Tidak banyak situs yang dapat berhubungan ketika kata "data besar" disebutkan. Tetapi Twitter bisa karena lebih dari 500 juta tweet dipertukarkan di platformnya setiap hari, termasuk sebagian besar gambar, teks, dan video. Satu tweet dapat memberikan Anda informasi tentang:
Tidak seperti banyak platform media sosial lainnya, Twitter memiliki API publik yang sangat ramah, mahal, dan gratis yang dapat digunakan untuk mengakses data pada platformnya. Twitter juga menyediakan API streaming untuk mengakses data Twitter secara langsung. Namun, API memiliki beberapa batasan pada jumlah permintaan yang dapat Anda kirimkan dalam jangka waktu tertentu. Kebutuhan akan Twitter Scraping muncul ketika Anda tidak dapat mengakses data yang diinginkan melalui API. Scraping mengotomatiskan proses pengumpulan data dari Twitter sehingga Anda dapat menggunakannya dalam spreadsheet, laporan, aplikasi, dan database.
Sebelum menyelami kode python untuk mengikis data Twitter, mari kita lihat mengapa kita perlu mengikis data Twitter.
Jangan ragu untuk melompat ke bagian mana pun untuk mempelajari cara mengikis Twitter menggunakan python!
Anda tahu bahwa Twitter adalah situs mikro-blogging dan tempat yang ideal untuk menyimpan informasi yang kaya yang dapat Anda gali. Namun, tahukah Anda mengapa Anda perlu mengorek informasi ini?
Di bawah ini adalah beberapa alasan untuk melakukan scraping data Twitter yang dapat membantu para peneliti:
Demikian pula, scraping Twitter dapat membantu pemasar dalam:
Ada banyak alat yang tersedia untuk mengikis data Twitter dalam format terstruktur. Beberapa di antaranya adalah:
Mari kita lihat cara mengikis tweet untuk topik tertentu menggunakan pustaka twitterscraper Python.
Anda dapat menginstal pustaka twitterscraper menggunakan perintah berikut:
!pip install twitterscraperAnda dapat menggunakan perintah di bawah ini untuk menginstal versi terbaru.
!pip install twitterscraper==1.6.1ATAU
!pip instal twitterscraper --upgradeAnda akan mengimpor tiga hal, yaitu;
from twitter_scraper import get_tweets
import pandas as pdAnggap saja kita tertarik untuk mengulik daftar tagar berikut ini:
keywords = ['machinelearning', ' ML', 'deeplearning',
'#artificialintelligence', '#NLP', 'computervision', ' AI',
'tensorflow', 'pytorch', "sklearn", " pandas", "plotly",
"spacy", "fastai", 'datascience', 'dataanalysis'].
Kami menjalankan satu iterasi untuk memahami cara mengimplementasikan pustaka get_tweets. Kita memberikan argumen atau topik pertama sebagai hashtag yang ingin kita kumpulkan tweet-nya.
tweets = get_tweets("#machinelearning", pages = 5)Di sini tweet adalah sebuah objek. Kita harus membuat Pandas DataFrame menggunakan kode di bawah ini:
tweets_df = pd.DataFrame()Kami menggunakan fungsi di bawah ini untuk mencetak kunci, dan nilai yang diperoleh.
untuk tweet dalam tweet:
print('Keys:', list(tweet.keys()), '\n')
breakTombol yang ditampilkan adalah sebagai berikut:
Sekarang, kita jalankan kode untuk satu kata kunci dan mengekstrak data yang relevan. Misalkan kita ingin mengekstrak data berikut ini:
Kita dapat menggunakan perulangan for untuk mengekstrak data ini, dan kemudian kita dapat menggunakan fungsi head() untuk mendapatkan lima baris pertama dari data kita.
for tweet in tweets:
_ = pd.DataFrame({'text' : [tweet['text']],
'isRetweet' : tweet['isRetweet'],
'replies' : tweet['replies'],
'retweets' : tweet['retweets'],
'likes' : tweet['likes']
})
tweets_df = tweets_df.append(_, ignore_index = True)
tweets_df.head()Berikut adalah dataframe yang berisi data yang kita inginkan, dan Anda dapat dengan mudah memvisualisasikan semua tweet yang terkumpul.
Selamat karena Anda telah menghapus tweet dari Twitter. Sekarang, kita lanjutkan dengan memahami kebutuhan akan proksi Twitter.
Pernahkah Anda memposting sesuatu yang seharusnya tidak Anda posting? Proksi Twitter adalah solusi terbaik bagi pengguna yang tidak mampu meninggalkan banyak pengikut mereka tanpa konten baru untuk waktu yang lama. Tanpa mereka, Anda akan kurang beruntung dan mungkin kehilangan pengikut karena kurangnya aktivitas. Proksi ini bertindak atas nama komputer Anda dan menyembunyikan alamat IP Anda dari server Twitter. Jadi, Anda bisa mengakses platform tanpa membuat akun Anda diblokir.
Anda juga membutuhkan proxy yang tepat saat Anda menggunakan alat scraping untuk mengikis data Twitter. Misalnya, pemasar di seluruh dunia menggunakan proksi otomatisasi Twitter dengan alat pengikis untuk mengikis Twitter guna mendapatkan informasi pasar yang berharga dalam waktu singkat.
Proksi Domisili - Anda bisa menggunakan proksi domisili yang cepat, aman, andal, dan hemat biaya. Proksi ini memberikan pengalaman yang sangat berkualitas tinggi karena merupakan IP Penyedia Layanan Internet yang aman dan sah.
Alat otomatisasi - Anda juga dapat menggunakan alat otomatisasi saat menggunakan proxy Twitter. Alat-alat ini membantu mengelola banyak akun karena dapat menangani banyak tugas secara bersamaan.
Sebagai contoh, TwitterAttackPro adalah alat hebat yang dapat menangani hampir semua tugas Twitter untuk Anda, termasuk:
Untuk menggunakan alat otomatisasi ini, Anda harus menggunakan proxy Twitter. Jika tidak, Twitter akan memblokir semua akun Anda.
ProxyScrape adalah salah satu penyedia proxy paling populer dan dapat diandalkan secara online. Tiga layanan proxy termasuk server proxy pusat data khusus, server proxy perumahan, dan server proxy premium. Jadi, proxy apa yang terbaik untuk mengikis Twitter menggunakan python? Sebelum menjawab pertanyaan itu, yang terbaik adalah melihat fitur-fitur dari masing-masing server proxy.
Proxy pusat data khusus paling cocok untuk tugas-tugas online berkecepatan tinggi, seperti streaming data dalam jumlah besar (dalam hal ukuran) dari berbagai server untuk tujuan analisis. Ini adalah salah satu alasan utama organisasi memilih proksi khusus untuk mentransmisikan data dalam jumlah besar dalam waktu singkat.
Proksi pusat data khusus memiliki beberapa fitur, seperti bandwidth tak terbatas dan koneksi bersamaan, proksi HTTP khusus untuk komunikasi yang mudah, dan otentikasi IP untuk keamanan lebih. Dengan waktu aktif 99,9%, Anda bisa yakin bahwa pusat data khusus akan selalu berfungsi selama sesi apa pun. Yang tak kalah penting, ProxyScrape menyediakan layanan pelanggan yang sangat baik dan akan membantu Anda menyelesaikan masalah Anda dalam waktu 24-48 jam kerja.
Berikutnya adalah proxy perumahan. Residential adalah proxy yang cocok untuk setiap konsumen umum. Alasan utamanya adalah alamat IP proxy perumahan menyerupai alamat IP yang disediakan oleh ISP. Ini berarti mendapatkan izin dari server target untuk mengakses datanya akan lebih mudah dari biasanya.
Fitur lain dari proksi residensial ProxyScrapeadalah fitur berputar. Proksi berputar membantu Anda menghindari pelarangan permanen pada akun Anda karena proksi residensial Anda secara dinamis mengubah alamat IP Anda, sehingga menyulitkan server target untuk memeriksa apakah Anda menggunakan proksi atau tidak.
Selain itu, fitur-fitur lain dari proxy residensial adalah: lebar pita tak terbatas, bersama dengan koneksi bersamaan, proxy HTTP/s khusus, proxy pada sesi kapan saja karena 7 juta lebih proxy dalam kumpulan proxy, otentikasi nama pengguna dan kata sandi untuk keamanan yang lebih baik, dan yang tak kalah pentingnya, kemampuan untuk mengubah server negara. Anda dapat memilih server yang Anda inginkan dengan menambahkan kode negara pada autentikasi nama pengguna.
Yang terakhir adalah proxy premium. Proksi premium sama dengan proksi pusat data khusus. Fungsionalitasnya tetap sama. Perbedaan utamanya adalah aksesibilitas. Pada proxy premium, daftar proxy (daftar yang berisi proxy) tersedia untuk setiap pengguna di jaringan ProxyScrape. Itulah mengapa proxy premium lebih murah daripada proxy pusat data khusus.
Jadi, proxy apa yang terbaik untuk mengais Twitter menggunakan python? Jawabannya adalah "proxy perumahan." Alasannya sederhana. Seperti yang dikatakan di atas, proksi perumahan adalah proksi yang berputar, yang berarti bahwa alamat IP Anda akan berubah secara dinamis selama periode waktu tertentu yang dapat membantu mengelabui server dengan mengirimkan banyak permintaan dalam jangka waktu yang singkat tanpa mendapatkan blokir IP.
Selanjutnya, yang terbaik adalah mengubah server proxy berdasarkan negara. Anda hanya perlu menambahkan ISO_CODE negara di akhir autentikasi IP atau autentikasi nama pengguna dan kata sandi.
Kami telah membahas bahwa Anda dapat mengikis Twitter menggunakan API dan scraper Twitter. Anda dapat menggunakan scraper Twitter untuk mengikis Twitter dengan menyebutkan kata kunci dan spesifikasi lainnya, seperti yang kami lakukan di atas. Pemasar media sosial yang ingin memiliki lebih dari satu akun Twitter untuk jangkauan yang lebih luas harus menggunakan proxy Twitter untuk mencegah pemblokiran akun. Proksi terbaik adalah proksi residensial yang super cepat dan tidak pernah diblokir.
Saya harap Anda mendapatkan ide tentang cara mengupas Twitter menggunakan Python.