如何使用 Python 每天查找 n 条推文 - TypeScript

如果你是一位开发者，想要了解如何使用 Python 每天自动查找一定数量的推文，那么你来对了。

在这份指南中，我们将通过 Python 的 tweepy 库和 TypeScript 的代码示例来讲解如何实现这个功能。

安装 tweepy

首先，我们需要安装 tweepy 库。

可以使用以下命令来安装 tweepy：

!pip install tweepy

认证 API

在使用 Twitter API 之前，你需要创建一个 Twitter 应用并获得 API 的认证。

在这里，我们省略这一步骤，因为申请 API 认证需要一些时间和步骤，但也请注意获取 API 认证可能需要一些时间。

获取推文

接下来，我们需要使用 tweepy 来获取推文。

首先，我们需要导入 tweepy 库和其他必要的库：

import tweepy
from datetime import datetime, timedelta
import pandas as pd
import time

接着，我们需要设置我们的 API 认证：

consumer_key = 'your_consumer_key'
consumer_secret = 'your_consumer_secret'
access_token = 'your_access_token'
access_secret = 'your_access_secret'

auth = tweepy.OAuthHandler(consumer_key, consumer_secret)
auth.set_access_token(access_token, access_secret)

api = tweepy.API(auth)

现在，我们可以从 Twitter 中获取推文了：

# 获取推文
tweets = []
for tweet in tweepy.Cursor(api.search, q='python', lang='en', tweet_mode='extended').items(10):
    tweets.append(tweet.full_text)

在上面的代码中，我们获取了 10 条包含 "python" 关键词的英文推文。

输出推文

现在，我们需要将获取的推文输出到 Markdown 文件中。

首先，我们需要将所有的推文存储在一个 Pandas DataFrame 中：

tweets_df = pd.DataFrame(tweets, columns=['text'])

接着，我们需要定义一个函数来将 DataFrame 转换成 Markdown 表格：

def df_to_markdown(df):
    markdown = ''
    for idx, row in df.iterrows():
        if idx == 0:
            markdown += '| ' + ' | '.join(row.index.tolist()) + ' |\n'
            markdown += '| ' + ' | '.join(['---'] * len(row)) + ' |\n'
        markdown += '| ' + ' | '.join(row.tolist()) + ' |\n'
    return markdown

现在，我们可以将 DataFrame 转换成 Markdown 表格并输出到 Markdown 文件中：

# 将 DataFrame 转换成 Markdown 表格并输出到 Markdown 文件中
with open('tweets.md', 'w') as f:
    f.write(df_to_markdown(tweets_df))

在上述代码中，我们将转换后的 Markdown 表格写入到名为 'tweets.md' 的 Markdown 文件中。

每天查找 n 条推文

最后，让我们来看一下如何让 Python 每天查找 n 条推文。

我们首先需要定义一个函数来获取 N 条推文：

def get_n_tweets(n):
    tweets = []
    for tweet in tweepy.Cursor(api.search, q='python', lang='en', tweet_mode='extended').items(n):
        tweets.append(tweet.full_text)

    tweets_df = pd.DataFrame(tweets, columns=['text'])

    with open('tweets.md', 'w') as f:
        f.write(df_to_markdown(tweets_df))

在上述代码中，我们定义了一个名为 'get_n_tweets' 的函数，它将获取 N 条推文并将它们输出到 Markdown 文件中。

接着，我们可以使用 Python 的定时器来每天自动执行 'get_n_tweets' 函数，例如：

n = 10 # 每天获取的推文数量
wait_minutes = 1440 # 每天的分钟数

while True:
    get_n_tweets(n)
    time.sleep(wait_minutes * 60)

在上述代码中，我们定义了两个变量 'n' 和 'wait_minutes'，分别表示每天获取的推文数量和每天的分钟数。

然后我们使用了一个无限循环以及 Python 的定时器来每天自动执行 'get_n_tweets' 函数，并等待 'wait_minutes' 分钟。

总结

在这篇指南中，我们介绍了如何使用 tweepy 库和 Python 每天自动查找一定数量的推文，并将它们输出到 Markdown 文件中。

希望这篇指南对你有所帮助！