Wie man Twitter mit Python scrapen kann - der einfache Ansatz im Jahr 2024

Nicht viele Websites können etwas damit anfangen, wenn das Wort "Big Data" erwähnt wird. Aber Twitter kann es, denn auf seiner Plattform werden täglich über 500 Millionen Tweets ausgetauscht, darunter ein großer Anteil an Bildern, Texten und Videos. Ein einziger Tweet kann Ihnen Informationen über: Im Gegensatz zu vielen anderen Social-Media-Plattformen hat Twitter eine sehr freundliche, teure

Nicht viele Websites können etwas damit anfangen, wenn das Wort "Big Data" erwähnt wird. Aber Twitter kann es, denn auf seiner Plattform werden täglich über 500 Millionen Tweets ausgetauscht, darunter ein großer Anteil an Bildern, Texten und Videos. Ein einziger Tweet kann Ihnen Informationen über:

• Anzahl der Personen, die den Tweet gesehen haben
• Demografische Daten der Personen, denen der Tweet gefallen hat oder die ihn retweetet haben
• Gesamtzahl der Klicks auf Ihr Profil

Im Gegensatz zu vielen anderen Social-Media-Plattformen verfügt Twitter über eine sehr freundliche, teure und kostenlose öffentliche API, die für den Zugriff auf Daten auf seiner Plattform verwendet werden kann. Sie bietet auch eine Streaming-API für den Zugriff auf Live-Daten von Twitter. Die APIs haben jedoch einige Beschränkungen in Bezug auf die Anzahl der Anfragen, die Sie innerhalb eines bestimmten Zeitraums senden können. Twitter Scraping ist dann erforderlich, wenn Sie über die APIs nicht auf die gewünschten Daten zugreifen können. Scraping automatisiert den Prozess des Sammelns von Daten aus Twitter, so dass Sie diese in Tabellenkalkulationen, Berichten, Anwendungen und Datenbanken verwenden können. 

Bevor wir in den Python-Code für das Scrapen von Twitter-Daten eintauchen, wollen wir sehen, warum wir Twitter-Daten scrapen müssen.

Springen Sie einfach zu einem beliebigen Abschnitt, um zu lernen, wie man Twitter mit Python scrapen kann!

Inhaltsübersicht

• Warum müssen Sie Twitter scrapen?
• Wie man Twitter mit Python scrappt Twitterscraper installierenBibliotheken importierenSpezifikationen erwähnenDataFrame erstellenDrucken der SchlüsselRelevante Daten extrahieren
• Twitterscraper installieren
• Bibliotheken importieren
• Spezifikationen erwähnen
• DataFrame erstellen
• Drucken der Schlüssel
• Extrahieren der relevanten Daten
• Warum Twitter-Proxys verwenden?
• Welches ist der beste Proxy zum Scrapen von Twitter mit Python?
• FAQs:
• Schlussfolgerung

Warum müssen Sie Twitter scrapen?

Sie wissen, dass Twitter eine Micro-Blogging-Website ist und ein idealer Ort, an dem Sie umfangreiche Informationen auslesen können. Aber wissen Sie auch, warum Sie diese Informationen auslesen müssen?

Im Folgenden werden einige der Gründe für das Scraping von Twitter-Daten genannt, die Forschern helfen:

• Verstehen Sie Ihr Twitter-Netzwerk und den Einfluss Ihrer Tweets
• Wissen, wer durch @Nutzernamen erwähnt wird
• Untersuchen, wie sich Informationen verbreiten
• Erforschung der Entwicklung und Veränderung von Trends im Laufe der Zeit
• Untersuchung von Netzwerken und Gemeinschaften
• Kenntnis der Popularität/Einfluss von Tweets und Personen
• Sammeln von Daten über Tweeter, die Folgendes umfassen können: FreundeFollowerFavoritenProfilbildAnmeldedatum usw.
• Freunde
• Follower
• Favoriten
• Profilbild
• Anmeldedatum usw.

In ähnlicher Weise kann Twitter Scraping den Vermarktern helfen, die:

• Wirksame Überwachung ihrer Konkurrenten
• Marketingzielgruppe mit den relevanten Tweets ansprechen
• Durchführung von Stimmungsanalysen
• Überwachung von Marktmarken
• Verbindung zu großen Marktbeeinflussern
• Untersuchung des Kundenverhaltens

Wie man Twitter mit Python scrappt

Es gibt viele Tools, um Twitter-Daten in einem strukturierten Format zu scrapen. Einige von ihnen sind:

• Beautiful Soup - Es ist ein Python-Paket, das HTML- und XML-Dokumente parst und sehr nützlich für das Scraping von Twitter ist.
• Twitter API ist ein Python-Wrapper, der API-Anfragen wie das Herunterladen von Tweets, die Suche nach Benutzern und vieles mehr ausführt. Sie können eine Twitter-App erstellen, um OAuth-Schlüssel zu erhalten und auf die Twitter-API zuzugreifen.
• Twitter Scraper - Sie können Twitter Scraper verwenden, um Twitter-Daten mit Schlüsselwörtern oder anderen Spezifikationen zu scrapen. 

