Освоение Twitter (X) Scraping: Лучшие инструменты и практики в 2024 году

На 2023 год число активных пользователей составит 666 миллионов человек. Twitter или новый бренд XTwitter - одна из самых популярных социальных медиаплатформ и ценный источник информации для компаний, исследователей и частных лиц. Однако извлечение и фильтрация данных вручную среди огромного массива данных Twitter является чрезмерно сложной и нефункциональной задачей. 

Скраппинг в Twitter подразумевает использование программного обеспечения или скриптов для сбора данных с платформы. Вы можете проанализировать эти данные, чтобы получить бесценные сведения о трендовых темах и хэштегах, разговорах, взаимодействиях на платформе и поведении пользователей.

Собранная информация может быть тщательно проанализирована для различных целей, таких как анализ настроений, исследование рынка и мониторинг социальных сетей. В этой статье мы рассмотрим различные аспекты соскабливание Данные Twitter с помощью существующих методов, от скриптов до программ без кода, сопутствующие расходы, законность и этические условия.

Содержание

Какие типы данных можно извлечь из Twitter?

Вы можете извлекать различные типы данных из Twitter. Вот три основных типа данных, которые можно использовать для поиска в Twitter:

• Твиты: Вы можете собирать конкретные данные из отфильтрованных твитов на основе профилей, такие как их "лайки", ответы, ретвиты и указанные URL-адреса.
• Профили пользователей: Собирать можно все, что есть в публичном профиле пользователя, например биографию, описание профиля, количество твитов, ретвитов, количество подписчиков/последователей и изображение профиля.
• Ключевые слова/хэштеги: Вы можете собирать твиты, содержащие определенные ключевые слова, хэштеги или их комбинации. Также можно уточнить поиск по количеству лайков или по конкретным датам и времени.

Законность и этические условия использования

Погружаясь в мир сбора данных, важно понимать правовые и этические границы.

Согласно Условия и правила Twitter (Соглашение и политика разработчика), скраппинг данных без явного разрешения запрещен и объявлен политикой Twitter: "Скрапирование сервисов без предварительного согласия Twitter категорически запрещено".

Любое злоупотребление API Twitter в этих целях влечет за собой принятие мер, которые могут включать приостановку и прекращение доступа.

Общее руководство по скраппингу Twitter

После краткого введения в курс дела о скраппинге в Twitter пришло время изучить процесс скраппинга через данные Twitter. Итак, мы составили для вас простое и исчерпывающее руководство по скраппингу в Twitter. Пожалуйста, следуйте приведенным ниже шагам:

1. Во-первых, вам нужно иметь подходящие инструменты для скребка. Существует множество вариантов на выбор. Поэтому определите, какой вариант соответствует вашему бюджету и предпочтениям.
2. Загрузите и установите на свою систему инструмент для сбора информации.
3. Убедитесь, что на вашем устройстве достаточно места для хранения данных и что у вас надежное интернет-соединение.
4. После установки войдите в систему, используя данные своей учетной записи Twitter.
5. Настройка параметров для извлечения данных из Twitter - важный шаг, позволяющий извлекать данные на основе ключевых слов, хэштегов, дат и времени, местоположений, URL-адресов и т. д.
6. После работы инструмента скраппера останется большое количество данных. Вы можете экспортировать данные в различные форматы файлов (xlsx, CSV, JSON и т. д.).
7. На последнем этапе необходимо проанализировать экспортированные данные, чтобы получить представление об интересующей вас теме.

Инструменты и методы скрапинга в Twitter

Мы изучили некоторые доступные в интернете инструменты для скраппинга, от официального скраппера Twitter до сторонних сервисов и даже библиотек Python с открытым исходным кодом, и перечислили их ниже.

4.1. Скреперы Twitter на основе API

Первый метод, который мы рассмотрим, - это скреперы Twitter на основе API, к которым относятся Twitter API V2, Apify, Brightdata и Scrapingdog.

