Como extrair dados do canal de telegrama usando Python?

O processo de scraping dos canais do Telegram implica a recolha automática de informação, quer seja de grupos públicos ou de comunidades privadas. Através do Python e da biblioteca Telethon, é possível recuperar mensagens, metadados, ficheiros multimédia, membros de grupos e muito mais.

O Web scraping do Telegram pode ser feito por várias razões, incluindo o estudo de pesquisas de marketing detalhadas, a análise de conteúdos ou o acompanhamento de tópicos de discussão numa comunidade.

A seguir, um guia detalhado sobre como extrair dados do Telegram usando Python.

Passo 1: Instalar as bibliotecas necessárias

Então, qual é o primeiro passo para a recolha de dados por telegrama? É necessário configurar o ambiente Python, incluindo as bibliotecas relevantes. A principal ferramenta de raspagem da API do Telegram é o Telethon - uma biblioteca assíncrona que permite a interação com a plataforma.

Utilize o comando para o instalar:

pip install telethon

Passo 2: Configurar a biblioteca Telethon

Antes de utilizar a API do Telegram para recolha de dados da Web, é necessário adquirir um ID e um Hash pessoais da API.

1. Aceda à sua conta Telegram e inicie sessão utilizando o número de telefone da conta de programador que pretende utilizar.

   

2. Em seguida, clique na secção Ferramentas de desenvolvimento da API.

   

3. Numa nova janela que aparece, é-lhe pedido que introduza informações sobre a sua aplicação. Apenas dois campos são obrigatórios. Pode alterá-los se quiser, mas os restantes campos são opcionais.

   

4. No final, clique em "Criar aplicação". Lembre-se de que o hash da sua API é secreto e a plataforma não permitirá que o anule. Não publique estes dados em lado nenhum.

   

Assim que tiver a API e o Hash, é possível criar uma sessão para iniciar sessão na conta.

Importante! Enquanto estiver a utilizar o script do Telegram na web, nunca dê o título telethon.py ao seu ficheiro, pois o Python vai tentar importar o TelegramClient e vai falhar devido ao conflito de nomes.

Para aceder à sua conta, comece por escrever:

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'))

Na primeira linha, importamos o nome da classe para criar uma instância da classe. De seguida, definimos variáveis para armazenar a nossa API e hash.

Mais tarde, criamos uma nova instância de TelegramClient e chamamos-lhe cliente. Agora podes usar a variável client para qualquer coisa, por exemplo, enviar uma mensagem a ti próprio.

Passo 3: Selecionar um canal ou grupo de telegramas

Antes de fazer web scraping dos canais do Telegram, é necessário identificar a fonte de recolha de dados. Na plataforma, existem dois tipos principais de comunidades: canais e grupos.

Se precisar de aceder a um canal ou grupo privado, tem de ser membro do mesmo. Algumas comunidades têm certas limitações e/ou exigem convites, e essas complicações devem ser levadas em consideração antes de iniciar uma raspagem de canal do Telegram.

Considere um exemplo de como selecionar um canal ou grupo para aderir e efetuar a recolha dos membros do canal do telegrama e outros dados:

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())

Isto ilustra como iniciar sessão e obter determinados acessos relativos à sua conta, incluindo todas as conversas que contêm os IDs relevantes que são críticos em termos de interface com o canal ou grupo pretendido.

Passo 4: Extrair mensagens

Estabelecer uma ligação à API dá-lhe a liberdade de recolher mensagens relevantes para o canal ou grupo que tem em vista. Através do Python Telegram scraping, tem a possibilidade de obter numerosas mensagens de texto, timestamps, media, incluindo os metadados relativos aos participantes.

Eis um exemplo de como o fazer:

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:  # Verificar se existe uma fotografia de perfil
       await client.download_profile_photo(object, file="profile.jpg")

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

       # Guardar todas as fotografias da conversação
       if message.photo:
           path = await message.download_media()
           print('File saved', path)


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

Assim que tivermos o ID necessário, podemos aceder às mensagens e aos metadados correspondentes do grupo. Depois disso, é possível aceder a informações como o nome do grupo, a data de criação, o avatar (se disponível), as mensagens e os respectivos IDs, bem como as datas de publicação. Se as mensagens tiverem imagens, estas podem ser automaticamente obtidas juntamente com as mensagens para processamento posterior.

