При упоминании слова "большие данные" не так уж много сайтов могут соотноситься с ним. Но Twitter может, поскольку ежедневно на его платформе обменивается более 500 миллионов твитов, включая огромную долю изображений, текста и видео. Один твит может дать вам информацию о:
В отличие от многих других социальных медиаплатформ, Twitter имеет очень дружественный, дорогой и бесплатный публичный API, который можно использовать для доступа к данным на его платформе. Он также предоставляет потоковый API для доступа к данным Twitter в реальном времени. Однако API имеет некоторые ограничения по количеству запросов, которые вы можете отправить за определенный промежуток времени. Необходимость в Twitter Scraping возникает, когда вы не можете получить доступ к нужным данным через API. Скрапинг автоматизирует процесс сбора данных из Twitter, чтобы вы могли использовать их в электронных таблицах, отчетах, приложениях и базах данных.
Прежде чем погрузиться в код python для соскабливания данных Twitter, давайте разберемся, зачем нам нужно соскабливать данные Twitter.
Не стесняйтесь переходить к любому разделу, чтобы узнать, как скреативить Twitter с помощью python!
Вы знаете, что Twitter - это сайт микроблогов и идеальное место для хранения богатой информации, которую можно соскоблить. Но знаете ли вы, зачем вам нужно соскабливать эту информацию?
Ниже приведены некоторые из причин, по которым соскоб данных Twitter помогает исследователям:
Аналогичным образом, скраппинг в Twitter может помочь маркетологам в:
Существует множество инструментов для соскабливания данных Twitter в структурированном формате. Вот некоторые из них:
Давайте посмотрим, как с помощью библиотеки twitterscraper в Python отсканировать твиты на определенную тему.
Вы можете установить библиотеку twitterscraper с помощью следующей команды:
!pip install twitterscraperДля установки последней версии можно использовать следующую команду.
!pip install twitterscraper==1.6.1ИЛИ
!pip install twitterscraper --upgradeВам нужно импортировать три вещи, т. е..;
из twitter_scraper import get_tweets
import pandas as pdПредположим, что нас интересует поиск следующего списка хэштегов:
keywords = ['machinelearning', 'ML', 'deeplearning',
'#artificialintelligence', '#NLP', 'computervision', 'AI',
'tensorflow', 'pytorch', 'sklearn', 'pandas', 'plotly',
'spacy', 'fastai', 'datascience', 'dataanalysis']..
Мы запускаем одну итерацию, чтобы понять, как реализовать библиотеку get_tweets. Первым аргументом или темой мы передаем хэштег, по которому хотим собрать твиты.
tweets = get_tweets("#machinelearning", pages = 5)Здесь твит - это объект. Мы должны создать Pandas DataFrame, используя приведенный ниже код:
tweets_df = pd.DataFrame()Мы используем приведенную ниже функцию для печати ключей и полученных значений.
for tweet in tweets:
print('Ключи:', list(tweet.keys()), '\n')
breakНа экране отображаются следующие клавиши:
Теперь мы запускаем код для одного ключевого слова и извлекаем соответствующие данные. Предположим, мы хотим извлечь следующие данные:
Мы можем использовать цикл for для извлечения этих данных, а затем с помощью функции head() получить первые пять строк наших данных.
for tweet in tweets:
_ = pd.DataFrame({'text' : [tweet['text']],
'isRetweet' : tweet['isRetweet'],
'replies' : tweet['replies'],
'retweets' : tweet['retweets'],
'likes' : tweet['likes']
})
tweets_df = tweets_df.append(_, ignore_index = True)
tweets_df.head()Вот кадр данных, содержащий нужные нам данные, и вы можете легко визуализировать все собранные твиты.
Поздравляем вас с извлечением твитов из Twitter. Теперь мы переходим к пониманию необходимости использования прокси-серверов Twitter.
Вы когда-нибудь публиковали то, что не должны были? Twitter-прокси - лучшее решение для пользователей, которые не могут позволить себе оставить свой легион подписчиков без свежего контента на длительный период времени. Без них вам бы не повезло, и вы могли бы потерять подписчиков из-за отсутствия активности. Эти прокси действуют от имени вашего компьютера и скрывают ваш IP-адрес от серверов Twitter. Таким образом, вы можете получить доступ к платформе, не заблокировав свой аккаунт.
Вам также понадобится соответствующий прокси-сервер, если вы используете инструмент скраппинга для сбора данных Twitter. Например, маркетологи по всему миру используют прокси-серверы для автоматизации Twitter с инструментами скраппинга, чтобы за долю времени найти в Twitter ценную информацию о рынке.
Чтобы использовать эти инструменты автоматизации, необходимо использовать прокси-сервер Twitter. Если вы этого не сделаете, Twitter запретит все ваши аккаунты.
Выделенный прокси-центр имеет несколько функций, таких как неограниченная пропускная способность и одновременные соединения, выделенные HTTP-прокси для удобного общения и IP-аутентификация для большей безопасности. Благодаря 99,9% времени безотказной работы, вы можете быть уверены, что выделенный центр данных всегда будет работать во время любой сессии. И последнее, но не менее важное: ProxyScrape предоставляет отличную службу поддержки клиентов и поможет вам решить проблему в течение 24-48 рабочих часов.
Еще одна особенность жилого прокси ProxyScrape- это вращающийся прокси. Вращающийся прокси поможет вам избежать перманентного бана вашего аккаунта, потому что ваш резидентный прокси динамически меняет ваш IP-адрес, что затрудняет проверку целевым сервером того, используете вы прокси или нет.
Помимо этого, другими особенностями жилого прокси являются: неограниченная пропускная способность, наряду с одновременным подключением, выделенные HTTP/s прокси, прокси в любое время сессии из-за 7 миллионов плюс прокси в пуле прокси, имя пользователя и пароль аутентификации для большей безопасности, и последнее, но не менее важное, возможность изменить страну сервера. Вы можете выбрать нужный вам сервер, добавив код страны к имени пользователя при аутентификации.
Далее лучше всего изменить прокси-сервер в зависимости от страны. Для этого достаточно добавить ISO_CODE страны в конце IP-аутентификации или аутентификации по имени пользователя и паролю.
Надеюсь, вы получили представление о том, как скреативить Twitter с помощью Python.