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我试图找出用户对所有给定推文的回复数量。这不是直接从 Twitter 的 API 获得的东西。我决定只关注用户关注者的回复，以帮助提取生成的数据并作为一个很好的近似值（我相信对推文的回复中的 msot 将直接来自该用户的关注者。

我相信我已经走了很长一段路，我只是需要最后一部分的帮助。我正在努力使我创建的功能运行在所有追随者身上。

我宁愿这个解决方案在 R 中而不是 Python 中，尽管我知道这存在并且将是一个选项。我还为唐纳德特朗普添加了推特标签；我不是想为他做这件事，我知道他的大量追随者会让这成为一个挑战。我想要一个可用于输入任何用户的通用版本。

library(rtweet)
library(plyr)
library(dplyr)

##set name of tweeter to look at (this can be changed)
targettwittername <- "realDonaldTrump"

##get this tweeter's timeline
tmls <- get_timeline(targettwittername, n=3200, retryonratelimit=TRUE)
##get their user id
targettwitteruserid <- as.numeric(select(lookup_users(targettwittername), user_id))
##get ids of their tweets
tweetids <- select(tmls, status_id)
tweetids <- transform(tweetids, status_id_num=as.numeric(status_id))

##get list of followers (who are most likely to reply)
targetfollowers <- data.frame(get_followers(targettwittername))

##clean up follower list to exclude those that have never tweeted and restricted access
user_lookup <- lookup_users(targetfollowers)
users_with_tweets_and_unprotected <- filter(user_lookup, statuses_count != 0)
users_with_tweets_and_unprotected <- select(filter(users_with_tweets_and_unprotected, protected != "TRUE"), user_id)

targetfollowers <- filter(targetfollowers, user_id %in% users_with_tweets_and_unprotected$user_id)



##custom function to search all followers timelines one by one
getfollowersreplies <- function(x){
  follower <- as.numeric(x[1])
  followertl <- data.frame(get_timeline(follower, n=3200, retryonratelimit=TRUE))
  followertl <- filter(followertl, in_reply_to_status_user_id == targettwitteruserid)
  followertl <- transform(followertl, reply_to_status_id_num=as.numeric(in_reply_to_status_status_id))
  join <- inner_join(followertl, tweetids, by=c("reply_to_status_id_num"="status_id_num"))
  replycounts <- data.frame(
                  join %>%
                    group_by(user_id, reply_to_status_id_num) %>%
                    summarise(n=n())
                  )
  return(replycounts)
}


tweet_replies <- do.call("rbind", lapply(targetfollowers$user_id, getfollowersreplies))
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最大的障碍将是收集由超过 4200 万@realDonaldTrump的超过 4200 万粉丝发布的多达 3200 条最新推文所需的时间。

> djt <- lookup_users(targettwittername)
> djt[, c("screen_name", "followers_count", "friends_count", "statuses_count")]
# A tibble: 1 x 4
      screen_name followers_count friends_count statuses_count
            <chr>           <int>         <int>          <int>
1 realDonaldTrump        42793758            45          36398

Twitter 将每 15 分钟收集的追随者用户 ID 数量限制为 75,000 个。

flw <- get_followers("realDonaldTrump", n = 75000)
> flw
# A tibble: 75,000 x 1
              user_id
                <chr>
 1          928808378
 2 926186565231136768
 3 931237514253426688
 4 930584682701475842
 5 902580952165216256
 6 931236663950372864
 7 931237367024820224
 8 922140807024578560
 9 931235142047211520
10 931235653412708352
# ... with 74,990 more rows

假设您有可靠的互联网连接和时间，那么您可以使用以下代码获取所有 4200 万个关注者 ID。

flw <- get_followers(
  "realDonaldTrump", n = 42793758, retryonratelimit = TRUE
)

然后，您可能想要构建一个使用get_timeline()和处理 API 速率限制的 for 循环。在下面的示例代码中，我让循环休眠，直到每 56 次调用后速率限制重置。

flw_tml <- vector("list", length(flw$user_id))
for (i in seq_along(flw$user_id)) {
  flw_tml[[i]] <- get_timeline(
    flw$user_id[i], n = 3200
  )
  if (i %% 56 == 0L) {
    rl <- rate_limit("get_timeline")
    Sys.sleep(as.numeric(rl$reset, "secs"))
  }
  cat(i, " ")
}

如您所见，这将需要很长时间。您最好尝试收集过去 6-9 天内的所有回复。下面的代码在过去 9 天内获得了对特朗普推文的多达 500 万条回复。警告：如果在过去 9 天里实际上有那么多回复（老实说我不知道​​），那么这个搜索将需要不到 3 天的时间才能完成。

at_rdt <- search_tweets(
  "to:realdonaldtrump", 
  n = 5e6,
   retryonratelimit = TRUE
)
于 2017-11-16T19:24:12.637 回答