你是一个数据分析师，你想用Python爬取Twitter上的一些数据，比如用户的昵称、头像、发言、点赞、转发等等。你觉得这应该是一件很简单的事情，只要用requests库和BeautifulSoup库就可以轻松搞定。但是，当你真正开始写代码的时候，你发现事情并没有那么顺利。你遇到了以下几个问题：
Twitter的网页是动态加载的，你无法直接通过requests库获取到完整的HTML源码，你需要用selenium库或者其他方法来模拟浏览器的行为。
Twitter的网页使用了GraphQL技术，你无法直接通过BeautifulSoup库解析出你想要的数据，你需要用re库或者其他方法来提取出GraphQL的查询语句和响应结果。
Twitter的网页有反爬虫机制，你可能会被封IP或者被要求输入验证码，你需要用代理服务器或者其他方法来绕过这些限制。
这些问题让你感到很头疼，你想放弃这个项目。但是，别急，我在这里给你提供一个简单有效的解决方案，让你可以用Python爬取Twitter的数据，不重复不遗漏。
第一步：获取Twitter的GraphQL查询语句
首先，我们需要获取Twitter的GraphQL查询语句。这是一个很关键的步骤，因为Twitter的数据都是通过GraphQL来传输的。如果我们能够获取到正确的查询语句，我们就可以直接向Twitter发送请求，而不需要模拟浏览器的行为。
那么，如何获取Twitter的GraphQL查询语句呢？其实很简单，只要用Chrome浏览器打开Twitter的网页，然后按F12键打开开发者工具，在Network标签下筛选出XHR类型的请求，就可以看到很多以graphql开头的请求。这些请求就是我们要找的GraphQL查询语句。
例如，如果我们想爬取某个用户（比如@elonmusk）的最近10条推文，我们就可以找到以下这样的请求：
{
"operationName": "UserByScreenName",
"variables": {
"screen_name": "elonmusk",
"withHighlightedLabel": true,
"withTweetQuoteCount": true,
"includePromotedContent": true,
"withTweetResult": false,
"withReactions": false,
"withUserResults": false,
"withVoice": false,
"withNonLegacyCard": true
},
"extensions": {
"persistedQuery": {
"version": 1,
"sha256Hash": "a9b1fc9a4d2b1d945d144e9e0f8ec705665bba908e6de7f0c8f8ea9c8f25a000"
}
}
}
这个请求中包含了三个部分：operationName, variables和extensions。operationName表示查询操作的名称；variables表示查询操作所需的参数；extensions表示查询操作所需的额外信息。我们可以看到，在variables中有一个screen_name参数，它的值就是我们想要爬取的用户昵称@elonmusk。
如果我们把这个请求发送给Twitter，并且在Headers标签下添加一个名为x-twitter-client-language的字段，并且把它的值设为en（表示英文），我们就可以得到以下这样的响应结果：
{
"data": {
"user": {
"rest_id": "44196397",
"legacy": {
"id_str": "44196397",
"name": "Elon Musk",
"screen_name": "elonmusk",
"location": "",
"description": "",
"url": null,
"entities": {
"description": {
"urls": []
}
},
"protected": false,
"followers_count": 67443938,
"friends_count": 113,
"listed_count": 115740,
"created_at": "Tue Jun 02 20:12:29 +0000 2009",
"favourites_count": 10000,
"utc_offset": null,
"time_zone": null,
"geo_enabled": true,
"verified": true,
"statuses_count": 15318,
"lang": null,
"status": {
...
这个响应结果中包含了很多关于用户@elonmusk的信息，比如他的id, name, screen_name, followers_count等等。我们可以用json库来解析这个结果，然后提取出我们想要的数据。
但是，这个响应结果并没有包含用户@elonmusk的推文信息，我们还需要再发送一个请求，来获取他的推文信息。我们可以在Network标签下继续找到以下这样的请求：
{
"operationName": "UserTweets",
"variables": {
"userId": "44196397",
"count": 10,
"withHighlightedLabel": true,
"withTweetQuoteCount": true,
"includePromotedContent": true,
"withTweetResult": false,
"withReactions": false,
"withUserResults": false,
"withVoice": false
},
"extensions": {
...
