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Pythonを使ってTwitterをスクレイピングする方法-2024年の簡単なアプローチ

ハウツー, パイソン, マー0620245分で読める

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。たった1つのつぶやきから、さまざまな情報を得ることができるのだ：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、ツイッターは非常に友好的で、高価である。

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：

  • ツイートを見た人の数
  • そのツイートに「いいね」やリツイートをした人の属性
  • プロフィールの総クリック数

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！

目次

なぜTwitterをスクレイピングする必要があるのか？

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？

以下に、研究者に役立つTwitterデータのスクレイピングの理由を示します：

  • ツイッターのネットワークとツイートの影響力を理解する
  • ユーザー名で誰が言及されているかを知る
  • 情報がどのように広まるかを検証する
  • トレンドが時間とともにどのように発展し、変化していくかを探る
  • ネットワークとコミュニティの検証
  • ツイートや人物の人気／影響力を知る
  • ツィッターのデータを収集する： 友達フォロワーお気に入りプロフィール画像登録日など。
  • 友達
  • フォロワー
  • お気に入り
  • プロフィール写真
  • 登録日など

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：

  • 競合他社を効果的に監視する
  • 関連ツイートでマーケティング対象者を絞り込む
  • センチメント分析の実行
  • 市場ブランドのモニタリング
  • 優れたマーケット・インフルエンサーとのつながり
  • 顧客行動の研究

Pythonを使ってTwitterをスクレイピングする方法

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：

  • Beautiful Soup - HTMLやXMLドキュメントを解析するPythonパッケージで、Twitterのスクレイピングにとても便利。
  • Twitter APIは、ツイートのダウンロードやユーザーの検索などのAPIリクエストを実行するPythonラッパーです。OAuthキーを取得してTwitter APIにアクセスするためのTwitterアプリを作成できます。
  • Twitter Scraper- Twitter Scraperを使って、キーワードやその他の指定でTwitterのデータをスクレイピングすることができます。 

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をインストールする

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

ライブラリのインポート

つまり、3つのものを輸入することになる；

get_tweetspandas 

fromtwitter_scraperimportget_tweets
pandas を pdとしてインポート

仕様について

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：

  • 機械学習
  • ディープラーニング
  • 自然言語処理
  • コンピュータ・ビジョン
  • AI
  • テンソルフロー
  • ピトーチ
  • データサイエンス 
  • データ分析など
keywords= ['machinelearning','ML','deeplearning'、 
           '#artificialintelligence','#NLP','computervision','AI'、 
           'tensorflow','pytorch',"sklearn","pandas","plotly"、 
            「spacy"、"fastai"、'datascience'、'dataanalysis']。

.

データフレームの作成

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()

キーを印刷する

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：

関連データの抽出

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：

  • テキスト
  • isRetweet
  • 返信
  • リツイート
  • 好き

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。

なぜTwitterプロキシを使うのか？

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。

住宅用プロキシ - 高速、安全、信頼性が高く、費用対効果の高い住宅用プロキシをご利用いただけます。安全で正規のインターネットサービスプロバイダIPであるため、非常に高品質な体験を提供します。

自動化ツール - ツイッターのプロキシを使う場合、自動化ツールを使うこともできます。これらのツールは、同時に多くのタスクを処理できるため、複数のアカウントの管理に役立ちます。

例えば、TwitterAttackProは、以下のようなほとんど全てのTwitter業務を代行してくれる素晴らしいツールだ：

  • フォロー／フォロー解除
  • ツイート／リツイート
  • コメントへの返信
  • お気に入り

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。

Pythonを使ってTwitterをスクレイピングするのに最適なプロキシは？

ProxyScrapeは、オンラインで最も人気があり、信頼性の高いプロキシプロバイダの1つです。3つのプロキシサービスは、専用のデータセンタープロキシサーバ、住宅プロキシサーバ、およびプレミアムプロキシサーバを含む。では、pythonを使ってTwitterをスクレイピングするのに最適なプロキシは何でしょうか？その質問に答える前に、それぞれのプロキシサーバーの特徴を見るのが一番だ。

データセンター専用プロキシは、分析目的で様々なサーバーから大量のデータ（サイズ的に）をストリーミングするような高速オンライン作業に最適です。これは、組織が短時間で大量のデータを送信するために専用プロキシを選択する主な理由の1つです。

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しますので、ご安心ください。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。 

次に住宅用プロキシである。住宅用プロキシは、すべての一般消費者にとって頼りになるプロキシである。主な理由は、住宅用プロキシのIPアドレスがISPから提供されるIPアドレスに似ているからである。つまり、ターゲットサーバーからそのデータにアクセスする許可を得るのが通常より簡単になる。 

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。 

最後のものはプレミアムプロキシである。プレミアムプロキシはデータセンター専用プロキシと同じです。機能は変わりません。主な違いはアクセシビリティです。プレミアムプロキシでは、プロキシリスト（プロキシを含むリスト）はProxyScrape'のネットワーク上のすべてのユーザーが利用できるようになります。そのため、プレミアムプロキシはデータセンター専用プロキシよりも安価です。

では、pythonを使ってツイッターをスクレイピングするのに最適なプロキシは何だろうか？答えは "住宅用プロキシ"だ。理由は簡単だ。前述したように、レジデンシャルプロキシはローテーションプロキシであり、あなたのIPアドレスが一定期間にわたって動的に変更される。 

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。 

よくある質問

1.pythonを使ってTwitterをスクレイピングするには？
twitterscraper "と呼ばれるパイソンライブラリを使えば、パイソンを使ってツイッターをスクレイピングできる。他のスクレイピング・ライブラリと比べて使いやすい。このライブラリを使えば、リツイート、返信、コメントなどのデータを素早くスクレイピングできる。
2.Twitterのスクレイピングは合法か？
場合によるTwitterから公開データをスクレイピングすることは問題なくできる。しかし、短期間に異常な数のリクエストを送信した場合、Twitterはあなたをブロックすることができます。IPアドレスを隠すためにプロキシを使う方がよいでしょう。
3.pythonを使ってTwitterをスクレイピングするのに最適なプロキシは何ですか？
住宅用プロキシは、pythonを使ってTwitterをスクレイピングするのに最適なプロキシです。理由は簡単です。レジデンシャルプロキシはローテーションプロキシであり、あなたのIPアドレスは一定期間にわたって動的に変更される。

結論

Twitter APIやスクレイパーを使ってTwitterを スクレイピングできることを説明した。Twitterスクレイパーを使えば、上記で行ったように、キーワードやその他の仕様を指定してTwitterをスクレイピングすることができる。より広範囲にリーチするために複数のTwitterアカウントを持つことを望むソーシャルメディアマーケッターは、アカウントBANを防ぐためにTwitterプロキシを使用する必要があります。最高のプロキシは、超高速で決してブロックされない住宅用プロキシです。 

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？ 

によるものだ：ProxyScrape

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