Wie scrape ich Telegram-Kanaldaten mit Python?

Der Prozess des Scraping von Telegram-Kanälen beinhaltet die automatische Sammlung von Informationen, sei es von öffentlichen Gruppen oder privaten Gemeinschaften. Mit Python und der Telethon-Bibliothek können Nachrichten, Metadaten, Mediendateien, Gruppenmitglieder und vieles mehr abgerufen werden.

Web Scraping Telegram kann aus verschiedenen Gründen durchgeführt werden, z. B. zur Untersuchung detaillierter Marketingforschung, zur Analyse von Inhalten oder zur Verfolgung von Diskussionssträngen in einer Community.

Als Nächstes folgt eine detaillierte Anleitung, wie man Telegram-Daten mit Python auslesen kann.

Schritt 1: Installieren der erforderlichen Bibliotheken

Was ist also der erste Schritt beim Telegram Scraping? Man muss seine Python-Umgebung einschließlich der relevanten Bibliotheken einrichten. Das wichtigste API-Tool für Telegram-Scraping ist Telethon - eine asynchrone Bibliothek, die die Interaktion mit der Plattform ermöglicht.

Verwenden Sie den Befehl, um es zu installieren:

pip install telethon

Schritt 2: Konfigurieren der Telethon-Bibliothek

Bevor Sie die Telegram-API für das Web-Scraping nutzen können, müssen Sie eine persönliche API-ID und einen Hash erhalten.

1. Greifen Sie auf Ihr Telegram-Konto zu und melden Sie sich mit der Telefonnummer des Entwicklerkontos an, das Sie verwenden möchten.

   

2. Klicken Sie anschließend auf den Abschnitt API-Entwicklungstools.

   

3. In einem neuen Fenster, das sich öffnet, müssen Sie Informationen zu Ihrer App eingeben. Nur zwei Felder sind obligatorisch. Sie können sie ändern, wenn Sie möchten, aber die übrigen Felder sind optional.

   

4. Klicken Sie am Ende auf "Anwendung erstellen". Denken Sie daran, dass Ihr API-Hash geheim ist und die Plattform Ihnen nicht erlaubt, ihn zu löschen. Veröffentlichen Sie diese Daten nirgendwo.

   

Sobald Sie die API und den Hash haben, können Sie eine Sitzung erstellen, um sich bei Ihrem Konto anzumelden.

Wichtig! Beim Web-Scraping von Telegram-Skripten sollten Sie Ihre Datei niemals telethon.py nennen, da Python versuchen wird, den TelegramClient zu importieren und dies aufgrund des Namenskonflikts fehlschlagen wird.

Um sich bei Ihrem Konto anzumelden, schreiben Sie zunächst:

from telethon import TelegramClient

api_id = 12345678
api_hash = '0123456789abcdef0123456789abcdef'

with TelegramClient('anon', api_id, api_hash) as client:
   client.loop.run_until_complete(client.send_message('me', 'hello'))

In der ersten Zeile importieren wir den Klassennamen, um eine Instanz der Klasse zu erstellen. Dann definieren wir Variablen, um unsere API und unseren Hash zu speichern.

Später erstellen wir eine neue Instanz von TelegramClient und nennen sie client. Jetzt können Sie die Client-Variable für alles Mögliche verwenden, zum Beispiel, um sich selbst eine Nachricht zu senden.

Schritt 3: Auswählen eines Telegram-Kanals oder einer Gruppe

Vor dem Web-Scraping von Telegram-Kanälen muss man die Quelle der Datenerfassung bestimmen. Auf der Plattform gibt es zwei primäre Community-Typen: Kanäle und Gruppen.

Wenn Sie Zugang zu einem privaten Kanal oder einer Gruppe benötigen, müssen Sie Mitglied dieser Gruppe sein. Einige Communities haben bestimmte Beschränkungen oder erfordern Einladungen. Diese Komplikationen müssen berücksichtigt werden, bevor Sie einen Telegram-Kanal scannen.

Betrachten Sie ein Beispiel für die Auswahl eines Kanals oder einer Gruppe, der Sie beitreten möchten, und für das Scraping von Telegrammkanalmitgliedern und anderen Daten:

from telethon import TelegramClient

api_id = 12345678
api_hash = '0123456789abcdef0123456789abcdef'
client = TelegramClient('anon', api_id, api_hash)


async def main():
   me = await client.get_me()
   username = me.username
   print(username)
   print(me.phone)
   
   async for dialog in client.iter_dialogs():
       print(dialog.name, 'has ID - ', dialog.id)


with client:
   client.loop.run_until_complete(main())

Hier wird gezeigt, wie man sich anmeldet und bestimmten Zugang zu seinem Konto erhält, einschließlich aller Konversationen, die die relevanten IDs enthalten, die für die Verbindung mit dem gewünschten Kanal oder der Gruppe entscheidend sind.

