推特舆情中分析新型冠状病毒大流行带来的社会影响,其结果令人深思。...罗切斯特大学的研究团队使用 Tweepy API 抓取大量数据,并对选择这两种用词的人群从年龄、性别、政治倾向、地理位置以及更深层的心理层面进行了分析。...该研究团队使用 Tweepy API 抓取了一千七百万条推特及其作者信息,试图研究选择这两种用词的人群在年龄、性别、用户层面特征(如粉丝数量、是否为大 V 用户)、政治倾向(在推特上粉了哪些重要的两党人物...为了找到这样的用户,该研究以「中国病毒」和「新冠病毒」为关键词,抓取使用了这两类词汇的推特及其发布者,将推特里有「中国病毒」的划分为CD组,将推特里有「新冠病毒」的划分为ND组。...该团队这次获取了更多数据。通过 Tweepy API,研究人员共获取 2,607,753 条 CD 推特文本,69,627,062 条 ND 推特文本,从两个组中分别抽样两百万条作为最终的研究数据集。

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    资源 | 从图像处理到语音识别,25款数据科学家必知的深度学习开放数据集

    链接:http://help.sentiment140.com/for-students/ Sentiment140 是一个用于情感分析的数据集。...最终的数据集具备以下六个特征: 推文的情绪极性 推文的 ID 推文的日期 查询 推特的用户名 推文的文本 大小:80MB(压缩后) 数量: 1,60,000 篇推文 SOTA:《Assessing State-of-the-Art...其目的是: 鼓励研究商业规模的算法 为评估研究提供参考数据集 作为使用 API 创建大型数据集的捷径(例如 The Echo Nest API) 帮助入门级研究人员在 MIR 领域展开工作 数据集的核心是一百万首歌曲的特征分析和元数据.../ 涉及种族主义和性别歧视的偏激言论已成为 Twitter 的难题,因此将这类推文与其它推文分开已十分重要。...作为数据科学家,你的任务是确定哪些推文是偏激型推文,哪些不是。

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    数据科学家必用的25个深度学习的开放数据集!

    SOTA:用于文本分类的非常深的卷积网络, 11.Sentiment140 http://help.sentiment140.com/for-students/ Sentiment140是一个可用于情感分析的数据集...情绪已经从数据中预先删除,最终的数据集具有以下6个特征: 推文的极性(polarity of the tweet)。 推文的ID。 推文的日期。 查询。 推文的文本。 大小:80 MB(压缩)。...记录数量:160,000条推文。...示例音频可以通过使用哥伦比亚大学提供的代码从7digital等服务中获取。 大小: 280 GB 记录数量:一百万首歌曲!...在这个实践问题中,我们提供既有正常又有仇恨推文的Twitter数据。你作为数据科学家的任务是确定推文是仇恨推文,哪些不是。 大小: 3 MB。 记录数量: 31,962条推文。

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    资源 | 25个深度学习开源数据集,have fun !

    Sentiment140是一个可用于情感分析的数据集。...最终的数据集具有以下6个特征: 推文的极性 推文的ID 推文的日期 问题 推文的用户名 推文的文本 大小:80 MB(压缩) 记录数量:160,000条推文 SOTA...示例音频可以通过使用哥伦比亚大学提供的code从7digital等服务中获取。 大小:280 GB 记录数量:PS - 它的一百万首歌曲!...Twitter Sentiment Analysis 仇恨型演讲以种族主义和性别歧视为形式的言论已成为推特上的麻烦事,重要的是将这类推文与其他的分开。...在这个实际问题中,我们同时提供正常的和仇恨型推文的推特数据。你作为数据科学家的任务是确定哪些推文是仇恨型推文,哪些不是。

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    手把手|用Python端对端数据分析识别机器人“僵尸粉”

    Twitter是一个社交媒体平台,在该平台上用户可以发布140字以内的恶搞笑话,称之为“推文”。...如今,将推文作为新媒体的一部分是稀疏平常的一件事。主要是因为Twitter开放式的API,这些API能让开发者通过程序来发推文并且将时间轴视图化。...但是,开放式的API让Twitter在互联网广泛传播,也对一些不受欢迎的用户开放了门户,例如:机器人。 Twitter机器人是能够在无人干预下撰写和和发布推文的程序,并且所产生的推文相当复杂。...从获取的用户时间轴信息中,我抓取了数据集中每个用户最新的200条推文。 问题是,Twitter官方不允许你直接大量地收集你所想要的数据。...Twitter限制了API的调用频率,这样意味着你只能在需求范围内获取少量的样本数据进行分析,因此,我使用了以下美妙的方法(blow_chunks)来获取数据: #不要超出API的限制 blow_chunks

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