Как скреативить Twitter с помощью Python - простой подход в 2024 году

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, в Twitter очень дружелюбная, дорогая

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:

• Количество людей, увидевших твит
• Демографические характеристики людей, которым понравился твит или которые его ретвитнули
• Общее количество кликов по вашему профилю

В отличие от многих других социальных медиаплатформ, Twitter имеет очень дружелюбный, 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. 

Перед тем как 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!

Оглавление

• Зачем вам нужно скрести Twitter?
• Как скреативить Twitter с помощью Python Установите twitterscraperИмпортируйте библиотекиУпоминание спецификацийСоздание фрейма данныхПечать ключейИзвлечение нужных данных
• Установите twitterscraper
• Импорт библиотек
• Упоминание технических характеристик
• Создать кадр данных
• Печать ключей
• Извлечение соответствующих данных
• Зачем использовать прокси-серверы Twitter?
• Какой прокси лучше всего подходит для сканирования Twitter с помощью Python?
• Вопросы и ответы:
• Заключение

Зачем вам нужно скрести Twitter?

Вы знаете, что Twitter - это сайт микроблогов и идеальное место для хранения богатой информации, которую вы можете соскоблить. Но знаете ли вы, зачем вам нужно соскабливать эту информацию?

Ниже приведены некоторые из причин, по которым соскоб данных Twitter помогает исследователям:

• Понимание своей сети Twitter и влияния ваших твитов
• Узнайте, кто упоминается в @usernames
• Изучение того, как распространяется информация
• Изучение того, как тенденции развиваются и изменяются с течением времени
• Изучение сетей и сообществ
• Знание популярности/влияния твитов и людей
• Сбор данных о пользователях твиттера, которые могут включать: ДрузьяПоследователиИзбранныеФотография профиляДата подписки и т. д.
• Друзья
• Последователи
• Избранное
• Изображение профиля
• Дата регистрации и т.д.

Аналогичным образом, скраппинг в Twitter может помочь маркетологам в:

• Эффективный мониторинг конкурентов
• Таргетирование маркетинговой аудитории с помощью соответствующих твитов
• Выполнение анализа настроения
• Мониторинг рыночных брендов
• Связь с влиятельными людьми на рынке
• Изучение поведения клиентов

Как скреативить Twitter с помощью Python

Существует множество инструментов для соскабливания данных Twitter в структурированном формате. Вот некоторые из них:

• Beautiful Soup - это пакет Python, который разбирает HTML и XML документы и очень полезен для скраппинга Twitter.
• Twitter API - это обёртка для Python, выполняющая такие API-запросы, как загрузка твитов, поиск пользователей и многое другое. Вы можете создать приложение Twitter для получения ключей OAuth и доступа к Twitter API.
• Twitter Scraper - Вы можете использовать Twitter Scraper для соскабливания данных Twitter с помощью ключевых слов или других спецификаций. 

Давайте посмотрим, как с помощью библиотеки twitterscraper в Python отсканировать твиты на определенную тему.

Установите twitterscraper

Вы можете установить библиотеку twitterscraper с помощью следующей команды:

!pip install twitterscraper

Для установки последней версии можно использовать следующую команду.

!pip install twitterscraper==1.6.1

ИЛИ

!pip install twitterscraper --upgrade

Импорт библиотек

Вам нужно импортировать три вещи, т. е..;

get_tweetspandas

из twitter_scraper import get_tweets
import pandas as pd

Упоминание технических характеристик

Предположим, что нас интересует поиск следующего списка хэштегов:

• Машинное обучение
• Глубокое обучение
• НЛП
• Компьютерное зрение
• AI
• Tensorflow
• Pytorch
• Datascience 
• Анализ данных и т.д.

keywords = ['machinelearning', 'ML', 'deeplearning', 
           '#artificialintelligence', '#NLP', 'computervision', 'AI', 
           'tensorflow', 'pytorch', 'sklearn', 'pandas', 'plotly', 
           'spacy', 'fastai', 'datascience', 'dataanalysis'].

.