Schritt 4: Scrapen von Nachrichten

Das Herstellen einer Verbindung zur API gibt Ihnen die Freiheit, Nachrichten zu sammeln, die für den Kanal oder die Gruppe, die Sie ins Visier nehmen, relevant sind. Durch Python Telegram Scraping haben Sie die Chance, zahlreiche Textnachrichten, Zeitstempel, Medien und Metadaten der Teilnehmer zu erhalten.

Hier ein Beispiel, wie es geht:

from telethon import TelegramClient

api_id = 12345678
api_hash = '0123456789abcdef0123456789abcdef'
client = TelegramClient('anon', api_id, api_hash)


async def main():
   id_client = 32987309847

   object = await client.get_entity(id_client)

   print(object.title)
   print(object.date)

   if object.photo:  # Überprüfen Sie, ob ein Profilfoto vorhanden ist
       await client.download_profile_photo(object, file="profile.jpg")

   # Drucken Sie alle Chat -Nachrichten aus
   async for message in client.iter_messages(id_client):
       print(f'{message.id}//{message.date} // {message.text}')

       # Speichern Sie alle Chat -Fotos
       if message.photo:
           path = await message.download_media()
           print('File saved', path)


with client:
   client.loop.run_until_complete(main())

Sobald wir die erforderliche ID haben, können wir auf die Nachrichten und die entsprechenden Metadaten der Gruppe zugreifen. Danach kann auf Informationen wie den Namen der Gruppe, das Erstellungsdatum, den Avatar (falls vorhanden), die Nachrichten und die zugehörigen IDs sowie das Datum der Veröffentlichung zugegriffen werden. Wenn die Nachrichten Bilder enthalten, können diese automatisch zusammen mit den Nachrichten zur weiteren Verarbeitung abgerufen werden.

Schritt 5: Führen Sie den Scraper aus

Sobald alle Parameter eingestellt sind, kann das Python Telegram Scraper Script aktiviert werden. Es ist ratsam, einige Vorabtests durchzuführen. Wenn Sie das Skript mit einer großen Anzahl von Nachrichten ausführen, werden wahrscheinlich zahlreiche Probleme aufgedeckt, die behoben werden sollten, bevor Sie mit der Datenerfassung im großen Stil beginnen.

Achten Sie beim Laufen darauf, diese Richtlinien zu befolgen:

• Erfasst das Skript alle erforderlichen Meldungen und Metadaten?
• Werden Textwerte, Datum und Uhrzeit, Nachrichtenidentifikationsnummern und Mediendateien ordnungsgemäß erfasst?
• Gibt es Probleme mit der Implementierung der Telegram-API-Anfragen?

Falls Probleme auftreten, können diese in der Regel durch eine Pause zwischen den Anfragen oder durch die Bestätigung, dass der Kanal oder die Gruppe tatsächlich verfügbar ist, behoben werden.

Schritt 6: Zusätzliche Scraping-Optionen beim Web-Scraping von Telegram

Nachdem die grundlegende Datenerfassung automatisiert wurde, kann der Funktionsumfang des Scrapers erweitert und neue Datenerfassungsfunktionen hinzugefügt werden.

1. Die Extraktion von Details der Nutzer in einem Kanal oder einer Gruppe, wie z. B. ihre vollständigen Namen, Identifikationsnummern und persönlichen Status. Dies ist nützlich, um das Engagement der Nutzer zu bewerten oder bestimmte wichtige Nutzer zu verfolgen.
2. Auswahl von Nachrichten durch Filterung nach bestimmten Wörtern und Datumsbereichen. Manchmal ist es wichtig, die Datenerfassung auf Nachrichten zu beschränken, die bestimmte Wörter enthalten oder in bestimmten Zeiträumen gesendet wurden. Dadurch wird sichergestellt, dass die gesammelten Daten relevant sind und die festgelegten Bedingungen erfüllen.
3. Sammeln zusätzlicher Metadaten. Neben den primären Daten, zu denen Textnachrichten und Multimediadateien gehören, können auch andere Metadaten erfasst werden, z. B. die Gesamtzahl der Reaktionen auf eine Nachricht, wie oft eine Nachricht weitergeleitet wurde und das Vorhandensein von Umfragen.

from telethon import TelegramClient

api_id = 12345678
api_hash = '0123456789abcdef0123456789abcdef'

client = TelegramClient('session_name', api_id, api_hash)


async def main():
   channel = await client.get_entity(-4552839301)