4.1.1. Twitter API V2

Twitter API v2 - это последняя версия API Twitter, официального и одного из наиболее часто используемых API для разработчиков, создающих приложения с социальным взаимодействием, или исследователей/индивидуалов, собирающих данные для своих конкретных целей. Использование новых API позволяет легко отслеживать и анализировать живые разговоры в социальных сетях.

Недавно Twitter добавил несколько новых функций, таких как конечные точки, варианты полезной нагрузки для сообщений твитов, наборы идентификаторов разговоров и аннотации. Эти изменения весьма впечатляют. Однако новая структура ценообразования вызвала серьезные опасения у разработчиков и сторонних приложений. С новой структурой ценообразования доступ к сервисам резко сократился, а цены резко выросли.

Ценовые планы Twitter/X API v2 имеют три уровня: Бесплатный, базовый и корпоративный.

• В бесплатном уровне разработчики могут размещать до 1500 твитов в месяцпредназначен для использования только для записи и тестирования API Twitter.
• Базовый уровень стоит $100 в месяц и позволяет разработчикам публиковать до 3 000 твитов в месяц на уровне пользователя и 50 000 твитов (с лимитом чтения 10 000) на уровне приложений.
• Шина Enterprise включает в себя более продвинутые функции, предназначенные для бизнеса. Однако за корпоративный план разработчики/бизнесмены будут платить непомерно высокую цену Почти 42000$ в месяц.

4.1.2. Apify

С помощью программы Apify's Twitter Scraper можно извлекать информацию из общедоступных данных Twitter, таких как хэштеги, темы, ответы, изображения и многое другое. Недавние изменения в Twitter наложили новые ограничения на просмотр и скраппинг твитов на этой платформе, так как пользователи могут извлекать только до 100 твитов на профиль. Этот скрепер не может скрести последние твиты, но может извлечь наиболее понравившиеся. Извлеченные данные могут быть доступны в форматах HTML, JSON, Excel и CSV.

На следующем рисунке показана ежемесячная стоимость услуг компании Apify. Кроме того, компания предлагает скидку 10% на годовой план. Для получения дополнительной информации посетите Ценообразование в Apify.

4.1.3. Brightdata

Bright Data - это платформа для сбора данных, предлагающая такие инструменты для веб-скрейпинга, как прокси-серверы, API и решения, не требующие кода. Web Scraper от Bright Data дает пользователям возможность извлекать данные из публичных профилей Twitter, включая изображения, видео, твиты, хэштеги и многое другое.

Цены начинаются с ежемесячной платы 500$ за 151000 загрузок страниц. Сборщик данных Bright Data Twitter scraper совместим со всеми веб-сервисами и выводит данные в формате Excel. Он также предлагает 7-дневную пробную версию, и вы можете протестировать платформу, прежде чем заплатить 500 баксов.

Готовы вывести свой Twitter-скрапер на новый уровень?
Попробуйте прокси-серверы IPv6 для расширенного и анонимного скраппинга.

4.1.4. Scrapingdog

Scrapingdog - это веб-скраппинг API, который поможет вам скрапить любой сайт, включая Twitter. Он позволяет скрести твиты, используя идентификаторы твитов, или скрести публичные страницы, чтобы извлечь такие детали, как количество подписчиков, число последователей и ссылки на сайт.

Скрап Twitter стоит 0,0009$ за страницу. в стандартном тарифном плане, что является одним из лучших показателей по сравнению с другими лучшими скреперами Twitter. Они также предоставили бесплатную пробную версию; вы можете отменить подписку в любое время и легко вернуть свои деньги. Для получения дополнительной информации о том, как соскребать данные с помощью Scrapingdog, вы можете посетить сайт Документация по Twitter Scraping API.

4.2. Библиотеки и пакеты Python для скраппинга Twitter

Теперь, когда вы знакомы с API Twitter и такими приложениями, как Apify, пришло время взглянуть на библиотеки и пакеты Python для работы с Twitter.

4.2.1. Tweepy

Tweepy - это пакет Python с открытым исходным кодом, который позволяет разработчикам получать доступ к конечным точкам Twitter плавно и прозрачно. Однако вы должны знать, что Twitter наложил ограничения на количество запросов, отправляемых к API X/Twitter, где Разрешено 900 запросов каждые 15 минут. В этом разделе мы рассмотрим функциональность Tweepy и приведем простой пример. 

