Como fazer o Scrape do Twitter usando Python - A abordagem fácil em 2024

Não são muitos os sítios que se identificam quando a palavra "big data" é mencionada. Mas o Twitter pode, pois mais de 500 milhões de tweets são trocados diariamente na sua plataforma, incluindo uma enorme percentagem de imagens, texto e vídeos. Um único tweet pode dar-nos informações sobre: Ao contrário de muitas outras plataformas de redes sociais, o Twitter tem uma interface muito amigável e cara

Não são muitos os sítios que se identificam quando a palavra "big data" é mencionada. Mas o Twitter pode, pois mais de 500 milhões de tweets são trocados diariamente na sua plataforma, incluindo uma enorme percentagem de imagens, texto e vídeos. Um único tweet pode dar-nos informações sobre:

• Número de pessoas que viram o tweet
• Os dados demográficos das pessoas que gostaram ou retuitaram o tweet
• Número total de cliques no seu perfil

Ao contrário de muitas outras plataformas de redes sociais, o Twitter tem uma API pública muito amigável, cara e gratuita que pode ser utilizada para aceder a dados na sua plataforma. Também fornece uma API de streaming para aceder a dados do Twitter em direto. No entanto, as APIs têm alguns limites quanto ao número de pedidos que podem ser enviados num período de tempo. A necessidade do Twitter Scraping surge quando não é possível aceder aos dados pretendidos através das APIs. O Scraping automatiza o processo de recolha de dados do Twitter para que possa utilizá-los em folhas de cálculo, relatórios, aplicações e bases de dados. 

Antes de mergulhar no código python para extrair dados do Twitter, vamos ver porque é que precisamos de extrair dados do Twitter.

Pode saltar para qualquer secção para aprender a explorar o Twitter com python!

Índice

• Porque é que precisa de fazer scraping do Twitter?
• Como fazer scraping do Twitter usando Python Instalar o twitterscraperImportar bibliotecasMencionar especificaçõesCriar DataFrameImprimir as chavesExtrair os dados relevantes
• Instalar o twitterscraper
• Importar bibliotecas
• Mencionar especificações
• Criar DataFrame
• Imprimir as chaves
• Extrair os dados relevantes
• Porquê utilizar proxies do Twitter?
• Qual é o melhor proxy para raspar o Twitter usando Python?
• Perguntas frequentes:
• Conclusão

Porque é que precisa de fazer scraping do Twitter?

Sabe que o Twitter é um sítio de microblogging e um espaço ideal que contém informações valiosas que pode extrair. Mas sabe porque é que precisa de recolher essas informações?

Seguem-se algumas das razões para extrair dados do Twitter que ajudam os investigadores:

• Compreender a sua rede do Twitter e a influência dos seus tweets
• Saber quem é mencionado através de @nomes de utilizador
• Examinar a forma como a informação é divulgada
• Explorar a forma como as tendências se desenvolvem e se alteram ao longo do tempo
• Análise de redes e comunidades
• Conhecer a popularidade/influência dos tweets e das pessoas
• Recolha de dados sobre tweeters que podem incluir: AmigosSeguidoresFavoritosFotos de perfilData de registo, etc.
• Amigos
• Seguidores
• Favoritos
• Imagem do perfil
• Data de inscrição, etc.

Da mesma forma, a recolha de dados do Twitter pode ajudar os profissionais de marketing na:

• Monitorizar eficazmente os seus concorrentes
• Direcionar a audiência de marketing com os tweets relevantes
• Realização de análise de sentimentos
• Acompanhamento das marcas de mercado
• Estabelecer contactos com grandes influenciadores do mercado
• Estudar o comportamento dos clientes

Como fazer scraping do Twitter usando Python

Existem muitas ferramentas disponíveis para extrair dados do Twitter num formato estruturado. Algumas delas são:

• Beautiful Soup - É um pacote Python que analisa documentos HTML e XML e é muito útil para raspar o Twitter.
• A API do Twitter é um wrapper Python que executa pedidos de API como descarregar tweets, procurar utilizadores e muito mais. Você pode criar um aplicativo do Twitter para obter chaves OAuth e acessar a API do Twitter.
• Twitter Sc raper - Pode utilizar o Twitter Scraper para recolher dados do Twitter com palavras-chave ou outras especificações. 

