Cómo raspar datos de canales de Telegram usando Python?

El proceso de scraping de canales de Telegram implica la recopilación automatizada de información, ya sea de grupos públicos o de comunidades privadas. A través de Python y la librería Telethon, se podrían recuperar mensajes, metadatos, archivos multimedia, miembros de grupos y mucho más.

El web scraping Telegram se puede hacer por varias razones, incluyendo el estudio detallado de la investigación de marketing, el análisis de contenido, o el seguimiento de los hilos de discusión en una comunidad.

A continuación, una guía detallada sobre cómo raspar datos de Telegram usando Python.

Paso 1: Instalación de las bibliotecas necesarias

Entonces, ¿qué es telegram scraping el primer paso? Uno tiene que configurar su entorno Python incluyendo las librerías relevantes. La principal API de Telegram es Telethon, una librería asíncrona que permite interactuar con la plataforma.

Utiliza el comando para instalarlo:

pip install telethon

Paso 2: Configuración de la biblioteca Telethon

Antes de utilizar la API de Telegram, hay que adquirir un ID de API y un Hash.

1. Accede a tu cuenta de Telegram e inicia sesión con el número de teléfono de la cuenta de desarrollador que deseas utilizar.

   

2. A continuación, haga clic en la sección Herramientas de desarrollo de la API.

   

3. En una nueva ventana emergente, deberá introducir información sobre su aplicación. Sólo dos campos son obligatorios. Puede cambiarlos si lo desea, pero el resto de los campos son opcionales.

   

4. Al final, haz clic en "Crear aplicación". Recuerda que el hash de tu API es secreto y la plataforma no te permitirá anularlo. No publiques estos datos en ningún sitio.

   

Una vez que tenga la API y Hash, es posible crear una sesión para iniciar sesión en la cuenta ahora.

¡Importante! Cuando uses el script de Telegram para hacer web scraping, nunca titules tu archivo telethon.py, ya que Python intentará importar TelegramClient y fallará debido al conflicto de nombres.

Para acceder a su cuenta, escriba primero:

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'))

En la primera línea, importamos el nombre de la clase para crear una instancia de la clase. Luego definimos variables para almacenar nuestra API y hash.

Después, creamos una nueva instancia de TelegramClient y la llamamos cliente. Ahora puedes usar la variable cliente para cualquier cosa, por ejemplo, enviarte a ti mismo un mensaje.

Paso 3: Seleccionar un canal o grupo de Telegram

Antes de realizar el web scraping de los canales de Telegram, es necesario identificar la fuente de recogida de datos. Dentro de la plataforma, hay dos tipos principales de comunidad: canales y grupos.

Si necesitas acceder a un canal o grupo privado, debes ser miembro del mismo. Algunas comunidades tienen ciertas limitaciones y/o requieren invitaciones, y estas complicaciones deben tenerse en cuenta antes de iniciar un scraping de canales de Telegram.

Consideremos un ejemplo de cómo seleccionar un canal o grupo al que unirse y realizar el scraping de los miembros del canal de telegramas y otros datos:

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())

Esto ilustra cómo iniciar sesión y obtener cierto acceso perteneciente a su cuenta, incluyendo todas las conversaciones que contienen los IDs relevantes que son críticos en términos de interfaz con el canal o grupo deseado.

Paso 4: Recopilar mensajes

Establecer una conexión en la API te da la libertad de recolectar mensajes relevantes para el canal o grupo en el que pongas tus ojos. A través de Python Telegram scraping, tienes la oportunidad de obtener numerosos mensajes de texto, marcas de tiempo, medios de comunicación, incluyendo los metadatos relativos a los participantes.

Aquí tienes un ejemplo de cómo hacerlo:

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:  # Compruebe si hay una foto de perfil
       await client.download_profile_photo(object, file="profile.jpg")

   # Imprimir todos los mensajes de chat
   async for message in client.iter_messages(id_client):
       print(f'{message.id}//{message.date} // {message.text}')

       # Guardar todas las fotos del chat
       if message.photo:
           path = await message.download_media()
           print('File saved', path)


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

Una vez que tenemos el ID necesario, podemos acceder a los mensajes y a los metadatos correspondientes del grupo. A continuación, se puede acceder a información como el nombre del grupo, su fecha de creación, el avatar (si existe), los mensajes y sus ID correspondientes junto con las fechas de publicación. Si los mensajes contienen imágenes, éstas pueden obtenerse automáticamente junto con los mensajes para su posterior procesamiento.

