De afgelopen jaren is Telegram snel uitgegroeid tot een van ‘s werelds meest populaire – en mysterieuze – berichtenplatforms. Met meer dan 550 miljoen maandelijkse actieve gebruikers en een obsessie met privacy en veiligheid biedt Telegram unieke kansen voor ontwikkelaars, onderzoekers en bedrijven die de tijd nemen om de mogelijkheden ervan te ontsluiten.
In deze uitgebreide gids van meer dan 3500 woorden gaan we dieper in op het extraheren van waarde uit Telegram met behulp van Python-scraping en -automatisering. Je zal leren:
- Waarom Telegram op grote schaal wordt gebruikt en hoe bedrijven er gebruik van maken
- Hoe u de krachtige API van Telegram kunt benutten met Python en tools zoals Telethon
- Stapsgewijze instructies voor het bouwen van scrapers om gegevens uit groepen en kanalen te extraheren
- Hoe u proxy's kunt gebruiken en verboden kunt vermijden voor een soepele grootschalige automatisering
- De realiteit van echte uitdagingen bij het omgaan met Telegram
- Best practices voor respectvolle en verantwoorde gegevensextractie via Telegram
Laten we beginnen met het afpellen van de lagen van de Telegram-ui!
Waarom Telegram belangrijk is: adoptie en gebruiksscenario's
Nu er zoveel berichten-apps beschikbaar zijn, vraag je je misschien af: waarom zou je je specifiek op Telegram concentreren? Een paar belangrijke statistieken benadrukken waarom Telegram op de radar van elke marketeer, ontwikkelaar en onderzoeker zou moeten staan:
Meer dan 550 miljoen maandelijkse actieve gebruikers – Telegram staat nu in de top 10 van grootste sociale/berichtenplatforms wereldwijd.
1.5 miljoen+ dagelijkse aanmeldingen – Telegram groeit sneller dan ooit en voegt in een ongelooflijk tempo nieuwe gebruikers toe.
500+ openbare groepen – Er bestaat een uitgebreid netwerk van publieke groepen, waardoor er mogelijkheden ontstaan voor gegevensverzameling.
8 miljard+ dagelijkse berichten – De hoeveelheid dagelijkse gesprekken en gegevens die op Telegram worden gecreëerd, is enorm.
Deze cijfers geven aan dat Telegram de kritische massa heeft bereikt. De netwerkeffecten van het platform maken het uiterst waardevol voor bedrijven die geconcentreerde gebruikersgemeenschappen willen bereiken, ermee willen communiceren en deze willen begrijpen.
Gebruiksscenario's: waar bedrijven Telegram-gegevens toepassen
Je krabt misschien op je hoofd - wat kan ik zelfs doen met gegevens uit een berichten-app?
Slimme bedrijven hebben slimme toepassingen van het open ecosysteem van Telegram ontdekt, waaronder:
Communautaire monitoring – Volg gesprekken en trends in publieke groepen om de interesses van consumenten en merkpercepties te begrijpen. Een automerk kan zich bijvoorbeeld aansluiten bij enthousiaste Telegram-groepen om tijdig feedback te krijgen over de lancering van nieuwe modellen.
Influencer marketing – Identificeer belangrijke stemmen op Telegram en extraheer contactgegevens om in aanmerking te komen voor promoties en recensies. Volgens Business Insider wordt er nu jaarlijks ruim 20 miljard dollar uitgegeven aan influencer marketing.
Marktonderzoek – Gegevens uit Telegram-groepen extraheren om de pijnpunten van consumenten beter te begrijpen en producten te verbeteren. Bedrijven als Microsoft en HP maken gebruik van online communities voor marktonderzoek.
Affiliate marketing – Promoot partneraanbiedingen en extraheer verwijzingscodes uit actieve Telegram-partnerprogramma’s. De affiliate-industrie is wereldwijd meer dan $12 miljard waard.
