2026’da Twitter (X) verileri nasıl kazınır [Python + Araçlar]

Q: X'i kazımak için nasıl kod yazılacağını bilmem gerekiyor mu?

Hayır, ancak kodlama daha iyi sonuçlar sağlar. Kodsuz seçenekler: Tarayıcı otomasyon araçları ve görsel iş akışı oluşturucular temel kazıma için çalışır ancak hız ve esneklik açısından sınırlıdır. Kodlama çözümleri: Selenium veya özel kütüphaneler ile Python daha fazla kontrol, daha iyi anti-bot kullanımı ve daha yüksek başarı oranları sunar. En iyi yaklaşım: İhtiyaçlarınızı test etmek için kodsuz araçlarla başlayın, ardından ciddi veri toplama için temel Python komut dosyasını öğrenin.

Q: Ücretsiz Twitter API'sinin sınırlamaları nelerdir?

Twitter&#039;ın ücretsiz API katmanı ciddi kısıtlamalara sahiptir: 1. Oran sınırları: Çok düşük aylık talep kotaları 2. Geçmiş veriler: Son tweetlerle sınırlı (genellikle geçen hafta) 3. Özellikler: Gelişmiş analizler veya etkileşim ölçümleri yok 4. Erişim: Başvuru onayı gerektirir Çoğu araştırma ve iş kullanım durumu, ücretsiz katman sınırlarını aşarak ücretli planları veya alternatif yöntemleri gerekli kılar.

Q: Etik Twitter kazıma için en iyi uygulamalar nelerdir?

Temel uygulamalar: 1. Oran sınırlama: İstekler arasında minimum 1-2 saniye 2. Robots.txt'e saygı gösterin: Platform yönergelerini takip edin 3. Veri minimizasyonu: Sadece gerekli bilgileri toplayın 4. Uygun gecikmeler: IP rotasyonu ve konut proxy'leri kullanın 5. Hata işleme: Engellenmişse veya hız sınırlıysa kazımayı durdur Temel ilke: Her zaman önce resmi API'leri deneyin, ardından Twitter&#039;ın altyapısına ve kullanıcı gizliliğine saygı göstererek sorumlu bir şekilde kazıyın.

666 milyondan fazla aktif kullanıcıya sahip olan eski Twitter veya yeni markalı Xen popüler sosyal medya platformlarından biridir ve işletmeler, araştırmacılar ve bireyler için değerli bir bilgi kaynağıdır. Bununla birlikte, Twitter verilerinin geniş alanından manuel olarak veri çıkarmak ve filtrelemek çok zor ve işlevsel değildir.

Twitter kazıma, platformdan veri toplamak için yazılım veya komut dosyaları kullanmayı içerir. Bu verileri analiz ederek trend konular ve hashtag'ler, konuşmalar, platformda gerçekleşen etkileşimler ve kullanıcı davranışları hakkında çok değerli bilgiler edinebilirsiniz.

Toplanan bilgiler, duygu analizi, pazar araştırması ve sosyal medya izleme gibi çeşitli amaçlar için titizlikle analiz edilebilir. Bu makalede, sosyal medyanın farklı yönleri ele alınacaktır. kazıma Komut dosyasından kodsuz yazılıma kadar mevcut yöntemleri kullanarak Twitter verileri, ilgili maliyetler, yasallık ve etik koşullar.

Sorumluluk reddi: Bu materyal kesinlikle bilgilendirme amaçlı olarak geliştirilmiştir. Herhangi bir faaliyetin (yasadışı faaliyetler dahil), ürünün veya hizmetin onaylandığı anlamına gelmez. Hizmetlerimizi kullanırken veya buradaki herhangi bir bilgiye güvenirken fikri mülkiyet yasaları da dahil olmak üzere yürürlükteki yasalara uymaktan yalnızca siz sorumlusunuz. Yasaların açıkça gerektirdiği durumlar dışında, hizmetlerimizin veya burada yer alan bilgilerin herhangi bir şekilde kullanılmasından kaynaklanan zararlar için herhangi bir sorumluluk kabul etmiyoruz.

İçindekiler

Twitter'dan Ne Tür Veriler Çıkarılabilir?
Yasallık ve Etik Kullanım Koşulları
Twitter'ı Kazımak için Genel Kılavuz
Twitter Kazıma Araçları ve Yöntemleri
Gelişmiş Kazıma Teknikleri ve Zorluklar
Sıkça Sorulan Sorular
Sonuç

Twitter'dan Ne Tür Veriler Çıkarılabilir?

