título do post

Não são muitos os sites que se identificam quando a palavra "big data" é mencionada. Mas o Twitter pode, pois mais de 500 milhões de tweets são trocados diariamente em sua plataforma, incluindo uma grande porcentagem de imagens, textos e vídeos. Um único tweet pode lhe dar informações sobre:

  • Número de pessoas que viram o tuíte
  • O perfil demográfico das pessoas que curtiram ou retuitaram o tweet
  • Número total de cliques em seu perfil

Ao contrário de muitas outras plataformas de mídia social, o Twitter tem uma API pública muito amigável, cara e gratuita que pode ser usada para acessar dados em sua plataforma. Ele também fornece uma API de streaming para acessar dados ao vivo do Twitter. Entretanto, as APIs têm alguns limites quanto ao número de solicitações que podem ser enviadas em um período de tempo. A necessidade do Twitter Scraping surge quando você não consegue acessar os dados desejados por meio das APIs. O Scraping automatiza o processo de coleta de dados do Twitter para que você possa usá-los em planilhas, relatórios, aplicativos e bancos de dados. 

Antes de mergulhar no código python para scraping dados do Twitter, vamos ver por que precisamos scrape dados do Twitter.

Fique à vontade para ir a qualquer seção e aprender como scrape o Twitter usando python!

Tabela de Conteúdos

Por que você precisa acessar Scrape Twitter?

Você sabe que o Twitter é um site de microblogs e um espaço ideal que contém informações valiosas que você pode scrape. Mas você sabe por que precisa scrape essas informações?

Veja abaixo alguns dos motivos para scraping dados do Twitter que ajudam os pesquisadores:

  • Entenda sua rede do Twitter e a influência de seus tweets
  • Saber quem é mencionado por meio de @nomes de usuário
  • Examinar como as informações são disseminadas
  • Explorar como as tendências se desenvolvem e mudam ao longo do tempo
  • Exame de redes e comunidades
  • Conhecer a popularidade/influência de tweets e pessoas
  • Coleta de dados sobre tuiteiros que podem incluir:
    • Amigos
    • Seguidores
    • Favoritos
    • Foto do perfil
    • Data de registro etc.

Da mesma forma, o Twitter scraping pode ajudar os profissionais de marketing na

  • Monitorar eficazmente seus concorrentes
  • Segmentação do público-alvo de marketing com os tweets relevantes
  • Realização de análise de sentimentos
  • Monitoramento de marcas de mercado
  • Conectar-se a grandes influenciadores do mercado
  • Estudo do comportamento do cliente

Como Scrape Twitter usando Python

Há muitas ferramentas disponíveis para scrape dados do Twitter em um formato estruturado. Algumas delas são:

  • Beautiful Soup - É um pacote Python que analisa documentos HTML e XML e é muito útil para o scraping Twitter.
  • API do Twitter é um wrapper Python que executa solicitações de API, como download de tweets, busca de usuários e muito mais. Você pode criar um aplicativo do Twitter para obter chaves OAuth e acessar a API do Twitter.
  • Raspador do Twitter - Você pode usar o Twitter Scraper para scrape dados do Twitter com palavras-chave ou outras especificações. 

Vamos ver como acessar scrape tweets de um determinado tópico usando a biblioteca twitterscraper do Python.

Instalar o twitterscraper

Você pode instalar a biblioteca twitterscraper usando o seguinte comando:

!pip install twitterscraper

Você pode usar o comando abaixo para instalar a versão mais recente.

!pip install twitterscraper==1.6.1

OU

!pip install twitterscraper --upgrade

Bibliotecas de importação

Você importará três coisas, ou seja..;

  1. get_tweets
  2. pandas
from twitter_scraper import get_tweets
import pandas as pd

Mencionar especificações

Vamos supor que estejamos interessados em scraping a seguinte lista de hashtags:

  • Aprendizado de máquina
  • Aprendizagem profunda
  • PNL
  • Visão computacional
  • IA
  • Tensorflow
  • Pytorch
  • Ciência de dados 
  • Análise de dados etc.
keywords = ['machinelearning', 'ML', 'deeplearning', 
            '#inteligênciaartificial', '#NLP', 'computervisão', 'IA', 
            'tensorflow', 'pytorch', "sklearn", "pandas", "plotly", 
            "spacy", "fastai", "datascience", "dataanalysis"]

.

Criar DataFrame

Executamos uma iteração para entender como implementar a biblioteca get_tweets. Passamos nosso primeiro argumento ou tópico como uma hashtag da qual queremos coletar tweets. 

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

Aqui, o tweet é um objeto. Temos que criar um Pandas DataFrame usando o código abaixo:

tweets_df = pd.DataFrame()

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

for tweet in tweets:
  print('Keys:', list(tweet.keys()), '\n')
  break

As teclas exibidas são as seguintes:

Extrair os dados relevantes

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

  • texto
  • isRetweet
  • respostas
  • retuítes
  • gostos

Podemos usar o loop for para extrair esses dados e, em seguida, podemos usar a função head() para obter as cinco primeiras linhas de 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 você pode visualizar facilmente todos os tweets coletados. 

Parabéns por ter eliminado os tweets do Twitter. Agora, vamos entender a necessidade do Twitter proxies.

Por que usar o Twitter Proxies?

Você já publicou algo que não deveria? O Twitter proxies é a melhor solução para usuários que não podem se dar ao luxo de deixar sua legião de seguidores sem conteúdo novo por um longo período de tempo. Sem eles, você não teria sorte e poderia perder seguidores devido à falta de atividade. Esses proxies agem em nome de seu computador e ocultam seu endereço IP dos servidores do Twitter. Assim, você pode acessar a plataforma sem ter sua conta bloqueada.

