fn_registry/python/functions/datascience/fetch_reddit_search.md

name, kind, lang, domain, version, purity, signature, description, tags, uses_functions, uses_types, returns, returns_optional, error_type, imports, params, output, tested, tests, test_file_path, file_path

name	kind	lang	domain	version	purity	signature	description	tags	uses_functions	uses_types	returns	returns_optional	error_type	imports	params	output	tested	tests	test_file_path	file_path
fetch_reddit_search	function	py	datascience	1.0.0	impure	def fetch_reddit_search(query: str, subreddits: list[str] = None, limit: int = 50, sort: str = "new") -> list[dict]	Busca posts en Reddit via la API JSON publica (sin auth) y los normaliza a un shape comun de market intelligence. Por subreddit (o global si None), GET a search.json con t=year. Tolera errores por subreddit (429, red) continuando con los demas. Requiere User-Agent obligatorio.	market-intel reddit scraping http social demand impure datascience				false	error_go_core	requests	name desc query termino de busqueda (ej: 'csv dedupe tool') name desc subreddits lista de subreddits sin prefijo r/ (ej: ['SaaS','Entrepreneur']). Si None o vacio -> busqueda global en todo Reddit name desc limit maximo de resultados por subreddit (o por la busqueda global). Reddit topea ~100 name desc sort orden de Reddit: 'new' (default), 'relevance', 'top', 'comments', 'hot'	list[dict] (puede ser []). Cada fila: {source:'reddit', platform_id:str, title:str, body:str, url:str, author:str, channel:str, created_utc:float, platform_score:int, query:str}	true	parser normaliza children al shape exacto selftext vacio se mapea a body vacio children vacio devuelve lista vacia	python/functions/datascience/fetch_reddit_search_test.py	python/functions/datascience/fetch_reddit_search.py

Ejemplo

from datascience import fetch_reddit_search

# Buscar en subreddits concretos
rows = fetch_reddit_search(
    "csv dedupe tool",
    subreddits=["SaaS", "Entrepreneur"],
    limit=25,
    sort="new",
)
for r in rows[:3]:
    print(r["channel"], r["platform_score"], r["title"])

# Busqueda global (sin subreddits)
rows_global = fetch_reddit_search("i wish there was a tool", limit=50)

Cuando usarla

Usala como primera fase de un pipeline de market intelligence: recolectar conversaciones reales de Reddit donde la gente expresa necesidades o busca herramientas. Combina la salida con score_demand_signal para puntuar cada post por senal de demanda. Cubre subreddits de nicho (subreddits=[...]) o escanea todo Reddit (busqueda global).

Gotchas

• User-Agent obligatorio: Reddit devuelve 429 Too Many Requests si no se envia un User-Agent identificable. Esta funcion envia demand_radar/0.1 (registry market-intel) por defecto.
• Rate limiting: la API publica sin auth tiene limites estrictos. Si haces muchas llamadas seguidas o pides muchos subreddits, Reddit puede empezar a devolver 429. La funcion tolera estos fallos por subreddit (try/except) y sigue con los demas — un 429 en un subreddit no aborta la busqueda completa, simplemente ese subreddit aporta 0 filas.
• Sin red = lista vacia, no excepcion: si todas las peticiones fallan, devuelve []. Revisa el tamano del resultado, no asumas exito.
• created_utc es epoch en segundos (float). platform_score son los upvotes netos (ups), 0 si Reddit no lo provee.
• t=year fija la ventana temporal a un ano; no es parametrizable en esta version (mantiene la firma simple).