Farklı Twitter veri türlerini çıkarabilirsiniz. İşte Twitter kazıma için üç ana veri türü:

Tweetler: Profillere göre filtrelenmiş tweetlerden beğeniler, yanıtlar, retweetler ve belirtilen URL'ler gibi belirli verileri yakalayabilirsiniz.
Kullanıcı Profilleri: Kullanıcının biyografisi, profil açıklaması, tweet sayısı, retweet sayısı, takipçi/takipçi sayısı ve profil resmi gibi herkese açık bir kullanıcı profilindeki her şey toplanabilir.
Anahtar Kelimeler/Hashtagler: Belirli anahtar kelimeleri, hashtagleri veya bunların kombinasyonlarını içeren tweetleri toplayabilirsiniz. Aramanızı beğeni sayısına göre veya belirli tarih ve saatlere bakarak daraltmak da mümkündür.

Yasallık ve Etik Kullanım Koşulları

Veri kazıma dünyasına dalarken, ilgili yasal ve etik sınırları anlamak çok önemlidir.

Buna göre Twitter şartları ve düzenlemeleri (Geliştirici Sözleşmesi ve Politikası) uyarınca, açık izin olmadan veri kazımak yasaktır ve Twitter politikası tarafından beyan edilmiştir: "Twitter'ın önceden izni olmadan Hizmetlerin kazınması kesinlikle yasaktır.

Twitter API'sinin bu amaçlarla kötüye kullanılması, erişimin askıya alınması ve sonlandırılmasını da içerebilecek yaptırımlara tabi olacaktır.

Twitter'ı Kazımak için Genel Kılavuz

Twitter kazıma konusuna kısa bir giriş yaptıktan sonra, sıra Twitter verileri üzerinden kazıma işlemini keşfetmeye geldi. Bu nedenle, sizin için basit ve kapsamlı bir Twitter kazıma rehberi derledik. Lütfen aşağıdaki adımları takip edin:

Öncelikle doğru kazıma aletlerine sahip olmanız gerekir. Aralarından seçim yapabileceğiniz çok sayıda seçenek var. Bu nedenle, hangi seçeneğin bütçenize ve tercihlerinize uygun olduğunu belirleyin.
Kazıma aracını indirin ve sisteminize kurun.
Şunlar olduğundan emin olun bol miktarda depolama alanı cihazınızda mevcut olduğundan ve güvenilir bir internet bağlantınız olduğundan emin olun.
Yükledikten sonra Twitter hesap bilgilerinizi kullanarak giriş yapın.
Twitter'dan veri kazımak için parametreleri ayarlamak, anahtar kelimelere, hashtag'lere, tarih ve saatlere, konumlara, URL'lere vb. dayalı olarak veri çıkarmanıza olanak tanıyan önemli bir adımdır.
Kazıyıcı aracı çalıştırdıktan sonra, geride büyük miktarda veri kalacaktır. Verileri farklı dosya formatlarına (xlsx, CSV, JSON, vb.) aktarabilirsiniz.
Son adımda, ilgilendiğiniz konuya ilişkin içgörüler elde etmek için dışa aktarılan verileri analiz etmelisiniz.

Twitter Kazıma Araçları ve Yöntemleri

İnternette mevcut olan bazı kazıma araçlarını inceledik, resmi Twitter kazıyıcı üçüncü taraf hizmetlere ve hatta açık kaynaklı Python kütüphanelerine yönlendirdik ve bunları aşağıda listeledik.

4.1. API Tabanlı Twitter Kazıyıcılar

İnceleyeceğimiz ilk yöntem, Twitter API V2, Apify, Brightdata ve Scrapingdog gibi API tabanlı Twitter kazıyıcılarıdır.

4.1.1. Twitter API V2

Twitter API v2, sosyal etkileşimli uygulamalar geliştiren geliştiriciler veya kendi özel amaçları için veri toplayan araştırmacılar/bireyler için resmi ve en yaygın kullanılan API'lerden biri olan Twitter'ın API'sinin en son sürümüdür. Yeni API'lerin kullanımı, sosyal ağlardaki canlı konuşmaların zahmetsizce izlenmesini ve analiz edilmesini sağlar.

Son zamanlarda Twitter, uç noktalar, tweet gönderileri için yük seçenekleri, konuşma tanımlayıcı setleri ve ek açıklamalar gibi bazı yeni özellikler ekledi. Bu değişiklikler oldukça etkileyici. Ancak yeni fiyatlandırma yapısı, geliştiriciler ve üçüncü taraf uygulamalar için ciddi endişelere yol açtı. Yeni fiyatlandırma yapısı ile hizmetlere erişim önemli ölçüde azaldı ve fiyatlar büyük ölçüde arttı.

