Comment récupérer les données d'une chaîne Telegram avec Python?

Le processus de scraping des canaux Telegram implique la collecte automatisée d'informations, qu'il s'agisse de groupes publics ou de communautés privées. Grâce à Python et à la bibliothèque Telethon, il est possible de récupérer des messages, des métadonnées, des fichiers multimédias, des membres de groupes et bien plus encore.

Le web scraping de Telegram peut être effectué pour diverses raisons, notamment pour étudier des recherches marketing détaillées, analyser du contenu ou suivre les fils de discussion d'une communauté.

Prochainement, un guide détaillé sur la façon de gratter les données de Telegram à l'aide de Python.

Étape 1: Installation des bibliothèques requises

Quelle est donc la première étape de telegram scraping? Il faut configurer son environnement Python, y compris les bibliothèques pertinentes. Le principal outil de scraping de l'API Telegram est Telethon - une bibliothèque asynchrone qui permet d'interagir avec la plateforme.

Utilisez la commande pour l'installer:

pip install telethon

Étape 2: Configuration de la bibliothèque Telethon

Avant d'utiliser l'API Telegram pour le web scraping, il est nécessaire d'obtenir un ID API et un Hash personnels.

1. Accédez à votre compte Telegram et connectez-vous en utilisant le numéro de téléphone du compte de développeur que vous souhaitez utiliser.

   

2. Ensuite, cliquez sur la section Outils de développement de l'API.

   

3. Dans une nouvelle fenêtre qui s'ouvre, vous devez saisir des informations concernant votre application. Seuls deux champs sont obligatoires. Vous pouvez les modifier si vous le souhaitez, mais les autres champs sont facultatifs.

   

4. À la fin, cliquez sur "Créer une application". N'oubliez pas que le hash de votre API est secret et que la plateforme ne vous permettra pas de l'annuler. Ne publiez ces données nulle part.

   

Une fois que vous avez l'API et le Hash, il est possible de créer une session pour se connecter au compte dès maintenant.

Important ! Lorsque vous utilisez le script Telegram sur le web, n'intitulez jamais votre fichier telethon.py, car Python essaiera d'importer TelegramClient et échouera en raison du conflit de nom.

Pour vous connecter à votre compte, écrivez d'abord:

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'))

Dans la première ligne, nous importons le nom de la classe pour créer une instance de la classe. Ensuite, nous définissons des variables pour stocker notre API et notre hachage.

Plus tard, nous créons une nouvelle instance de TelegramClient et l'appelons client. Vous pouvez maintenant utiliser la variable client pour n'importe quoi, par exemple pour vous envoyer un message.

Étape 3: Sélection d'un canal ou d'un groupe Telegram

Avant de procéder au web scraping des canaux Telegram, il faut déterminer la source de collecte des données. La plateforme comprend deux types de communautés principales: les canaux et les groupes.

Si vous avez besoin d'accéder à un canal ou à un groupe privé, vous devez en être membre. Certaines communautés ont certaines limitations et/ou requièrent des invitations, et ces complications doivent être prises en compte avant d'initier un grattage de canal Telegram.

Prenons l'exemple de la sélection d'un canal ou d'un groupe à rejoindre et de l'analyse des membres du canal Telegram et d'autres données:

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())

Ceci illustre comment se connecter et obtenir certains accès relatifs à votre compte, y compris toutes les conversations qui contiennent les identifiants pertinents qui sont essentiels en termes d'interface avec le canal ou le groupe désiré.

Étape 4: Récupérer les messages

L'établissement d'une connexion à l'API vous donne la liberté de collecter des messages pertinents pour le canal ou le groupe sur lequel vous avez jeté votre dévolu. Grâce au scraping Python Telegram, vous avez la possibilité d'obtenir de nombreux messages texte, des horodatages, des médias ainsi que des métadonnées concernant les participants.

Voici un exemple de la marche à suivre:

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:  # Vérifier s'il existe une photo de profil
       await client.download_profile_photo(object, file="profile.jpg")

   # Imprimer tous les messages de chat
   async for message in client.iter_messages(id_client):
       print(f'{message.id}//{message.date} // {message.text}')

       # Sauvegarder toutes les photos du chat
       if message.photo:
           path = await message.download_media()
           print('File saved', path)


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

Une fois que nous disposons de l'identifiant requis, nous pouvons accéder aux messages et aux métadonnées correspondantes du groupe. Il est alors possible d'accéder à des informations telles que le nom du groupe, sa date de création, l'avatar (le cas échéant), les messages et leurs identifiants correspondants, ainsi que les dates de publication. Si les messages contiennent des images, celles-ci peuvent être automatiquement récupérées avec les messages pour un traitement ultérieur.

