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一般网站模块,图片素材网站建设,网站备案流程多少钱,织梦 音乐网站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.pypyproject.toml
包管理器pipuv (更快)
Python 版本未明确指定>= 3.12
依赖锁定requirements.txtuv.lock

核心改进:

  • 数据完整性: 修复了 profile-conversation 类型推文的解析缺陷
  • 开发体验: 现代化的项目结构和工具链
  • 性能优化: 更快的依赖解析和安装速度

贡献和反馈

如果您在使用过程中遇到任何问题或有改进建议,欢迎:

  • 在 GitHub Issues 中报告问题
  • 提交 Pull Request 贡献代码
  • 给项目点个 ⭐️ 支持

许可证

本项目基于 MIT 许可证开源,您可以自由使用、修改和分发。


总结

twikitFKS 在保持原版 twikit 所有功能的基础上,重点解决了数据完整性问题,并采用了现代化的项目结构。对于需要处理 Twitter 对话数据的开发者来说,这是一个值得考虑的升级选择。

twikitFKS 致力于提供更稳定、更完整的 Twitter API 访问体验。

http://www.dtcms.com/wzjs/823073.html

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