Sentiment analyse – Analyseer emoties en meningen rond onderwerpen, evenementen en producten. Volgens MarketsandMarkets groeit het API-gebruik voor sentimentanalyse jaarlijks met ruim 20% voor marktinformatie.
Lead generation – Bouw leadlijsten op door gebruik te maken van profielgegevens van leden die berichten plaatsen in openbare groepen die relevant zijn voor uw bedrijf. Deze leads kunnen worden ingevoerd in verkoopworkflows.
Nieuwsmonitoring – Houd belangrijke actuele gebeurtenissen en het laatste nieuws in de gaten door gegevens uit de belangrijkste Telegram-kanalen te halen. Volgens Pew Research heeft 85% van de Amerikaanse volwassenen toegang tot nieuws via mobiele apparaten.
Dit is slechts een voorproefje van wat mogelijk is door op grote schaal gebruik te maken van Telegram-gegevens. Laten we vervolgens onder de motorkap kijken hoe de Telegram API extractie mogelijk maakt.
Binnen de Telegram API: Bots-, MTProto- en Python-bibliotheken
Telegram biedt ontwikkelaars veel opties om bovenop hun platform te bouwen:
De Telegram Bot-API
Met de Telegram Bot API kunnen bots worden gemaakt die kunnen worden uitgenodigd voor groepen, berichten kunnen worden verzonden, kanalen kunnen worden gewijzigd en meer. Er zijn meer dan 2.5 miljoen Telegram-bots gemaakt.
Bots zijn relatief eenvoudig te ontwikkelen in Python met behulp van bibliotheken zoals python-telegram-bot. De Bot API gebruikt een standaard HTTP REST-interface met JSON-payloads.
Voor basisinteracties biedt de Bot API wat nodig is. Er bestaan echter enkele beperkingen als het gaat om gegevensextractie:
- Bots moeten handmatig aan groepen worden toegevoegd, waardoor de toegang wordt beperkt
- Geen manier om programmatisch volledige ledenlijsten te verkrijgen
- Tarieflimieten kunnen grootschalige gegevensverzameling belemmeren
Voor zwaardere scraping en automatisering is de MTProto API van Telegram beter geschikt.
De Telegram MTProto-API
MTProto is een aangepast protocol waarmee de apps van Telegram kunnen communiceren met de servers van Telegram. Het is snel, efficiënt en biedt de meest complete toegang tot de mogelijkheden van Telegram.
De MTProto API vereist dat apps werken via een daadwerkelijk gebruikersaccount in plaats van een bot. Uw app krijgt volledige gebruikersrechten om naar believen lid te worden van groepen, kanalen en chats.
Dit maakt MTProto ideaal voor onbeperkt schrapen en automatiseren. Alles wat de Telegram-app kan, kan uw code met MTProto ook.
Telethon: Python voor Telegram-automatisering
Als u de MTProto API van Telegram wilt gebruiken voor gegevensextractie en automatisering, kunt u de Telethon bibliotheek voor Python is de gouden standaard.
De belangrijkste kenmerken van Telethon zijn onder meer:
- Schone en idiomatische API-wrappers voor alle MTProto-methoden
- Volledige accountcontrole en aanmeldingsmogelijkheden
- Hulpprogramma's om MTProto-reacties eenvoudig te serialiseren en te deserialiseren
- Asynchrone ondersteuning om de massale gegevensverzameling te versnellen
- Werkt met Python 3.6+
In mijn ervaring met het bouwen van Telegram-automatisering biedt Telethon alles wat nodig is om snel aan de slag te gaan. Laten we nu een praktische walkthrough voor schrapen bekijken met behulp van Telethon.
Telegram schrapen met Python: een stapsgewijze uitleg
Om de kracht van Telegram-scraping te demonstreren, bouwen we een Python-script met behulp van Telethon om ledengegevens uit een Telegram-groep te extraheren.
