Как собирать данные из каналов Telegram с помощью Python?

Скрапинг каналов Telegram — это эффективный способ автоматического получения информации из публичных и частных сообществ. Используя Python и библиотеку Telethon, можно получать сообщения, метаданные, медиафайлы и даже список участников группы.

Данная методика может использоваться для маркетинговых исследований, анализа контента и мониторинга дискуссий в сообществах.

Далее рассмотрим пошаговую инструкцию, как реализовать скрапинг Telegram с помощью Python.

Шаг 1: Установка необходимых библиотек

Чтобы начать скрапинг каналов Telegram, нужно подготовить среду Python и установить необходимые библиотеки. Основным инструментом для скрапинга API Telegram является Telethon — асинхронная библиотека, которая позволяет взаимодействовать с платформой.

Установите ее с помощью команды:

pip install telethon

Шаг 2: Настройка библиотеки Telethon

Перед работой с API Telegram вам нужно получить собственный идентификатор API и Hash.

1. Войдите в свой аккаунт Telegram с помощью номера телефона аккаунта разработчика, который нужно использовать.

   

2. Нажмите на раздел инструментов разработки API.

   

3. Появится окно создания нового приложения. Заполните данные вашего запроса. Обязательны только первые два поля, которые можно изменить по желанию, остальные необязательны.

   

4. В конце нажмите “Create application ”. Помните, что ваш хеш API является секретным, и Telegram не позволит вам его аннулировать. Нигде не публикуйте эти данные.

   

После получения API и Hash можно создать сессию для входа в аккаунт.

Важно! Не называйте свой файл telethon.py. Поскольку Python попытается импортировать TelegramClient и это завершится ошибкой.

Напишем код для входа в свой аккаунт:

from telethon import TelegramClient

api_id = 12345678
api_hash = '0123456789abcdef0123456789abcdef'

with TelegramClient('anon', api_id, api_hash) as client:
   client.loop.run_until_complete(client.send_message('me', 'hello'))

На первой строке мы импортируем имя класса, чтобы создать экземпляр класса. Затем мы определяем переменные для хранения нашего API и hash.

Позднее создаем новый экземпляр TelegramClient и называем его client. Теперь можно использовать переменную client для чего угодно, например, отправки себе сообщения.

Шаг 3: Выбор канала или группы в Telegram

Перед тем, как начать скрапинг каналов Telegram, нужно определить, откуда именно будут собираться данные. Telegram имеет два основных типа сообществ: каналы и группы.

Если нужно получить доступ к закрытому каналу или группе, необходимо быть их участником. Некоторые сообщества имеют ограничения или требуют приглашения, что стоит учитывать перед запуском скрапера каналов Telegram.

Рассмотрим пример, как выбрать канал или группу, чтобы присоединиться и собрать данные:

from telethon import TelegramClient

api_id = 12345678
api_hash = '0123456789abcdef0123456789abcdef'
client = TelegramClient('anon', api_id, api_hash)


async def main():
   me = await client.get_me()
   username = me.username
   print(username)
   print(me.phone)
   
   async for dialog in client.iter_dialogs():
       print(dialog.name, 'имеет ID - ', dialog.id)


with client:
   client.loop.run_until_complete(main())

Здесь показано, как войти в систему и получить информацию о своем аккаунте. Также выводится список всех ваших чатов вместе с их ID, которые будут использоваться для доступа к нужному каналу или группе.

Шаг 4: Сбор сообщений

После настройки подключения к Telegram API можно переходить к сбору сообщений из выбранного канала или группы. Скрапинг Telegram с помощью Python позволяет получать текстовые сообщения, медиафайлы, временные метки и метаданные участников.

Рассмотрим пример, как собрать различные типы контента:

from telethon import TelegramClient

api_id = 12345678
api_hash = '0123456789abcdef0123456789abcdef'
client = TelegramClient('anon', api_id, api_hash)


async def main():
   id_client = 32987309847

   object = await client.get_entity(id_client)

   print(object.title)
   print(object.date)

   if object.photo:  # Проверяем наличие фото профиля
       await client.download_profile_photo(object, file="profile.jpg")

   # Выводим все сообщения чата
   async for message in client.iter_messages(id_client):
       print(f'{message.id}//{message.date} // {message.text}')

       # Сохраняем все фотографии чата
       if message.photo:
           path = await message.download_media()
           print('Файл збережено', path)


with client:
   client.loop.run_until_complete(main())

Получив необходимый ID, мы получаем доступ к сообщениям и метаданным группы. Далее можно считать такие данные, как название группы, дата ее создания, аватар (если есть), а также сообщения вместе с их ID и датой публикации. Если в сообщениях содержатся изображения, их можно автоматически загрузить для дальнейшей обработки.

Шаг 5: Запуск скрипта для сбора данных

После настройки всех параметров можно запускать скрапер. Перед полноценным сбором данных рекомендуется протестировать скрипт на небольшом объеме сообщений, чтобы убедиться, что все данные получаются корректно.

