Cómo raspar Twitter usando Python- El enfoque fácil en 2024

No muchos sitios pueden relacionarse cuando se menciona la palabra "big data". Pero Twitter sí puede, ya que en su plataforma se intercambian más de 500 millones de tuits al día, incluyendo un enorme porcentaje de imágenes, texto y vídeos. Un solo tuit puede dar información sobre: A diferencia de muchas otras plataformas de medios sociales, Twitter tiene un

No muchos sitios pueden relacionarse cuando se menciona la palabra "big data". Pero Twitter sí puede, ya que en su plataforma se intercambian más de 500 millones de tuits al día, incluyendo un enorme porcentaje de imágenes, texto y vídeos. Un solo tuit puede darte información sobre:

• Número de personas que vieron el tweet
• Datos demográficos de las personas a las que les ha gustado o han retuiteado el tuit
• Número total de clics en su perfil

A diferencia de muchas otras plataformas de medios sociales, Twitter tiene una API pública muy amigable, cara y gratuita que se puede utilizar para acceder a los datos de su plataforma. También proporciona una API de streaming para acceder a datos de Twitter en directo. Sin embargo, las API tienen algunos límites en el número de solicitudes que se pueden enviar dentro de un periodo de tiempo. La necesidad de Twitter Scraping surge cuando no se puede acceder a los datos deseados a través de las API. El scraping automatiza el proceso de recopilación de datos de Twitter para que puedas utilizarlos en hojas de cálculo, informes, aplicaciones y bases de datos. 

Antes de sumergirnos en el código python para el scraping de datos de Twitter, veamos por qué necesitamos hacer scraping de datos de Twitter.

¡Siéntete libre de saltar a cualquier sección para aprender cómo scrapear Twitter usando python!

Índice

• ¿Por qué es necesario hacer scraping en Twitter?
• Cómo scrapear Twitter con Python Instalar twitterscraperImportar BibliotecasMencionar EspecificacionesCrear DataFrameImprimir las ClavesExtraer los Datos Relevantes
• Instalar twitterscraper
• Bibliotecas de importación
• Mención Especificaciones
• Crear DataFrame
• Imprimir las claves
• Extraer los datos pertinentes
• ¿Por qué utilizar proxies de Twitter?
• ¿Cuál es el mejor proxy para scrapear Twitter usando Python?
• Preguntas frecuentes:
• Conclusión

¿Por qué es necesario hacer scraping en Twitter?

Ya sabes que Twitter es un sitio de microblogging y un espacio ideal para almacenar información valiosa que puedes extraer. Pero, ¿sabe por qué necesita raspar esta información?

A continuación se exponen algunas de las razones para raspar datos de Twitter que ayudan a los investigadores:

• Comprender tu red de Twitter y la influencia de tus tweets
• Saber a quién se menciona a través de @nombresdeusuario
• Cómo se difunde la información
• Explorar cómo evolucionan y cambian las tendencias a lo largo del tiempo
• Redes y comunidades
• Conocer la popularidad/influencia de tuits y personas
• Recopilación de datos sobre tuiteros que pueden incluir: AmigosSeguidoresFavoritosImagen de perfilFecha de registro, etc.
• Amigos
• Seguidores
• Favoritos
• Foto de perfil
• Fecha de inscripción, etc.

Del mismo modo, el scraping de Twitter puede ayudar a los profesionales del marketing en la:

• Supervisar eficazmente a sus competidores
• Dirigirse a la audiencia de marketing con los tweets pertinentes
• Análisis de opiniones
• Seguimiento de las marcas del mercado
• Conexión con grandes influyentes del mercado
• Estudiar el comportamiento de los clientes

Cómo scrapear Twitter con Python

Hay muchas herramientas disponibles para scrapear datos de Twitter en un formato estructurado. Algunas de ellas son:

• Beautiful Soup - Es un paquete de Python que analiza documentos HTML y XML y es muy útil para el scraping de Twitter.
• La API de Twitter es una envoltura de Python que realiza solicitudes a la API como descargar tweets, buscar usuarios y mucho más. Puedes crear una aplicación de Twitter para obtener claves OAuth y acceder a la API de Twitter.
• Twitter Scraper - Puede utilizar Twitter Scraper para raspar datos de Twitter con palabras clave u otras especificaciones. 