Twitter/X API v2 fiyatlandırma planlarının üç seviyesi vardır: Ücretsiz, Temelve Kurumsal.

Ücretsiz katmanda, geliştiriciler en fazla Ayda 1500 tweetyalnızca yazma kullanımı ve Twitter API'sini test etmek için tasarlanmıştır.
Temel katman maliyetleri Aylık $100 ve geliştiricilerin ayda 3.000'e kadar tweet göndermesine olanak tanır kullanıcı düzeyinde ve 50.000 tweet (10.000 okuma sınırı ile) uygulama düzeyinde.
Enterprise tire, işletmeler için tasarlanmış daha gelişmiş özellikler içerir. Bununla birlikte, kurumsal plan geliştiricilerden/işletmelerden fahiş bir fiyat talep edecektir ayda yaklaşık 42000$.

4.1.2. Apify

Apify'ın Twitter Kazıyıcısı sayesinde hashtag'ler, ileti dizileri, yanıtlar, resimler ve daha fazlası gibi herkese açık Twitter verilerinden bilgi çıkarabilirsiniz. Twitter'da yapılan son değişiklikler, bu platformdaki tweetlerin görüntülenmesine ve kazınmasına yeni sınırlar getirdi, çünkü kullanıcılar profil başına yalnızca 100 tweet'e kadar herkese açık bilgileri çıkarabilecekler. Bu kazıyıcı en son tweetleri kazıyamaz ancak en çok beğenilenleri alabilir. Çıkarılan verilere HTML, JSON, Excel ve CSV formatlarında erişilebilir.

Aşağıdaki şekilde Apify'ın aylık hizmet maliyetleri gösterilmektedir. Ayrıca yıllık plan için 10% indirim sunmaktadır. Daha fazla bilgi için ziyaret edin Apify fiyatlandırması.

4.1.3. Brightdata

Bright Data is a data collection platform that offers web scraping tools such as proxy servers, APIs, and no-code solutions. Bright Data’s Web Scraper gives users the ability to extract data from public Twitter profiles, including images, videos, tweets, hashtags, and more.

Fiyatlar 151000 sayfa yüklemesi için aylık 500$ ile başlar. Bright Data Twitter kazıyıcı veri toplayıcısı tüm web servisleriyle uyumludur ve verilerini Excel formatında çıkarır. Ayrıca 7 günlük deneme süresi sunar ve 500 dolar ödemeden önce platformu test edebilirsiniz.

Twitter kazıyıcınızı bir üst seviyeye taşımaya hazır mısınız?

IPv6 proxy'leri deneyin

4.1.4. Scrapingdog

Scrapingdog, Twitter da dahil olmak üzere herhangi bir web sitesini kazımanıza yardımcı olan bir web kazıma API'sidir. Tweet kimliklerini kullanarak tweetleri kazımanıza veya takipçi sayısı, takipçi sayısı ve web sitesi bağlantıları gibi ayrıntıları çıkarmak için genel sayfaları kazımanıza olanak tanır.

Twitter'ı kazımak size sayfa başına 0,0009$'ye mal olur Standart planda, diğer en iyi Twitter kazıyıcılara kıyasla fiyat üzerinden en iyi değer arasındadır. Ayrıca ücretsiz bir deneme sürümü de sunuyorlar; aboneliğinizi istediğiniz zaman iptal edebilir ve paranızı kolayca iade edebilirsiniz. Scrapingdog kullanarak veri kazıma hakkında daha fazla bilgi için şu adresi ziyaret edebilirsiniz Twitter Scraping API belgeleri.

4.2. Twitter'ı Kazımak için Python Kütüphaneleri ve Paketleri

Artık Twitter API'sine ve Apify gibi uygulamalara aşina olduğunuza göre, Twitter kazıma için Python kütüphanelerine ve paketlerine göz atmanın zamanı geldi.

4.2.1. Tweepy

Tweepy, geliştiricilerin Twitter uç noktalarına sorunsuz ve şeffaf bir şekilde erişmesini sağlayan açık kaynaklı bir Python paketidir. Ancak, Twitter'ın X/Twitter API'sine gönderilen istek sayısına sınırlamalar getirdiğini bilmelisiniz. Her 15 dakikada 900 talebe izin verilir. Bu bölümde Tweepy'nin işlevselliğine bir göz atmayı ve basit bir örnek vermeyi amaçlıyoruz.