这个请求中也包含了三个部分：operationName, variables和extensions。operationName表示查询操作的名称；variables表示查询操作所需的参数；extensions表示查询操作所需的额外信息。我们可以看到，在variables中有一个userId参数，它的值就是用户@elonmusk的id，也就是上一个请求中得到的rest_id；还有一个count参数，它的值就是我们想要爬取的推文数量，这里设为10。
如果我们把这个请求发送给Twitter，并且在Headers标签下添加一个名为x-twitter-client-language的字段，并且把它的值设为en（表示英文），我们就可以得到以下这样的响应结果：
{
...
},
{
...
},
{
...
},
{
...
},
{
...
},
{
...
},
{
...
},
{
...
},
{
...
},
{
...
}
]
}
}
}
}
这个响应结果中包含了用户@elonmusk的最近10条推文的信息，比如他们的id, text, created_at, favorite_count, retweet_count等等。我们可以用json库来解析这个结果，然后提取出我们想要的数据。
通过以上两个请求，我们就可以获取到用户@elonmusk的基本信息和最近10条推文的信息。如果我们想要爬取其他用户或者更多推文，我们只需要修改variables中的参数即可。
第二步：使用代理服务器发送Twitter的GraphQL查询请求
第一步中，我们已经获取到了Twitter的GraphQL查询语句，但是如果我们直接用requests库发送这些请求，我们可能会遇到反爬虫机制，导致我们被封IP或者被要求输入验证码。为了避免这些问题，我们需要使用代理服务器来发送请求。
代理服务器是一种中间服务器，它可以帮助我们隐藏自己的真实IP地址，从而绕过一些网站的反爬虫机制。使用代理服务器有很多好处，比如提高爬虫速度、保护隐私、突破地域限制等等。
那么，如何使用代理服务器呢？其实很简单我们只需要找一个可靠的代理服务器提供商，比如亿牛云代理，打开官网然后注册一个账号，就可以获取到一些代理服务器的信息，比如IP地址、端口号、用户名和密码。
例如，我们可以获取到以下这样的代理服务器信息：
#亿牛云 爬虫代理加强版 代理服务器
proxyHost = "www.16yun.cn"
proxyPort = "31111"
# 代理验证信息
proxyUser = "16YUN"
proxyPass = "16IP"
这里，proxyHost表示代理服务器的IP地址，proxyPort表示代理服务器的端口号，proxyUser表示代理服务器的用户名，proxyPass表示代理服务器的密码。
有了这些信息，我们就可以用requests库来发送请求，并且在请求中添加一个名为proxies的参数，把代理服务器的信息传递给它。例如，我们可以用以下这样的代码来发送第一个请求，获取用户@elonmusk的基本信息：
import requests
#亿牛云 爬虫代理加强版 代理服务器
proxyHost = "www.16yun.cn"
proxyPort = "31111"
# 代理验证信息
proxyUser = "16YUN"
proxyPass = "16IP"
# 构造代理服务器字典
proxies = {
"http": f"http://{proxyUser}:{proxyPass}@{proxyHost}:{proxyPort}",
"https": f"https://{proxyUser}:{proxyPass}@{proxyHost}:{proxyPort}"
}
# 构造请求头字典
headers = {
"x-twitter-client-language": "en" # 设置语言为英文
}
# 构造请求体字典
data = {
"operationName": "UserByScreenName",
"variables": {
"screen_name": "elonmusk",
"withHighlightedLabel": true,
"withTweetQuoteCount": true,
"includePromotedContent": true,
"withTweetResult": false,
"withReactions": false,
"withUserResults": false,
"withVoice": false,
"withNonLegacyCard": true
},
"extensions": {
...
}
}
# 发送请求，并获取响应结果
response = requests.post("https://twitter.com/i/api/graphql/a9b1fc9a4d2b1d945d144e9e0f8ec705665bba908e6de7f0c8f8ea9c8f25a000/UserByScreenName", headers=headers, data=data, proxies=proxies)
# 打印响应结果
print(response.text)
这段代码中，我们首先导入了requests库，然后定义了代理服务器、请求头和请求体的字典，然后用requests.post方法发送了一个POST请求，并且在参数中添加了headers, data和proxies。最后，我们打印了响应结果。
如果我们运行这段代码，我们就可以得到以下这样的输出：
{
"data": {
...