Для начала установите пакет Tweepy с помощью команды "pip install Tweepy" в вашей Python IDE, а затем импортируйте Tweepy. Следующим шагом будет регистрация вашего клиентского приложения в Twitter. Создайте новое приложение. После этого вы получите токен на предъявителя.

Далее необходимо создать экземпляр "Client", чтобы передать ему токен потребителя, полученный от API Twitter.

В переменной запроса мы указали поле, упоминание и хэштег, как показано на рисунке.

Для поиска твитов за последние семь дней вы можете использовать функцию search_recent_tweets, доступную в Tweepy. Чтобы указать искомые данные, необходимо передать поисковый запрос.

Если у вас есть доступ к треку продуктов для академических исследований, вы можете получить твиты старше 7 дней. Из полного архива общедоступных твитов.

Вы можете экспортировать результаты, используя следующий код.

В Tweepy также есть множество функций, способных выполнять различные задачи в более сложных и специфических случаях.

4.2.2. Snscrape

Еще один способ получить информацию из Twitter, не прибегая к API, - это Snscrape. Он позволяет получить основную информацию, такую как профили пользователей, содержание твитов, источники и т. д. В отличие от Tweepy, здесь нет ограничений на количество твитов и их даты, и вы можете извлекать старые данные Twitter. Поскольку Snscrape не связан с API Twitter, ему не хватает функциональности на уровне Tweepy. Ознакомьтесь с нашим полным руководством по Snscrape.

В этом разделе мы также рассмотрим базовый пример извлечения некоторых данных из Twitter с помощью Snscrape в Python.

Для начала необходимо установить Snscrape. Обратите внимание, что для его работы у вас должен быть установлен Python 3.8 или выше.

На следующем этапе установите следующие библиотеки.

Мы отправляем запрос (в нашем случае "query") с помощью функции "TwitterSearchScraper(query).get_items" и получаем элементы из поиска точно так же, как результаты из строки поиска Twitter.

Существуют и другие методы, которые можно использовать для извлечения данных из Twitter, например: TwitterSearchScraper, TwitterUserScraper, TwitterProfileScraper, TwitterHashtagScraper, TwitterTweetScraperMode, TwitterTweetScraper, TwitterListPostsScraper, TwitterTrendsScraper.

Заключение

Twitter - ценный источник социологической информации в сети. Используя информацию, полученную из Twitter, вы можете скорректировать свои планы по увеличению продаж и улучшить маркетинговые стратегии. В этой статье мы представили подробный обзор различных аспектов и методов использования Twitter для извлечения данных, которые могут быть ценными для бизнеса или исследований.

В итоге, учитывая новые ограничения, наложенные на Twitter API v2, а также высокую стоимость, выбрать лучший скрепер будет непросто. Вы можете воспользоваться более продвинутыми функциями Twitter API или сторонними приложениями и библиотеками Python (Tweepy), которые напрямую связаны с Twitter API. Но количество запросов, которые вы можете сделать, строго ограничено. С другой стороны, если вам нужно соскребать общедоступные данные и базовые функции удовлетворяют вашим потребностям, такие варианты, как библиотека Snscrape Python, могут стать отличным выбором.

Готовы вывести свой Twitter-скрапер на новый уровень?
Попробуйте прокси-серверы IPv6 для расширенного и анонимного скраппинга.

Предупреждение: Отказ от ответственности: Данный материал разработан строго в ознакомительных целях. Это не является одобрением какой-либо деятельности (включая незаконную деятельность), продуктов или услуг. Вы несете единоличную ответственность за соблюдение применимых законов, включая законы об интеллектуальной собственности, при использовании наших услуг или использовании любой информации, содержащейся в настоящем документе. Мы не несем никакой ответственности за ущерб, возникший в результате использования наших услуг или информации, содержащейся в настоящем документе, каким бы то ни было образом, за исключением случаев, когда это прямо требуется по закону.