Come fare lo scraping di Twitter usando Python - L'approccio facile nel 2024

Non sono molti i siti in grado di fare riferimento alla parola "big data". Ma Twitter può farlo, visto che ogni giorno sulla sua piattaforma vengono scambiati oltre 500 milioni di tweet, compresa un'enorme percentuale di immagini, testo e video. Un singolo tweet può fornire informazioni su: A differenza di molte altre piattaforme di social media, Twitter ha un'interfaccia molto amichevole e costosa.

Non sono molti i siti in grado di fare riferimento alla parola "big data". Ma Twitter può farlo, visto che ogni giorno sulla sua piattaforma vengono scambiati oltre 500 milioni di tweet, compresa un'enorme percentuale di immagini, testo e video. Un singolo tweet può fornire informazioni su:

• Numero di persone che hanno visto il tweet
• I dati demografici delle persone che hanno apprezzato o retwittato il tweet
• Numero totale di clic sul vostro profilo

A differenza di molte altre piattaforme di social media, Twitter dispone di un'API pubblica molto amichevole, costosa e gratuita che può essere utilizzata per accedere ai dati della sua piattaforma. Fornisce anche un'API di streaming per accedere ai dati di Twitter in diretta. Tuttavia, le API hanno alcuni limiti sul numero di richieste che è possibile inviare in un periodo di tempo finestra. La necessità di effettuare uno scraping di Twitter si presenta quando non è possibile accedere ai dati desiderati tramite le API. Lo scraping automatizza il processo di raccolta dei dati da Twitter in modo da poterli utilizzare in fogli di calcolo, report, applicazioni e database. 

Prima di immergerci nel codice python per lo scraping dei dati di Twitter, vediamo perché abbiamo bisogno di scrapare i dati di Twitter.

Non esitate a saltare a qualsiasi sezione per imparare a fare lo scrape di Twitter con Python!

Indice dei contenuti

• Perché è necessario effettuare lo scraping di Twitter?
• Come eseguire lo scraping di Twitter con Python Installare twitterscraperImportare le librerieMenzionare le specificheCreare un DataFrameStampare le chiaviEstrarre i dati rilevanti
• Installare twitterscraper
• Importazione di librerie
• Menzione delle specifiche
• Creare DataFrame
• Stampa delle chiavi
• Estrarre i dati rilevanti
• Perché usare i proxy di Twitter?
• Qual è il miglior proxy per scrappare Twitter con Python?
• Domande frequenti:
• Conclusione

Perché è necessario effettuare lo scraping di Twitter?

Sapete che Twitter è un sito di micro-blogging e uno spazio ideale che contiene informazioni ricche che potete scrappare. Ma sapete perché avete bisogno di scrappare queste informazioni?

Di seguito sono riportati alcuni dei motivi per cui lo scraping dei dati di Twitter è utile ai ricercatori:

• Capire la propria rete Twitter e l'influenza dei propri tweet
• Conoscere chi viene menzionato attraverso gli @username
• Esaminare le modalità di diffusione delle informazioni
• Esplorare come le tendenze si sviluppano e cambiano nel tempo
• Esaminare reti e comunità
• Conoscere la popolarità/influenza di tweet e persone
• Raccolta di dati sui tweeter che possono includere: AmiciFollowerFavoritiImmagine del profiloData di iscrizione ecc.
• Gli amici
• Seguaci
• Preferiti
• Immagine del profilo
• Data di iscrizione, ecc.

Allo stesso modo, lo scraping di Twitter può aiutare i marketer nel:

• Monitorare efficacemente i propri concorrenti
• Indirizzare il pubblico del marketing con i tweet più rilevanti
• Esecuzione dell'analisi del sentiment
• Monitoraggio dei marchi di mercato
• Collegamento con i grandi influencer del mercato
• Studio del comportamento dei clienti

Come eseguire lo scraping di Twitter con Python

Ci sono molti strumenti disponibili per raschiare i dati di Twitter in un formato strutturato. Alcuni di essi sono:

• Beautiful Soup - È un pacchetto Python che analizza documenti HTML e XML ed è molto utile per lo scraping di Twitter.
• Twitter API è un wrapper Python che esegue richieste API come il download di tweet, la ricerca di utenti e molto altro. È possibile creare un'applicazione Twitter per ottenere le chiavi OAuth e accedere all'API di Twitter.
• Twitter Scraper - È possibile utilizzare Twitter Scraper per eseguire lo scraping dei dati di Twitter con parole chiave o altre specifiche. 