Başlamak için, Python IDE'nizde "pip install Tweepy" komutunu kullanarak Tweepy paketini yükleyin ve ardından Tweepy'yi de içe aktarın. İstemci uygulamanızı Twitter'a kaydettirmek bir sonraki adımdır. Yeni bir uygulama oluşturun. Tamamlandığında, bir taşıyıcı token alacaksınız.

pip install tweepy
import tweepy

1 2	pip yükleyin tweepy İthalat tweepy

Ardından, Twitter API'sinden aldığınız tüketici taşıyıcı belirtecini iletmek için bir "İstemci" örneği oluşturmanız gerekir.

Sorgu değişkeninde, gösterildiği gibi bir alan, bir mention ve bir hashtag belirttik.

client = tweepy.Client(bearer_token='bearer_token')
query = 'query @mentions #hashtags'

müşteri = tweepy.Müşteri(bearer_token='bearer_token')

sorgu = 'query @mentions #hashtags'

Son yedi güne ait tweetleri aramak için Tweepy'de bulunan search_recent_tweets özelliğini kullanabilirsiniz. Aradığınız verileri belirtmek için bir arama sorgusu iletmeniz gerekir.

recent_tweets = client.search_recent_tweets(query=query, tweet_fields=&#91;'tweet_field_1’, 'tweet_field_2'], max_results=100)

1 2	son_tweetler = müşteri.search_recent_tweets(sorgu=sorgu, tweet_fields=['tweet_field_1', 'tweet_field_2'], max_results=100)

Akademik araştırma ürün izine erişiminiz varsa, 7 günden eski tweetleri alabilirsiniz. Herkese açık tweet arşivinin tamamından.

tweets = client.search_all_tweets(query=query, tweet_fields=&#91;'tweet_field_1’, 'tweet_field_2'], max_results=100)

1 2	tweetler = müşteri.search_all_tweets(sorgu=sorgu, tweet_fields=['tweet_field_1', 'tweet_field_2'], max_results=100)

Aşağıdaki kodu kullanarak sonuçları dışa aktarabilirsiniz.

for tweet in tweets.data:
    print(tweet.text)
    if len(tweet.context_annotations) &gt; 0:
        print(tweet.context_annotations)

için tweet içinde tweetler.Veri:

Baskı(tweet.Metin)

Eğer len(tweet.context_annotations) > 0:

Baskı(tweet.context_annotations)

Tweepy'de ayrıca daha karmaşık ve özel durumlarda çeşitli görevleri yerine getirebilen çok sayıda işlev vardır.

4.2.2. Snscrape

Bir API'ye güvenmeden Twitter'dan bilgi almanın bir başka yolu da Snscrape'dir. Kullanıcı profilleri, tweet içeriği, kaynaklar vb. gibi temel bilgileri almanızı sağlar. Tweepy'nin aksine, kazıyabileceğiniz tweet sayısında veya tweet tarihlerinde herhangi bir sınırlama yoktur ve eski Twitter verilerini çıkarabilirsiniz. Snscrape, Twitter API'sine bağlı olmadığından Tweepy düzeyinde işlevselliğe sahip değildir. Eksiksiz kılavuzumuza göz atın Snscrape.

Bu bölümde, Python'da Snscrape kullanarak Twitter'dan bazı verileri kazımanın temel bir örneğini de gözden geçiriyoruz.

İlk olarak Snscrape'i yüklemelisiniz. Çalışması için Python 3.8 veya daha yüksek bir sürümün kurulu olması gerektiğini unutmayın.

pip install snscrape

1 2	pip yükleyin snscrape

Bir sonraki adımda, aşağıdaki kütüphaneleri kurun.

import snscrape.modules.twitter as sntwitter
import pandas as pd

İthalat snscrape.modüller.twitter olarak sntwitter

İthalat pandalar olarak pd

"TwitterSearchScraper(query).get_items" fonksiyonunu kullanarak bir sorgu (bizim durumumuzda "query") gönderiyoruz ve tıpkı Twitter arama çubuğundaki sonuçlar gibi aramadan öğeler elde ediyoruz.

query = "query"
 
for tweet in sntwitter.TwitterSearchScraper(query).get_items():
   print(vars(tweet))
   break

sorgu = "sorgu"

için tweet içinde sntwitter.TwitterSearchScraper(sorgu).get_items():

Baskı(vars(tweet))

Mola

Twitter'dan veri kazımak için kullanılabilecek başka yöntemler de vardır, örneğin: TwitterSearchScraper, TwitterUserScraper, TwitterProfileScraper, TwitterHashtagScraper, TwitterTweetScraperMode, TwitterTweetScraper, TwitterListPostsScraper, TwitterTrendsScraper.

