Comment scraper les tweets en 2023 ? [A Step-by-Step Guide]


Twitter fait partie des réseaux sociaux les plus populaires, avec 436 millions d’utilisateurs actifs mensuels. La plateforme est une mine d’or de données qui constitue une ressource cruciale pour les entreprises, fournissant des informations sur le comportement des consommateurs.

Cependant, avec plus de 762 millions de tweets publiés quotidiennement par les utilisateurs, la récupération manuelle d’une quantité importante de données peut prendre du temps et des efforts. C’est là qu’interviennent des outils comme Snscrape.

Snscrape permet aux utilisateurs d’automatiser l’organisation et la collecte des tweets. Il aide les entreprises à transformer des données non structurées en données structurées et fonctionnelles.

Cet article traite du scraping des tweets avec Snscrape, y compris les pratiques de scraping éthiques que vous devez respecter.

???? Points clés à retenir

  • Twitter dispose déjà d’une API. Cependant, les outils de scraping comme Gratte-ciel vous permet de faire plus avec la plateforme que ce que l’API permet.
  • Contrairement à l’API Twitter, Snscrape n’a pas de limite quant au nombre de tweets que vous pouvez extraire. Cela signifie que vous pouvez récupérer les données les plus anciennes liées à l’article que vous recherchez.
  • Avec le scraping de Twitter, les entreprises peuvent savoir si leur marque fait parler d’elle et voyez si les clients ont des plaintes à traiter.
  • Scraper les tweets est inoffensifmais tenez toujours compte de ses implications juridiques potentielles.

Twitter Scraping : qu’est-ce que c’est ?

L’API Twitter est souvent utilisée pour rédiger des tweets, visiter des profils et accéder aux données sur les abonnés. Cet outil permet aux utilisateurs de rassembler les principaux points de données de Twitter tels que :

  • Tweets
  • Entités
  • Lieux
  • Utilisateurs

Ce que la plupart des gens ne savent pas, c’est Le scraping Twitter vous permet de faire plus avec la plateforme que ce que l’API permet. Les outils de scraping comme Snscrape créent une API Twitter non officielle qui vous aide à extraire les champs suivants :

  • Contenu
  • Horodatages
  • Aime
  • Noms d’utilisateur
  • Hashtags
  • réponses
  • Republiations
  • URL

Le scraping Twitter fonctionne en utilisant des outils pour se connecter aux serveurs. Une fois que l’utilisateur a spécifié les données qu’il souhaite collecter, l’outil commence à collecter les données requises en envoyant des requêtes au serveur. Les données collectées seront ensuite stockées dans un fichier ou une base de données.

Lisez la suite pour comprendre comment fonctionne le scraping Twitter et les éléments dont vous avez besoin pour commencer à scraper.

Ce dont vous avez besoin pour supprimer les tweets

Le scraping de tweets à l’aide de Snscrape nécessite l’installation de Snscrape et de certaines bibliothèques. Voici la configuration requise et les étapes simples pour les installer :

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1. Python (3.8 ou supérieur). Téléchargez le dernière version de Python sur votre système. Suivez correctement les instructions d’installation.

2. Grattez. Pour installer Snscrape, utilisez la commande ci-dessous et importez la bibliothèque :

pip installer snscrape

importer snscrape.modules.twitter en tant que sntwitter

Utilisez ceci pour obtenir la version de développement :

pip3 installe git+https://github.com/JustAnotherArchivist/snscrape.git

3. Autres bibliothèques. En fonction des objectifs de votre projet, vous devrez peut-être installer des bibliothèques supplémentaires telles que Pandas DataFrame.

Pour installer Pandas, lancez l’invite de commande. Entrez la commande ci-dessous sur le terminal :

Cela lance le programme d’installation de pip et les fichiers seront téléchargés. Après cela, Pandas sera prêt à fonctionner sur votre ordinateur.

Une fois tous les prérequis installés et configurés, passez à la section suivante pour savoir comment commencer à supprimer des tweets.

4 étapes pour gratter les tweets avec Snscrape

Snscrape est une approche permettant de récupérer des données de Twitter qui ne nécessite pas d’API. Il extrait également des données de plateformes de médias sociaux de premier plan comme Instagram, Facebook et Reddit.