Schauen wir uns an, wie man Tweets zu einem bestimmten Thema mit der Python-Bibliothek twitterscraper ausliest.

Twitterscraper installieren

Sie können die twitterscraper-Bibliothek mit dem folgenden Befehl installieren:

!pip install twitterscraper

Sie können den folgenden Befehl verwenden, um die neueste Version zu installieren.

!pip install twitterscraper==1.6.1

OR

!pip install twitterscraper --upgrade

Bibliotheken importieren

Sie werden drei Dinge importieren, d.h.;

get_tweetspandas

from twitter_scraper import get_tweets
import pandas as pd

Spezifikationen erwähnen

Nehmen wir an, wir möchten die folgende Liste von Hashtags durchsuchen:

• Maschinelles Lernen
• Tiefes Lernen
• NLP
• Computer Vision
• AI
• Tensorflow
• Pytorch
• Datenwissenschaft 
• Datenanalyse usw.

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

.

DataFrame erstellen

Wir führen eine Iteration durch, um zu verstehen, wie man die Bibliothek get_tweets implementiert. Wir übergeben unser erstes Argument oder Thema als Hashtag, von dem wir Tweets sammeln wollen. 

tweets = get_tweets("#machinelearning", pages = 5)

Hier ist tweet ein Objekt. Wir müssen einen Pandas DataFrame mit dem unten stehenden Code erstellen:

tweets_df = pd.DataFrame()

Drucken der Schlüssel

Wir verwenden die folgende Funktion, um die Schlüssel und die erhaltenen Werte zu drucken.

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

Die angezeigten Tasten sind wie folgt:

Extrahieren der relevanten Daten

Nun führen wir den Code für ein Schlüsselwort aus und extrahieren die relevanten Daten. Angenommen, wir wollen die folgenden Daten extrahieren:

• Text
• isRetweet
• antwortet
• Retweets
• mag

Wir können die for-Schleife verwenden, um diese Daten zu extrahieren, und dann können wir die Funktion head() verwenden, um die ersten fünf Zeilen unserer Daten zu erhalten.

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()

Hier ist der Datenrahmen, der unsere gewünschten Daten enthält, und Sie können alle gesammelten Tweets leicht visualisieren. 

Herzlichen Glückwunsch zum Abfangen von Tweets von Twitter. Nun wollen wir die Notwendigkeit von Twitter-Proxys verstehen.

Warum Twitter-Proxys verwenden?

Haben Sie schon einmal etwas gepostet, was Sie nicht hätten tun sollen? Twitter-Proxys sind die beste Lösung für Nutzer, die es sich nicht leisten können, ihre Follower über einen längeren Zeitraum ohne neue Inhalte zu lassen. Ohne sie hätten Sie Pech und könnten aufgrund mangelnder Aktivität Follower verlieren. Diese Proxys handeln im Namen Ihres Computers und verbergen Ihre IP-Adresse vor den Twitter-Servern. So können Sie auf die Plattform zugreifen, ohne dass Ihr Konto gesperrt wird.

Sie benötigen auch einen geeigneten Proxy, wenn Sie ein Scraping-Tool zum Scrapen von Twitter-Daten verwenden. So verwenden Vermarkter auf der ganzen Welt Twitter-Automatisierungs-Proxys mit Scraping-Tools, um Twitter in einem Bruchteil der Zeit nach wertvollen Marktinformationen abzugrasen.

Proxys für Privatpersonen - Sie können Proxys für Privatpersonen verwenden, die schnell, sicher, zuverlässig und kostengünstig sind. Sie sorgen für ein außergewöhnlich hochwertiges Erlebnis, da es sich um sichere und legitime Internet Service Provider IPs handelt.

Automatisierungstools - Sie können auch ein Automatisierungstool verwenden, wenn Sie einen Twitter-Proxy einsetzen. Diese Tools helfen bei der Verwaltung mehrerer Konten, da sie viele Aufgaben gleichzeitig erledigen können.

TwitterAttackPro zum Beispiel ist ein großartiges Tool, das fast alle Twitter-Aufgaben für Sie erledigen kann, einschließlich:

• Verfolgen/ Nichtverfolgen
• Twittern/Retweeting
• Auf einen Kommentar antworten
• Favorisieren

Um diese Automatisierungstools zu nutzen, müssen Sie einen Twitter-Proxy verwenden. Wenn Sie das nicht tun, sperrt Twitter alle Ihre Konten.

Welches ist der beste Proxy zum Scrapen von Twitter mit Python?

