【发布时间】:2021-05-19 22:39:18
【问题描述】:
我是 Tweepy 的新手,并通过它的 python 模块运行它。在搜索 hasgtag 几个小时后,我似乎超时了,但没有错误消息 - 它只是继续将推文放入我的数据框中。我知道 Twitter 对免费开发人员帐户的 7 天限制,以及通过启用 wait_on_rate_limit=True 来尊重 Twitter 数据挖掘限制。我的目标是每天在“elonmusk”等更大的主题标签上运行此程序,并在过去 24 小时内获取推文,但 Tweepy 似乎在一定数量的推文后超时(最后一次拉动是 65k 推文,并在“现在”-4 小时后切断推文的价值)。
import tweepy
import pandas as pd
consumer_key = 'XXX'
consumer_secret = 'XXX'
access_token = 'XXX'
access_token_secret = 'XXX'
auth = tweepy.OAuthHandler(consumer_key, consumer_secret)
auth.set_access_token(access_token, access_token_secret)
api = tweepy.API(auth,wait_on_rate_limit=True,wait_on_rate_limit_notify=True)
d = []
start_date = pd.to_datetime('2021/2/14')
for tweet in tweepy.Cursor(api.search, q=HashValue,count=20, lang="en", since=StartDate, tweet_mode='extended', show_user=True).items():
full_noURL_tweet = [remove_url(tweet.full_text)]
print('Writing tweets to the moooon...')
d.append((tweet.created_at, full_noURL_tweet))
print('tweets loaded...')
df = pd.DataFrame(d, columns=('date', 'full_tweet'))
我不想使用 Tweepy 的流媒体工具,因为我没有服务器/数据库功能来运行这个 24/7。是否可以在此循环中添加异常测试来找出我被踢出的原因?
编辑
同时运行任务管理器时,我注意到我在 3000Mhz 下使用 7.6GB(68.8MB 压缩)和 32GB 总内存。这会是我超时的原因吗?
【问题讨论】:
标签: python memory twitter tweepy twitterapi-python