小编Kee*_*ees的帖子

有一个基本的小问题。我使用 Mac，我曾经使用 Sublime 3 处理 .py 文件。我喜欢的一件事是，当 Sublime 关闭时，对于文件夹中的给定文件——如果我正在寻找一些代码-- 我可以按空格键，Mac 可以打开 .py 文档的快速预览。

现在我在 Jupyter Notebook 中工作并将所有内容保存为 .ipynb 文件。现在我无法按空格键并查看文件——我从命令区启动 JN，但速度要慢得多。

我怀疑有在浏览器窗口中打开 .ipynb 文件的更快方法，但我真正想知道的是有没有一种方法可以从我的桌面快速预览这些文件内容？或者，有没有办法在 Jupiter Notebook 中工作但将文件保存为 .py（然后在 JN 中无缝重新打开），这样我仍然可以使用伟大的旧空格键技巧？

感谢您对一个很小的问题的耐心:)

在过去的几天里，我试图在有限的时间内搜索 twitter 以提取 2-3 个关键字，但我似乎无法弄清楚如何一次搜索多个术语。

可能还有其他方法可以做到这一点，但我有一个使用 tweepy.cursor 的短代码。但是我不知道如何用这个同时搜索多个查询词？（我的例子是想一次搜索#superbowl / superowl / super bowl）我尝试了几件事，但下面的代码似乎返回了 AND 逻辑语句。我看过任何有帮助的文档。

任何帮助表示赞赏！

import tweepy
from datetime import datetime,timedelta
import csv

access_token = "..."
access_token_secret = "..."
consumer_key = "..."
consumer_secret = "..."


auth = tweepy.OAuthHandler(consumer_key, consumer_secret)
auth.set_access_token(access_token, access_token_secret)
api = tweepy.API(auth)

csvFile = open('output.csv', 'a')
csvWriter = csv.writer(csvFile)

search_terms = 'superbowl ', 'super bowl ', '#superbowl'

for status in tweepy.Cursor(api.search,
                       q=search_term,
                       since='2017-02-16', until='2017-02-17',
                       count=10,
                       result_type='recent',
                       include_entities=True,
                       monitor_rate_limit=True, 
                       wait_on_rate_limit=True,
                       lang="en").items():

eastern_time = status.created_at - timedelta(5) …

请原谅我丑陋的新手代码，我正在学习。我正在从 OMDB API 提取电影数据，但是当我将其移动到 CSV 时，许多电影都出现 UnicodeEncodeError 错误。例如，可能是因为演员的名字有重音。我想 1.) 确定哪些电影有问题，2.) 跳过它们，和/或 3.) 最好纠正错误。我目前所拥有的只是在发生错误时传递整个过程。由于我是新手，正在寻找一个简单的修复方法。

import csv\nimport os\nimport json\nimport omdb\n\nmovie_list = [\'A Good Year\', \'A Room with a View\', \'Anchorman\', \'Am\xc3\xa9lie\', \'Annie Hall\', \'Before Sunrise\']\n\ndata_list = []\n\ntextdoc = open(\'textdoc.txt\',\'w\')\n\nfor w in movie_list:\n    x = omdb.request(t=w, fullplot=True, tomatoes=True, r=\'json\')\n    y = x.content\n    z = json.loads(y)\n    data_list.append([z["Title"], z["Year"], z["Actors"], z["Awards"], z["Director"], z["Genre"], z["Metascore"], z["Plot"], z["Rated"], z["Runtime"], z["Writer"], z["imdbID"], z["imdbRating"], z["imdbVotes"], z["tomatoRating"], z["tomatoReviews"], z["tomatoFresh"], z["tomatoRotten"], z["tomatoConsensus"], z["tomatoUserMeter"], z["tomatoUserRating"], z["tomatoUserReviews"]])\n\ntry:\n    with open(\'Films.csv\', \'w\') as g:\n …