Gelişmiş Kazıma Teknikleri ve Zorluklar

Temel kazıma yöntemleri Twitter'ın sofistike savunması karşısında sınırlarına ulaştığında, gelişmiş teknikler gerekli hale gelir. Twitter'ın modern arayüzü büyük ölçüde JavaScript oluşturmaya dayanır ve birden fazla bot algılama katmanı uygular, bu da geleneksel HTTP isteklerini güvenilir veri toplama için yetersiz hale getirir.

Başlıksız Tarayıcılarla Dinamik İçerik İşleme

Twitter'ın zaman akışı JavaScript aracılığıyla dinamik olarak yüklenir, yani gördüğünüz içerik ilk HTML yanıtında bulunmaz. Başlıksız tarayıcılar gerçek kullanıcı etkileşimlerini simüle ederek JavaScript oluşturur ve dinamik içerik yükleme işlemini gerçekleştirir.

Playwright vs Selenium: Playwright, modern web uygulamalarında daha iyi performans ve daha güvenilir kullanım sunarken, Selenium kapsamlı topluluk desteğiyle yerleşik bir seçim olmaya devam ediyor.

İşte dinamik olarak yüklenen tweet'leri kazımak için Playwright'ı kullanan pratik bir örnek:

import asyncio
from playwright.async_api import async_playwright
import json

async def scrape_twitter_profile(username):
    async with async_playwright() as p:
        # Launch headless browser
        browser = await p.chromium.launch(headless=True)
        context = await browser.new_context(
            user_agent="Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36"
        )
        
        page = await context.new_page()
        
        try:
            # Navigate to profile
            await page.goto(f"https://twitter.com/{username}")
            
            # Wait for tweets to load
            await page.wait_for_selector('&#91;data-testid="tweet"]', timeout=10000)
            
            # Scroll to load more tweets
            for i in range(3):
                await page.evaluate("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight)")
                await page.wait_for_timeout(2000)
            
            # Extract tweet data
            tweets = await page.evaluate("""
                () =&gt; {
                    const tweetElements = document.querySelectorAll('&#91;data-testid="tweet"]');
                    return Array.from(tweetElements).map(tweet =&gt; {
                        const textElement = tweet.querySelector('&#91;data-testid="tweetText"]');
                        const timeElement = tweet.querySelector('time');
                        return {
                            text: textElement ? textElement.innerText : '',
                            timestamp: timeElement ? timeElement.getAttribute('datetime') : '',
                            url: window.location.href
                        };
                    });
                }
            """)
            
            return tweets
            
        except Exception as e:
            print(f"Error scraping {username}: {e}")
            return &#91;]
        
        finally:
            await browser.close()

# Usage
tweets = asyncio.run(scrape_twitter_profile("elonmusk"))
print(json.dumps(tweets&#91;:3], indent=2))

İthalat asyncio

gelen OYUN YAZARI.async_api İthalat async_playwright

İthalat json

async def scrape_twitter_profile(kullanıcı adı):

async ile async_playwright() olarak p:

# Başlıksız tarayıcıyı başlat

tarayıcı = bekliyor p.Krom.fırlatma(başsız=Doğru)

bağlam = bekliyor tarayıcı.new_context(

user_agent="Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36"

)

Sayfa = bekliyor bağlam.yeni_sayfa()

dene:

# Profile git

bekliyor Sayfa.Goto(f"https://twitter.com/{kullanıcıadı}")

# Tweetlerin yüklenmesini bekleyin

bekliyor Sayfa.wait_for_selector('[data-testid="tweet"]', zaman aşımı=10000)

# Daha fazla tweet yüklemek için kaydırın

için i içinde aralık(3):

bekliyor Sayfa.değerlendirmek("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight)")

bekliyor Sayfa.wait_for_timeout(2000)

# Tweet verilerini ayıkla

tweetler = bekliyor Sayfa.değerlendirmek("""

() => {

const tweetElements = document.querySelectorAll('[data-testid="tweet"]');

return Array.from(tweetElements).map(tweet => {

const textElement = tweet.querySelector('[data-testid="tweetText"]');

const timeElement = tweet.querySelector('time');

return {

text: textElement ? textElement.innerText : '',

timestamp: timeElement ? timeElement.getAttribute('datetime') : '',

url: window.location.href

};

});

}

""")

dönüş tweetler

hariç İstisna olarak e:

Baskı(f"{kullanıcı adı} kazınırken hata oluştu: {e}")

dönüş []

Sonunda:

bekliyor tarayıcı.Kapat()

# Kullanım

tweetler = asyncio.koşmak(scrape_twitter_profile("elonmusk"))

Baskı(json.çöplükler(tweetler[:3], Girinti=2))

Önemli avantajlar Başlıksız tarayıcıların özellikleri arasında JavaScript oluşturma, çerezleri ve oturumları otomatik olarak yönetme ve gerçekçi tarayıcı parmak izleri aracılığıyla temel bot tespitini atlama yer alıyor.