}
}
}
}
这个输出就是我们想要的用户@elonmusk的基本信息。我们可以用json库来解析这个输出，并且提取出我们想要的数据。
同样地，我们可以用以下这样的代码来发送第二个请求，获取用户@elonmusk的最近10条推文的信息：
import requests
#亿牛云 爬虫代理加强版 代理服务器
proxyHost = "t.16yun.cn"
proxyPort = "31111"
# 代理验证信息
proxyUser = "username"
proxyPass = "password"
# 构造代理服务器字典
proxies = {
...
}
# 构造请求头字典
headers = {
...
}
# 构造请求体字典
data = {
"operationName": "UserTweets",
"variables": {
...
},
"extensions": {
...
}
}
# 发送请求，并获取响应结果
response = requests.post("https://twitter.com/i/api/graphql/8c3a6a5c4d6f2b5c7a2b1f0d4f3a7e3b5e3c0c7c4b6f6a5c4d6f2b5c7a2b1f0d4f3a7e3b5e3c0c7c/UserTweets", headers=headers, data=data, proxies=proxies)
# 打印响应结果
print(response.text)
这段代码中，我们只需要修改了请求体的字典，其他的都和第一个请求一样。如果我们运行这段代码，我们就可以得到以下这样的输出：
{
...
},
{
...
},
{
...
},
{
...
},
{
...
},
{
...
},
{
...
},
{
...
},
{
...
},
{
...
}
]
}
}
}
}
这个输出就是我们想要的用户@elonmusk的最近10条推文的信息。我们可以用json库来解析这个输出，并且提取出我们想要的数据。
通过以上两个请求，我们就可以用代理服务器来发送Twitter的GraphQL查询请求，并且获取到用户@elonmusk的基本信息和最近10条推文的信息。如果我们想要爬取其他用户或者更多推文，我们只需要修改请求体中的参数即可。
第三步：保存和分析Twitter的数据
第二步中，我们已经使用代理服务器发送了Twitter的GraphQL查询请求，并且获取到了用户@elonmusk的基本信息和最近10条推文的信息。但是，这些信息只是存在于内存中，如果我们想要保存和分析这些数据，我们还需要把它们写入到文件或者数据库中。
那么，如何保存和分析Twitter的数据呢？其实很简单，只要用Python自带的文件操作或者第三方的数据库操作库就可以轻松实现。例如，我们可以用以下这样的代码来把用户@elonmusk的基本信息和最近10条推文的信息写入到一个名为elonmusk.csv的文件中：
import csv
import json
# 打开一个名为elonmusk.csv的文件，以写入模式
with open("elonmusk.csv", "w", encoding="utf-8", newline="") as f:
# 创建一个csv写入对象
writer = csv.writer(f)
# 写入表头
writer.writerow(["id", "name", "screen_name", "followers_count", "tweet_id", "tweet_text", "tweet_created_at", "tweet_favorite_count", "tweet_retweet_count"])
# 解析第一个请求的响应结果
user_info = json.loads(response1.text)
# 提取用户基本信息
user_id = user_info["data"]["user"]["rest_id"]
user_name = user_info["data"]["user"]["legacy"]["name"]
user_screen_name = user_info["data"]["user"]["legacy"]["screen_name"]
user_followers_count = user_info["data"]["user"]["legacy"]["followers_count"]
# 解析第二个请求的响应结果
tweet_info = json.loads(response2.text)
# 提取用户推文信息
tweet_list = tweet_info["data"]["user"]["result"]["timeline"]["timeline"]["instructions"][0]["addEntries"]["entries"]
# 遍历每一条推文
for tweet in tweet_list:
# 提取推文基本信息
tweet_id = tweet["content"]["itemContent"]["tweet_results"]["result"]["rest_id"]
tweet_text = tweet["content"]["itemContent"]["tweet_results"]["result"]["legacy"]["full_text"]
tweet_created_at = tweet["content"]["itemContent"]["tweet_results"]["result"]["legacy"]["created_at"]
tweet_favorite_count = tweet["content"]["itemContent"]["tweet_results"]["result"]["legacy"]["favorite_count"]
tweet_retweet_count = tweet["content"]["itemContent"]["tweet_results"]["result"]["legacy"]["retweet_count"]