Hoewel eenvoudig, biedt deze scraper-sjabloon een blauwdruk voor uitbreiding naar veel grotere Telegram-automatiseringsprojecten.
Ons script zal:
- Maak verbinding met de API van Telegram met behulp van onze accountgegevens
- Haal onze aangesloten Telegram-groepen op
- Laat het kiezen van een groep om te schrapen
- Extraheer de ledenlijst van de gekozen groep
- Sla de leden op in een CSV-bestand
Laten we beginnen!
Stap 1 – Installeer Telethon- en CSV-bibliotheken
We hebben Telethon nodig voor API-toegang en csv voor het opslaan van onze geëxtraheerde gegevens:
pip install telethon csv(Opmerking: het wordt aanbevolen om een virtuele omgeving voor elk project)
Stap 2 – Maak verbinding en log in
Eerst moeten we verbinding maken met de API van Telegram met de inloggegevens van ons account:
from telethon import TelegramClient, sync
api_id = 12345
api_hash = ‘0123456789abcdef0123456789abcdef‘
client = TelegramClient(‘scraper_session‘, api_id, api_hash)
client.connect()
if not client.is_user_authorized():
phone = ‘+15551234567‘
client.send_code_request(phone)
client.sign_in(phone, input(‘Enter code: ‘))Dit zal ons vragen om de verificatiecode in te voeren die naar het telefoonnummer is verzonden om in te loggen.
Telethon handelt het sessiebeheer automatisch af. Onze accountgegevens blijven gedurende alle runs behouden.
Stap 3 – Haal aangesloten groepen op
Vervolgens moeten we een lijst ophalen met groepen waarvan we lid zijn op Telegram met behulp van de GetDialogsRequest methode:
from telethon.tl.functions.messages import GetDialogsRequest
from telethon.tl.types import InputPeerEmpty
result = client(GetDialogsRequest(
offset_date=None,
offset_id=0,
offset_peer=InputPeerEmpty(),
limit=100,
hash = 0
))
groups = []
for chat in result.chats:
if chat.megagroup:
groups.append(chat)Hiermee worden maximaal 100 van onze meest recente groepen en kanalen weergegeven. We filteren alleen op groepen door aan te vinken megagroup is True.
Stap 4 – Selecteer de groep om te schrapen
Nu kunnen we de specifieke groep selecteren waaruit we leden willen schrappen. We printen al onze samengevoegde groepen uit en laten de gebruiker er één kiezen op index:
target_group = None
print(‘Pick a group to scrape:‘)
for i, g in enumerate(groups):
print(f‘{i} - {g.title}‘)
g_index = input(‘Enter group number: ‘)
target_group = groups[int(g_index)] Door de gebruiker te laten kiezen welke groep hij wil schrapen, wordt flexibiliteit toegevoegd – er is geen hardcoding nodig.
Stap 5 - Groepsleden schrapen
Als onze doelgroep is geselecteerd, kunnen we al zijn leden extraheren met behulp van client.get_participants():
print(‘Fetching members...‘)
all_participants = []
all_participants = client.get_participants(target_group, aggressive=True)omgeving aggressive=True verwijdert enkele API-beperkingen en maakt het extraheren van zeer grote groepen mogelijk zonder beperkingen of hiaten.
Stap 6 – Resultaten opslaan in een CSV
Ten slotte slaan we de ledengegevens op in een CSV-bestand voor verdere analyse en gebruik:
import csv
print(‘Saving results to telegram_members.csv...‘)
with open(‘telegram_members.csv‘, ‘w‘, encoding=‘UTF-8‘) as f:
writer = csv.writer(f)
writer.writerow([‘username‘, ‘user_id‘, ‘name‘])
for participant in all_participants:
username = participant.username if participant.username else ""
name = (participant.first_name + ‘ ‘ + participant.last_name).strip()
writer.writerow([username, participant.id, name])Het uiteindelijke CSV-bestand bevat de gebruikersnaam, ID en naam van elk lid. Vanaf hier kunnen de gegevens overal worden geïmporteerd.
