За последние несколько лет Telegram быстро превратился в одну из самых популярных и загадочных платформ обмена сообщениями в мире. Имея более 550 миллионов активных пользователей в месяц и одержимость конфиденциальностью и безопасностью, Telegram предлагает уникальные возможности для разработчиков, исследователей и предприятий, которые находят время, чтобы раскрыть его возможности.
В этом подробном руководстве, состоящем из более чем 3500 слов, мы подробно углубимся в способы извлечения пользы из Telegram с помощью очистки и автоматизации Python. Вы узнаете:
- Почему Telegram широко распространен и как его используют компании
- Как подключиться к мощному API Telegram с помощью Python и таких инструментов, как Telethon
- Пошаговые инструкции по созданию парсеров для извлечения данных из групп и каналов
- Как использовать прокси и избежать банов для бесперебойной масштабной автоматизации
- Реалии реальных проблем при работе с Telegram
- Лучшие практики уважительного и ответственного извлечения данных Telegram
Давайте начнем снимать слои луковицы Telegram!
Почему Telegram важен: внедрение и варианты использования
Учитывая такое количество приложений для обмена сообщениями, вы можете задаться вопросом: зачем сосредотачиваться именно на Telegram? Несколько ключевых статистических данных показывают, почему Telegram должен быть в центре внимания каждого маркетолога, разработчика и исследователя:
550 миллионов+ активных пользователей в месяц – Telegram теперь входит в десятку крупнейших социальных сетей и платформ обмена сообщениями в мире.
1.5 миллиона+ ежедневных регистраций – Telegram растет быстрее, чем когда-либо, добавляя новых пользователей невероятными темпами.
500 тысяч+ публичных групп – Существует обширная сеть общественных групп, создающая возможности для сбора данных.
Более 8 миллиардов ежедневных сообщений – Объем ежедневных разговоров и данных, создаваемых в Telegram, огромен.
Эти цифры сигнализируют о том, что Telegram достиг критической массы. Сетевые эффекты платформы делают ее чрезвычайно ценной для компаний, стремящихся охватить, взаимодействовать и понимать концентрированные сообщества пользователей.
Случаи использования: когда компании применяют данные Telegram
Вы, наверное, почесываете затылок – что я могу сделать с данными из приложения для обмена сообщениями?
Умные компании обнаружили умные способы использования открытой экосистемы Telegram, в том числе:
Мониторинг сообщества – Отслеживайте разговоры и тенденции в общественных группах, чтобы понять интересы потребителей и восприятие бренда. Например, автомобильный бренд может присоединиться к группам энтузиастов в Telegram, чтобы своевременно получать отзывы о запуске новых моделей.
Influencer marketing – Определите ключевые голоса в Telegram и извлеките контактные данные для участия в рекламных акциях и обзорах. По данным Business Insider, ежегодно на маркетинг влияния тратится более 20 миллиардов долларов.
Исследование рынка – Извлекайте данные из групп Telegram, чтобы лучше понять болевые точки потребителей и улучшить продукты. Такие компании, как Microsoft и HP, используют онлайн-сообщества для исследования рынка.
Партнерский маркетинг – Продвигайте партнерские предложения и извлекайте реферальные коды из активных партнерских программ Telegram. Партнерская индустрия оценивается более чем в 12 миллиардов долларов по всему миру.
Анализ настроений – Анализируйте эмоции и мнения по поводу тем, событий и продуктов. По данным MarketsandMarkets, использование API анализа настроений растет более чем на 20% ежегодно для анализа рынка.
Лидогенерация – Создавайте списки потенциальных клиентов, используя данные профилей участников, которые публикуют сообщения в общедоступных группах, имеющих отношение к вашему бизнесу. Эти потенциальные клиенты могут быть включены в рабочие процессы продаж.
Мониторинг новостей – Отслеживайте важные текущие события и последние новости, извлекая данные из ключевых каналов Telegram. По данным Pew Research, 85% взрослого населения США получают доступ к новостям через мобильные устройства.
Это лишь малая часть того, что возможно при использовании данных Telegram в большом масштабе. Далее давайте посмотрим, как API Telegram обеспечивает извлечение данных.
Внутри Telegram API: боты, MTProto и библиотеки Python
Telegram предоставляет разработчикам множество возможностей для создания поверх своей платформы:
API Telegram-бота
API Telegram Bot позволяет создавать ботов, которых можно приглашать в группы, отправлять сообщения, изменять каналы и многое другое. Создано более 2.5 миллионов ботов Telegram.
Ботов относительно просто разрабатывать на Python с использованием таких библиотек, как Python-Telegram-бот. Bot API использует стандартный интерфейс HTTP REST с полезными данными JSON.
Для базового взаимодействия API бота предоставляет все необходимое. Однако при извлечении данных существуют некоторые ограничения:
- Ботов необходимо добавлять в группы вручную, ограничивая доступ.
- Нет возможности программно получить полные списки участников.