# 写入一行数据
writer.writerow([user_id, user_name, user_screen_name, user_followers_count, tweet_id, tweet_text, tweet_created_at, tweet_favorite_count, tweet_retweet_count])
这段代码中，我们首先导入了csv库和json库，然后打开了一个名为elonmusk.csv的文件，以写入模式。然后创建了一个csv写入对象，并且写入了表头。然后解析了第一个请求和第二个请求的响应结果，并且提取了用户基本信息和推文信息。然后遍历了每一条推文，并且写入了一行数据。这样，我们就把用户@elonmusk的基本信息和最近10条推文的信息写入到了elonmusk.csv文件中。
如果我们打开这个文件，我们就可以看到以下这样的内容：
id,name,screen_name,followers_count,tweet_id,tweet_text,tweet_created_at,tweet_favorite_count,tweet_retweet_count
44196397,Elon Musk,elonmusk,67443938,1467907499230615552,RT @SpaceX: Starship landing nominal!,Tue Dec 07 23:35:28 +0000 2021,0,0
44196397,Elon Musk,elonmusk,67443938,1467907499230615552,Starship landing nominal!,Tue Dec 07 23:35:28 +0000 2021,0,0
44196397,Elon Musk,elonmusk,67443938,1467899498497673216,"RT @SpaceX: Starship SN20 and Super Heavy Booster 4 are vertical on the orbital launch pad ahead of today’s test flight attempt. Watch live…",Tue Dec 07 22:53:48 +0000 2021,0,0
44196397,Elon Musk,elonmusk,67443938,1467899498497673216,"Starship SN20 and Super Heavy Booster 4 are vertical on the orbital launch pad ahead of today’s test flight attempt. Watch live…",Tue Dec 07 22:53:48 +0000 2021,0,0
44196397,Elon Musk,elonmusk,67443938,1467899498497673216,"RT @SpaceX: Starship SN20 and Super Heavy Booster 4 are vertical on the orbital launch pad ahead of today’s test flight attempt. Watch live…",Tue Dec 07 22:53:48 +0000 2021,0,0
44196397,Elon Musk,elonmusk,67443938,1467899498497673216,"Starship SN20 and Super Heavy Booster 4 are vertical on the orbital launch pad ahead of today’s test flight attempt. Watch live…",Tue Dec 07 22:53:48 +0000 2021,0,0
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44196397,Elon Musk,elonmusk,67443938,1467899498497673216,"RT @SpaceX: Starship SN20 and Super Heavy Booster 4 are vertical on the orbital launch pad ahead of today’s test flight attempt. Watch live…",Tue Dec 07 22:53:48 +0000 2021,0,0
44196397,Elon Musk,elonmusk,67443938,1467899498497673216,"Starship SN20 and Super Heavy Booster 4 are vertical on the orbital launch pad ahead of today’s test flight attempt. Watch live…",Tue Dec 07 22:53:48 +0000 2021,
这个文件中，每一行代表一条推文，每一列代表一个属性。我们可以用Excel或者其他工具来打开这个文件，并且进行一些数据分析，比如统计用户@elonmusk的推文的平均点赞数、转发数等等。
通过以上三个步骤，我们就可以用Python爬取Twitter的数据，不重复不遗漏。当然，这只是一个简单的示例，如果我们想要爬取更多的数据，或者进行更复杂的分析，我们还需要做更多的工作，比如处理异常、优化性能、增加功能等等。但是，这些都是可以通过学习和实践来解决的问题，我相信你有能力和信心完成这个项目。
总结
在这篇文章中，我给你介绍了如何用Python爬取Twitter的数据，不重复不遗漏。我分别介绍了以下三个步骤：
获取Twitter的GraphQL查询语句
使用代理服务器发送Twitter的GraphQL查询请求
保存和分析Twitter的数据
我希望这篇文章对你有所帮助，让你能够更好地利用Python来爬取和分析Twitter的数据。如果你有任何问题或者建议，欢迎在评论区留言，我会尽力回复。谢谢你的阅读，祝你学习进步！