Veamos cómo scrapear tweets para un tema concreto utilizando la librería twitterscraper de Python.

Instalar twitterscraper

Puede instalar la biblioteca twitterscraper utilizando el siguiente comando:

pip install twitterscraper

Puede utilizar el siguiente comando para instalar la última versión.

!pip install twitterscraper==1.6.1

O

pip install twitterscraper --actualización

Bibliotecas de importación

Usted importará tres cosas, es decir.;

get_tweetspandas

from twitter_scraper import get_tweets
import pandas como pd

Mención Especificaciones

Supongamos que estamos interesados en obtener la siguiente lista de hashtags:

• Aprendizaje automático
• Aprendizaje profundo
• PNL
• Visión por ordenador
• AI
• Tensorflow
• Pytorch
• Datascience 
• Análisis de datos, etc.

keywords = ['machineelearning', 'ML', 'deeplearning', 
           '#artificialintelligence', '#NLP', 'computervision', 'AI', 
            ' tensorflow', 'pytorch', "sklearn", "pandas", "plotly", 
            " spacy", "fastai", ' datascience', 'dataanalysis'].

.

Crear DataFrame

Ejecutamos una iteración para entender cómo implementar la librería get_tweets. Pasamos nuestro primer argumento o tema como hashtag del que queremos recopilar tweets. 

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

Aquí tweet es un objeto. Tenemos que crear un Pandas DataFrame usando el siguiente código:

tweets_df = pd.DataFrame()

Imprimir las claves

Utilizamos la siguiente función para imprimir las claves y los valores obtenidos.

para tweet en tweets:
 print('Claves:', list(tweet.keys()), '\n')
  romper

Las teclas que aparecen son las siguientes:

Extraer los datos pertinentes

Ahora, ejecutamos el código para una palabra clave y extraemos los datos pertinentes. Supongamos que queremos extraer los siguientes datos:

• texto
• isRetweet
• responde
• retweets
• le gusta

Podemos utilizar el bucle for para extraer estos datos, y luego podemos utilizar la función head() para obtener las cinco primeras filas de nuestros datos.

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()

Aquí está el marco de datos que contiene nuestros datos deseados, y se puede visualizar fácilmente todos los tweets recogidos. 

Enhorabuena por desechar tweets de Twitter. Ahora, pasamos a comprender la necesidad de los proxies de Twitter.

¿Por qué utilizar proxies de Twitter?

¿Alguna vez has publicado algo que no debías? Los proxies de Twitter son la mejor solución para los usuarios que no pueden permitirse dejar a su legión de seguidores sin contenido fresco durante un periodo de tiempo prolongado. Sin ellos, no tendrías suerte y podrías perder seguidores por falta de actividad. Estos proxies actúan en nombre de tu ordenador y ocultan tu dirección IP a los servidores de Twitter. Así puedes acceder a la plataforma sin que te bloqueen la cuenta.

También se necesita un proxy adecuado cuando se utiliza una herramienta de scraping para obtener datos de Twitter. Por ejemplo, los profesionales del marketing de todo el mundo utilizan proxies de automatización de Twitter con herramientas de scraping para obtener valiosa información de mercado en una fracción de tiempo.

Proxies residenciales - Puede utilizar proxies residenciales que son rápidos, seguros, fiables y rentables. Proporcionan una experiencia de calidad excepcional porque son IP de proveedores de servicios de Internet seguros y legítimos.

Herramientas de automatización - También puedes utilizar una herramienta de automatización cuando utilices un proxy de Twitter. Estas herramientas ayudan a gestionar múltiples cuentas porque pueden manejar muchas tareas simultáneamente.

Por ejemplo, TwitterAttackPro es una gran herramienta que puede manejar casi todas las tareas de Twitter para usted, incluyendo:

• Seguir/no seguir
• Tweets/Retweets
• Responder a un comentario
• Favoritos

Para utilizar estas herramientas de automatización, tienes que usar un proxy de Twitter. Si no lo haces, Twitter bloqueará todas tus cuentas.

