如何控制免费收费的twitter api的速率限制
我使用带有searchtweets的Python 3.7从twitter api中获取一些基本数据，我希望能够在达到速率限制时暂停进程。我目前只能访问免费的软件包(沙箱和有限的保费)。我可以通过tweepy和sandbox包来做到这一点，因为它们不允许历史搜索。 我已经在尝试使用searchtweets从历史tweets中获取更多的数据，但这似乎并不能访问sandbox包(open issue)中提供的rate_limit_status。 我在对问题的响应中尝试了这个建议，但是它仍然返回到429错误码 有人知道如何在searchtweets中访问rate_limit_status吗?或者有没有其他方法来确定我还有多少请求? 问题来源StackOverflow 地址：/questions/59386655/how-to-control-rate-limiting-for-free-premium-twitter-api
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在使用searchtweets库从Twitter API获取数据时，确实直接获取rate_limit_status比较困难，因为这个库本身并不直接提供访问API rate limit状态的接口。但是，你可以采取一些间接方法来尽量避免达到速率限制。
- 手动控制请求频率：最简单的方法是通过在代码中设置固定的延时来控制请求频率。虽然这不精确，但可以作为一种基本的速率控制手段。例如，每发送一定数量的请求后暂停一段时间：
import time
# 你的搜索逻辑...
for tweet in tweepy.Cursor(api.search_30_day, ...).items():
# 处理tweet
...
# 每处理N个tweet后暂停一段时间
if count % N == 0:
time.sleep(60) # 假设每分钟发送N次请求
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利用Tweepy的rate limiting特性：尽管你提到主要使用searchtweets，但Tweepy库对于管理rate limits有更友好的支持。如果你能结合使用这两个库，可以在关键操作前后检查Tweepy的last_response对象来获取剩余的API调用次数。不过，这需要你将部分逻辑迁移到Tweepy上。
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记录和预测：另一种策略是记录下每次请求的时间和结果（特别是是否因速率限制而失败），然后基于Twitter API的文档手动计算剩余的请求配额。Twitter API的速率限制通常是按15分钟窗口计算的，了解每个端点的具体限制后，你可以根据最近的成功和失败请求来估算当前的可用额度。
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异常处理：针对429错误码（Too Many Requests），确保你的代码中有适当的异常处理逻辑，当遇到此错误时自动重试请求，但在重试前等待适当的时间。Twitter的响应通常会包含
X-Rate-Limit-Reset头部，指示何时速率限制会被重置，你可以据此动态调整等待时间。 -
分布式处理或队列系统：如果可能的话，考虑使用分布式处理或消息队列系统来分散请求，这样即使单个进程达到速率限制，其他进程仍可以继续工作。
由于你使用的是免费或有限的高级套餐，资源有限，因此精细控制和优化请求模式变得尤为重要。希望上述建议能帮助你更好地管理Twitter API的速率限制问题。
