gallery-dl项目Twitter/X平台API 404错误问题分析与解决方案
2025-05-17 08:17:53作者:郁楠烈Hubert
问题背景
近期,gallery-dl工具在访问Twitter(现更名为X平台)时出现了严重的API兼容性问题。具体表现为使用UserTweetsAndReplies和TweetDetail等API端点时返回404 Not Found错误,这直接影响了用户通过该工具下载Twitter内容的功能。
问题根源分析
经过开发者社区深入调查,发现问题的根本原因在于X平台近期对其API进行了重大更新:
-
废弃旧版API端点:X平台移除了多个长期存在的API端点,包括
UserTweetsAndReplies等关键接口。 -
新增安全验证机制:新API要求所有请求必须包含
x-client-transaction-id头部字段,该字段需要通过复杂算法生成,且与特定事务绑定不可复用。 -
功能参数变更:新API对请求参数有更严格的要求,许多之前可选的参数现在变为必填项。
临时解决方案
在等待官方正式修复前,用户可采用以下临时解决方案:
方案一:使用REST ID端点
修改配置文件,强制使用restid端点:
{
"extractor": {
"twitter": {
"tweet-endpoint": "restid"
}
}
}
此方案优点是不需要额外依赖,但可能无法获取所有类型的内容,特别是NSFW内容。
方案二:集成XClientTransaction库
开发者社区已找到生成x-client-transaction-id的方法,可通过以下步骤实现:
- 安装XClientTransaction库:
pip install git+https://github.com/iSarabjitDhiman/XClientTransaction.git
- 修改gallery-dl代码,在API请求中添加事务ID头部:
headers['x-client-transaction-id'] = ct.generate_transaction_id(method, endpoint)
官方修复进展
gallery-dl项目维护者已创建专门分支transaction_id来整合这些修复:
- 包含了XClientTransaction作为依赖
- 实现了事务ID的自动生成
- 更新了API端点配置
用户可通过以下命令安装测试版:
pip install -U --force-reinstall https://github.com/mikf/gallery-dl/archive/refs/heads/transaction_id.tar.gz
技术细节解析
事务ID生成机制
X平台使用基于浏览器环境和请求特征的复杂算法生成事务ID,主要涉及:
- 页面初始化时获取的种子数据
- 请求方法和路径的哈希
- 时间戳和随机数组合
API参数变更
新API要求必须包含以下功能参数:
- rweb_tipjar_consumption_enabled
- communities_web_enable_tweet_community_results_fetch
- responsive_web_grok_analyze_post_followups_enabled
- premium_content_api_read_enabled
用户操作建议
- 对于普通用户,建议优先使用
restid端点方案 - 对于技术用户,可尝试安装测试分支版本
- 下载过程中如遇404错误,可尝试重新运行命令
- 关注项目官方更新,及时升级到稳定版本
未来展望
随着X平台API的持续变更,下载工具需要:
- 建立更灵活的API端点管理机制
- 实现自动化的事务ID生成
- 增强错误处理和重试逻辑
- 提供更友好的用户配置选项
这次事件再次凸显了依赖第三方API的风险,也展示了开源社区快速响应和解决问题的能力。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
405
3.14 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
226
251
暂无简介
Dart
672
159
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
663
319
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
657
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
325
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868