- Ограничения скорости могут затруднить крупномасштабный сбор данных
Для более тяжелого парсинга и автоматизации лучше подходит Telegram MTProto API.
API Telegram MTProto
MTProto — это специальный протокол, позволяющий приложениям Telegram взаимодействовать с серверами Telegram. Это быстро, эффективно и обеспечивает наиболее полный доступ к возможностям Telegram.
API MTProto требует, чтобы приложения действовали через реальную учетную запись пользователя, а не через бота. Ваше приложение получает полные права пользователя на присоединение к группам, каналам и чатам по своему желанию.
Это делает MTProto идеальным для неограниченного парсинга и автоматизации. Все, что может сделать приложение Telegram, может и ваш код, использующий MTProto.
Telethon: Python для автоматизации Telegram
Если вы хотите использовать API MTProto Telegram для извлечения данных и автоматизации, Телемарафон библиотека для Python является золотым стандартом.
Ключевые особенности Telethon включают в себя:
- Чистые и идиоматические оболочки API для всех методов MTProto.
- Полный контроль учетной записи и возможности входа в систему
- Утилиты для простой сериализации и десериализации ответов MTProto.
- Поддержка асинхронности для ускорения массового сбора данных
- Работает с Python 3.6+
По моему опыту автоматизации Telegram, Telethon предоставляет все необходимое для быстрого начала работы. Давайте теперь углубимся в практическое руководство по парсингу с использованием Telethon.
Парсинг Telegram с помощью Python: пошаговое руководство
Чтобы продемонстрировать возможности парсинга Telegram, мы создадим скрипт Python с использованием Telethon для извлечения сведений об участниках из группы Telegram.
Несмотря на простоту, этот шаблон парсера предоставляет основу для расширения до гораздо более крупных проектов автоматизации Telegram.
Наш скрипт будет:
- Подключитесь к API Telegram, используя учетные данные нашей учетной записи.
- Получить наши группы Telegram, к которым мы присоединились.
- Разрешить выбор группы для парсинга
- Извлеките список участников из выбранной группы
- Сохраните участников в файл CSV.
Давайте начнем!
Шаг 1. Установите библиотеки Telethon и CSV.
Нам понадобится Telethon для доступа к API и CSV для сохранения извлеченных данных:
pip install telethon csv(Примечание. Рекомендуется использовать виртуальная среда для каждого проекта)
Шаг 2 – Подключитесь и войдите в систему
Во-первых, нам нужно подключиться к API Telegram, используя учетные данные нашей учетной записи:
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: ‘))Это побудит нас ввести проверочный код, отправленный на номер телефона, для входа в систему.
Telethon автоматически управляет сеансами. Данные нашей учетной записи будут сохраняться во всех запусках.
Шаг 3 – Получить присоединившиеся группы
Далее нам нужно получить список групп, к которым мы присоединились в Telegram, используя команду GetDialogsRequest Метод:
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)Это вернет до 100 наших последних групп и каналов. Мы фильтруем только группы, проверяя megagroup is True.
Шаг 4 – Выберите группу для очистки
Теперь мы можем выбрать конкретную группу, из которой хотим извлечь участников. Мы распечатаем все наши присоединенные группы и позволим пользователю выбрать одну по индексу:
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)] Предоставление пользователю возможности выбирать, какую группу очищать, повышает гибкость — жесткое программирование не требуется.
Шаг 5 – Очистка членов группы
Выбрав нашу целевую группу, мы можем извлечь всех ее членов, используя client.get_participants():
print(‘Fetching members...‘)
all_participants = []
all_participants = client.get_participants(target_group, aggressive=True)настройка aggressive=True снимает некоторые ограничения API и позволяет извлекать очень большие группы без ограничений и пробелов.
Шаг 6 – Сохраните результаты в CSV
Наконец, мы сохраним данные участников в файл CSV для дальнейшего анализа и использования:
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])Окончательный CSV-файл будет содержать имя пользователя, идентификатор и имя каждого участника. Отсюда данные можно импортировать куда угодно.
И мы закончили — всего в 60 строках Python у нас есть полностью функционирующий парсер групп Telegram на базе Telethon!
Несмотря на то, что этот сценарий является базовым, он имеет огромную ценность. После некоторого рефакторинга и улучшений он может очистить тысячи групп в большом масштабе. Далее мы рассмотрим несколько советов, как вывести автоматизацию Telegram на новый уровень.
Выходим за рамки основ: прокси, избежание банов и многое другое
Хотя основы парсинга Telegram просты, вы можете столкнуться с проблемами при масштабировании или извлечении более конфиденциальных данных. Вот несколько профессиональных советов из моего опыта по плавной крупномасштабной автоматизации.
Используйте прокси, чтобы избежать банов по IP
Если вы слишком агрессивно парсите с одного IP-адреса, Telegram может временно заблокировать ваш IP-адрес.
Ротация различных резидентных прокси — эффективное решение, позволяющее избежать банов и поддерживать высокий уровень очистки.