Étape 5: Faire fonctionner le grattoir

Une fois tous les paramètres définis, le script Python Telegram scraper peut être activé. Il est conseillé de procéder à des tests préliminaires ; l'exécution du script sur un grand nombre de messages permettra probablement de découvrir de nombreux problèmes qu'il conviendra de résoudre avant de procéder à une collecte de données à grande échelle.

Lorsque vous courez, veillez à respecter les consignes suivantes:

• Le script recueille-t-il tous les messages et métadonnées nécessaires?
• Les valeurs textuelles, la date et l'heure, les numéros d'identification des messages et les fichiers multimédias sont-ils correctement capturés?
• Y a-t-il des problèmes avec la mise en œuvre des demandes de l'API Telegram?

Si des problèmes surviennent, ils peuvent généralement être résolus en faisant une pause entre les demandes ou en confirmant que le canal ou le groupe est effectivement disponible.

Étape 6: Autres options de scraping lors du scraping Web de Telegram

Une fois la collecte de données de base automatisée, il devient possible d'étendre les fonctionnalités du scraper et d'ajouter de nouvelles capacités de collecte de données.

1. L'extraction de détails sur les utilisateurs d'un canal ou d'un groupe, tels que leurs noms complets, leurs numéros d'identification et leurs statuts personnels. Cela permet d'évaluer l'engagement des utilisateurs ou de suivre certains utilisateurs importants.
2. Sélectionner les messages en les filtrant par des mots spécifiques et une plage de dates. Il est parfois important de limiter la collecte de données aux messages qui contiennent des mots spécifiques ou qui ont été envoyés pendant certaines périodes. Cela permet de s'assurer que les données collectées sont pertinentes et répondent aux exigences fixées.
3. Collecte de métadonnées supplémentaires. Outre les données primaires, qui comprennent les messages textuels et les fichiers multimédias, d'autres métadonnées peuvent être recueillies, telles que le nombre total de réactions à un message, le nombre de fois qu'un message a été transféré et l'existence de sondages.

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)

   # Obtenir les 100 derniers messages du canal
   messages = await client.get_messages(channel, limit=100)

   # Filtrer les messages par mots-clés
   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}")

   # Obtenir des participants au 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())

Étape 7: Gestion des limites tarifaires de l'API

Lorsque vous travaillez avec l'API de Telegram, il est essentiel de garder à l'esprit que le nombre d'appels qui peuvent être effectués pendant une durée spécifique est plafonné. Si vous envoyez régulièrement trop de messages, la plateforme restreindra l'accès à l'API ou réduira la réactivité du serveur.

Afin d'atténuer ces problèmes, il est conseillé d'adopter des procurations:

import random
import socks
from telethon import TelegramClient

# Liste des mandataires 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"),
]

# Sélectionner un proxy aléatoire
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)

Nous avons mis en place des chaînes de proxy dans lesquelles un nouveau serveur proxy est utilisé pour chaque connexion ultérieure, ce qui permet d'établir une connexion. Cette stratégie minimise les risques de restriction de l'accès à l'API Telegram pour le web scraping et élimine la possibilité d'une vitesse de connexion limitée, ce qui garantit la fiabilité de l'exécution des scripts.

Pourquoi Telegram Scraping?

Le scraping de Telegram avec Python peut être exploité dans une multitude de secteurs car la plateforme héberge une multitude de données uniques qui ne sont disponibles nulle part ailleurs.

Les principaux domaines d'application sont les suivants

• Études de marché. Analyse des tendances, des intérêts du public et des concurrents.
• Surveillance du contenu. Collecte et analyse des messages provenant de groupes et de canaux.
• Analyse des utilisateurs. Étude du comportement des participants à la communauté.
• Automatisation. Collecte et traitement des messages en vue d'une utilisation ultérieure dans les chatbots et les systèmes de notification.

En effet, en utilisant un scraper de canaux Telegram, vous pouvez obtenir automatiquement les données nécessaires et simplifier leur analyse ultérieure.

Web Scraping Telegram: Conclusion

Cette fois-ci, nous nous sommes attaqués au défi du scraping de Telegram avec Python et de l'extraction du contenu des communautés choisies. L'utilisation de proxies a été un point essentiel pour assurer une exécution ininterrompue. La bibliothèque Telethon a été installée, l'API a été activée, les canaux ou groupes requis ont été sélectionnés et les messages, médias et métadonnées ont été récupérés.

L'utilisation d'un Telegram web scraping avec Python permet d'automatiser la collecte de données pour la recherche marketing, l'analyse de contenu et même le suivi de l'activité des utilisateurs. Pour contourner les restrictions imposées par la plateforme, il est également possible d'intégrer la rotation des comptes, l'utilisation de proxys, de VPN ou de délais dynamiques entre les requêtes. Il est en outre nécessaire de respecter la loi et les limites éthiques pour éviter d'enfreindre les politiques de la plateforme.