Jak zeskrobać dane z kanału Telegram za pomocą Pythona?

Proces skrobania kanałów Telegram obejmuje automatyczne gromadzenie informacji, zarówno z grup publicznych, jak i społeczności prywatnych. Za pomocą Pythona i biblioteki Telethon można pobierać wiadomości, metadane, pliki multimedialne, członków grupy i wiele więcej.

Web scraping Telegram może być wykonywany z różnych powodów, w tym do badania szczegółowych badań marketingowych, analizowania treści lub śledzenia wątków dyskusji w społeczności.

W następnej kolejności przedstawimy szczegółowy przewodnik na temat skrobania danych Telegram za pomocą Pythona.

Krok 1: Instalacja wymaganych bibliotek

Czym więc jest telegram scraping w pierwszym kroku? Należy skonfigurować swoje środowisko Pythona, w tym odpowiednie biblioteki. Głównym narzędziem do skrobania API Telegram jest Telethon - asynchroniczna biblioteka umożliwiająca interakcję z platformą.

Użyj polecenia, aby go zainstalować:

pip install telethon

Krok 2: Konfiguracja biblioteki Telethon

Przed rozpoczęciem korzystania z interfejsu API Telegram do skrobania stron internetowych należy uzyskać osobisty identyfikator API ID i Hash.

1. Uzyskaj dostęp do swojego konta Telegram i zaloguj się przy użyciu numeru telefonu konta programisty, którego chcesz użyć.

   

2. Następnie kliknij sekcję Narzędzia programistyczne API.

   

3. W nowym oknie, które się pojawi, należy wprowadzić informacje dotyczące aplikacji. Tylko dwa pola są wymagane. Możesz je zmienić, jeśli chcesz, ale pozostałe pola są opcjonalne.

   

4. Na koniec kliknij "Utwórz aplikację". Pamiętaj, że Twój skrót API jest tajny, a platforma nie pozwoli Ci go anulować. Nie publikuj nigdzie tych danych.

   

Gdy masz już API i Hash, możesz teraz utworzyć sesję, aby zalogować się na konto.

Ważne! Podczas skrobania skryptu Telegram nigdy nie należy nazywać pliku telethon.py, ponieważ Python spróbuje zaimportować TelegramClient i nie powiedzie się z powodu konfliktu nazw.

Aby zalogować się na swoje konto, najpierw napisz:

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'))

W pierwszym wierszu importujemy nazwę klasy, aby utworzyć jej instancję. Następnie definiujemy zmienne do przechowywania naszego API i hash.

Później tworzymy nową instancję TelegramClient i nazywamy ją client. Teraz możesz użyć zmiennej client do czegokolwiek, na przykład do wysłania sobie wiadomości.

Krok 3: Wybór kanału lub grupy telegramu

Przed przystąpieniem do skrobania kanałów Telegrama należy określić źródło gromadzenia danych. Na platformie istnieją dwa podstawowe typy społeczności: kanały i grupy.

Jeśli potrzebujesz dostępu do prywatnego kanału lub grupy, musisz być jej członkiem. Niektóre społeczności mają pewne ograniczenia lub wymagają zaproszeń, a te komplikacje należy wziąć pod uwagę przed zainicjowaniem skrobania kanału Telegram.

Rozważmy przykład, jak wybrać kanał lub grupę do przyłączenia się i wykonać skrobanie członków kanału telegramu i innych danych:

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())

Ilustruje to sposób logowania i uzyskiwania określonego dostępu do konta, w tym wszystkich konwersacji zawierających odpowiednie identyfikatory, które są krytyczne pod względem łączenia się z żądanym kanałem lub grupą.

Krok 4: Skrobanie wiadomości

Nawiązanie połączenia z interfejsem API daje swobodę zbierania wiadomości związanych z kanałem lub grupą, na której się skupiasz. Dzięki skrobaniu Python Telegram masz szansę uzyskać liczne wiadomości tekstowe, znaczniki czasu, media, w tym metadane dotyczące uczestników.

Oto przykład, jak to zrobić:

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:  # Sprawdź, czy istnieje zdjęcie profilowe
       await client.download_profile_photo(object, file="profile.jpg")

   # Drukowanie wszystkich wiadomości czatu
   async for message in client.iter_messages(id_client):
       print(f'{message.id}//{message.date} // {message.text}')

       # Zapisywanie wszystkich zdjęć czatu
       if message.photo:
           path = await message.download_media()
           print('File saved', path)


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

Po uzyskaniu wymaganego identyfikatora możemy uzyskać dostęp do wiadomości i odpowiadających im metadanych grupy. Następnie można uzyskać dostęp do informacji takich jak nazwa grupy, data jej utworzenia, awatar (jeśli jest dostępny), wiadomości i odpowiadające im identyfikatory wraz z datami publikacji. Jeśli wiadomości zawierają obrazy, mogą być one automatycznie pobierane wraz z wiadomościami w celu dalszego przetwarzania.