Kaynaklarla ilgili hususlar: Başlıksız tarayıcılar, basit HTTP isteklerine kıyasla önemli ölçüde daha fazla bellek ve CPU tüketir. Büyük ölçekli işlemler için, farklı sunucularda birden fazla tarayıcı örneği çalıştırmayı veya tarayıcı havuzlarını kullanmayı düşünün.

Kazıma Önleyici Tedbirlerin Atlanması

Twitter, basit hız sınırlamasının ötesine geçen sofistike bot algılama yöntemleri kullanmaktadır. Bu önlemleri anlamak, etkili karşı önlemler geliştirmeye yardımcı olur.

Yaygın Kazıma Önleme Teknikleri

Oran Sınırlama: Twitter monitors request frequency per IP address, implementing both short-term (requests per minute) and long-term (daily quotas) limits. Learn more in Web Scraping Rate Limiting: The Fix.

IP Engelleme: Şüpheli IP adresleri geçici veya kalıcı olarak engellenir. Veri merkezi IP'leri, yerleşim yeri adreslerine göre daha fazla incelemeye tabi tutulur.

CAPTCHA Zorlukları: Bot benzeri davranış tespit edildiğinde otomatik CAPTCHA sunumu. Modern CAPTCHA'lar basit görüntü tanımanın ötesinde davranışsal analiz kullanır.

Tarayıcı Parmak İzi: Kullanıcı aracısı, ekran çözünürlüğü, yüklü eklentiler ve JavaScript yürütme kalıpları dahil olmak üzere tarayıcı özelliklerinin analizi.

Etkili Karşı Önlemler

Vekil Rotasyon Stratejisi: RapidSeedbox gibi hizmetleri kullanmak, meşru kullanıcı trafiği olarak görünen konut IP havuzlarına erişim sağlar. 6,9+ milyon IP ağından gelen konut proxy'leri, veri merkezi proxy'lerine kıyasla algılamayı önemli ölçüde azaltır.

import random
import time
from itertools import cycle

# Proxy rotation setup
proxy_list = &#91;
    "http://user:pass@proxy1.rapidseedbox.com:8080",
    "http://user:pass@proxy2.rapidseedbox.com:8080",
    "http://user:pass@proxy3.rapidseedbox.com:8080"
]

proxy_cycle = cycle(proxy_list)

def get_next_proxy():
    return next(proxy_cycle)

# Implement in your scraper
async def scrape_with_rotation():
    for i in range(10):
        proxy = get_next_proxy()
        # Configure your browser/session with new proxy
        # Perform scraping request
        # Add random delay
        await asyncio.sleep(random.uniform(5, 15))

İthalat rastgele

İthalat zaman

gelen itertools İthalat döngü

# Proxy rotasyon kurulumu

proxy_list = [

"http://user:[email protected]:8080",

"http://user:[email protected]:8080"

]

proxy_cycle = döngü(proxy_list)

def get_next_proxy():

dönüş sonraki(proxy_cycle)

# Sıyırıcınıza uygulayın

async def scrape_with_rotation():

için i içinde aralık(10):

vekil = get_next_proxy()

# Tarayıcınızı/oturumunuzu yeni proxy ile yapılandırın

# Kazıma talebi gerçekleştirin

# Rastgele gecikme ekleyin

bekliyor asyncio.uyku(rastgele.üniforma(5, 15))

Kullanıcı Aracısı Rotasyonu: Kalıp algılamayı önlemek için tarayıcı imzalarını değiştirin. Farklı tarayıcılardan ve işletim sistemlerinden gerçek kullanıcı aracısı dizeleri kullanın.

USER_AGENTS = &#91;
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36",
    "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:121.0) Gecko/20100101 Firefox/121.0"
]

def get_random_user_agent():
    return random.choice(USER_AGENTS)

USER_AGENTS = [

"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, Gecko gibi) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36",

"Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, Gecko gibi) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36",

"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:121.0) Gecko/20100101 Firefox/121.0"

]

def get_random_user_agent():

dönüş rastgele.seçim(USER_AGENTS)

Davranış Kalıpları: Değişken gecikmeler, gerçekçi kaydırma düzenleri ve ara sıra kazıma dışı etkinliklerle insan tarama davranışını taklit edin.

