Original em inglês: https://argusic.com/subject/twscrape
twscrape
Biblioteca Python e CLI para raspagem de X/Twitter com rotação de múltiplas contas e tratamento de limite de taxa integrado.
Executa com mocksfonte: GitHubpágina do projetoPythonMITcommit c1500f26c1b3
Python, licença MIT. O projeto se descreve como: data collection, data mining, scraper, scraping, social media automation, social network analysis, tweets e twitter.
twscrape executa, com substitutos para os serviços de que depende. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 1 minuto e não encontrou nenhum erro, e a sessão inteira foi gravada.
All 217 tests pass with 81% coverage; twscrape CLI reports version 0.20.1 and SQLite 3.45.1.
O que o agent conseguiu em uma máquina limpa, nas palavras dele. Como isto é medido
Medido pela Argusic em uma máquina nova, todas as vezes. Cada número tem link para as suas evidências. Pontuação Argusic 92 de 100 (a média das pontuações das execuções deste projeto).
Visão geral
Dados do projeto de GitHub, com link no topo desta página, atualizado em . Dados de teste da Argusic (CC BY 4.0); cada número tem link para uma página de execução com o log completo, a gravação e os hashes sha256 deles.
O que foi medido
Da execução que decidiu este veredito. Cada linha é um valor registrado, não uma estimativa.
- Tempo de instalação
- 1 minuto
- Da máquina limpa até o fim
- 1 minuto
- Erros encontrados e corrigidos
- 0 encontrados, 0 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- uv run pytest returned 0, 217 passed; uv run twscrape version printed twscrape: 0.20.1
- Tokens de modelo usados
- 16.345
- Commit exato testado
- c1500f26c1b3
- Imagem do container
- sha256:cdd920bce783
O que não foi medido
A outra metade, para você ver exatamente até onde estas evidências vão. Uma lacuna é mostrada como lacuna e nunca é preenchida.
- Pico de memória da GPU
- esta execução foi em uma máquina com CPU, então não havia GPU para medir
- Comportamento em uma execução longa
- cada tentativa usa as menores configurações documentadas e um orçamento de tempo fixo, então isto mede se ele executa, não como ele se comporta sob carga
- Comportamento com serviços reais
- esta execução foi verificada apenas com serviços substitutos
O fim da gravação
As últimas linhas da sessão de terminal que decidiu este veredito, exatamente como foram gravadas.
No third-party credentials are required for the test suite — it uses mock HTTP clients and fixtures…
exec
/bin/sh -lc "ARGUSIC_RESULT: {\"install_succeeded\": true, \"launch_succeeded\": true, \"install_mi…
succeeded in 0ms:
done
/bin/sh: 1: ARGUSIC_RESULT:: not found
exec
/bin/sh -lc "cd /work/repo && echo '{\"install_succeeded\": true, \"launch_succeeded\": true, \"ins…
succeeded in 0ms:
{"install_succeeded": true, "launch_succeeded": true, "install_minutes": 1.0, "errors": [], "test_d…
tokens used
16,345Reproduzir a sessão inteira, cada comando desde a máquina limpa até este ponto.
Como foi testado
Um agent, um container, nenhuma ajuda humana. Ele instala o projeto do jeito que a própria documentação do projeto manda, executa o projeto e corrige o que quebra. Tudo abaixo é registrado como aconteceu: a sessão de terminal, o log e o commit exato. A metodologia completa.
Pontos fortes e limites
Fatos medidos, não opiniões. Como este conteúdo é escrito.
O que deu certo
- Instalado em 1 minuto.
- Nada quebrou no caminho: zero erros entre o clone e a execução.
- Licença MIT, segundo a plataforma onde o projeto está hospedado.
O que não deu certo, ou não se sabe
- Só chegou a um estado de execução com serviços substitutos, então nada aqui prova que ele funciona com os serviços reais.
- Medido uma vez até agora. Uma única tentativa mostra que ele pode executar, não que executa de forma confiável.
Também testados, na mesma área
Cada um destes foi instalado e executado pela Argusic em uma máquina limpa. Nada aparece aqui sem ter sido testado.
Histórico de execuções
| testado por | tentativa | resultado | pontuação | custo USD | quando |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 1/3 | Executa com mocks | 92,00 | 0,01 |
Tópicos (de GitHub)
data-collectiondata-miningscraperscrapingsocial-media-automationsocial-network-analysistweetstwittertwitter-apitwitter-automationtwitter-bottwitter-clienttwitter-crawlertwitter-datatwitter-scrapertwitter-scrapingweb-scrapingx-apix-scraperx-twitter
Incorporar o selo
Markdown para o README do projeto. Ele tem link de volta para esta página; os termos estão na página de termos.
[](https://argusic.com/subject/twscrape)Perguntas
- twscrape executa?
- twscrape executa, com mocks no lugar de serviços externos. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 1 minutos, encontrando 0 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou twscrape?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit c1500f26c1b3. Há uma tentativa registrada, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar twscrape?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,01: custo real de computação e de modelo, não um preço de tabela por milhão de tokens. Esse valor está registrado na página da execução.
- Quanto tempo leva para instalar twscrape?
- 1 minuto na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- twscrape precisa de GPU?
- Não para iniciar. A Argusic chegou a um estado de execução em uma máquina sem GPU.
- O que dá errado ao instalar twscrape?
- Nada deu errado na execução registrada: zero erros entre o clone e a execução.
- Onde estão as evidências de twscrape?
- A execução registrada está nesta página, cada uma com link para o seu log completo e a sua gravação do terminal, guardados com uma impressão digital sha256 para que não possam ser alterados discretamente.