ページネーション

X API は、タイムラインや検索など、複数ページにわたる結果を返すエンドポイントに対してページネーションを使用します。各 API 呼び出しのレスポンスには、result_count、previous_token、next_token を含む meta オブジェクトが含まれます。XDK は next_token を使って複数回の API 呼び出しを自動で処理するため、開発者は複数回リクエストを送ることなく、必要なデータ量だけを指定できます。 SDK はこれを次のように簡素化します:

• 組み込みイテレーター: ジェネレーター関数を使って、複数ページにまたがるデータ取得をシームレスに行えます。
• 明示的なトークン処理: pagination_token を渡すことで、必要に応じた柔軟な手動制御が可能です。
• 最大取得件数の遵守: 各呼び出しごとに max_results（API の上限まで。例: 検索の場合は 100）を遵守します。

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自動ページネーション（推奨）

ページネーション対応のレスポンスに対して iterate() メソッドを使用し、すべての結果を遅延的に取得します。 例: ページネーション付き検索

from xdk import Client
client = Client(bearer_token="your_bearer_token")
# Search with automatic pagination
all_posts = []
for page in client.posts.search_recent(
    query="python",
    max_results=100,  # Per page
    tweet_fields=["created_at", "author_id"]  # オプションの拡張
):
    all_posts.extend(page.data)
    print(f"Fetched {len(page.data)} Posts (total: {len(all_posts)})")
print(f"Total tweets: {len(all_posts)}")

• イテレータは next_token を自動的に処理します。
• next_token が存在しない場合に停止します。
• 429 エラーを回避するためのレート制限バックオフをサポートします。

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手動でのページネーション

カスタムロジック（例：ページ単位の処理）で結果の取得を制御したい場合は、next_token を使用して、以下のように手動でページネーションを行うこともできます。

# 最初のページを取得 - search_recentはIteratorを返します
first_page = next(client.posts.search_recent(
    query="xdk python sdk",
    max_results=100,
    pagination_token=None  # 最初のページ
))
print(f"最初のページ: {len(first_page.data) if first_page.data else 0} 件のポスト")
# metaからnext_tokenを抽出
next_token = None
if hasattr(first_page, 'meta') and first_page.meta:
    if hasattr(first_page.meta, 'next_token'):
        next_token = first_page.meta.next_token
    elif isinstance(first_page.meta, dict):
        next_token = first_page.meta.get('next_token')
if next_token:
    second_page = next(client.posts.search_recent(
        query="xdk python sdk",
        max_results=100,
        pagination_token=next_token
    ))
    print(f"2ページ目: {len(second_page.data) if second_page.data else 0} 件のポスト")

ヒント:

• エンドポイントごとに既定値が異なるため、max_results を必ず指定してチューニングしてください。
• デバッグのために meta.result_count をモニタリングしてください。
• 非常に大きなクエリの場合は、処理のブロッキングを避けるために非同期イテレーションの利用を検討してください。 Python XDK を使用した詳細なコード例については、コードサンプルの GitHub リポジトリ を参照してください。