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Scrape Twitter mit 5 Zeilen Code

#Social Media Marketing
2025-12-24 21:339 min lesen

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Dieses Video-Tutorial demonstriert, wie man Twitter-Daten in großen Mengen mit Python scrapen kann, wobei der Schwerpunkt auf dem SN Scrape-Paket liegt. Der Präsentator diskutiert verschiedene Gründe, warum man Twitter-Daten benötigt, einschließlich der Analyse und Speicherung alter Tweets. Sie erklären die Einschränkungen der offiziellen Twitter-API und präsentieren eine alternative Methode, um Millionen von Tweets abzurufen, ohne einen API-Schlüssel zu benötigen. Das Tutorial behandelt die Installation der notwendigen Python-Pakete, das Sammeln von Daten durch einen Twitter-Such-Scraper und das Speichern der Ergebnisse in einem strukturierten Format, insbesondere einem pandas DataFrame. Der Präsentator erklärt den Prozess des Abrufens von Tweet-Daten wie Tweet-Datum, Inhalt, Benutzernamen und Interaktionszahlen und speichert letztlich die Daten in einer CSV-Datei. Sie fügen auch Anweisungen zum Einfügen einer Fortschrittsanzeige mit tqdm hinzu, um den Scraping-Prozess effektiv zu überwachen. Am Ende des Videos werden die Zuschauer eine unkomplizierte Methode gelernt haben, um Twitter-Daten effizient zu sammeln.

Wichtige Informationen

  • Das Video erklärt, wie man Twitter-Daten massenhaft scrapen und sie mit Python speichern kann.
  • Es wird empfohlen, das SN Scrape-Paket zu verwenden, das es Benutzern ermöglicht, Daten abzurufen, ohne einen API-Schlüssel zu benötigen.
  • Das Video zeigt, wie man verschiedene Arten von Daten von Twitter abrufen kann, einschließlich Suche, Profile und Hashtags.
  • Benutzer benötigen Python 3.8 oder höher, um die erforderlichen Pakete zu installieren, einschließlich SNS Scrape und Pandas.
  • Das Tutorial zeigt, wie man einen Twitter-Such-Scraper erstellt und spezifische Tweet-Informationen abruft, wie Datum, Inhalt und Zählungen.
  • Das endgültige Ergebnis kann leicht in ein Pandas DataFrame umgewandelt werden, um weitere Manipulationen durchzuführen und als CSV-Datei gespeichert zu werden.
  • Eine Fortschrittsanzeige kann mit tqdm hinzugefügt werden, um eine bessere Verfolgung beim Extrahieren mehrerer Tweets zu ermöglichen.

Zeitlinienanalyse

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Twitter-Daten-Scraping

Das Video bietet eine Anleitung zum massenhaften Scraping von Twitter-Daten mit Python. Es werden verschiedene Methoden besprochen, einschließlich der Nutzung der offiziellen Twitter-API und der Verwendung von SN Scrape, das eine einfache Datenextraktion ohne die Notwendigkeit von API-Schlüsseln ermöglicht. Das Tutorial konzentriert sich auf das Sammeln von Tweets zur Analyse und darauf, wie man die Daten mit den Tools von Python wie pandas verarbeitet.

SN Scrape

SN Scrape ist ein Python-Paket, das im Video demonstriert wird, um Daten von Twitter zu extrahieren. Es ermöglicht Benutzern, große Mengen an Tweets ohne API-Einschränkungen zu scrapen, was es für Projekte geeignet macht, die erhebliche Datenmengen erfordern.

Datenanalyse mit Pandas

Pandas wird als ein Werkzeug zur Erstellung und Verwaltung von Datenrahmen eingeführt, das die Speicherung und Analyse von gescrappten Daten erleichtert. Die Zuschauer lernen, Twitter-Daten in einen Datenrahmen umzuwandeln und sie als CSV-Datei für weitere Analysen zu speichern.

