Comment scraper les abonnés de Twitter et les exporter vers Excel ?

Les données sur les abonnés de Twitter et de Facebook sont très utiles pour la recherche marketing et la stratégie de marque, car elles vous permettent de mieux comprendre les caractéristiques des consommateurs et les raisons de leur engagement envers les comptes respectifs de votre domaine ou de votre entreprise.

Presque tous les influenceurs des médias sociaux sont sur Twitter, où vous pouvez également trouver leurs énormes listes de suiveurs avec une montagne de données que vous pouvez utiliser pour l'analyse, la promotion et la compréhension. Contrairement à d'autres sites de médias sociaux, Twitter permet activement aux gens d'utiliser et de faire du bien avec ses données publiques.

C'est pourquoi cet article vous aidera à récupérer les informations relatives aux abonnés de Twitter via Python Twint et des méthodes sans codage.

Pouvez-vous scraper des followers sur Twitter ?

Oui, il est possible de récupérer des informations sur les abonnés de Twitter à l'aide d'un logiciel de récupération de données. Il est également sûr et légal d'analyser Twitter pour ses données accessibles au public.

Un programme ou une application appelé(e) "web scraper" est utilisé(e) pour récupérer des informations sur les pages d'un site Web. De nombreux scrapeurs web ont stimulé la croissance du big data et permis aux utilisateurs d'obtenir facilement les données qu'ils souhaitent.

La question suivante est : "Pourquoi avons-nous besoin de récupérer les données ?"

Eh bien, les données Twitter peuvent être extraites à des objets diverses, notamment pour des publicités, des entreprises et d'autres activités. Parfois, pour évaluer l'engagement et établir des stratégies concurrentielles, les entreprises et les sociétés scrappent les données Twitter de plusieurs comptes de leurs concurrents. Par conséquent, l'utilisation d'un logiciel de scraping Twitter pour recueillir des informations pertinentes dans un environnement ordonné est plus cruciale.

Maintenant, la prochaine chose que vous aimeriez savoir est comment récupérer les données ?

Il existe de nombreux scrapeurs Web open-source qui permettent aux utilisateurs de créer des programmes à l'aide de leurs cadres et jouent un rôle important dans la capacité de scraper d'une manière rapide, facile et approfondie. Ces web scrapers sont idéaux pour les développeurs plutôt que pour les personnes qui n'ont pas de connaissances suffisantes en codage ou qui n'aiment pas coder.

Pour ces personnes, de nombreux scrapeurs Web sans codage sont disponibles. Ainsi, le scraping n'est plus une expertise réservée aux développeurs. Ces technologies sont mieux adaptées pour rendre le scraping plus simple pour ceux qui n'ont pas de compétences en programmation.

Maintenant, discutons plus en détail du scraping via l'approche des applications sans codage et via Python Twint.

Méthode sans codage pour récupérer facilement des abonnés Twitter

Pour cette approche, nous utiliserons Octoparse. À l'aide de cet outil de web scraping, vous pouvez récupérer rapidement les données de n'importe quel site web sans programmation. Il est idéal pour les entreprises de toutes tailles et les personnes de tous horizons. L'information sur le Web n'est plus seulement une ressource pour ceux qui ont une expertise technologique.

Introduction

Octoparse permet à quiconque de concevoir rapidement un crawler. En offrant un cadre unique pour gérer toutes les tâches d'extraction, ce logiciel a non seulement amélioré les tâches des développeurs professionnels, mais a également mis les données Web à la disposition de ceux qui recherchent des données sur les pages Web mais qui n'ont pas les capacités de codage nécessaires.

Comment fonctionne Octoparse ?

En imitant des comportements de navigation semblables à ceux de l'homme, tels que la visite d'un site Web et l'interaction avec un élément de la page ou un lien, il collecte instantanément des données à partir des pages Web. Chaque activité du pipeline qui définit l'ensemble de la méthode d'extraction représente une interface spécifique avec la page ciblée.