Создать кадр данных

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()

Печать ключей

Мы используем приведенную ниже функцию для печати ключей и полученных значений.

for tweet in tweets:
 print('Ключи:', list(tweet.keys()), '\n')
  break

На экране отображаются следующие клавиши:

Извлечение соответствующих данных

Теперь мы запускаем код для одного ключевого слова и извлекаем соответствующие данные. Предположим, мы хотим извлечь следующие данные:

• текст
• isRetweet
• отвечает
• ретвиты
• нравится

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.

Зачем использовать прокси-серверы 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.

Прокси для жилых помещений - Вы можете использовать прокси для жилых помещений, которые являются быстрыми, безопасными, надежными и экономически эффективными. Они обеспечивают исключительно высокое качество работы, поскольку являются безопасными и легитимными IP-адресами интернет-провайдеров.

Инструменты автоматизации - Вы также можете использовать инструменты автоматизации, когда используете прокси-сервер Twitter. Эти инструменты помогают управлять несколькими учетными записями, поскольку могут выполнять множество задач одновременно.

Например, TwitterAttackPro - это отличный инструмент, который может выполнять за вас почти все обязанности в Twitter, включая:

• Следовать/не следовать
• Твиттер/ретровизор
• Ответ на комментарий
• Избранное

Чтобы использовать эти инструменты автоматизации, необходимо использовать прокси-сервер Twitter. Если вы этого не сделаете, Twitter запретит все ваши аккаунты.

Какой прокси лучше всего подходит для сканирования Twitter с помощью Python?

ProxyScrape является одним из самых популярных и надежных прокси-провайдеров в Интернете. Три прокси-сервиса включают в себя выделенные прокси-серверы в центрах обработки данных, прокси-серверы для жилых домов и прокси-серверы премиум-класса. Итак, какой же прокси-сервер лучше всего подходит для сканирования Twitter с помощью python? Прежде чем ответить на этот вопрос, лучше всего ознакомиться с особенностями каждого прокси-сервера.

Выделенный прокси-сервер лучше всего подходит для высокоскоростных онлайн-задач, таких как потоковая передача большого количества данных (по размеру) с различных серверов для целей анализа. Это одна из основных причин, по которой организации выбирают выделенные прокси для передачи больших объемов данных за короткий промежуток времени.

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. 

Следующий прокси - жилой. Резидентный прокси - это прокси для всех обычных потребителей. Основная причина в том, что IP-адрес резидентного прокси похож на IP-адрес, предоставляемый провайдером. Это означает, что получить разрешение от целевого сервера на доступ к его данным будет проще, чем обычно. 

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. 

Последний - это премиум-прокси. Премиум-прокси - это то же самое, что и прокси для выделенных центров обработки данных. Функциональность остается прежней. Основное отличие - доступность. В премиум-прокси список прокси (список, содержащий прокси) доступен каждому пользователю в сети ProxyScrape. Именно поэтому премиум-прокси стоят дешевле, чем выделенные прокси для дата-центров.

Итак, какой же прокси лучше всего подходит для скраппинга Twitter с помощью python? Ответом будет "жилой прокси". Причина проста. Как было сказано выше, прокси по месту жительства - это вращающийся прокси, то есть ваш IP-адрес будет динамически меняться в течение определенного периода времени, что может помочь обмануть сервер, отправив много запросов за небольшой промежуток времени и не получив блокировку IP-адреса. 

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. 

Вопросы и ответы:

Заключение

Мы уже говорили о том, что скреативить Twitter можно с помощью API Twitter и скреперов. Вы можете использовать Twitter-скрепер, чтобы скрести Twitter, указав ключевые слова и другие характеристики, как мы делали выше. Маркетологи социальных сетей, которые хотят иметь несколько аккаунтов в Twitter для более широкого охвата, должны использовать прокси-серверы Twitter, чтобы предотвратить блокировку аккаунтов. Лучшие прокси - это жилые прокси, которые работают очень быстро и никогда не блокируются. 

Надеюсь, вы получили представление о том, как скреативить Twitter с помощью Python.