Krok 5: Uruchom skrobak

Po ustawieniu wszystkich parametrów można uruchomić skrypt Python Telegram Scraper. Zaleca się przeprowadzenie wstępnych testów; uruchomienie skryptu na dużym zestawie wiadomości prawdopodobnie ujawni liczne problemy, które należy naprawić przed przystąpieniem do zbierania danych na pełną skalę.

Podczas biegania należy przestrzegać poniższych wskazówek:

• Czy skrypt zbiera wszystkie wymagane komunikaty i metadane?
• Czy wartości tekstowe, data i godzina, numery identyfikacyjne wiadomości i pliki multimedialne są prawidłowo przechwytywane?
• Czy są jakieś problemy z implementacją żądań API Telegram?

Jeśli pojawią się jakiekolwiek problemy, zwykle można sobie z nimi poradzić, wstrzymując między żądaniami lub potwierdzając, że kanał lub grupa są rzeczywiście dostępne.

Krok 6: Dodatkowe opcje skrobania podczas skrobania sieci Telegram

Po zautomatyzowaniu podstawowego gromadzenia danych, możliwe staje się rozszerzenie zestawu funkcji scrapera i dodanie nowych możliwości gromadzenia danych.

1. Wyodrębnianie szczegółów dotyczących użytkowników w kanale lub grupie, takich jak ich imiona i nazwiska, numery identyfikacyjne i statusy osobiste. Jest to przydatne do oceny zaangażowania użytkowników lub śledzenia niektórych ważnych użytkowników.
2. Wybieranie wiadomości poprzez filtrowanie według określonych słów i zakresu dat. Ograniczenie gromadzenia danych do wiadomości, które zawierają określone słowa lub zostały wysłane w określonych ramach czasowych, jest czasami ważne. Zapewnia to, że zebrane dane są istotne i spełniają określone warunki.
3. Gromadzenie dodatkowych metadanych. Oprócz podstawowych danych, które obejmują wiadomości tekstowe i pliki multimedialne, można gromadzić inne metadane, takie jak całkowita liczba reakcji otrzymanych na wiadomość, ile razy wiadomość została przekazana dalej oraz istnienie ankiet.

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)

   # Pobierz 100 ostatnich wiadomości z kanału
   messages = await client.get_messages(channel, limit=100)

   # Filtrowanie wiadomości według słów kluczowych
   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}")

   # Uzyskaj uczestników kanału
   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())

Krok 7: Zarządzanie limitami stawek API

Podczas pracy z API Telegrama należy pamiętać, że liczba połączeń, które można wykonać w określonym czasie, jest ograniczona. Konsekwentne wysyłanie zbyt wielu wiadomości spowoduje, że platforma ograniczy dostęp do API lub zmniejszy szybkość reakcji serwera.

Aby złagodzić te problemy, zaleca się przyjęcie pełnomocników:

import random
import socks
from telethon import TelegramClient

# Lista dostępnych pełnomocników
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"),
]

# Wybierz losowy serwer proxy
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)

Wdrożyliśmy łańcuchy proxy, w których nowy serwer proxy jest wykorzystywany do każdego kolejnego połączenia, skutecznie nawiązując połączenie. Strategia ta minimalizuje szanse na ograniczenie dostępu do API Telegrama i eliminuje możliwość ograniczonej prędkości połączenia, zapewniając niezawodne działanie skryptów.

Dlaczego Telegram Scraping?

Telegram scraping za pomocą Pythona może być wykorzystywany w wielu sektorach, ponieważ platforma zawiera różnorodne, jedyne w swoim rodzaju dane, które nie są dostępne nigdzie indziej.

Kluczowe obszary zastosowań obejmują:

• Badania marketingowe. Analiza trendów, zainteresowań odbiorców i konkurencji.
• Monitorowanie treści. Zbieranie i analizowanie wiadomości z grup i kanałów.
• Analityka użytkowników. Badanie zachowań uczestników społeczności.
• Automatyzacja. Zbieranie i przetwarzanie wiadomości do dalszego wykorzystania w chatbotach i systemach powiadomień.

Rzeczywiście, korzystając ze skrobaka kanałów Telegram, można automatycznie uzyskać niezbędne dane i uprościć ich dalszą analizę.

Web Scraping Telegram: Wnioski

Tym razem zmierzyliśmy się z wyzwaniem skrobania Telegrama za pomocą Pythona i wyodrębniania treści z wybranych społeczności. Korzystanie z serwerów proxy było głównym punktem, na którym się skupiliśmy, aby zapewnić nieprzerwane działanie. Zainstalowano bibliotekę Telethon, włączono API, wybrano wymagane kanały lub grupy, a następnie pobrano wiadomości, media i metadane.

Wykorzystanie Telegrama do web scrapingu z Pythonem pozwala na automatyzację gromadzenia danych do badań marketingowych, analizy treści, a nawet monitorowania aktywności użytkowników. Aby obejść ograniczenia nałożone przez platformę, można również włączyć rotację kont, korzystanie z serwerów proxy, VPN lub dynamiczne limity czasu między żądaniami. Ponadto konieczne jest przestrzeganie prawa i granic etycznych, aby uniknąć naruszenia zasad platformy.