Fortschrittsbalken für das Laden von Daten

Das Video nutzt die tqdm-Bibliothek, um eine Fortschrittsanzeige für den Scraping-Prozess darzustellen. Dieses Feature ist besonders nützlich, um den Fortschritt beim Umgang mit großen Datensätzen, wie Tausenden von Tweets, zu visualisieren.

CSV-Dateispeicherung

Das Tutorial endet mit Anweisungen zum Speichern der gescrapten Twitter-Daten in einer CSV-Datei, die es den Nutzern ermöglicht, ihre gesammelten Daten später in Programmen wie Excel oder Pandas einfach zuzugreifen und zu bearbeiten.

Verwandte Fragen & Antworten

Was ist der einfachste Weg, um Twitter-Daten zu extrahieren?

Der einfachste Weg, Twitter-Daten zu scrapen, ist die Verwendung eines Python-Pakets namens SN scrape, das es Ihnen ermöglicht, von verschiedenen sozialen Netzwerken zu ziehen, ohne einen API-Schlüssel zu benötigen.

Was sind die Anforderungen, um SN Scrape zu verwenden?

Sie müssen Python 3.8 oder höher installiert haben, und Sie müssen das SN scrape-Paket mit pip installieren.

Wie kann ich gesammelte Twitter-Daten speichern?

Sie können gescrapte Twitter-Daten in einem Datenrahmen mit der Pandas-Bibliothek speichern und sie dann als CSV-Datei speichern.

Die Nutzung der Twitter API für das Scraping von Daten unterliegt mehreren Einschränkungen. Erstens gibt es Einschränkungen bei der Anzahl der Anfragen, die pro Zeiteinheit gestellt werden können. Zweitens sind bestimmte Datenpunkte, insbesondere persönliche Informationen von Nutzern, geschützt und können nicht abgerufen werden. Drittens kann die API-Nutzung je nach Kontoarten und Berechtigungen variieren. Viertens müssen Entwickler sicherstellen, dass ihre Anwendungen die Twitter-Richtlinien und -Nutzungsbedingungen einhalten. Fünftens gibt es möglicherweise Beschränkungen hinsichtlich der Art der Daten, die abgerufen werden können, wie z.B. das Alter oder die Art der Tweets. Schließlich können plötzliche Änderungen in den Twitter-Richtlinien die Verfügbarkeit oder den Zugang zur API beeinträchtigen.

Beim Verwenden der Twitter API sind Sie auf etwa hunderttausend Anfragen pro Tag beschränkt, was Ihre Fähigkeit einschränken kann, große Datenmengen abzurufen.

Wie kann ich mehrere Tweets gleichzeitig extrahieren?

Sie können mehrere Tweets extrahieren, indem Sie Ihren Scraper so konfigurieren, dass er in einer Schleife eine bestimmte Anzahl von Tweets abruft, während Sie den Prozess mit einer Abbruchbedingung steuern, um endloses Scraping zu verhindern.

Ist es möglich, den Fortschritt des Scraping zu überwachen?

Ja, indem Sie Ihre Schleife mit tqdm umhüllen, können Sie eine Fortschrittsanzeige anzeigen, die zeigt, wie viele Tweets in Echtzeit abgerufen werden.

Welche Art von Daten kann ich aus den Tweets sammeln?

Sie können verschiedene Datenpunkte sammeln, wie den Inhalt des Tweets, das Datum, die ID, die Anzahl der Antworten, die Anzahl der Retweets und die Hashtags.

Kann die Daten nach dem Scraping analysiert werden?

Ja, nach dem Scraping können Sie die Daten mit Pandas oder anderen Datenanalysetools nach Bedarf analysieren.

Wie beginne ich den Scraping-Prozess?

Um den Scraping-Prozess zu starten, müssen Sie eine Instanz des SN Twitter-Suchscrapers erstellen, eine Abfrage bereitstellen und die Methode aufrufen, um die Elemente zu erhalten.

In welchem Format können die gescrapten Daten gespeichert werden?

Die gescrapten Daten können im CSV-Format gespeichert werden, wodurch sie leicht in Excel oder anderen Tools zu lesen und zu analysieren sind.

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