Contrairement à l’API Twitter, Snscrape n’a aucune limite quant au nombre de tweets que vous pouvez extraire. Cela signifie que vous pouvez récupérer les données les plus anciennes liées à l’article que vous recherchez.

Voici un guide simple pour scraper les tweets à l’aide de Snscrape avec le hashtag #Elonmusk :

Étape 1: Importez les bibliothèques installées dans votre script Python.

importer snscrape.modules.twitter en tant que sntwitter

importer des pandas en tant que PD

Étape 2: Utilisez le code ci-dessous pour supprimer les tweets avec le hashtag #Elonmusk.

importer des outils itertools

df = pd.DataFrame()

tweets = sntwitter. TwitterSearchScraper(‘”#Elonmusk” ‘)

df = pd.DataFrame(itertools.slice(tweets, 100))

Étape 3: Filtrez le DataFrame pour conserver les attributs souhaités tels que la date, le contenu, etc.

df = df[[‘date’, ‘id’, ‘content’, ‘user’]]

Étape 4: Vous pouvez exporter le DataFrame vers un fichier CSV pour enregistrer les tweets récupérés.

df.to_csv( ‘scraped-tweets.csv’, index=False)

Cas d’utilisation du scraping Twitter

Maintenant que vous savez comment fonctionne le scraping de Twitter, il est temps de trouver d’excellentes raisons de scraper les tweets. Vérifiez-les ci-dessous :

Cas d'utilisation du scraping Twitter

Les entreprises utilisent le scraping Twitter pour surveiller ce que les gens disent de leur marque. Ils peuvent savoir si l’on parle de leur marque et voir si les clients ont des plaintes à traiter.

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Le scraping de Twitter aide les entreprises à garder un œil sur leurs concurrents. Cela leur permet de voir ce que font d’autres entreprises, comme leurs astuces marketing et ce qu’on dit d’elles.

Les chercheurs peuvent parcourir Twitter pour déterminer ce que les gens pensent de différentes choses. Cela permet d’élaborer de meilleurs plans marketing, de créer des produits appréciés des gens et de mieux gérer les relations publiques.

Environ 8 000 tweets sont envoyés quotidiennement. Cela dit, on peut affirmer sans se tromper que c’est un bon endroit pour déterminer ce que les gens pensent de la politique. Les chercheurs explorent Twitter pour examiner les tendances, voir si les campagnes politiques fonctionnent et comprendre l’opinion publique sur les questions politiques.

La légalité du scraping des tweets

Bien que Elon Musk n’est pas vraiment content du scraping de Twitterc’est légal si vous n’enfreignez pas les lois sur le droit d’auteur ou n’utilisez pas de données privées.

Lorsque vous récupérez des données en ligne, vous récupérez essentiellement les informations que quelqu’un a publiées et vous les utilisez à différentes fins. Bien que cela soit inoffensif, il est essentiel de considérer les implications juridiques potentielles de cette stratégie à l’avenir.

Twitter a également Conditions d’utilisation que vous devez suivre. Sinon, votre compte pourrait être banni ou des poursuites judiciaires pourraient être engagées contre vous. En étant conscient de ces risques et en respectant la loi, vous pouvez récupérer les tweets et les utiliser au profit de votre entreprise.

???? Article utile

Si vous n’êtes pas satisfait des données que vous collectez sur Twitter, récupérer les résultats de recherche Google pourrait être votre prochain meilleur pari. Étant l’un des principaux moteurs de recherche au monde, Google est capable de traiter quotidiennement près de 7 milliards de requêtes de recherche.

Conclusion

Avec des millions d’utilisateurs actifs par mois, il n’est pas surprenant que Twitter soit désormais une source d’informations précieuse. Vous pouvez obtenir un avantage concurrentiel en supprimant les tweets contenant des informations telles que les données démographiques des personnes qui ont aimé ou republié le tweet.

Des outils comme Snscrape aident à simplifier ce processus tout en garantissant le respect de pratiques de scraping éthiques. Il existe des pays comme l’Union européenne où il existe des lois strictes sur la protection des données telles que le RGPD.