소개

나의 살아있는 양식인 여배우 마츠오카 마유씨의 최신 이미지를 자동 취득하기 위해, LINE Bot 가 만들었습니다.

그렇다면 QR 코드로 추가하십시오. 제가 기뻐요.


자세한 코드는 아래 기사 또는 GitHub를 참조하십시오.
[매일 정시에 이미지를 보내는 LINE Bot을 만들었다]
htps : // 코 m / 소마 _ 기침 / ms / 4c01d0 b890024d6f87c

GitHub
htps : // 기주 b. 코 m / 소세키 모토 / 마유 데이 ょ

이 이미지 전송 bot의 이미지 획득 소스는 트위터입니다. (왜냐하면 정보가 빠르기 때문에. 즉 최신의 화상도 나오는 것이 빠르다.)

tweepy를 사용하여 구현하고, 드디어 오늘까지 만족했습니다. tweepy 하나님이라고 생각했습니다.

아, 덧붙여서 이미 알아차릴지도 모릅니다만, 이것은 기술적인 것 별로 쓰지 않습니다.

tweepy에서 api.search 사용했지만 뭔가 이상합니다. . .

최근 문득 생각해,
코드에서 작성한 검색 단어를 실제 트위터 검색 창에 입력하여 정확히 동일합니다.

검색 부분의 코드

q = f"#松岡茉優 OR 松岡茉優 -'松岡茉優似' filter:media exclude:retweets min_faves:10 since:{yesterday}"

tweets = tweepy.Cursor( api.search, q=q, tweet_mode='extended', include_entities=True).items(20)

문서 읽어 보면 제대로 써 있었다.

Please note that Twitter's search service and, by extension, the Search API is not meant to be an exhaustive source of Tweets. Not all Tweets will be indexed or made available via the search interface.

요컨대,

「Search 메소드로 전부의 트윗을 취득하는 것은 아닙니다!」

라고 하는 일이라고 나는 해석했습니다.

원래 tweepy의 사양이었는가. . . .

하지만 어떤 트윗을 얻을 수 있고 어느 것이 할 수 없는지 알고 싶다. 알고 싶다.

result_type="mixed" 로 취하고 싶은 트윗을 얻을 수 있었다.

얻고 싶었던 트윗을 얻을 수 있었다.

수정 전

q = f"#松岡茉優 OR 松岡茉優 -'松岡茉優似' filter:media exclude:retweets min_faves:10 since:{yesterday}"

tweets = tweepy.Cursor( api.search, q=q, tweet_mode='extended', include_entities=True).items(20)

수정 후

q = f"#松岡茉優 OR 松岡茉優 -'松岡茉優似' filter:media exclude:retweets min_faves:10 since:{yesterday}"

tweets = tweepy.Cursor( api.search, q=q, tweet_mode='extended', result_type="mixed", include_entities=True).items(20)

result_type으로 설정할 수 있는 값은 3가지가 있습니다.
"recent": 시계열로 최신 트윗 검색
"popular": 인기 있는 트윗 검색(무엇을 기준으로 인기인지 판단하고 있는지는 불명)
"mixed": 위를 섞은 것.
되어 있다.

게다가 조사해 보면, 디폴트라고 "recent"가 설정되어 있는 것을 알 수 있었다.

아래 기사 참조

h tps : //에서. 코 m / 카토 마루 0510 / n / n 8797618 A68
htps : // 이 m / Mima_Ti / ms / Ba 59 A 18440790b12d97

결론

완전히 자신의 부러웠습니다.

물론 result_type 의 존재도 알고 있었습니다만, 디폴트라고 그러한 트윗의 종류에 관계없이 전부 취득해 주는 것이라고 착각하고 있었습니다.

우선 이번에는 해결했습니다만, 근본적으로 tweepy 의 api.search 에 대해서 해명할 수 있었던 것은 아니기 때문에, 앞으로도 tweepy 사용하면서 이해를 깊게 해 나갈 것입니다.