Come raschiare i dati del canale Telegram usando Python?

Il processo di scraping dei canali Telegram comporta la raccolta automatica di informazioni, sia da gruppi pubblici che da comunità private. Attraverso Python e la libreria Telethon, è possibile recuperare messaggi, metadati, file multimediali, membri del gruppo e molto altro.

Il web scraping di Telegram può essere fatto per vari motivi, tra cui lo studio di ricerche di marketing dettagliate, l'analisi dei contenuti o la tenuta dei thread di discussione in una comunità.

Prossimamente una guida dettagliata su come raschiare i dati di Telegram utilizzando Python.

Passo 1: Installazione delle librerie necessarie

Quindi, qual è il primo passo per lo scraping di telegram? È necessario configurare il proprio ambiente Python, comprese le librerie pertinenti. Il principale strumento di scraping API di Telegram è Telethon, una libreria asincrona che consente di interagire con la piattaforma.

Utilizzare il comando per installarlo:

pip install telethon

Passo 2: Configurazione della libreria Telethon

Prima di utilizzare l'API di Telegram per il web scraping, è necessario acquisire un ID API e un Hash personali.

1. Accedere al proprio account Telegram ed effettuare il login utilizzando il numero di telefono dell'account sviluppatore che si desidera utilizzare.

   

2. Quindi, fare clic sulla sezione Strumenti di sviluppo API.

   

3. Nella nuova finestra che si apre, è necessario inserire le informazioni relative alla propria applicazione. Solo due campi sono obbligatori. È possibile modificarli, ma il resto dei campi è facoltativo.

   

4. Al termine, fare clic su "Crea applicazione". Ricordate che l'hash dell'API è segreto e la piattaforma non vi permetterà di annullarlo. Non pubblicare questi dati da nessuna parte.

   

Una volta ottenute le API e l'Hash, è possibile creare una sessione per accedere subito all'account.

Importante! Durante il web scraping dello script di Telegram, non intitolate mai il vostro file telethon.py, perché Python tenterà di importare TelegramClient e fallirà a causa del conflitto di nomi.

Per accedere al proprio account, scrivere prima:

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'))

Nella prima riga, importiamo il nome della classe per crearne un'istanza. Quindi si definiscono le variabili per memorizzare le API e gli hash.

Successivamente, creiamo una nuova istanza di TelegramClient e la chiamiamo client. Ora è possibile utilizzare la variabile client per qualsiasi cosa, ad esempio per inviarsi un messaggio.

Passo 3: selezione di un canale o gruppo Telegram

Prima di effettuare il web scraping dei canali di Telegram, è necessario individuare la fonte di raccolta dei dati. All'interno della piattaforma esistono due tipi di comunità principali: i canali e i gruppi.

Se avete bisogno di accedere a un canale o gruppo privato, dovete esserne membri. Alcune comunità hanno determinate limitazioni o richiedono inviti, e queste complicazioni devono essere prese in considerazione prima di avviare un channel scraping di Telegram.

Consideriamo un esempio di come selezionare un canale o un gruppo a cui unirsi ed eseguire lo scraping dei membri del canale telegram e di altri dati:

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())

Questo illustra come effettuare il login e ottenere determinati accessi relativi al proprio account, comprese tutte le conversazioni che contengono gli ID rilevanti, fondamentali per interfacciarsi con il canale o il gruppo desiderato.

Passo 4: Scrape dei messaggi

L'impostazione di una connessione all'API vi dà la libertà di raccogliere i messaggi rilevanti per il canale o il gruppo su cui avete puntato. Attraverso lo scraping di Python Telegram, avete la possibilità di ottenere numerosi messaggi di testo, timestamp, media e metadati relativi ai partecipanti.

Ecco un esempio di come farlo:

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:  # Controllare se c'è una foto del profilo
       await client.download_profile_photo(object, file="profile.jpg")

   # Stampa di tutti i messaggi della chat
   async for message in client.iter_messages(id_client):
       print(f'{message.id}//{message.date} // {message.text}')

       # Salvare tutte le foto della chat
       if message.photo:
           path = await message.download_media()
           print('File saved', path)


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

Una volta ottenuto l'ID richiesto, si può accedere ai messaggi e ai metadati corrispondenti del gruppo. In questo modo è possibile accedere a informazioni quali il nome del gruppo, la data di creazione, l'avatar (se disponibile), i messaggi e gli ID corrispondenti, nonché le date di pubblicazione. Se i messaggi contengono immagini, queste possono essere recuperate automaticamente insieme ai messaggi per un'ulteriore elaborazione.