Octoparse est intentionnellement conçu de telle sorte que "vous recevez ce que vous voyez". Vous pouvez l'utiliser pour extraire n'importe quelle donnée nécessaire, à condition qu'elle soit "visible" sur la page Web. Il offre également des fonctionnalités sophistiquées pour gérer la connexion, AJAX, JSON, le défilement infini et d'autres problèmes pour les sites Web plus complexes.

(Vous pouvez télécharger Octoparse à partir d'ici - https://www.octoparse.com/download)

Étape 2 : Vous pouvez utiliser la fonction de détection automatique d'Octoparse pour extraire les données des suiveurs, puis supprimer ou renommer les champs de données qu'il capture ou même ajouter de nouveaux champs personnalisés selon vos besoins dans l'onglet d'aperçu des données. Vous pouvez également choisir d'extraire les données manuellement pour créer le flux de travail souhaité.

Voici une image de mon flux de travail-

Étape-3 Examinez les options du flux de travail et l'onglet d'aperçu des données, puis enregistrez et exécutez le flux de travail. Une fois la tâche terminée, utilisez l'option Exporter pour exporter les données au format CSV, Excel ou autre.

Scraper les followers de Twitter avec Python Twint

Introduction

Twint est un scraper Twitter gratuit qui collecte les tweets avec les informations de contact comme les numéros de téléphone mobile et les emails. Il utilise l'identifiant d'un client Twitter et récupère ensuite tous les tweets de ce client, y compris les pistes. Avec cet utilitaire CLI Twitter, vous pouvez récupérer les tweets d'un client sans utiliser de privilèges API. En outre, vous pouvez choisir de recevoir uniquement les tweets avec un identifiant de courriel ou un numéro de contact si c'est tout ce dont vous avez besoin. Selon vos besoins, il vous suffit de spécifier quelques paramètres dans le CLI, et celui-ci s'occupera du reste. Cette application est capable d'effectuer diverses autres tâches en plus de la collecte de tweets, notamment d'obtenir les tweets les plus préférés des utilisateurs et leurs adeptes sur Twitter.

Voici quelques avantages de Twint :

• Peut récupérer presque tous les tweets (plus l'API de Twitter)
• Configuration initiale rapide ; l'anonymat et l'inscription à Twitter ne sont pas nécessaires
• Aucune restriction sur la fréquence
  
  
  

Comment utiliser Twint ?

Tout d'abord, installez twint à l'aide de la commande pip.

Vous trouverez ci-dessous quelques exemples de CLI de base-

twint -u nom d'utilisateur - Récupère tous les Tweets d'un utilisateur (n'inclut pas les retweets mais inclut les réponses)

twint -s pineapple - Collecte tous les Tweets contenant un ananas parmi les Tweets de tout le monde.

twint -u username --year 2022 - Collecte les Tweets qui ont été tweetés avant 2022.

twint -u username --since 2017-12-20 - Collecte les Tweets qui ont été tweetés depuis 2017-12-20 00:00:00.

twint -u username -o file.txt - Récupère les Tweets et les enregistre dans un fichier.txt.

twint -u username -o file.csv --csv - Récupère les tweets et les enregistre dans un fichier csv.

Pour obtenir uniquement les noms d'utilisateur des followers/followers, utilisez-

twint -u nom d'utilisateur --followers

twint -u nom d'utilisateur --following

Pour obtenir des informations sur les utilisateurs à partir d'une liste d'utilisateurs, utilisez-

twint --userlist inputlist --user-full

Conclusion

J'espère que cet article vous aidera à récupérer les données des followers Twitter à l'aide de l'application sans codage Octoparse et via Python Twint. Comme vous avez pu le constater lors de l'utilisation d'Octoparse, nous avons facilement récupéré les données des followers en quelques clics. Les utilisateurs qui pratiquent le scraping sur Twitter peuvent créer des statistiques et évaluer le nombre de tweets. Cela facilite la création de messages promotionnels, le développement d'organisations et de pages Web potentielles, et la mise en place en temps voulu d'activités telles que les périodes de fête, les mariages, etc. Le Web scraping est une aubaine pour les entreprises de toutes tailles, car il les aide à établir des stratégies pour se démarquer de leurs concurrents et à évaluer leur engagement auprès des masses en peu de temps. 

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