Oturum Yönetimi: Uygun çerez kullanımı ile tutarlı oturumlar sağlayın ve aynı IP'den çok fazla yeni oturum oluşturmaktan kaçının.

Gelişmiş Algılama Önleme

Talep Zamanlaması: Hız sınırlarıyla karşılaşıldığında üstel geri alma uygulayın. Daha uzun gecikmelerle başlayın ve başarı oranlarına göre bunları kademeli olarak azaltın.

Coğrafi Konum Tutarlılığı: Proxy kullanırken, isteklerinizin coğrafi tutarlılığı koruduğundan emin olun. Ülkeler arasında hızla geçiş yapmayın.

Tarayıcı Parmak İzi Yönetimi: Tarayıcı parmak izi etkinliğini azaltmak için undetected-chromedriver veya stealth plugins gibi araçlar kullanın.

from selenium import webdriver
from selenium_stealth import stealth

def create_stealth_driver():
    options = webdriver.ChromeOptions()
    options.add_argument("--headless")
    options.add_argument("--no-sandbox")
    options.add_argument("--disable-dev-shm-usage")
    
    driver = webdriver.Chrome(options=options)
    
    stealth(driver,
        languages=&#91;"en-US", "en"],
        vendor="Google Inc.",
        platform="Win32",
        webgl_vendor="Intel Inc.",
        renderer="Intel Iris OpenGL Engine",
        fix_hairline=True,
    )
    
    return driver

gelen selenyum İthalat webdriver

gelen selenium_stealth İthalat gizli

def create_stealth_driver():

seçenekler = webdriver.ChromeOptions()

seçenekler.add_argument("--headless")

seçenekler.add_argument("--no-sandbox")

seçenekler.add_argument("--disable-dev-shm-usage")

sürücü = webdriver.Krom(seçenekler=seçenekler)

gizli(sürücü,

diller=["en-US", "en"],

satıcı="Google Inc.",

platform="Win32",

webgl_vendor="Intel Inc.",

renderer="Intel Iris OpenGL Motoru",

fix_hairline=Doğru,

)

dönüş sürücü

Hata İşleme: Geçici engellemeler, kalıcı yasaklar ve teknik sorunlar arasında ayrım yapabilen zarif hata işleme uygulayın.

RapidSeedbox gibi hizmetlerin konut proxy'leri, uygun tarayıcı gizleme teknikleri ve gerçekçi davranış kalıplarının birleşimi, tespit risklerini en aza indirirken büyük ölçekli Twitter veri toplama için sağlam bir temel oluşturur.

Twitter'ın anti-bot önlemlerinin gelişmeye devam ettiğini unutmayın, bu nedenle başarılı kazıma, bu tekniklerin mevcut platform davranışına göre sürekli olarak uyarlanmasını gerektirir.

Sıkça Sorulan Sorular

Twitter'ı kazımak yasal mı?

Twitter kazıma yasal olarak gri bir alanda yer almaktadır. Twitter'ın Hizmet Şartları otomatik veri toplamayı yasaklasa da kamuya açık verilerin kazınması otomatik olarak yasa dışı değildir.
Yasal riskler şunları içerir:
1. Kullanıcı içeriği üzerinde telif hakkı ihlali
2. Bazı yargı bölgelerinde CFAA ihlalleri
3. Kişisel verilerle ilgili GDPR uyumluluk sorunları
Daha güvenli yaklaşım: Mümkün olduğunda Twitter'ın resmi API'sini kullanın, büyük projeler için hukuk danışmanına danışın ve meşru araştırma amaçları için kamuya açık verilere odaklanın.

X'i kazımak için nasıl kod yazılacağını bilmem gerekiyor mu?

Hayır, ancak kodlama daha iyi sonuçlar sağlar.
Kodsuz seçenekler: Tarayıcı otomasyon araçları ve görsel iş akışı oluşturucular temel kazıma için çalışır ancak hız ve esneklik açısından sınırlıdır.
Kodlama çözümleri: Selenium veya özel kütüphaneler ile Python daha fazla kontrol, daha iyi anti-bot kullanımı ve daha yüksek başarı oranları sunar.
En iyi yaklaşım: İhtiyaçlarınızı test etmek için kodsuz araçlarla başlayın, ardından ciddi veri toplama için temel Python komut dosyasını öğrenin.

Ücretsiz Twitter API'sinin sınırlamaları nelerdir?