Vediamo come effettuare lo scraping di tweet per un particolare argomento utilizzando la libreria twitterscraper di Python.

Installare twitterscraper

È possibile installare la libreria twitterscraper utilizzando il seguente comando:

pip installare twitterscraper

È possibile utilizzare il comando seguente per installare l'ultima versione.

pip installa twitterscraper==1.6.1

O

pip installare twitterscraper --upgrade

Importazione di librerie

Importerete tre cose, vale a dire;

get_tweetspandas

da twitter_scraper import get_tweets
importare pandas come pd

Menzione delle specifiche

Supponiamo di essere interessati allo scraping del seguente elenco di hashtag:

• Apprendimento automatico
• Apprendimento profondo
• PNL
• Visione artificiale
• AI
• Tensorflow
• Pitorch
• Datascienza 
• Analisi dei dati, ecc.

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

.

Creare DataFrame

Eseguiamo un'iterazione per capire come implementare la libreria get_tweets. Passiamo il nostro primo argomento o topic come un hashtag di cui vogliamo raccogliere i tweet. 

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

Qui tweet è un oggetto. Dobbiamo creare un DataFrame Pandas utilizzando il codice seguente:

tweets_df = pd.DataFrame()

Stampa delle chiavi

Utilizziamo la funzione seguente per stampare le chiavi e i valori ottenuti.

per tweet in tweets:
 print('Chiavi:', list(tweet.keys()), '\n')
  pausa

I tasti visualizzati sono i seguenti:

Estrarre i dati rilevanti

Ora eseguiamo il codice per una parola chiave ed estraiamo i dati pertinenti. Supponiamo di voler estrarre i seguenti dati:

• testo
• isRetweet
• risposte
• retweet
• piace

Possiamo usare il ciclo for per estrarre questi dati e poi usare la funzione head() per ottenere le prime cinque righe dei nostri dati.

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()

Ecco il dataframe contenente i dati desiderati e si possono facilmente visualizzare tutti i tweet raccolti. 

Congratulazioni per aver eliminato i tweet da Twitter. Ora passiamo a capire la necessità dei proxy di Twitter.

Perché usare i proxy di Twitter?

Avete mai postato qualcosa che non avreste dovuto? I proxy di Twitter sono la soluzione migliore per gli utenti che non possono permettersi di lasciare la propria legione di follower senza contenuti freschi per un periodo di tempo prolungato. Senza di loro, sareste sfortunati e potreste perdere follower a causa della mancanza di attività. Questi proxy agiscono per conto del vostro computer e nascondono il vostro indirizzo IP ai server di Twitter. In questo modo potete accedere alla piattaforma senza che il vostro account venga bloccato.

È inoltre necessario un proxy adeguato quando si utilizza uno strumento di scraping per analizzare i dati di Twitter. Ad esempio, i marketer di tutto il mondo utilizzano i proxy di automazione di Twitter con gli strumenti di scraping per analizzare Twitter per ottenere preziose informazioni di mercato in una frazione di tempo.

Proxy residenziali - È possibile utilizzare proxy residenziali che sono veloci, sicuri, affidabili e convenienti. Offrono un'esperienza di qualità eccezionale perché sono IP sicuri e legittimi dei provider di servizi Internet.

Strumenti di automazione - È possibile utilizzare uno strumento di automazione quando si utilizza un proxy Twitter. Questi strumenti aiutano a gestire più account perché sono in grado di gestire molte attività contemporaneamente.

Ad esempio, TwitterAttackPro è un ottimo strumento in grado di gestire quasi tutti i compiti di Twitter, tra cui:

• Seguire/non seguire
• Twittare/Retwittare
• Rispondere a un commento
• Favoreggiamento

Per utilizzare questi strumenti di automazione, è necessario utilizzare un proxy Twitter. Se non lo fate, Twitter vi bannerà tutti gli account.

