python爬取推特的详细教程，python编写程序算循环

Python爬取Twitter可以帮助我们获取某个特定主题下的最新消息、热点话题、用户关注度等信息，这对于开展社交媒体分析、商业分析或者信息聚合与分发等工作都是非常有用的。本文将详细介绍Python爬取Twitter的实现过程，包括Twitter开发者账号的注册、OAuth认证、Python库的安装、爬取Twitter数据的具体步骤以及如何编写程序实现自动化循环等。

#### 一、注册Twitter开发者账号

首先，我们需要在Twitter官方开发者中心注册一个开发者账号，并创建一个应用。注册流程如下：

1. 前往[Twitter开发者中心](https://developer.twitter.com/)官网，点击右上角的“Apply”进行注册

2. 注册成功后，返回登录界面进行登录，进入开发者控制台

3. 在开发者控制台选择“Create an app”，填写应用名称、应用描述、网站等信息，注意要写明"应用的目的"，运营商数、使用数据等，否则极有可能审核不通过。

4. 创建应用后，进入“Keys and Tokens”菜单，记录下Consumer API keys、Access token & access token secret

#### 二、OAuth认证

在Python程序中，我们需要OAuth认证Twitter API才能爬取数据。OAuth全称是“Open Authorization”，是一种开放授权协议，它允许第三方应用程序访问用户的信息，但不需要知道用户的账户信息。在Twitter API中，OAuth认证需要的4个密钥分别是Consumer Key、Consumer Secret、Access Token、Access Token Secret，这些密钥都可以在Twitter开发者控制台中获取。下面是OAuth的全过程：

```python

import tweepy

consumer_key = 'your_consumer_key'

consumer_secret = 'your_consumer_secret'

access_token = 'your_access_token'

access_token_secret = 'your_access_token_secret'

# OAuth认证，注意Twitter针对OAuth认证有请求限制，一般每15分钟及时关闭资源

auth = tweepy.OAuthHandler(consumer_key, consumer_secret)

auth.set_access_token(access_token, access_token_secret)

# 连接API接口并获取数据

api = tweepy.API(auth)

```

#### 三、Python库的安装

Python爬取Twitter需要使用到以下几个库，需要先行安装：

- tweepy库：用于实现Twitter API。

```python

pip install tweepy

```

- json库：Python自带，用于处理Twitter API返回的JSON数据。

- time库：Python自带，用于休眠一定时间避免请求频率过快。

- csv库：Python自带，用于存储分析结果。

#### 四、爬取Twitter数据的具体步骤

我们可以根据自己的需求，编写相应的代码来爬取想要的Twitter数据。以下是常见的Twitter数据爬取方式：

##### 1. 爬取某个主题下的相关推文

```python

import json

import tweepy

import csv

import time

consumer_key = 'your_consumer_key'

consumer_secret = 'your_consumer_secret'

access_token = 'your_access_token'

access_token_secret = 'your_access_token_secret'

# OAuth认证

auth = tweepy.OAuthHandler(consumer_key, consumer_secret)

auth.set_access_token(access_token, access_token_secret)

# 实例化API对象

api = tweepy.API(auth)

# 搜索某个主题相关的推文，获取200条

search_words = "#Bitcoin"

date_since = "2022-01-01"

new_tweets = api.search_tweets(q=search_words, count=200, lang='en', until=date_since)

# 将JSON格式转换为CSV格式，并存储到本地文件

with open('tweets.csv', 'a') as csvfile:

fieldnames = ['created_at', 'text', 'username', 'retweet_count', 'favorite_count', 'lang']

writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames, delimiter=',')

writer.writeheader()

for tweet in new_tweets:

writer.writerow({'created_at': tweet.created_at,

'text': tweet.text.encode('utf-8'),

'username': tweet.user.screen_name.encode('utf-8'),

'retweet_count': tweet.retweet_count,

'favorite_count': tweet.favorite_count,

'lang': tweet.lang})

# 暂停5s，避免请求频繁

time.sleep(5)

