Not many sites can relate when the word “big data” is mentioned. But Twitter can as over 500 million tweets are exchanged on its platform daily, including a huge percentage of images, text, and videos. A single tweet can give you information about: Unlike many other social media platforms, Twitter has a very friendly, expensive
Peu de sites peuvent faire le lien avec le mot "big data". Mais Twitter le peut, car plus de 500 millions de tweets sont échangés chaque jour sur sa plateforme, y compris un énorme pourcentage d'images, de textes et de vidéos. Un seul tweet peut vous donner des informations sur :
Contrairement à de nombreuses autres plateformes de médias sociaux, Twitter dispose d'une API publique très conviviale, coûteuse et gratuite qui peut être utilisée pour accéder aux données de sa plateforme. Il propose également une API de diffusion en continu pour accéder aux données Twitter en direct. Cependant, les API ont des limites quant au nombre de requêtes que vous pouvez envoyer dans une fenêtre de temps. Le recours à Twitter Scraping s'impose lorsque vous ne pouvez pas accéder aux données souhaitées par le biais des API. Le scraping automatise le processus de collecte des données de Twitter afin que vous puissiez les utiliser dans des feuilles de calcul, des rapports, des applications et des bases de données.
Avant de plonger dans le code python pour récupérer les données de Twitter, voyons pourquoi nous avons besoin de récupérer les données de Twitter.
N'hésitez pas à sauter à n'importe quelle section pour apprendre à scraper Twitter en utilisant python !
Vous savez que Twitter est un site de micro-blogging et un espace idéal contenant des informations riches que vous pouvez récupérer. Mais savez-vous pourquoi vous avez besoin de récupérer ces informations ?
Voici quelques-unes des raisons pour lesquelles le scraping de données Twitter est utile aux chercheurs :
De même, le scraping de Twitter peut aider les spécialistes du marketing dans le :
Il existe de nombreux outils permettant de récupérer les données de Twitter dans un format structuré. En voici quelques-uns :
Voyons comment récupérer des tweets sur un sujet particulier à l'aide de la bibliothèque twitterscraper de Python.
Vous pouvez installer la bibliothèque twitterscraper à l'aide de la commande suivante :
!pip install twitterscraperVous pouvez utiliser la commande ci-dessous pour installer la dernière version.
!pip install twitterscraper==1.6.1OU
!pip install twitterscraper --upgradeVous allez importer trois choses, i-e. ;
from twitter_scraper import get_tweets
import pandas as pdSupposons que nous souhaitions récupérer la liste de hashtags suivante :
keywords = ['machinelearning', 'ML', 'deeplearning',
'#artificialintelligence', '#NLP', 'computervision', 'AI',
'tensorflow', 'pytorch', 'sklearn', 'pandas', 'plotly',
" spacy", "fastai", "datascience", " dataanalysis"].
Nous exécutons une itération pour comprendre comment mettre en œuvre la bibliothèque get_tweets. Nous passons notre premier argument ou sujet comme un hashtag dont nous voulons collecter les tweets.
tweets = get_tweets("#machinelearning", pages = 5)Ici, le tweet est un objet. Nous devons créer un DataFrame Pandas en utilisant le code ci-dessous :
tweets_df = pd.DataFrame()Nous utilisons la fonction ci-dessous pour imprimer les clés et les valeurs obtenues.
for tweet in tweets :
print('Keys:', list(tweet.keys()), '\n')
breakLes touches affichées sont les suivantes :
Nous exécutons maintenant le code pour un mot-clé et extrayons les données pertinentes. Supposons que nous voulions extraire les données suivantes :
Nous pouvons utiliser la boucle for pour extraire ces données, puis la fonction head() pour obtenir les cinq premières lignes de nos données.
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()Voici le cadre de données contenant les données souhaitées, et vous pouvez facilement visualiser tous les tweets collectés.
Félicitations pour avoir supprimé les tweets de Twitter. Nous allons maintenant comprendre la nécessité de Twitter proxys.
Avez-vous déjà posté quelque chose que vous n'auriez pas dû ? Twitter proxys est la meilleure solution pour les utilisateurs qui ne peuvent pas se permettre de laisser leur légion de followers sans contenu frais pendant une période prolongée. Sans eux, vous n'auriez pas de chance et risqueriez de perdre des followers en raison d'un manque d'activité. Ces proxys agissent au nom de votre ordinateur et cachent votre adresse IP aux serveurs de Twitter. Vous pouvez donc accéder à la plateforme sans que votre compte soit bloqué.
Vous avez également besoin d'un proxy approprié lorsque vous utilisez un outil de scraping pour extraire des données de Twitter. Par exemple, les spécialistes du marketing du monde entier utilisent l'automatisation de Twitter proxys avec des outils de scraping pour rechercher sur Twitter des informations commerciales précieuses en une fraction de temps.
proxys résidentiel - Vous pouvez utiliser proxys résidentiel qui est rapide, sûr, fiable et rentable. Ils offrent une expérience de qualité exceptionnelle parce qu'il s'agit d'IP sécurisées et légitimes de fournisseurs d'accès à l'internet.
