de este codigo quiero una lista de users ordenados por numero de tweets y si empatan por numero de replys: import tweepy

client = tweepy.Client(
    bearer_token='AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAPFamQEAAAAAPOx1y2vzxQf8Qjb8J68VCiK6M3E%3DUxjFF0WpJmBedg2mzP8PMLU4OWEZgmaok4B0eByBiSOyLdfilh')

tweets = client.search_recent_tweets(query='autodeterminacio -is:retweet',
                                     tweet_fields=['created_at', 'context_annotations', 'public_metrics', 'geo'],
                                     expansions=['author_id', 'geo.place_id'],
                                     user_fields=['public_metrics'],
                                     place_fields=['place_type', 'geo'],
                                     max_results=100)

# crear un diccionario para mapear los ids de los usuarios con sus nombres y seguidores
users = {}
for user in tweets.includes['users']:
    users[user['id']] = {'username': user['username'], 'followers': user['public_metrics']['followers_count']}

# ordenar por bubble sort por reply_count
for i in range(len(tweets.data)):
    for j in range(0, len(tweets.data) - i - 1):
        reply_count_ratio_j = tweets.data[j]['public_metrics']['reply_count'] / users[tweets.data[j]['author_id']][
            'followers']
        reply_count_ratio_j_plus1 = tweets.data[j + 1]['public_metrics']['reply_count'] / \
                                    users[tweets.data[j + 1]['author_id']]['followers']
        if reply_count_ratio_j > reply_count_ratio_j_plus1:
            tweets.data[j], tweets.data[j + 1] = tweets.data[j + 1], tweets.data[j]

# Crear una lista vacía para guardar el texto de cada tweet
textos = []

for tweet in tweets.data:
    print("----------------------------------------------")
    # Obteniendo el id del autor del tweet
    author_id = tweet.author_id

    # Obteniendo el nombre de usuario y los seguidores del autor desde el diccionario
    username = users[author_id]['username']
    followers = users[author_id]['followers']
    # Guardar el texto en un fichero txt
    texto = "User " + str(username) + " Followers " + str(followers) + " " + tweet.text + " - " + str(
        tweet.created_at) + " - " + " Reply Count " + str(
        tweet['public_metrics']['reply_count'])

    textos.append(texto)
    print(texto)

# Sobrescribir el fichero con el texto de todos los tweets
with open('fichero.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    f.writelines('\n'.join(textos))

# Calcular la suma de los followers
total_followers = sum([user['followers'] for user in users.values()])

# Calcular la media de los followers
media_followers = total_followers / len(users.values())

# Imprimir la media de los followers
print("La media de followers es:", media_followers)

# Ordenar la lista de followers
followers_list = sorted([user['followers'] for user in users.values()])

# Determinar si la cantidad de usuarios es par o impar
if len(followers_list) % 2 == 0:
    # Obtener los dos valores centrales
    middle1 = followers_list[int((len(followers_list) - 1) / 2)]
    middle2 = followers_list[int(len(followers_list) / 2)]

    # Calcular la mediana
    median_followers = (middle1 + middle2) / 2
else:
    # Obtener el valor central
    median_followers = followers_list[int(len(followers_list) / 2)]

# Imprimir la mediana de followers
print("La mediana de followers es:", median_followers)