ProxyScrape ist einer der beliebtesten und zuverlässigsten Proxy-Anbieter im Internet. Zu den drei Proxy-Diensten gehören dedizierte Proxy-Server für Rechenzentren, Proxy-Server für Privatanwender und Premium-Proxy-Server. Welches ist nun der bestmögliche Proxy, um Twitter mit Python zu scrapen? Vor der Beantwortung dieser Frage ist es am besten, sich die Eigenschaften der einzelnen Proxyserver anzusehen.

Ein dedizierter Rechenzentrums-Proxy eignet sich am besten für Hochgeschwindigkeits-Online-Aufgaben wie das Streaming großer Datenmengen (in Bezug auf die Größe) von verschiedenen Servern zu Analysezwecken. Dies ist einer der Hauptgründe, warum Unternehmen dedizierte Proxys für die Übertragung großer Datenmengen in kurzer Zeit wählen.

Ein dedizierter Proxy für das Rechenzentrum verfügt über mehrere Funktionen, wie unbegrenzte Bandbreite und gleichzeitige Verbindungen, dedizierte HTTP-Proxys für eine einfache Kommunikation und IP-Authentifizierung für mehr Sicherheit. Mit einer Betriebszeit von 99,9 % können Sie sicher sein, dass das dedizierte Rechenzentrum während jeder Sitzung immer funktioniert. Nicht zuletzt bietet ProxyScrape einen ausgezeichneten Kundenservice und hilft Ihnen, Ihr Problem innerhalb von 24-48 Stunden zu lösen. 

Als nächstes folgt ein Proxy für Wohnzwecke. Residential ist ein Proxy für alle Verbraucher. Der Hauptgrund dafür ist, dass die IP-Adresse eines Residential-Proxys der vom ISP bereitgestellten IP-Adresse ähnelt. Das bedeutet, dass es einfacher als sonst ist, vom Zielserver die Erlaubnis für den Zugriff auf seine Daten zu erhalten. 

Die andere Funktion des Proxys für Privatanwender von ProxyScrapeist die Rotationsfunktion. Ein rotierender Proxy hilft Ihnen, eine dauerhafte Sperrung Ihres Kontos zu vermeiden, da Ihr Wohn-Proxy Ihre IP-Adresse dynamisch ändert, was es dem Zielserver erschwert, zu überprüfen, ob Sie einen Proxy verwenden oder nicht. 

Abgesehen davon sind die anderen Merkmale eines Residential Proxy: unbegrenzte Bandbreite, zusammen mit gleichzeitiger Verbindung, dedizierte HTTP/s Proxys, Proxys zu jeder Zeit Sitzung wegen der 7 Millionen plus Proxys in der Proxy-Pool, Benutzername und Passwort-Authentifizierung für mehr Sicherheit, und nicht zuletzt die Fähigkeit, das Land Server zu ändern. Sie können den gewünschten Server auswählen, indem Sie den Ländercode an die Authentifizierung des Benutzernamens anhängen. 

Die letzte Variante ist der Premium-Proxy. Premium-Proxys sind die gleichen wie dedizierte Rechenzentrums-Proxys. Die Funktionalität bleibt die gleiche. Der Hauptunterschied ist die Zugänglichkeit. Bei Premium-Proxys wird die Proxy-Liste (die Liste mit den Proxys) jedem Nutzer im Netz von ProxyScrapezur Verfügung gestellt. Aus diesem Grund kosten Premium-Proxys weniger als dedizierte Rechenzentrums-Proxys.

Was ist also der bestmögliche Proxy, um Twitter mit Python zu scrapen? Die Antwort lautet: "Wohn-Proxy". Der Grund ist einfach. Wie bereits erwähnt, ist der Residential Proxy ein rotierender Proxy, was bedeutet, dass Ihre IP-Adresse über einen bestimmten Zeitraum dynamisch geändert wird, was hilfreich sein kann, um den Server auszutricksen, indem Sie viele Anfragen innerhalb eines kurzen Zeitraums senden, ohne eine IP-Sperre zu erhalten. 

Als Nächstes wäre es am besten, den Proxyserver auf der Grundlage des Landes zu ändern. Sie müssen nur den ISO_CODE des Landes am Ende der IP-Authentifizierung oder der Authentifizierung mit Benutzername und Passwort anhängen. 

FAQs:

Schlussfolgerung

Wir haben besprochen, dass Sie Twitter mit Hilfe von Twitter-APIs und Scrapern scrapen können. Sie können einen Twitter Scraper verwenden, um Twitter zu scrapen, indem Sie die Schlüsselwörter und andere Spezifikationen angeben, so wie wir es oben getan haben. Social-Media-Vermarkter, die mehr als ein Twitter-Konto haben möchten, um eine größere Reichweite zu erzielen, müssen Twitter-Proxys verwenden, um Kontosperrungen zu vermeiden. Die besten Proxys sind die Wohn-Proxys, die superschnell sind und nie gesperrt werden. 

Ich hoffe, Sie haben eine Vorstellung davon bekommen, wie man Twitter mit Python scrapen kann.