Passo 5: Eseguire il raschietto

Una volta impostati tutti i parametri, lo script Python Telegram scraper può essere attivato. È consigliabile effettuare alcuni test preliminari; l'esecuzione dello script su un ampio insieme di messaggi farà probabilmente emergere numerosi problemi che dovrebbero essere risolti prima di procedere alla raccolta dei dati su larga scala.

Durante la corsa, assicuratevi di seguire queste linee guida:

• Lo script raccoglie tutti i messaggi e i metadati richiesti?
• I valori di testo, la data e l'ora, i numeri di identificazione dei messaggi e i file multimediali vengono acquisiti correttamente?
• Ci sono problemi con l'implementazione delle richieste dell'API di Telegram?

Se si verificano problemi, di solito è possibile risolverli mettendo in pausa le richieste o confermando che il canale o il gruppo è effettivamente disponibile.

Passo 6: Opzioni di scraping aggiuntive durante il Web scraping di Telegram

Dopo aver automatizzato la raccolta dei dati di base, è possibile espandere il set di funzioni dello scraper e aggiungere nuove funzionalità di raccolta dati.

1. L'estrazione dei dettagli degli utenti di un canale o di un gruppo, come i loro nomi completi, i numeri di identificazione e gli stati personali. Questo è utile per valutare il coinvolgimento degli utenti o per tracciare alcuni utenti importanti.
2. Selezione dei messaggi attraverso il filtraggio per parole specifiche e intervallo di date. A volte è importante limitare la raccolta dei dati ai messaggi che contengono parole specifiche o che sono stati inviati in determinati periodi di tempo. In questo modo si garantisce che i dati raccolti siano pertinenti e soddisfino i requisiti stabiliti.
3. Raccolta di metadati aggiuntivi. Oltre ai dati primari, che comprendono i messaggi di testo e i file multimediali, è possibile raccogliere altri metadati come il numero totale di reazioni ricevute da un messaggio, il numero di volte in cui un messaggio è stato inoltrato e l'esistenza di sondaggi.

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)

   # Ottenere gli ultimi 100 messaggi del canale
   messages = await client.get_messages(channel, limit=100)

   # Filtrare i messaggi per parole chiave
   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}")

   # Ottenere i partecipanti al canale
   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())

Passo 7: Gestione dei limiti di velocità API

Quando si lavora con l'API di Telegram, è fondamentale tenere presente che il numero di chiamate che possono essere effettuate in un determinato periodo di tempo è limitato. L'invio costante di un numero eccessivo di messaggi causerà la restrizione dell'accesso all'API da parte della piattaforma o la riduzione della reattività del server.

Per mitigare questi problemi, si consiglia l'adozione di deleghe:

import random
import socks
from telethon import TelegramClient

# Elenco dei proxy disponibili
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"),
]

# Selezionare un proxy casuale
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)

Abbiamo implementato catene di proxy in cui viene utilizzato un nuovo server proxy per ogni connessione successiva, avendo di fatto stabilito una connessione. Questa strategia riduce al minimo le possibilità di limitare l'accesso alle API di Telegram per il web scraping ed elimina la possibilità di una velocità di connessione limitata, garantendo l'esecuzione affidabile degli script.

Perché lo scraping di Telegram?

Lo scraping di Telegram con Python può essere sfruttato in una moltitudine di settori, poiché la piattaforma ospita una quantità variabile di dati unici nel loro genere, non disponibili altrove.

Le principali aree di applicazione includono:

• Ricerca di marketing. Analizzare le tendenze, gli interessi del pubblico e i concorrenti.
• Monitoraggio dei contenuti. Raccolta e analisi dei messaggi provenienti da gruppi e canali.
• Analisi degli utenti. Studio del comportamento dei partecipanti alla comunità.
• Automazione. Raccolta ed elaborazione di messaggi da utilizzare poi in chatbot e sistemi di notifica.

Infatti, utilizzando uno scraper di canali Telegram, è possibile ottenere automaticamente i dati necessari e semplificare la loro ulteriore analisi.

Web Scraping Telegram: Conclusione

Questa volta abbiamo affrontato la sfida dello scraping di Telegram con Python e dell'estrazione di contenuti dalle comunità scelte. L'uso dei proxy è stato un punto fondamentale per garantire un'esecuzione ininterrotta. È stata installata la libreria Telethon, è stata attivata l'API, sono stati selezionati i canali o i gruppi richiesti e sono stati recuperati messaggi, media e metadati.

L'impiego di un web scraping Telegram con Python consente di automatizzare la raccolta di dati per ricerche di marketing, analisi dei contenuti e persino monitoraggio delle attività degli utenti. Per aggirare le restrizioni imposte dalla piattaforma, si può anche incorporare la rotazione degli account, l'uso di proxy, VPN o timeout dinamici tra le richieste. È inoltre necessario osservare la legge e i limiti etici per evitare di violare le politiche della piattaforma.