Vamos ver como extrair tweets de um tópico específico usando a biblioteca twitterscraper do Python.

Instalar o twitterscraper

Pode instalar a biblioteca twitterscraper utilizando o seguinte comando:

!pip install twitterscraper

Pode utilizar o comando abaixo para instalar a versão mais recente.

!pip install twitterscraper==1.6.1

OU

!pip install twitterscraper --upgrade

Importar bibliotecas

Importará três coisas, i.e.;

obter_tweetspandas

from twitter_scraper import get_tweets
import pandas as pd

Mencionar especificações

Vamos supor que estamos interessados em recolher a seguinte lista de hashtags:

• Aprendizagem automática
• Aprendizagem profunda
• PNL
• Visão computacional
• IA
• Tensorflow
• Pytorch
• Ciência de dados 
• Análise de dados, etc.

palavras-chave = ["machinelearning", "ML", "deeplearning", 
           '#inteligênciaartificial', '#NLP', 'computervisão', 'IA', 
           'tensorflow', 'pytorch', "sklearn", "pandas", "plotly", 
           "spacy", " fastai", "datascience", " dataanalysis"]

.

Criar DataFrame

Executamos uma iteração para compreender como implementar a biblioteca get_tweets. Passamos o nosso primeiro argumento ou tópico como um hashtag do qual queremos recolher tweets. 

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

Aqui, o tweet é um objeto. Temos de criar um Pandas DataFrame utilizando o código abaixo:

tweets_df = pd.DataFrame()

Imprimir as chaves

Utilizamos a função abaixo para imprimir as chaves e os valores obtidos.

for tweet in tweets:
 print('Chaves:', list(tweet.keys()), '\n')
  pausa

As teclas apresentadas são as seguintes:

Extrair os dados relevantes

Agora, executamos o código para uma palavra-chave e extraímos os dados relevantes. Suponhamos que queremos extrair os seguintes dados:

• texto
• isRetweet
• respostas
• retuítes
• gostos

Podemos utilizar o ciclo for para extrair estes dados e, em seguida, podemos utilizar a função head() para obter as primeiras cinco linhas dos nossos dados.

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()

Aqui está o quadro de dados que contém os dados desejados, e pode visualizar facilmente todos os tweets recolhidos. 

Parabéns por ter conseguido eliminar tweets do Twitter. Agora, passamos a entender a necessidade de proxies do Twitter.

Porquê utilizar proxies do Twitter?

Já alguma vez publicou algo que não devia? Os proxies do Twitter são a melhor solução para os utilizadores que não se podem dar ao luxo de deixar a sua legião de seguidores sem conteúdo novo durante um longo período de tempo. Sem eles, o utilizador não teria sorte e poderia perder seguidores devido à falta de atividade. Estes proxies actuam em nome do seu computador e escondem o seu endereço IP dos servidores do Twitter. Assim, pode aceder à plataforma sem que a sua conta seja bloqueada.

Também é necessário um proxy adequado quando se utiliza uma ferramenta de recolha de dados para recolher dados do Twitter. Por exemplo, os profissionais de marketing de todo o mundo utilizam proxies de automatização do Twitter com ferramentas de recolha de dados para recolher informações valiosas sobre o mercado numa fração de tempo.

Proxies residenciais - Pode utilizar proxies residenciais que são rápidos, seguros, fiáveis e económicos. Eles proporcionam uma experiência de alta qualidade excecional, pois são IPs de provedores de serviços de Internet seguros e legítimos.

Ferramentas de automatização - Também pode utilizar uma ferramenta de automatização quando utiliza um proxy do Twitter. Estas ferramentas ajudam a gerir várias contas, uma vez que podem realizar muitas tarefas em simultâneo.

Por exemplo, o TwitterAttackPro é uma óptima ferramenta que pode tratar de quase todas as tarefas do Twitter por si, incluindo:

• Seguir/não seguir
• Tweetar/Retweetar
• Responder a um comentário
• Favoritar

Para utilizar estas ferramentas de automatização, tem de utilizar um proxy do Twitter. Se não o fizer, o Twitter banirá todas as suas contas.

