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news 2025/10/20 1:45:03

免费做网站可以一直用吗,天津国际工程建设监理公司网站,长沙网站设计的公司,嘉兴seo关键词优化twikitFKS: 基于 twikit 2.3.1 的改进版本项目概述关于 twikit twikit 是一个优秀的 Twitter API 爬虫库，它的核心优势在于无需 API Key即可访问 Twitter 功能。通过网页爬虫技术，twikit 实现了： 发布推文和媒体内容搜索推文和用户获取…

twikitFKS: 基于 twikit 2.3.1 的改进版本

项目概述

关于 twikit

twikit 是一个优秀的 Twitter API 爬虫库，它的核心优势在于无需 API Key即可访问 Twitter 功能。通过网页爬虫技术，twikit 实现了：

发布推文和媒体内容
搜索推文和用户
获取热门话题趋势
发送私信
用户信息获取
书签管理等功能

这种无 API Key 的设计让开发者可以快速构建 Twitter 相关应用，而无需申请官方 API 权限。

twikitFKS 的诞生

在使用原版 twikit 的过程中，我们发现了一个影响数据完整性的问题：对话分割（conversation spit）。当 Twitter 返回对话形式的推文时，原版在处理 profile-conversation 类型的数据结构时存在解析缺陷，导致部分推文数据丢失。

twikitFKS 正是为了解决这个问题而生的改进版本。我们不仅修复了这个关键 bug，还优化了项目结构，使其更符合现代 Python 项目的最佳实践。

项目信息

项目名称: twikitFKS
版本: 2.3.1
Python 版本要求: >= 3.12
PyPI 包: twikitfks
GitHub 仓库: Liaofushen/twikitFKS
许可证: MIT

主要改动

1. 修复对话分割问题 (Conversation Spit Fix)

在 commit b860e7a4570fdaa0cd3c08eb574ef5f8827bcc7c 中，我们修复了一个影响数据完整性的关键问题。

问题分析:
Twitter 的 GraphQL API 在返回用户推文时，对于对话类型的推文会使用特殊的 profile-conversation 结构。原版 twikit 在处理这种嵌套数据结构时，只取第一个结果，导致对话中的其他推文被忽略。

技术方案:

重构 tweet_from_data 函数，增加 index 参数以支持多推文解析
针对 profile-conversation 类型实现专门的遍历逻辑
添加类型过滤，确保只处理有效的 Tweet 对象

# 修改前
def tweet_from_data(client: GuestClient, data: dict) -> Tweet:tweet_data_ = find_dict(data, 'result', True)if not tweet_data_:return Nonetweet_data = tweet_data_[0]# 修改后  
def tweet_from_data(client: GuestClient, data: dict, index: int = 0) -> Tweet:tweet_data_ = find_dict(data, 'result', index == 0)if tweet_data_ and index > 0:tweet_data_ = [ _i for _i in tweet_data_ if _i.get('__typename') == 'Tweet']if not tweet_data_ or len(tweet_data_) <= index:return Nonetweet_data = tweet_data_[index]

2. 项目结构现代化

为了提升项目的可维护性和开发体验，我们进行了以下改进：

Python 版本管理: 添加 .python-version 文件，明确指定 Python 3.12+ 要求
构建系统升级: 使用 pyproject.toml 替代传统的 setup.py，符合 PEP 518 标准
Git 配置优化: 更新 .gitignore 规则，排除 __pycache__ 等临时文件
包管理器升级: 集成 uv 包管理器，使用 uv sync 命令进行依赖同步，提供更快的依赖解析和安装速度

3. 依赖管理标准化

采用 pyproject.toml 作为统一的依赖管理配置：

[project]
name = "twikitfks"
version = "0.1.0"
description = "Add your description here"
readme = "README.md"
requires-python = ">=3.12"
dependencies = ["beautifulsoup4>=4.13.4","filetype>=1.2.0","httpx[socks]>=0.28.1","js2py-3-13>=0.74.1","lxml>=5.4.0","m3u8>=6.0.0","pyotp>=2.9.0","webvtt-py>=0.5.1",
]

安装和使用

从 PyPI 安装

pip install twikitfks

从源码安装

git clone https://github.com/Liaofushen/twikitFKS.git
cd twikitFKS
uv sync

使用示例

import asynciofrom twikit.guest import GuestClientclient = GuestClient()async def main():# Activate the client by generating a guest token.await client.activate()# Get user by screen nameuser = await client.get_user_by_screen_name('elonmusk')print(user)# Get user by IDuser = await client.get_user_by_id('44196397')print(user)user_tweets = await client.get_user_tweets('44196397')print(user_tweets)tweet = await client.get_tweet_by_id('1519480761749016577')print(tweet)asyncio.run(main())

与原版 twikit 的技术差异

特性	twikit 原版	twikitFKS
对话分割处理	❌ 存在数据丢失	✅ 完整解析
项目配置	setup.py	pyproject.toml
包管理器	pip	uv (更快)
Python 版本	未明确指定	>= 3.12
依赖锁定	requirements.txt	uv.lock