Outils d'automatisation - Vous pouvez également utiliser un outil d'automatisation lorsque vous utilisez un proxy Twitter. Ces outils facilitent la gestion de plusieurs comptes car ils peuvent gérer plusieurs tâches simultanément.
Par exemple, TwitterAttackPro est un excellent outil qui peut prendre en charge la quasi-totalité des tâches liées à Twitter, notamment :
Pour utiliser ces outils d'automatisation, vous devez utiliser un proxy Twitter. Si vous ne le faites pas, Twitter bannira tous vos comptes.
ProxyScrape est l'un des fournisseurs de proxy les plus populaires et les plus fiables en ligne. Les trois services proxy comprennent des serveurs proxy dédiés à des centres de données, des serveurs proxy résidentiels et des serveurs proxy premium. Alors, quel est le meilleur proxy possible pour scraper Twitter en utilisant python? Avant de répondre à cette question, il est préférable d'examiner les caractéristiques de chaque serveur proxy.
Un proxy dédié à un centre de données est le mieux adapté aux tâches en ligne à grande vitesse, telles que la transmission en continu de grandes quantités de données (en termes de taille) à partir de divers serveurs à des fins d'analyse. C'est l'une des principales raisons pour lesquelles les organisations choisissent proxys pour transmettre de grandes quantités de données en peu de temps.
Un proxy dédié à un centre de données possède plusieurs caractéristiques, telles qu'une bande passante illimitée et des connexions simultanées, un site HTTP dédié proxys pour faciliter la communication et une authentification IP pour plus de sécurité. Avec un temps de disponibilité de 99,9 %, vous pouvez être assuré que le centre de données dédié fonctionnera toujours, quelle que soit la session. Enfin, ProxyScrape offre un excellent service à la clientèle et vous aidera à résoudre votre problème dans les 24-48 heures ouvrables.
Ensuite, il y a un proxy résidentiel. Le proxy résidentiel est le proxy de référence pour tous les consommateurs. La raison principale est que l'adresse IP d'un proxy résidentiel ressemble à l'adresse IP fournie par le FAI. Cela signifie qu'il sera plus facile d'obtenir l'autorisation du serveur cible pour accéder à ses données.
L'autre caractéristique du proxy résidentiel de ProxyScrapeest une fonction rotative. Un proxy rotatif vous permet d'éviter une interdiction permanente de votre compte car votre proxy résidentiel change dynamiquement votre adresse IP, ce qui rend difficile pour le serveur cible de vérifier si vous utilisez un proxy ou non.
En outre, les autres caractéristiques d'un proxy résidentiel sont les suivantes : bande passante illimitée, connexion simultanée, HTTP/s dédié proxys, proxys à tout moment de la session en raison des 7 millions de proxys dans le pool de proxy, authentification par nom d'utilisateur et mot de passe pour plus de sécurité, et enfin, la possibilité de changer le serveur du pays. Vous pouvez sélectionner le serveur de votre choix en ajoutant le code du pays à l'authentification du nom d'utilisateur.
Le dernier est le proxy premium. Les proxys Premium sont les mêmes que les proxys dédiés aux centres de données. La fonctionnalité reste la même. La principale différence est l'accessibilité. Dans le cas du proxy premium proxys, la liste des mandataires (la liste qui contient proxys) est mise à la disposition de tous les utilisateurs du réseau ProxyScrape. C'est pourquoi le premium proxys coûte moins cher que le centre de données dédié proxys.
Alors, quel est le meilleur proxy possible pour gratter Twitter en utilisant Python? La réponse serait "proxy résidentiel". La raison en est simple. Comme dit plus haut, le proxy résidentiel est un proxy rotatif, ce qui signifie que votre adresse IP change dynamiquement sur une période de temps, ce qui peut être utile pour tromper le serveur en envoyant un grand nombre de requêtes dans un court laps de temps sans obtenir un blocage d'IP.
Ensuite, la meilleure chose à faire est de changer le serveur proxy en fonction du pays. Il suffit d'ajouter l'ISO_CODE du pays à la fin de l'authentification IP ou de l'authentification par nom d'utilisateur et mot de passe.
Nous avons vu qu'il était possible d'explorer Twitter à l'aide des API et des racleurs de Twitter. Vous pouvez utiliser un scraper Twitter pour récupérer Twitter en mentionnant les mots-clés et d'autres spécifications, comme nous l'avons fait ci-dessus. Les spécialistes du marketing des médias sociaux qui souhaitent avoir plus d'un compte Twitter pour atteindre un plus grand nombre de personnes doivent utiliser Twitter proxys pour éviter que leur compte ne soit banni. Les meilleurs proxys sont les proxys résidentiels qui sont très rapides et ne sont jamais bloqués.
J'espère que vous avez pu vous faire une idée de la manière de scraper Twitter en utilisant Python.