En we zijn klaar: in iets meer dan 60 regels Python hebben we een volledig functionerende Telegram-groepsschraper, mogelijk gemaakt door Telethon!
Hoewel het eenvoudig is, biedt dit script enorme waarde. Met wat aanpassingen en verbeteringen zou het duizenden groepen op grote schaal kunnen schrappen. Vervolgens bekijken we enkele tips om de automatisering van Telegram naar een hoger niveau te tillen.
Verder gaan dan de basis: volmachten, verboden vermijden en meer
Hoewel de basisprincipes van Telegram-scrapen eenvoudig zijn, kunt u problemen tegenkomen bij het opschalen of extraheren van gevoeligere gegevens. Hier zijn enkele professionele tips uit mijn ervaring voor een soepele grootschalige automatisering.
Gebruik proxy's om IP-verboden te voorkomen
Als u te agressief van één IP-adres schrapt, kan Telegram uw IP tijdelijk blokkeren.
Roterende verschillende residentiële proxy's is een effectieve oplossing om verboden te vermijden en hoge schraappercentages te behouden.
Hier is een voorbeeld waarbij gebruik wordt gemaakt van de proxy-ondersteuning van Telethon:
# Set a proxy
proxy = {
‘proxy_type‘: ProxyType.SOCKS5,
‘addr‘: ‘123.123.123.123‘,
‘port‘: 1080,
‘username‘: ‘proxy_user‘,
‘password‘: ‘proxy_pass‘
}
# Create client using the proxy
client = TelegramClient(
session_name,
api_id,
api_hash,
proxy=proxy
)Met proxy's kunt u verschillende IP's over meerdere accounts laten rouleren om de resultaten te maximaliseren en de risico's te verminderen.
Gebruik meerdere accounts parallel
Een andere techniek is parallel lopende scrapers over meerdere Telegram-accounts.
U kunt bijvoorbeeld multi-threading gebruiken om accounts in 10 parallelle threads te verwerken:
# Array of (phone, api_id, api_hash) for each account
accounts = [
(‘+15551111111‘, 1111111, ‘xxxxxxxxx‘),
(‘+15552222222‘, 2222222, ‘xxxxxxxxx‘),
# ...
]
def scrape_account(account):
phone, api_id, api_hash = account
# Create client and scrape...
# Process accounts in 10 threads
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as executor:
executor.map(scrape_account, accounts)Door het scrape-volume over meer accounts te spreiden, wordt uw automatisering veerkrachtiger.
Bootst menselijk gedrag na
De spamdetectie van Telegram zoekt naar verdachte activiteitspatronen. Je bereikt de beste resultaten door het nabootsen van natuurlijk menselijk gedrag.
Tactiek omvat:
Willekeurige vertragingen tussen acties invoegen om de timing te variëren
Schraap op redelijke uren, niet op 24/7 verzoeken
Blijf binnen de agressieve maandelijkse berichtlimieten
Sluit je in een organisch tempo aan bij groepen en kanalen
Opgaan als een normale gebruiker is ideaal om verstoringen te voorkomen.
Verder lezen
Zie mijn uitgebreide handleiding voor meer tips, trucs en hulpmiddelen Soepele grootschalige telegramautomatisering. Onderwerpen die aan bod komen zijn onder meer:
De Telegram API diepgaand
Automatisering van gebruikers- en groepsbeheer
Schraperbewaking en storingsafhandeling
Bijdragen aan de Telegram- en Telethon-gemeenschap
Nu we de beste praktijken op het gebied van automatisering hebben besproken, gaan we de essentiële principes voor ethiek en transparantie bespreken.
Verantwoord schrapen: beste praktijken en ethiek
Telegram biedt een schat aan potentiële gegevens. Maar uiteindelijk is de manier waarop u die gegevens toepast het allerbelangrijkst.