Qual è il miglior proxy per scrappare Twitter con Python?

ProxyScrape è uno dei più popolari e affidabili fornitori di proxy online. I tre servizi proxy includono server proxy dedicati ai centri dati, server proxy residenziali e server proxy premium. Quindi, qual è il miglior proxy possibile per scrappare Twitter usando python? Prima di rispondere a questa domanda, è meglio vedere le caratteristiche di ciascun server proxy.

Un proxy dedicato per datacenter è più adatto per attività online ad alta velocità, come lo streaming di grandi quantità di dati (in termini di dimensioni) da vari server a scopo di analisi. È uno dei motivi principali per cui le organizzazioni scelgono i proxy dedicati per trasmettere grandi quantità di dati in breve tempo.

Un proxy dedicato per datacenter ha diverse caratteristiche, come la larghezza di banda illimitata e le connessioni simultanee, i proxy HTTP dedicati per facilitare la comunicazione e l'autenticazione IP per una maggiore sicurezza. Con un uptime del 99,9%, potete essere certi che il datacenter dedicato funzionerà sempre durante qualsiasi sessione. Infine, ma non meno importante, ProxyScrape fornisce un eccellente servizio clienti e vi aiuterà a risolvere i vostri problemi entro 24-48 ore lavorative. 

Il prossimo è un proxy residenziale. Quello residenziale è il proxy ideale per tutti i consumatori. Il motivo principale è che l'indirizzo IP di un proxy residenziale assomiglia all'indirizzo IP fornito dall'ISP. Ciò significa che ottenere il permesso dal server di destinazione per accedere ai suoi dati sarà più facile del solito. 

L'altra caratteristica del proxy residenziale di ProxyScrapeè la funzione di rotazione. Un proxy a rotazione vi aiuta a evitare un divieto permanente sul vostro account perché il proxy residenziale cambia dinamicamente il vostro indirizzo IP, rendendo difficile per il server di destinazione verificare se state usando un proxy o meno. 

Oltre a questo, le altre caratteristiche di un proxy residenziale sono: larghezza di banda illimitata, insieme alla connessione concorrente, proxy HTTP/s dedicati, proxy in qualsiasi sessione di tempo grazie agli oltre 7 milioni di proxy presenti nel pool di proxy, autenticazione con nome utente e password per una maggiore sicurezza e, ultimo ma non meno importante, la possibilità di cambiare il server nazionale. È possibile selezionare il server desiderato aggiungendo il codice del paese all'autenticazione del nome utente. 

L'ultimo è il proxy premium. I proxy premium sono identici ai proxy dedicati ai datacenter. La funzionalità rimane la stessa. La differenza principale è l'accessibilità. Nei proxy premium, l'elenco dei proxy (l'elenco che contiene i proxy) è reso disponibile a tutti gli utenti della rete ProxyScrape. Per questo motivo i proxy premium costano meno dei proxy dedicati ai data center.

Quindi, qual è il miglior proxy possibile per scrappare Twitter usando python? La risposta è "proxy residenziale". Il motivo è semplice. Come detto in precedenza, il proxy residenziale è un proxy rotante, il che significa che il vostro indirizzo IP cambierà dinamicamente nel corso di un periodo di tempo, il che può essere utile per ingannare il server inviando molte richieste in un breve lasso di tempo senza ottenere un blocco dell'IP. 

La cosa migliore è cambiare il server proxy in base al paese. È sufficiente aggiungere il codice ISO_CODE del paese alla fine dell'autenticazione IP o dell'autenticazione con nome utente e password. 

Domande frequenti:

Conclusione

Abbiamo detto che è possibile effettuare lo scraping di Twitter utilizzando le API di Twitter e gli scraper. È possibile utilizzare uno scraper di Twitter per effettuare lo scraping di Twitter citando le parole chiave e altre specifiche, proprio come abbiamo fatto sopra. I social media marketer che desiderano avere più di un account Twitter per avere una portata più ampia devono utilizzare i proxy Twitter per evitare il divieto di account. I migliori proxy sono quelli residenziali, super veloci e che non vengono mai bloccati. 

Spero che vi siate fatti un'idea su come effettuare lo scrape di Twitter utilizzando Python.