Twitter'ın ücretsiz API katmanı ciddi kısıtlamalara sahiptir:
1. Oran sınırları: Çok düşük aylık talep kotaları
2. Geçmiş veriler: Son tweetlerle sınırlı (genellikle geçen hafta)
3. Özellikler: Gelişmiş analizler veya etkileşim ölçümleri yok
4. Erişim: Başvuru onayı gerektirir
Çoğu araştırma ve iş kullanım durumu, ücretsiz katman sınırlarını aşarak ücretli planları veya alternatif yöntemleri gerekli kılar.

Eski tweetleri nasıl kazıyabilirim?

Normal tarama yalnızca son içerikleri gösterdiğinden, geçmiş Twitter verileri özel araçlar gerektirir.
En iyi araç: Snscrape - Tarih aralığı filtrelemesi ile yıllar öncesinden tweetlere erişen Python kütüphanesi.
Diğer seçenekler:
1. TwitterScraper kütüphanesi
2. Akademik Araştırma API'si (kurumsal erişim gereklidir)
3. Üçüncü taraf geçmiş veri hizmetleri
İpucu: Tarihsel kazıma daha yavaştır ve bloklardan kaçınmak için dikkatli bir hız sınırlaması gerektirir.

Etik Twitter kazıma için en iyi uygulamalar nelerdir?

Temel uygulamalar:
1. Oran sınırlama: İstekler arasında minimum 1-2 saniye
2. Robots.txt'e saygı gösterin: Platform yönergelerini takip edin
3. Veri minimizasyonu: Sadece gerekli bilgileri toplayın
4. Uygun gecikmeler: IP rotasyonu ve konut proxy'leri kullanın
5. Hata işleme: Engellenmişse veya hız sınırlıysa kazımayı durdur
Temel ilke: Her zaman önce resmi API'leri deneyin, ardından Twitter'ın altyapısına ve kullanıcı gizliliğine saygı göstererek sorumlu bir şekilde kazıyın.

Sonuç

Twitter, web genelinde değerli bir sosyolojik bilgi kaynağıdır. Twitter'dan kazınan bilgilerden yararlanarak, satışlarınızı artırmak ve pazarlama stratejilerinizi geliştirmek için planlarınızı uyarlayabilirsiniz. Bu makalede, işletmeler veya araştırmalar için değerli olabilecek verileri elde etmek için Twitter kazıma işleminin farklı yönleri ve yöntemleri hakkında derinlemesine bir genel bakış sunduk.

Özetle, Twitter API v2'ye getirilen yeni sınırlamalara ve yüksek maliyetlere göre, en iyi kazıyıcıyı seçmek zor olacaktır. Twitter API'sindeki daha gelişmiş özelliklerden veya Twitter API'sine doğrudan bağlı olan üçüncü taraf uygulamalardan ve Python kütüphanelerinden (Tweepy) yararlanabilirsiniz.

Ancak yapabileceğiniz istek sayısı kesinlikle sınırlıdır. Öte yandan, kamuya açık verileri kazımak istiyorsanız ve temel özellikler ihtiyaçlarınızı karşılıyorsa, Snscrape Python kütüphanesi gibi seçenekler harika bir seçim olabilir.

2026’da Twitter (X) veri kazıma: Nihai rehber

İçindekiler

Twitter'dan Ne Tür Veriler Çıkarılabilir?

Yasallık ve Etik Kullanım Koşulları

Twitter'ı Kazımak için Genel Kılavuz

Twitter Kazıma Araçları ve Yöntemleri

4.1. API Tabanlı Twitter Kazıyıcılar

4.1.1. Twitter API V2

4.1.2. Apify

4.1.3. Brightdata

Twitter kazıyıcınızı bir üst seviyeye taşımaya hazır mısınız?

4.1.4. Scrapingdog

4.2. Twitter'ı Kazımak için Python Kütüphaneleri ve Paketleri

4.2.1. Tweepy

4.2.2. Snscrape

Gelişmiş Kazıma Teknikleri ve Zorluklar

Başlıksız Tarayıcılarla Dinamik İçerik İşleme

Kazıma Önleyici Tedbirlerin Atlanması

Yaygın Kazıma Önleme Teknikleri

Etkili Karşı Önlemler

Gelişmiş Algılama Önleme

Sıkça Sorulan Sorular

Sonuç

Twitter kazıyıcınızı bir üst seviyeye taşımaya hazır mısınız?

Şimdi, biraz eğlenelim!

Bir kazıma tanrısı mısınız yoksa tam bir çaylak mı?

Aşağıdaki eğlenceli testi yapın ve kazıma kişiliğinizi öğrenin

40K+ Bülten Abonesine Katılın

Bir cevap yazın Cevabı iptal et