```

##### 2. 爬取某个用户的最近推文

```python

import json

import tweepy

import csv

import time

consumer_key = 'your_consumer_key'

consumer_secret = 'your_consumer_secret'

access_token = 'your_access_token'

access_token_secret = 'your_access_token_secret'

# OAuth认证

auth = tweepy.OAuthHandler(consumer_key, consumer_secret)

auth.set_access_token(access_token, access_token_secret)

# 实例化API对象

api = tweepy.API(auth)

# 查找某个用户的最近推文，最多获取200条

username = "jack"

new_tweets = api.user_timeline(screen_name=username, count=200)

# 将JSON格式转换为CSV格式，并存储到本地文件

with open('tweets.csv', 'a') as csvfile:

fieldnames = ['created_at', 'text', 'username', 'retweet_count', 'favorite_count', 'in_reply_to_screen_name']

writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames, delimiter=',')

writer.writeheader()

for tweet in new_tweets:

writer.writerow({'created_at': tweet.created_at,

'text': tweet.text.encode('utf-8'),

'username': tweet.user.screen_name.encode('utf-8'),

'retweet_count': tweet.retweet_count,

'favorite_count': tweet.favorite_count,

'in_reply_to_screen_name': tweet.in_reply_to_screen_name})

# 暂停5s，避免请求频繁

time.sleep(5)

```

##### 3. 爬取某个用户的最近点赞/评论的推文

```python

import json

import tweepy

import csv

import time

consumer_key = 'your_consumer_key'

consumer_secret = 'your_consumer_secret'

access_token = 'your_access_token'

access_token_secret = 'your_access_token_secret'

# OAuth认证

auth = tweepy.OAuthHandler(consumer_key, consumer_secret)

auth.set_access_token(access_token, access_token_secret)

# 实例化API对象

api = tweepy.API(auth)

# 查找某个用户最近点赞/评论的推文，最多获取200条

username = "jack"

likes = api.favorites(screen_name=username, count=200)

# 将JSON格式转换为CSV格式，并存储到本地文件

with open('tweets.csv', 'a') as csvfile:

fieldnames = ['created_at', 'text', 'username', 'like_count', 'retweet_count']

writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames, delimiter=',')

writer.writeheader()

for tweet in likes:

writer.writerow({'created_at': tweet.created_at,

'text': tweet.text.encode('utf-8'),

'username': tweet.user.screen_name.encode('utf-8'),

'like_count': tweet.favorite_count,

'retweet_count': tweet.retweet_count})

# 暂停5s，避免请求频繁

time.sleep(5)

```

#### 五、编写程序实现自动化循环

如果我们需要定期爬取Twitter数据进行分析，那么每次手动运行Python脚本是非常麻烦的，可以使用Python的time库编写循环实现自动化爬取。以下是一个简单的定时自动化循环实例：

```python

import tweepy

import time

import random

consumer_key = 'your_consumer_key'

consumer_secret = 'your_consumer_secret'

access_token = 'your_access_token'

access_token_secret = 'your_access_token_secret'

# OAuth认证

auth = tweepy.OAuthHandler(consumer_key, consumer_secret)

auth.set_access_token(access_token, access_token_secret)

# 实例化API对象

api = tweepy.API(auth)

# 定义要搜索的主题和日期

search_words = "#Bitcoin"

date_since = "2022-01-01"

# 定义循环次数

loop_times = 10

# 自动化循环

for i in range(loop_times):

try:

# 搜索相关主题的推文，获取200条

new_tweets = api.search_tweets(q=search_words, count=200, lang='en', until=date_since)

# 将JSON格式转换为CSV格式，并存储到本地文件

with open('tweets.csv', 'a') as csvfile:

fieldnames = ['created_at', 'text', 'username', 'retweet_count', 'favorite_count', 'lang']

writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames, delimiter=',')

writer.writeheader()

for tweet in new_tweets:

writer.writerow({'created_at': tweet.created_at,

'text': tweet.text.encode('utf-8'),

'username': tweet.user.screen_name.encode('utf-8'),

'retweet_count': tweet.retweet_count,

'favorite_count': tweet.favorite_count,

'lang': tweet.lang})

# 随机等待一段时间，避免请求频率过快

time.sleep(random.randint(1, 6) * 60)

except tweepy.TweepError:

print("Error!")

time.sleep(60 * 15)

```

以上就是Python爬取Twitter的详细教程。需要注意的是，Twitter官方对API的请求频率有一定限制，如果请求次数过多会被封禁，因此在编写程序时需要控制请求频率。另外，在爬取Twitter数据后，我们还需要进行数据清洗和分析，以得出有意义的结论。 如果你喜欢我们三七知识分享网站的文章， 欢迎您分享或收藏知识分享网站文章 欢迎您到我们的网站逛逛喔！https://www.ynyuzhu.com/