Question

我有以下脚本收集所有包含搜索词 $ BTC 或 $ ETH

的推文。

import sys
import time
import json
import pandas as pd
from tweepy import OAuthHandler
from tweepy import Stream
from tweepy.streaming import StreamListener

USER_KEY = ''
USER_SECRET = ''
ACCESS_TOKEN = ''
ACCESS_SECRET = ''

class StdOutListener(StreamListener):

def on_data(self, data):
   tweet = json.loads(data)
   print(tweet)


def on_error(self, status):
   print(status)    
   return False

if __name__ == "__main__":
listener =  StdOutListener()
auth = OAuthHandler(USER_KEY, USER_SECRET)
auth.set_access_token(ACCESS_TOKEN, ACCESS_SECRET)
stream = Stream(auth, l)
stream.filter(languages=['en'], track=['$BTC', '$ETH'], async=True)

问题是输出中有很多垃圾邮件。例如：

理想情况下，我想过滤掉垃圾邮件。因此，我检查了此类推文的JSON输出。

{
 'created_at': 'Fri Oct 05 07:09:19 +0000 2018',
 'id': 1048107851829452800,
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 'text': 'Current $ARK price: $0.69 \n\nWe checked! Binance registration is 
  currently open    \n\n➡️ url_that_is_forbidden_by_stack_overflow… 
  url_that_is_forbidden_by_stack_overflow',
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  ],
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  rel="nofollow">medicinetoletitwin</a>',
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   registration is currently open    \n\n➡️ 
   url_that_is_forbidden_by_stack_overflow\n\n$EOS $BCAP $RMC $TIME $RCN $XVC $PBL $BTC $WGR 
   $FLIXX $BTG $BCD $SMT $UKG $XWC $XEM $CRB $PASC $KMD $VIU $BNB $YOYOW 
   $INFX url_that_is_forbidden_by_stack_overflow',
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我确定了以下将推文归类为垃圾邮件的标准：

tweet ['friend_count'] <50
tweet ['followers_count']> 50
tweet ['entities'] ['urls'] ['display_url']包含指向特定垃圾邮件网站的链接

结果，我在脚本中编写了一个新函数：导入系统导入时间导入json 将熊猫作为pd导入从tweepy导入OAuthHandler 从tweepy导入流从tweepy.streaming导入StreamListener

USER_KEY = ''
USER_SECRET = ''
ACCESS_TOKEN = ''
ACCESS_SECRET = ''
spam = ['spam_website_1', spam_website_2', 'spam_website_3']

class StdOutListener(StreamListener):

def on_data(self, data):
   tweet = json.loads(data)
   self.filter_tweet(tweet)


def filter_tweet(self, tweet):
    url = data['entities']['urls']['display_url'] if 'display_url' in 
    data['entities']['urls'] else None
    if len(url) != 0):
       if data['user']['friends_count'] < 50:
          if data['user']['followers_count'] < 50:
              if any(x in url for x in spam):
                pass
    else:
       print(tweet)

def on_error(self, status):
   print(status)    
   return False

if __name__ == "__main__":
listener =  StdOutListener()
auth = OAuthHandler(USER_KEY, USER_SECRET)
auth.set_access_token(ACCESS_TOKEN, ACCESS_SECRET)
stream = Stream(auth, l)
stream.filter(languages=['en'], track=['$BTC', '$ETH'], async=True)

我想知道这部分是否足够快以用于Streaming API输出或应该重写。是否可以更优雅，更快速地编写此代码？

 if len(url) != 0):
       if data['user']['friends_count'] < 50:
          if data['user']['followers_count'] < 50:
              if any(x in url for x in spam):
                pass

Answer 1

作为注释，您在代码中先写了tweet['followers_count'] > 50和data['user']['followers_count'] < 50。

过滤垃圾邮件是一项艰巨的工作，我想甚至Twitter也无法解决。我认为这不是关于关注者或朋友人数的问题。即使您写了一个黑名单的骗局和垃圾邮件站点，它也每天都会改变。也许您也可以将用户列入黑名单。

根据我的说法，if测试非常快（我对国际象棋编程有一定的经验）。因此，是的，您可以在流式传输时进行检查。但是，如果您的测试会增长，那么您可以直接推送推文，而无需进行任何处理，例如在Redis中。然后，另一个脚本（工作人员）可以完成这项工作，以从Redis中删除推文并进行垃圾邮件测试。

编辑：垃圾邮件标准的另一个主意：每天发布的推文数量。您提供的示例用户每天发布近42条推文。因此测试可以为if tweetsPerDay > 10: spam。（我得到的计数数字包括现在创建的用户帐户和现在的日期，将其转换为天数，再加上总的推文计数，然后计算平均值）。但这可能不是很准确，例如检查关注者和朋友的人数。

从Tweepy Streaming API输出中过滤垃圾邮件

1 个答案: