ビッグデータ」と聞いてピンとくるサイトはそう多くはないだろう。しかし、ツイッターでは、毎日5億件以上のツイートがそのプラットフォーム上でやり取りされており、その中には画像、テキスト、動画が膨大な割合で含まれているからだ。ツイートひとつで、以下のような情報が得られる：
他の多くのソーシャルメディア・プラットフォームとは異なり、ツイッターは、そのプラットフォーム上のデータにアクセスするために使用できる、非常に友好的で、高価で、無料のパブリックAPIを持っている。また、TwitterのライブデータにアクセスするためのストリーミングAPIも提供している。しかし、APIにはウィンドウ期間内に送信できるリクエスト数に制限がある。Twitterスクレイピングの必要性は、APIを使用して目的のデータにアクセスできない場合に生じます。スクレイピングは、Twitterからデータを収集するプロセスを自動化し、スプレッドシート、レポート、アプリケーション、データベースで使用できるようにします。
TwitterのデータをスクレイピングするためのPythonコードに入る前に、なぜTwitterのデータをスクレイピングする必要があるのかを見てみましょう。
pythonを使ってTwitterをスクレイピングする方法を学ぶには、どのセクションにも自由にジャンプしてください！
Twitterがマイクロブログサイトであり、スクレイピングできる豊富な情報を保持する理想的なスペースであることはご存じだろう。しかし、なぜこの情報をスクレイピングする必要があるのか知っていますか？
ツイッターのデータをスクレイピングする理由は以下の通り：
同様に、Twitterのスクレイピングは、マーケティング担当者を助けることができる：
ツイッターのデータを構造化されたフォーマットでスクレイピングするツールはたくさんある。そのいくつかを紹介しよう：
Pythonのtwitterscraperライブラリを使って、特定のトピックのツイートをスクレイピングする方法を見てみよう。
twitterscraperライブラリは以下のコマンドでインストールできる：
pipinstalltwitterscraper以下のコマンドで最新版をインストールできる。
pip installtwitterscraper==1.6.1または
pip install twitterscraper--upgradeつまり、3つのものを輸入することになる；
fromtwitter_scraperimportget_tweets
pandas を pdとしてインポート次のようなハッシュタグのリストをスクレイピングすることに興味があるとしよう：
keywords= ['machinelearning','ML','deeplearning'、
'#artificialintelligence','#NLP','computervision','AI'、
'tensorflow','pytorch',"sklearn","pandas","plotly"、
「spacy"、"fastai"、'datascience'、'dataanalysis']。.
get_tweetsライブラリの実装方法を理解するために、1つの反復処理を実行する。最初の引数、つまりトピックとして、ツイートを収集したいハッシュタグを渡す。
tweets= get_tweets("#machinelearning", pages =5)ここでのツイートはオブジェクトです。以下のコードを使ってPandas DataFrameを作成する必要があります：
tweets_df= pd.DataFrame()以下の関数を使用して、キーと得られた値を表示する。
for tweet in tweets：
print('Keys:',list(tweet.keys()),'\n')
ブレイク表示されるキーは以下の通り：
ここで、1つのキーワードについてコードを実行し、関連するデータを抽出する。例えば、次のようなデータを抽出したいとします：
forループを使ってこのデータを抽出し、head()関数を使ってデータの最初の5行を取得することができる。
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()ここに目的のデータを含むデータフレームがあり、収集したすべてのツイートを簡単に視覚化することができます。
ツイッターからのツイート削除、おめでとう。さて、次はTwitterプロキシの必要性を理解しよう。
投稿すべきでない投稿をしてしまったことはありませんか？Twitterプロキシは、長期間新鮮なコンテンツがないままフォロワー軍団を放置する余裕のないユーザーにとって最適なソリューションです。それらがなければ、あなたは運がないと活動の欠如のためにフォロワーを失う可能性があります.これらのプロキシは、あなたのコンピュータの代わりに動作し、TwitterのサーバーからあなたのIPアドレスを隠します。だから、あなたのアカウントがブロックされることなく、プラットフォームにアクセスすることができます.
また、スクレイピングツールを使ってTwitterのデータをスクレイピングする際には、適切なプロキシが必要です。例えば、世界中のマーケティング担当者はTwitter自動化プロキシとスクレイピングツールを併用し、わずかな時間で貴重な市場情報を得るためにTwitterをスクレイピングしています。
これらの自動化ツールを使用するには、Twitterプロキシを使用する必要があります。そうしないと、TwitterはあなたのアカウントをすべてBANしてしまう。
データセンター専用プロキシには、無制限の帯域幅と同時接続、簡単な通信のための専用HTTPプロキシ、より高いセキュリティのためのIP認証など、いくつかの特徴があります。99.9%のアップタイムで、専用データセンターはどのようなセッションでも常に動作するので安心です。最後になりますが、ProxyScrape は優れたカスタマーサービスを提供しており、24～48営業時間以内に問題を解決するお手伝いをいたします。
ProxyScrapeの住宅用プロキシのもう一つの特徴は、ローテーション機能です。ローテーションプロキシは、レジデンシャルプロキシが動的にあなたのIPアドレスを変更するため、ターゲットサーバがあなたがプロキシを使用しているかどうかをチェックすることが困難になるため、アカウントの永久BANを回避するのに役立ちます。
それとは別に、住宅用プロキシの他の機能は次のとおりです。無制限の帯域幅、同時接続、専用のHTTP / sプロキシ、プロキシプール内の700万人以上のプロキシのため、いつでもセッションでプロキシ、より多くのセキュリティのためのユーザー名とパスワード認証、そして最後には、国のサーバーを変更する機能。ユーザー名認証に国コードを追加することで、ご希望のサーバーを選択できます。
次に、国によってプロキシサーバーを変更するのがベストでしょう。IP認証またはユーザー名とパスワードによる認証の最後に、その国のISO_CODEを追加するだけです。
Pythonを使ってTwitterをスクレイピングする方法についてご理解いただけたでしょうか？