Passo 5: Passar o raspador

Depois de todos os parâmetros terem sido definidos, o script do raspador Python Telegram pode ser ativado. É aconselhável fazer alguns testes preliminares; a execução do script num grande conjunto de mensagens irá provavelmente revelar numerosos problemas que devem ser corrigidos antes de proceder à recolha de dados em grande escala.

Enquanto corre, certifique-se de que segue estas diretrizes:

• O script está a recolher todas as mensagens e metadados necessários?
• Os valores de texto, a data e a hora, os números de identificação das mensagens e os ficheiros multimédia estão a ser corretamente captados?
• Há algum problema com a implementação dos pedidos da API do Telegram?

Se surgirem problemas, estes podem normalmente ser resolvidos fazendo uma pausa entre os pedidos ou confirmando que o canal ou grupo está efetivamente disponível.

Passo 6: Opções adicionais de recolha de dados durante a recolha de dados do Telegrama

Após a automatização da recolha de dados básicos, torna-se possível expandir o conjunto de funcionalidades do raspador e adicionar novas capacidades de recolha de dados.

1. A extração de detalhes dos utilizadores de um canal ou grupo, tais como os seus nomes completos, números de identificação e estados pessoais. Isto é útil para avaliar o envolvimento do utilizador ou para seguir determinados utilizadores importantes.
2. Seleção de mensagens através de filtragem por palavras específicas e intervalo de datas. Por vezes, é importante limitar a recolha de dados a mensagens que contenham palavras específicas ou que tenham sido enviadas durante determinados períodos de tempo. Isto garante que os dados recolhidos são relevantes e cumprem as estipulações estabelecidas.
3. Recolha de metadados adicionais. Para além dos dados primários, que incluem mensagens de texto e ficheiros multimédia, podem ser recolhidos outros metadados, como o número total de reacções que uma mensagem recebeu, o número de vezes que uma mensagem foi reencaminhada e a existência de sondagens.

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)

   # Obter as últimas 100 mensagens do canal
   messages = await client.get_messages(channel, limit=100)

   # Filtrar mensagens por palavras-chave
   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}")

   # Obter participantes no 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())

Passo 7: Gerir os limites de taxa da API

Ao trabalhar com a API do Telegram, é vital ter em mente que o número de chamadas que podem ser feitas durante um determinado período de tempo é limitado. O envio consistente de demasiadas mensagens fará com que a plataforma restrinja o acesso à API ou diminua a capacidade de resposta do servidor.

A fim de atenuar estes problemas, aconselha-se a adoção de procurações:

import random
import socks
from telethon import TelegramClient

# Lista de proxies disponíveis
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"),
]

# Selecionar um proxy aleatório
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)

Implementámos cadeias de proxy onde um novo servidor proxy é utilizado para cada ligação subsequente, tendo efetivamente estabelecido uma ligação. Essa estratégia minimiza as chances de o acesso à API do Telegram para web scraping ser restrito e elimina a possibilidade de velocidade de conexão limitada, garantindo que os scripts sejam executados de forma confiável.

Porquê o Telegram Scraping?

A recolha de dados do Telegram com Python pode ser aproveitada numa série de sectores, uma vez que a plataforma aloja uma quantidade variável de dados únicos que não estão disponíveis em mais lado nenhum.

As principais áreas de aplicação incluem:

• Pesquisa de marketing. Analisar tendências, interesses do público e concorrentes.
• Monitorização de conteúdos. Recolha e análise de mensagens de grupos e canais.
• Análise de utilizadores. Estudar o comportamento dos participantes da comunidade.
• Automatização. Recolha e processamento de mensagens para posterior utilização em chatbots e sistemas de notificação.

De facto, utilizando um raspador de canais do Telegram, é possível obter automaticamente os dados necessários e simplificar a sua análise posterior.

Web Scraping Telegram: Conclusão

Desta vez, enfrentamos o desafio de raspar o Telegram com Python e extrair conteúdo de comunidades escolhidas. O uso de proxies foi um dos principais pontos de foco para fornecer uma execução ininterrupta. A biblioteca Telethon foi instalada, a API foi activada, os canais ou grupos necessários foram selecionados e as mensagens, os media e os metadados foram recuperados.

Empregar um web scraping Telegram com Python permite a automatização da recolha de dados para pesquisa de marketing, análise de conteúdo e até mesmo monitorização da atividade do utilizador. Para contornar as restrições impostas pela plataforma, também é possível incorporar a rotação de contas, o uso de proxies, VPNs ou tempos limite dinâmicos entre pedidos. Além disso, é necessário respeitar a lei e os limites éticos para evitar violar as políticas da plataforma.