   # Holen Sie sich die letzten 100 Nachrichten aus dem Kanal
   messages = await client.get_messages(channel, limit=100)

   # Filtermeldungen nach Schlüsselwörtern filtern
   keyword = 'Hello'
   filtered_messages = [msg for msg in messages if keyword.lower() in msg.text.lower()]

   for message in filtered_messages:
       print(f"Message: {message.text}")
       print(f"Date: {message.date}")
       print(f"Sender: {message.sender_id}")

   # Holen Sie sich Channel -Teilnehmer
   participants = await client.get_participants(channel)
   for participant in participants:
       print(f"Participant ID: {participant.id}, Username: {participant.username}")


with client:
   client.loop.run_until_complete(main())

Schritt 7: Verwalten von API-Ratenbegrenzungen

Bei der Arbeit mit der Telegram-API ist es wichtig zu beachten, dass die Anzahl der Anrufe, die während einer bestimmten Zeitspanne getätigt werden können, begrenzt ist. Das ständige Senden von zu vielen Nachrichten führt dazu, dass die Plattform den Zugriff auf die API einschränkt oder die Reaktionsfähigkeit des Servers herabsetzt.

Um diese Probleme zu entschärfen, wird die Verwendung von Vollmachten empfohlen:

import random
import socks
from telethon import TelegramClient

# Liste der verfügbaren Proxys
proxy_list = [
   ("res.proxy-seller.com", 10000, socks.SOCKS5, True, "user1", "pass1"),
   ("res.proxy-seller.com", 10001, socks.SOCKS5, True, "user2", "pass2"),
   ("res.proxy-seller.com", 10002, socks.SOCKS5, True, "user3", "pass3"),
]

# Wählen Sie einen zufälligen Proxy aus
proxy = random.choice(proxy_list)

try:
   client = TelegramClient('anon', api_id, api_hash, proxy=proxy)
   print(f"Successfully connected through proxy: {proxy}")
except (OSError, ConnectionError, TimeoutError, ValueError) as e:
   print(f"Proxy error: {e}, trying without it")
   client = TelegramClient('anon', api_id, api_hash)

Wir haben Proxy-Ketten implementiert, bei denen für jede weitere Verbindung ein neuer Proxy-Server verwendet wird, so dass effektiv eine Verbindung hergestellt wird. Diese Strategie minimiert die Wahrscheinlichkeit, dass der Zugriff auf die Telegram-API für Web-Scraping eingeschränkt wird, und eliminiert die Möglichkeit einer begrenzten Verbindungsgeschwindigkeit, wodurch sichergestellt wird, dass die Skripte zuverlässig laufen.

Warum Telegram Scraping?

Telegram Scraping mit Python kann in einer Vielzahl von Sektoren genutzt werden, da die Plattform eine Vielzahl von einzigartigen Daten beherbergt, die nirgendwo anders verfügbar sind.

Zu den wichtigsten Anwendungsbereichen gehören:

• Marketingforschung. Analyse von Trends, Publikumsinteressen und Wettbewerbern.
• Überwachung von Inhalten. Sammeln und Analysieren von Nachrichten aus Gruppen und Kanälen.
• Benutzeranalyse. Untersuchung des Verhaltens von Community-Teilnehmern.
• Automatisierung. Sammeln und Verarbeiten von Nachrichten zur weiteren Verwendung in Chatbots und Benachrichtigungssystemen.

Mit einem Telegram-Channel-Scraper können Sie automatisch die erforderlichen Daten erhalten und deren weitere Analyse vereinfachen.

Web Scraping Telegram: Fazit

Dieses Mal haben wir uns der Herausforderung gestellt, Telegram mit Python zu scrapen und Inhalte aus ausgewählten Communities zu extrahieren. Die Verwendung von Proxys war ein wichtiger Punkt, um eine ununterbrochene Ausführung zu gewährleisten. Die Telethon-Bibliothek wurde installiert, die API wurde aktiviert, die gewünschten Kanäle oder Gruppen wurden ausgewählt und Nachrichten, Medien und Metadaten wurden abgerufen.

Der Einsatz eines Web-Scraping-Telegrams mit Python ermöglicht die Automatisierung der Datenerfassung für Marketingforschung, Inhaltsanalyse und sogar die Überwachung von Nutzeraktivitäten. Um die von der Plattform auferlegten Beschränkungen zu umgehen, kann man auch eine Kontorotation, die Verwendung von Proxys, VPNs oder dynamische Timeouts zwischen den Anfragen einbauen. Darüber hinaus ist es notwendig, die gesetzlichen und ethischen Grenzen zu beachten, um einen Verstoß gegen die Richtlinien der Plattform zu vermeiden.