Qual é o melhor proxy para raspar o Twitter usando Python?

ProxyScrape é um dos mais populares e fiáveis fornecedores de proxy online. Os três serviços proxy incluem servidores proxy dedicados a centros de dados, servidores proxy residenciais e servidores proxy premium. Então, qual é o melhor proxy possível para raspar o Twitter usando python? Antes de responder a essas perguntas, é melhor ver as características de cada servidor proxy.

Um proxy de centro de dados dedicado é mais adequado para tarefas online de alta velocidade, como a transmissão de grandes quantidades de dados (em termos de tamanho) de vários servidores para fins de análise. Esta é uma das principais razões pelas quais as organizações escolhem proxies dedicados para transmitir grandes quantidades de dados num curto espaço de tempo.

Um proxy de centro de dados dedicado tem várias características, tais como largura de banda ilimitada e ligações simultâneas, proxies HTTP dedicados para facilitar a comunicação e autenticação IP para maior segurança. Com 99,9% de tempo de atividade, pode ter a certeza de que o centro de dados dedicado funcionará sempre durante qualquer sessão. Por último, mas não menos importante, ProxyScrape fornece um excelente serviço de apoio ao cliente e ajudá-lo-á a resolver o seu problema no prazo de 24-48 horas úteis. 

O próximo é um proxy residencial. O proxy residencial é um proxy de referência para todos os consumidores em geral. A principal razão é que o endereço IP de um proxy residencial se assemelha ao endereço IP fornecido pelo ISP. Isto significa que obter permissão do servidor de destino para aceder aos seus dados será mais fácil do que o habitual. 

A outra caraterística do proxy residencial do ProxyScrapeé uma funcionalidade rotativa. Um proxy rotativo ajuda-o a evitar uma proibição permanente da sua conta porque o seu proxy residencial altera dinamicamente o seu endereço IP, tornando difícil para o servidor de destino verificar se está a utilizar um proxy ou não. 

Para além disso, as outras características de um proxy residencial são: largura de banda ilimitada, juntamente com ligação simultânea, proxies HTTP/s dedicados, proxies em qualquer sessão de tempo devido aos mais de 7 milhões de proxies no pool de proxies, autenticação de nome de utilizador e palavra-passe para maior segurança e, por último, mas não menos importante, a capacidade de mudar o servidor do país. Pode selecionar o servidor pretendido anexando o código do país à autenticação do nome de utilizador. 

O último é o proxy premium. Os proxies premium são iguais aos proxies dedicados de centros de dados. A funcionalidade permanece a mesma. A principal diferença é a acessibilidade. Nos proxies premium, a lista de proxies (a lista que contém proxies) é disponibilizada a todos os utilizadores da rede ProxyScrape. É por isso que os proxies premium custam menos do que os proxies dedicados de centros de dados.

Então, qual é o melhor proxy possível para raspar o Twitter usando python? A resposta seria "proxy residencial". O motivo é simples. Como dito acima, o proxy residencial é um proxy rotativo, o que significa que seu endereço IP seria alterado dinamicamente durante um período de tempo, o que pode ser útil para enganar o servidor enviando muitas solicitações dentro de um pequeno período de tempo sem obter um bloqueio de IP. 

Em seguida, o melhor seria alterar o servidor proxy com base no país. Basta acrescentar o ISO_CODE do país no final da autenticação IP ou da autenticação de nome de utilizador e palavra-passe. 

Perguntas frequentes:

Conclusão

Já falámos que pode fazer scraping do Twitter utilizando APIs e scrapers do Twitter. Pode utilizar um raspador do Twitter para raspar o Twitter, mencionando as palavras-chave e outras especificações, tal como fizemos acima. Os profissionais de marketing das redes sociais que desejem ter mais do que uma conta no Twitter para obter um maior alcance têm de utilizar proxies do Twitter para evitar a proibição de contas. Os melhores proxies são os proxies residenciais que são super rápidos e nunca são bloqueados. 

Espero que tenhas ficado com uma ideia sobre como fazer scrape do Twitter usando Python.