Вот пример использования поддержки прокси-сервера 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
)С помощью прокси вы можете чередовать разные IP-адреса между несколькими учетными записями, чтобы максимизировать результаты и снизить риск.
Используйте несколько учетных записей параллельно
Другая техника параллельный запуск парсеров в нескольких учетных записях Telegram.
Например, вы можете использовать многопоточность для обработки учетных записей в 10 параллельных потоках:
# 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)Распределение объема очистки по большему количеству учетных записей делает вашу автоматизацию более устойчивой.
Имитируйте человеческое поведение
Обнаружение спама в Telegram ищет подозрительные модели активности. Вы добьетесь наилучших результатов, имитируя естественное поведение человека.
Тактика включает в себя:
Вставка случайных задержек между действиями для изменения времени
Парсинг в разумные часы, а не запросы 24/7.
Не превышайте агрессивные ежемесячные ограничения на количество сообщений
Присоединяйтесь к группам и каналам в удобном темпе
Слияние с обычным пользователем идеально подходит для предотвращения сбоев.
Дальнейшее чтение
Дополнительные советы, приемы и инструменты можно найти в моем подробном руководстве по Плавная крупномасштабная автоматизация Telegram. Охватываемые темы включают в себя:
Подробно об API Telegram
Автоматизация управления пользователями и группами
Мониторинг скребков и устранение неисправностей
Вклад в сообщество Telegram и Telethon
Теперь, когда мы рассмотрели лучшие практики автоматизации, давайте обсудим жизненно важные принципы этики и прозрачности.
Ответственный парсинг: лучшие практики и этика
Telegram предлагает множество потенциальных данных. Но в конечном итоге самое важное — то, как вы применяете эти данные.
Этическое парсинг сводится к уважению согласия пользователя и конфиденциальности. Вот основные принципы, которым следует следовать:
Извлекайте только действительно общедоступные данные
Избегайте очистки частных групп или чатов без явного разрешения. Сосредоточьтесь только на публичных группах и каналах.
Они были открыты для более широкого сообщества Telegram. Но уважайте, если администраторы частной группы попросят вас прекратить сбор.
Анонимизация и защита конфиденциальности пользователей
Лучшая практика - анонимизировать любую извлеченную личную информацию, например имена пользователей.
Обобщайте данные на уровне группы, а не назначайте комментарии конкретным пользователям, когда это возможно.
Прозрачность важнее обмана
Некоторые парсеры используют такие трюки, как фейковые аккаунты, чтобы максимизировать сбор данных. Лучшим подходом является прозрачность.
Многие администраторы общедоступных групп поддержат парсинг, если вы вежливо объясните свое исследование и предполагаемое использование данных. Выстраивайте доверие.
Минимальные жизнеспособные данные
Извлекайте только необходимый минимум данных для вашего конкретного случая использования. Не переусердствуйте «просто потому что».
Задокументируйте, какие данные вам понадобятся и для чего они будут использоваться в плане этики.
Следуйте Условиям обслуживания Telegram
Telegram обеспечивает гибкий доступ. Но вы должны придерживаться своих Условия Предоставления Услуг вокруг приемлемого использования и автоматизации.
Не рассылайте спам, не причиняйте вреда пользователям и не злоупотребляйте их системами.
Кредитные источники
Если вы публикуете идеи, основанные на данных Telegram, по возможности правильно указывайте группы и каналы, из которых они созданы.
Парсинг не отменяет важный вклад этих сообществ.
Эффективный парсинг приносит пользу как предприятиям, так и потребителям. Соблюдая эти принципы, мы поддерживаем целостность открытых данных, которые предоставляет Telegram.
Следующий уровень автоматизации Telegram
Это руководство лишь поверхностно коснулось золотой жилы данных, которую Telegram хранит для разработчиков Python. Давайте быстро подведем итоги основных выводов:
Использование Telegram стремительно растет – более 500 миллионов активных пользователей ежедневно отправляют более 8 миллиардов сообщений, и все они доступны через API-интерфейсы разработчика.
Ассоциация API MTProto и Телемарафон разблокируйте возможности глубокого извлечения данных и автоматизации с помощью сценариев Python.
Следуя рекомендациям Telegram и использование прокси являются ключом к созданию больших и надежных скребков.
С отличными данными приходит и большая ответственность. Этический подход имеет решающее значение.
Приведенные здесь методы могут начать ваше путешествие по извлечению выгоды из сетевого эффекта Telegram. В этом руководстве рассказывается о том, чему я научился за более чем 5 лет опыта работы с веб-страницами.
И все же еще так много предстоит изучить. Новые достижения Telegram API появляются постоянно, и группы появляются вокруг каждой мыслимой ниши.
Предстоящие задачи не являются техническими – они являются творческими. Я рад видеть, как творчески вы применяете данные Telegram для решения проблем и извлечения ценной для мира информации.
Как вы будете использовать потенциал Telegram? Варианты безграничны.
Пусть данные станут вашим путеводителем при более глубоком погружении!