¿Cuál es el mejor proxy para scrapear Twitter usando Python?

ProxyScrape es uno de los proveedores de proxy en línea más populares y fiables. Tres servicios de proxy incluyen servidores proxy de centros de datos dedicados, servidores proxy residenciales y servidores proxy premium. Entonces, ¿cuál es el mejor proxy posible para scrapear Twitter usando python? Antes de responder a esa pregunta, lo mejor es ver las características de cada servidor proxy.

Un proxy dedicado de centro de datos es el más adecuado para tareas en línea de alta velocidad, como la transmisión de grandes cantidades de datos (en términos de tamaño) desde varios servidores con fines de análisis. Es una de las principales razones por las que las organizaciones eligen proxies dedicados para transmitir grandes cantidades de datos en poco tiempo.

Un proxy dedicado de centro de datos tiene varias características, como ancho de banda ilimitado y conexiones concurrentes, proxies HTTP dedicados para facilitar la comunicación y autenticación IP para mayor seguridad. Con un tiempo de actividad del 99,9%, puede estar seguro de que el centro de datos dedicado siempre funcionará durante cualquier sesión. Por último, pero no por ello menos importante, ProxyScrape ofrece un excelente servicio de atención al cliente y le ayudará a resolver su problema en un plazo de 24-48 horas laborables. 

El siguiente es un proxy residencial. Residencial es un proxy para todos los consumidores en general. La razón principal es que la dirección IP de un proxy residencial se parece a la dirección IP proporcionada por el ISP. Esto significa que obtener el permiso del servidor de destino para acceder a sus datos será más fácil de lo habitual. 

La otra característica del proxy residencial de ProxyScrapees la rotación. Un proxy rotativo te ayuda a evitar un bloqueo permanente de tu cuenta porque tu proxy residencial cambia dinámicamente tu dirección IP, dificultando que el servidor de destino compruebe si estás usando un proxy o no. 

Aparte de eso, las otras características de un proxy residencial son: ancho de banda ilimitado, junto con la conexión concurrente, dedicado HTTP / s proxies, proxies en cualquier sesión de tiempo debido a los más de 7 millones de proxies en la piscina de proxy, nombre de usuario y contraseña de autenticación para mayor seguridad, y por último pero no menos importante, la capacidad de cambiar el servidor de país. Puede seleccionar el servidor que desee añadiendo el código del país a la autenticación del nombre de usuario. 

El último es el proxy premium. Los proxies premium son iguales que los proxies de centro de datos dedicados. La funcionalidad sigue siendo la misma. La principal diferencia es la accesibilidad. En los proxies premium, la lista de proxies (la lista que contiene los proxies) se pone a disposición de todos los usuarios de la red ProxyScrape. Por eso los proxies premium cuestan menos que los proxies de centro de datos dedicados.

Entonces, ¿cuál es el mejor proxy posible para scrapear Twitter usando python? La respuesta sería "proxyresidencial". La razón es simple. Como se dijo anteriormente, el proxy residencial es un proxy rotativo, lo que significa que tu dirección IP cambiaría dinámicamente durante un periodo de tiempo, lo que puede ser útil para engañar al servidor enviando muchas peticiones en un periodo de tiempo pequeño sin obtener un bloqueo de IP. 

A continuación, lo mejor sería cambiar el servidor proxy en función del país. Sólo tienes que añadir el país ISO_CODE al final de la autenticación IP o autenticación de nombre de usuario y contraseña. 

Preguntas frecuentes:

Conclusión

Hemos comentado que puedes hacer scraping de Twitter utilizando las APIs y los scrapers de Twitter. Puede utilizar un raspador de Twitter para raspar Twitter mencionando las palabras clave y otras especificaciones, al igual que hicimos anteriormente. Los vendedores de medios sociales que desean tener más de una cuenta de Twitter para un mayor alcance tienen que utilizar proxies de Twitter para evitar la prohibición de cuentas. Los mejores proxies son los proxies residenciales que son súper rápidos y nunca se bloquean. 

Espero que te hayas hecho una idea de cómo scrapear Twitter usando Python.