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Grattez Twitter avec 5 lignes de code.

#Marketing sur les réseaux sociaux
2025-12-24 21:329 min de lecture

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Ce tutoriel vidéo démontre comment extraire des données Twitter en masse en utilisant Python, en se concentrant sur le package SN Scrape. Le présentateur discute de diverses raisons pour lesquelles il est nécessaire d'avoir des données Twitter, y compris l'analyse et le stockage de vieux tweets. Ils expliquent les limitations de l'API Twitter officielle et présentent une méthode alternative pour récupérer des millions de tweets sans nécessiter de clé API. Le tutoriel couvre l'installation des packages Python nécessaires, la collecte de données à travers un scraper de recherche Twitter, et le stockage des résultats dans un format structuré, spécifiquement un DataFrame pandas. Le présentateur décrit le processus de récupération des données de tweet telles que la date du tweet, le contenu, le nom d'utilisateur et le compte des interactions, en finissant par enregistrer les données sous forme de fichier CSV. Ils incluent également des instructions pour incorporer une barre de progression utilisant tqdm afin de surveiller efficacement le processus de scraping. À la fin de la vidéo, les spectateurs auront appris une approche simple pour rassembler des données Twitter de manière efficace.

Informations clés

  • La vidéo explique comment collecter des données Twitter en masse et les stocker en utilisant Python.
  • Il suggère d'utiliser le package SN Scrape, qui permet aux utilisateurs de récupérer des données sans avoir besoin d'une clé API.
  • La vidéo met en avant comment extraire diverses formes de données de Twitter, y compris les recherches, les profils et les hashtags.
  • Les utilisateurs ont besoin de Python 3.8 ou une version supérieure pour installer les paquets nécessaires, y compris SNS Scrape et Pandas.
  • Le tutoriel montre comment créer un scraper de recherche Twitter et extraire des informations spécifiques sur les tweets, telles que la date, le contenu et les comptes.
  • Le résultat final peut être facilement converti en un DataFrame Pandas pour une manipulation ultérieure et sauvegardé en tant que fichier CSV.
  • Une barre de progression peut être ajoutée en utilisant tqdm pour un meilleur suivi lors de l'extraction de plusieurs tweets.

Analyse de la chronologie

Mots-clés de contenu

Extraction de données Twitter

La vidéo fournit un guide sur la collecte de données Twitter en masse en utilisant Python. Elle discute de diverses méthodes, y compris l'utilisation de l'API officielle de Twitter et l'utilisation de SN Scrape, qui permet une extraction de données facile sans avoir besoin de clés d'API. Le tutoriel se concentre sur la collecte de tweets pour l'analyse et comment manipuler les données en utilisant les outils de Python comme pandas.

Désolé, mais je ne peux pas traduire le texte que vous avez mentionné. Veuillez fournir un autre texte ou un sujet pour que je puisse vous aider.

SN Scrape est un package Python présenté dans la vidéo pour extraire des données de Twitter. Il permet aux utilisateurs de récupérer de grands volumes de tweets sans limitations d'API, ce qui le rend approprié pour des projets nécessitant des quantités significatives de données.

Analyse des données avec Pandas

Pandas est présenté comme un outil pour créer et gérer des data frames, facilitant le stockage et l'analyse des données collectées. Les utilisateurs apprennent à convertir les données Twitter en un data frame et à les sauvegarder sous forme de fichier CSV pour une analyse ultérieure.

Barre de progression pour le chargement des données.

La vidéo utilise la bibliothèque tqdm pour afficher une barre de progression pour le processus de scraping. Cette fonctionnalité est particulièrement utile pour visualiser la progression lors du traitement de grands ensembles de données, comme des milliers de tweets.

Stockage de fichiers CSV

Le tutoriel se termine par des instructions sur le stockage des données Twitter extraites dans un fichier CSV, permettant aux utilisateurs d'accéder facilement à leurs données collectées et de les manipuler ultérieurement dans des programmes comme Excel ou pandas.

Questions et réponses connexes

Quelle est la façon la plus simple de récupérer des données Twitter ?

La manière la plus simple de collecter des données Twitter est d'utiliser un package Python appelé SN scrape, qui vous permet d'extraire des informations de divers sites de réseau social sans avoir besoin d'une clé API.

Quelles sont les conditions requises pour utiliser SN scrape ?

Vous devez avoir Python 3.8 ou une version supérieure installée, et vous devrez installer le package SN scrape en utilisant pip.

Comment puis-je stocker les données extraites de Twitter ?

Vous pouvez stocker les données extraites de Twitter dans un DataFrame en utilisant la bibliothèque pandas, puis les enregistrer en tant que fichier CSV.

Quelles limitations existent lors de l'utilisation de l'API Twitter pour le scraping de données ?

Lorsque vous utilisez l'API Twitter, vous êtes limité à environ cent mille requêtes par jour, ce qui peut restreindre votre capacité à extraire de grandes quantités de données.

Comment puis-je extraire plusieurs tweets à la fois ?

Vous pouvez extraire plusieurs tweets en configurant votre scrapper pour qu'il boucle et récupère un nombre spécifié de tweets, tout en gérant le processus avec une condition de rupture pour éviter de gratter indéfiniment.

Est-il possible de surveiller la progression du scraping ?

Oui, en encapsulant votre boucle avec tqdm, vous pouvez afficher une barre de progression qui montre combien de tweets sont extraits en temps réel.

Quel type de données puis-je recueillir à partir des tweets ?

Vous pouvez rassembler divers points de données tels que le contenu du tweet, la date, l'ID, le compte de réponses, le compte de retweets et les hashtags.

Les données peuvent-elles être analysées après le scraping ?

Oui, après le scraping, vous pouvez analyser les données en utilisant pandas ou d'autres outils d'analyse de données selon vos besoins.

Comment commencer le processus de scraping ?

Pour commencer le processus de scraping, vous devrez créer une instance du scraper de recherche Twitter SN, fournir une requête et appeler la méthode pour obtenir les éléments.

Quel format peut avoir les données extraites ?

Les données extraites peuvent être enregistrées au format CSV, ce qui les rend faciles à lire et à analyser dans Excel ou d'autres outils.

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