Paso 5: Ejecutar el rascador

Una vez que todos los parámetros han sido configurados, el script Python Telegram scraper puede ser activado. Es aconsejable realizar algunas pruebas preliminares; la ejecución del script en un gran conjunto de mensajes probablemente descubrirá numerosos problemas que deben solucionarse antes de proceder a la recolección de datos a gran escala.

Mientras corres, asegúrate de seguir estas pautas:

• ¿Recoge el script todos los mensajes y metadatos necesarios?
• ¿Se capturan correctamente los valores de texto, la fecha y la hora, los números de identificación de los mensajes y los archivos multimedia?
• ¿Hay algún problema con la implementación de las solicitudes de la API de Telegram?

Si surge algún problema, normalmente puede solucionarse haciendo una pausa entre las solicitudes o confirmando que el canal o grupo está realmente disponible.

Paso 6: Opciones adicionales de raspado durante el raspado web de Telegram

Una vez automatizada la recogida de datos básicos, es posible ampliar el conjunto de funciones del rascador y añadir nuevas capacidades de recopilación de datos.

1. La extracción de detalles de los usuarios de un canal o grupo, como sus nombres completos, números de identificación y estados personales. Esto resulta útil para evaluar la participación de los usuarios o realizar un seguimiento de determinados usuarios importantes.
2. Selección de mensajes mediante filtrado por palabras específicas y rango de fechas. A veces es importante limitar la recogida de datos a los mensajes que contienen palabras específicas o que se enviaron durante determinados periodos de tiempo. Así se garantiza que los datos recopilados sean pertinentes y cumplan las estipulaciones establecidas.
3. Recopilación de metadatos adicionales. Aparte de los datos primarios, que incluyen mensajes de texto y archivos multimedia, se pueden recopilar otros metadatos, como el número total de reacciones que ha recibido un mensaje, cuántas veces se ha reenviado y la existencia de sondeos.

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)

   # Obtener los últimos 100 mensajes del canal
   messages = await client.get_messages(channel, limit=100)

   # Filtrar mensajes por palabras clave
   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}")

   # Conseguir participantes en el canal
   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())

Paso 7: Gestión de los límites de velocidad de la API

Mientras trabajas con la API de Telegram, es vital tener en cuenta que el número de llamadas que se pueden hacer durante un periodo de tiempo específico está limitado. Enviar demasiados mensajes de forma constante hará que la plataforma restrinja el acceso a la API o reduzca la capacidad de respuesta del servidor.

Para mitigar estos problemas, se aconseja la adopción de apoderados:

import random
import socks
from telethon import TelegramClient

# Lista de proxies disponibles
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"),
]

# Seleccione un proxy al azar
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)

Implementamos cadenas de proxy en las que se utiliza un nuevo servidor proxy para cada conexión posterior, habiendo establecido efectivamente una conexión. Esta estrategia minimiza las posibilidades de que se restrinja el acceso a la API de Telegram y elimina la posibilidad de que la velocidad de conexión sea limitada, asegurando que los scripts se ejecuten de forma fiable.

¿Por qué Telegram Scraping?

El scraping de Telegram con Python puede aprovecharse en multitud de sectores, ya que la plataforma alberga una gran cantidad de datos únicos que no están disponibles en ningún otro lugar.

Los principales ámbitos de aplicación son:

• Investigación de mercado. Análisis de tendencias, intereses del público y competidores.
• Supervisión de contenidos. Recopilación y análisis de mensajes de grupos y canales.
• Análisis de usuarios. Estudio del comportamiento de los participantes en la comunidad.
• Automatización. Recopilación y procesamiento de mensajes para su posterior uso en chatbots y sistemas de notificación.

De hecho, utilizando un raspador de canales de Telegram, puedes obtener automáticamente los datos necesarios y simplificar su análisis posterior.

Web Scraping Telegram: Conclusión

En esta ocasión, abordamos el reto de scrapear Telegram con Python y extraer contenido de las comunidades elegidas. El uso de proxies ha sido un punto importante para proporcionar una ejecución ininterrumpida. Se instaló la librería Telethon, se habilitó la API, se seleccionaron los canales o grupos requeridos y se recuperaron mensajes, medios y metadatos.

Emplear un web scraping Telegram con Python permite automatizar la recolección de datos para investigaciones de marketing, análisis de contenido e incluso monitorización de la actividad de los usuarios. Para eludir las restricciones impuestas por la plataforma, también se puede incorporar la rotación de cuentas, el uso de proxies, VPNs o tiempos de espera dinámicos entre peticiones. Además, es necesario respetar la ley y los límites éticos para evitar infringir las políticas de la plataforma.