При запуске стоит обратить внимание на следующие моменты:

• Получаются ли все необходимые сообщения и метаданные.
• Правильно ли сохраняются текст, даты, ID сообщений и медиафайлы.
• Нет ли ошибок во время выполнения запросов к Telegram API.

Если возникают ошибки, их можно решать путем настройки задержек между запросами или проверки доступности канала или группы.

Шаг 6: Дополнительные возможности сбора данных

После того как настроили базовый сбор данных, можно расширить функционал скрапера и добавить возможности для сбора информации.

1. Получение информации о участниках канала или группы, включая их имена, ID и статусы. Это позволит проводить анализ активности пользователей или мониторинг ключевых лиц.
2. Фильтрация сообщений по ключевым словам и датам. Иногда полезно ограничить сбор данных только теми сообщениями, которые содержат определенные ключевые слова или были написаны в определенный период времени. Это позволяет собирать более целевую информацию, соответствующую определенным критериям.
3. Сбор дополнительных метаданных. Помимо основных данных, таких как текст сообщений и медиафайлы, можно собирать и другие метаданные, такие как количество реакций на сообщения, количество пересланных сообщений или наличие опросов.

from telethon import TelegramClient

api_id = 12345678
api_hash = '0123456789abcdef0123456789abcdef'

client = TelegramClient('session_name', api_id, api_hash)


async def main():
   channel = await client.get_entity(-4552839301)

   # Получаем 100 последних сообщений из канала
   messages = await client.get_messages(channel, limit=100)

   # Фильтрация сообщений по ключевым словам
   keyword = 'Привет'
   filtered_messages = [msg for msg in messages if keyword.lower() in msg.text.lower()]

   for message in filtered_messages:
       print(f"Сообщение: {message.text}")
       print(f"Дата: {message.date}")
       print(f"Отправитель: {message.sender_id}")

   # Получаем список участников канала
   participants = await client.get_participants(channel)
   for participant in participants:
       print(f"Участник ID: {participant.id}, Имя пользователя: {participant.username}")


with client:
   client.loop.run_until_complete(main())

Шаг 7: Управление ограничениями API

При работе с Telegram API стоит учитывать, что существуют ограничения на количество запросов, которые можно выполнять за определенное время. Если делать слишком много запросов, Telegram может временно заблокировать доступ к API или замедлить ответ сервера.

Чтобы избежать этой проблемы, рекомендуется использовать прокси:

import random
import socks
from telethon import TelegramClient

# Список доступных прокси
proxy_list = [
   ("res.proxy-seller.com", 10000, socks.SOCKS5, True, "user1", "pass1"),
   ("res.proxy-seller.com", 10001, socks.SOCKS5, True, "user2", "pass2"),
   ("res.proxy-seller.com", 10002, socks.SOCKS5, True, "user3", "pass3"),
]

# Выбираем случайный прокси
proxy = random.choice(proxy_list)

try:
   client = TelegramClient('anon', api_id, api_hash, proxy=proxy)
   print(f"Успешное подключение через прокси: {proxy}")
except (OSError, ConnectionError, TimeoutError, ValueError) as e:
   print(f"Ошибка прокси: {e}, пробуем без него")
   client = TelegramClient('anon', api_id, api_hash)

Мы настроили подключение через прокси и реализовали их ротацию, чтобы при каждом новом соединении использовался другой прокси-сервер. Это помогает избежать блокировки Telegram API и уменьшает риск ограничения скорости соединения, обеспечивая стабильную работу скрипта.

Зачем собирать данные из Telegram?

Сбор данных из Telegram с помощью Python может быть полезен во многих областях, поскольку эта платформа является источником большого количества уникальной информации.

Основные направления использования:

• Маркетинговые исследования: анализ трендов, интересов аудитории и конкурентов.
• Мониторинг контента: сбор и анализ сообщений из групп и каналов.
• Аналитика пользователей: исследование поведения участников сообщества.
• Автоматизация: сбор и обработка сообщений для дальнейшего использования в чат-ботах и системах оповещений.

Используя Telegram скрапер, можно автоматически получать необходимые данные и упрощать их дальнейший анализ.

Заключение

В этой статье мы научились, как с помощью Python осуществить скрапинг Telegram и эффективно получать данные из выбранных сообществ. Пошагово настроили библиотеку Telethon, подключили API, выбрали нужные каналы или группу, а также получили сообщения, медиафайлы и метаданные. Уделили внимание использованию прокси для обеспечения непрерывной работы.

Благодаря использованию скрапера Telegram на Python можно автоматизировать сбор данных для маркетинговых исследований, анализа контента или мониторинга активности пользователей. Чтобы избежать ограничений Telegram, помимо прокси, можно применять ротацию учетных записей, использование VPN или динамические тайм-ауты между запросами. Важно также соблюдать законность и этику сбора данных, чтобы избежать нарушений правил платформы.