Python Tweepy对于大型twitter账户来说速度很慢

我正在用tweepy制作一个twitter监视器，每秒钟，它都会通过user_timeline（user，count=2）从一个帐户获取最近的2条推文，如果是新推文，它会发送一个不一致通知

在像我这样的一个小账户上，这一切都运行得非常好，我只有几条推文。自tweet创建以来，它的延迟只有0.5秒。现在，我正在用更大的帐户进行测试，例如，创建的推文总数超过1000条。现在延迟只有2秒，最多30秒

你知道为什么会这样吗？还有其他更有效的方法来完成同样的任务吗？我最初认为这是因为默认情况下它会获取最新的200条tweet，但我改变了这一点，在user_timeline函数中添加了“count=2”，延迟仍然相同

PD: 我只使用应用程序身份验证，这是我代码的一部分：

async def monitor_user(self, api, username, last_updated):
    data = []

    try:
        fut = self.client.loop.run_in_executor(
            None, lambda: api.user_timeline(username, count=2)
        )
        await fut
        tweets = fut.result()

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您应该使用流式处理端点：

这样，您就可以跟踪5000名twitter用户，跟踪400个关键字，并实现25个位置框：

发布的新状态在2秒内到达，比查询单个twitter帐户要快得多。用户时间线端点的速率限制为每15分钟180次查询调用。这意味着你想要跟踪的人越多，你被允许检查的频率就越低，这意味着会有很大的延迟

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流式处理端点的缺点是它只显示新发布的状态

您应该使用流式处理端点：

这样，您就可以跟踪5000名twitter用户，跟踪400个关键字，并实现25个位置框：

发布的新状态在2秒内到达，比查询单个twitter帐户要快得多。用户时间线端点的速率限制为每15分钟180次查询调用。这意味着你想要跟踪的人越多，你被允许检查的频率就越低，这意味着会有很大的延迟

流式处理端点的缺点是它只显示新发布的状态