Você também precisa de um proxy adequado ao usar uma ferramenta scraping para scrape dados do Twitter. Por exemplo, profissionais de marketing de todo o mundo usam a automação do Twitter proxies com ferramentas scraping para scrape obter informações valiosas sobre o mercado em uma fração de tempo.

Residencial Proxies - Você pode usar o proxies residencial que é rápido, seguro, confiável e econômico. Eles proporcionam uma experiência de alta qualidade excepcional porque são IPs de provedores de serviços de Internet seguros e legítimos.

Ferramentas de automação - Você também pode usar uma ferramenta de automação ao usar o Twitter proxy. Essas ferramentas ajudam a gerenciar várias contas porque podem lidar com muitas tarefas simultaneamente.

Por exemplo, o TwitterAttackPro é uma ótima ferramenta que pode lidar com quase todas as tarefas do Twitter para você, inclusive:

  • Seguir/deixar de seguir
  • Tweeting/Retweeting
  • Responder a um comentário
  • Favoritar

Para usar essas ferramentas de automação, você precisa usar um Twitter proxy. Caso contrário, o Twitter banirá todas as suas contas.

Qual é a melhor Proxy para Scrape o Twitter usando Python?

ProxyScrape é um dos mais populares e confiáveis provedores on-line de proxy . Os três serviços proxy incluem servidores dedicados de data center proxy , servidores residenciais proxy e servidores premium proxy . Então, qual é o melhor proxy possívelpara scrape o Twitter usando python? Antes de responder a essa pergunta, é melhor ver os recursos de cada servidor proxy .

Um datacenter dedicado proxy é mais adequado para tarefas on-line de alta velocidade, tais como streaming de grandes quantidades de dados (em termos de tamanho) a partir de vários servidores para fins de análise. É uma das principais razões pelas quais as organizações escolhem o proxies dedicado à transmissão de grandes quantidades de dados em um curto espaço de tempo.

Um datacenter dedicado proxy tem várias características, como largura de banda ilimitada e conexões simultâneas, HTTP proxies dedicado para facilitar a comunicação e autenticação IP para maior segurança. Com 99,9% de tempo de funcionamento, você pode ter certeza de que o datacenter dedicado sempre funcionará durante qualquer sessão. Por último, mas não menos importante, ProxyScrape oferece um excelente serviço ao cliente e o ajudará a resolver seu problema dentro de 24-48 horas úteis. 

O próximo é um residencial proxy. Residencial é um go-to proxy para todo consumidor em geral. A principal razão é que o endereço IP de um residencial proxy se assemelha ao endereço IP fornecido pelo ISP. Isto significa que obter permissão do servidor alvo para acessar seus dados será mais fácil do que o normal. 

A outra característica do ProxyScrape's residencial proxy é uma característica rotativa. Um proxy rotativo ajuda você a evitar uma proibição permanente em sua conta porque seu proxy residencial muda dinamicamente seu endereço IP, tornando difícil para o servidor alvo verificar se você está usando um proxy ou não. 

Além disso, as outras características de um residencial proxy são: largura de banda ilimitada, juntamente com conexão concorrente, HTTP/s proxies, proxies a qualquer momento sessão por causa de 7 milhões mais proxies no pool proxy , autenticação de nome de usuário e senha para maior segurança, e por último, mas não menos importante, a capacidade de mudar o servidor do país. Você pode selecionar seu servidor desejado anexando o código do país à autenticação do nome de usuário. 

A última é a prêmio proxy. Premium proxies são o mesmo que um datacenter dedicado proxies. A funcionalidade permanece a mesma. A principal diferença é a acessibilidade. Em premium proxies, a lista proxy (a lista que contém proxies) é disponibilizada para todos os usuários na rede ProxyScrape. É por isso que o Premium proxies custa menos do que o datacenter dedicado proxies.

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

A seguir, o melhor seria mudar o servidor proxy com base no país. Basta anexar o país ISO_CODE no final da autenticação IP ou autenticação de nome de usuário e senha. 

Perguntas Frequentes:

1. Como acessar scrape Twitter usando python?

Você pode scrape o Twitter usando python com a ajuda de uma biblioteca python chamada "twitterscraper". Ela é muito mais fácil de usar em comparação com outras bibliotecas scraping . Com essa biblioteca, você pode scrape dados como retweets, respostas, comentários e muito mais rapidamente.

2. É legal scrape Twitter?

Depende. Você pode acessar scrape dados públicos do Twitter sem problemas. Mas o Twitter pode bloqueá-lo se você enviar um número anormal de solicitações em um curto espaço de tempo. É melhor usar um proxy para ocultar seu endereço IP.

3. Qual é o melhor site proxy para scrape o Twitter usando python?

Um proxy residencial é o melhor proxy para scrape Twitter usando python. O motivo é simples. O proxy residencial é um proxy rotativo, o que significa que seu endereço IP será alterado dinamicamente durante um período de tempo, o que pode ser útil para enganar o servidor enviando muitas solicitações em um curto período de tempo sem receber um bloqueio de IP. 

Conclusão

Discutimos que você poderia scrape o Twitter usando APIs e scrapers do Twitter. Você pode usar um scraper do Twitter para scrape o Twitter mencionando as palavras-chave e outras especificações, exatamente como fizemos acima. Os profissionais de marketing de mídia social que desejam ter mais de uma conta no Twitter para obter um alcance maior precisam usar o Twitter proxies para evitar o banimento da conta. Os melhores proxies são os proxies residenciais, que são super rápidos e nunca são bloqueados. 

Espero que você tenha tido uma ideia sobre como scrape o Twitter usando Python.