Ethisch schrappen komt neer op het respecteren van de toestemming van de gebruiker en de privacy. Hier volgen de kernprincipes die u moet volgen:
Extraheer alleen echt openbare gegevens
Vermijd het schrapen van privégroepen of chats zonder uitdrukkelijke toestemming. Focus alleen op openbare groepen en kanalen.
Deze zijn opengesteld voor de bredere Telegram-gemeenschap. Maar respecteer het als privégroepbeheerders u verzoeken de verzameling te stoppen.
Anonimiseer en bescherm de privacy van gebruikers
De beste praktijk is om anonimiseer alle verzamelde persoonlijke informatie, zoals gebruikersnamen.
Generaliseer gegevens op groepsniveau in plaats van waar mogelijk opmerkingen toe te wijzen aan specifieke gebruikers.
Transparantie boven bedrog
Sommige scrapers gebruiken trucs zoals nepaccounts om de gegevensverzameling te maximaliseren. Een betere aanpak is transparantie.
Veel beheerders van openbare groepen zullen scraping ondersteunen als u uw onderzoek en het beoogde gebruik van de gegevens beleefd uitlegt. Vertrouwen op te bouwen.
Minimaal haalbare gegevens
Extraheer alleen de minimaal benodigde gegevens voor uw specifieke gebruikssituatie. Verzamel niet te veel ‘gewoon omdat’.
Documenteer in een ethisch plan welke gegevens u nodig heeft en waarvoor deze worden gebruikt.
Volg de servicevoorwaarden van Telegram
Telegram biedt flexibele toegang. Maar je moet zich houden aan hun Algemene Voorwaarden rond acceptabel gebruik en automatisering.
Spam niet, breng gebruikers geen schade toe en maak geen misbruik van hun systemen.
Kredietbronnen
Als u inzichten publiceert op basis van Telegram-gegevens, vermeld dan waar mogelijk de groepen en kanalen waar ze vandaan komen.
Schrapen doet de belangrijke bijdragen van die gemeenschappen niet teniet.
Effectief schrapen levert waarde op voor zowel bedrijven als consumenten. Door deze principes te respecteren, handhaven we de integriteit van de open data die Telegram biedt.
Telegram-automatisering van het volgende niveau
Deze gids heeft slechts het oppervlak belicht van de datagoudmijn die Telegram in petto heeft voor Python-ontwikkelaars. Laten we de belangrijkste inzichten kort samenvatten:
Het telegramgebruik explodeert – met meer dan 500 miljoen actieve gebruikers die dagelijks meer dan 8 miljard berichten verzenden, allemaal toegankelijk via ontwikkelaars-API's.
De MTProto-API en Telethon ontgrendel mogelijkheden voor diepgaande data-extractie en automatisering met behulp van Python-scripts.
Volgens de richtlijnen van Telegram en gebruik van proxy's zijn essentieel voor het bouwen van grote, veerkrachtige schrapers.
Met geweldige data komt een grote verantwoordelijkheid. Een ethische benadering is kritisch.
De methoden hier kunnen uw reis lanceren en waarde halen uit het netwerkeffect van Telegram. Deze gids deelt wat ik heb geleerd van meer dan 5 jaar ervaring met webschrapen.
Toch valt er nog zoveel te ontdekken. Er ontstaan voortdurend nieuwe ontwikkelingen in de Telegram API, en er ontstaan groepen rond elke denkbare niche.
De uitdagingen die voor ons liggen zijn niet technisch – ze zijn fantasierijk. Ik ben enthousiast om de creatieve manieren te zien waarop je Telegram-gegevens toepast om problemen op te lossen en waardevolle inzichten voor de wereld te verkrijgen.
Hoe gaat u het potentieel van Telegram benutten? De opties zijn eindeloos.
Laat de gegevens uw gids zijn terwijl u dieper duikt!
