Python 情绪分析存储从给定日期范围的推特推特上收集的极性值

您好，如果有人能帮我存储给定时间范围内的极性值，我将不胜感激。到目前为止，我已经尝试下载了从2016年10月1日到2016年11月1日所有包含“谷歌”一词的推文

import tweepy
from textblob import TextBlob
import csv
import time

consumer_key = '' 
consumer_secret = ''

access_token = ''
access_token_secret = ''

#lets authenticate with Twitter which means login via code
auth = tweepy.OAuthHandler(consumer_key, consumer_secret)
auth.set_access_token(access_token, access_token_secret)

api = tweepyapi = tweepy.API(auth)

# Open/Create a file to append data
csvFile = open('tweets.csv', 'a')
#Use csv Writer
csvWriter = csv.writer(csvFile)

for tweet in tweepy.Cursor(api.search, 
                    q="google", 
                    since="2016-10-01", 
                    until="2016-11-01", 
                    lang="en").items():
   while True:
       try:
           tweet = tweet.next()
       except tweepy.TweepError:
           time.sleep(60 * 15)
           continue
       except StopIteration:
          break

#Write a row to the csv file/ I use encode utf-8
csvWriter.writerow([tweet.created_at, tweet.text.encode('utf-8')])
print tweet.created_at, tweet.text
csvFile.close()

就上面的代码而言，我一直得到以下错误：

AttributeError: 'Status' object has no attribute 'next'

Twitter有QPS限制，所以我尝试实现

time.sleep

。我试着用他们在这本书里说的话。 至于情绪分析，我打算用这个

 #Sentiment Analysis on Tweets
    analysis = TextBlob(tweet.text)

我认为存储从2016年10月1日到2016年11月1日的所有tweet会有太多的数据，因此如何将极性值存储在csv文件中？或者可以将tweet本身和极性值存储在csv中吗？我希望在接下来的几个月内，即从2016年10月1日到2017年1月1日，进行该分析。我的最终目标是绘制两极价值观的趋势图，看看人们在未来几个月内对谷歌的看法有多积极