Pisanie kanału Telegram i parsera czatu w Pythonie

Spis treści:

• Biblioteka Telethon i funkcje analizy składniowej
• Ograniczenia analizy składniowej danych z Telegramu
• Rejestracja w sekcji narzędzi programistycznych Telegramu
• Importowanie bibliotek i uruchamianie klienta
• Pobieranie listy kanałów i czatów dostępnych do analizy składniowej
• Wybieranie grupy do analizy składniowej członków
• Zbieranie danych użytkownika i zapisywanie ich w pliku CSV

Parsery danych służą do analizy kanałów i czatów Telegram. Te narzędzia programowe pozwalają na wyodrębnianie informacji o subskrybentach, publikacjach i dyskusjach za pomocą API komunikatora. Istnieją różne komercyjne parsery, ale można je również opracować samodzielnie, korzystając ze specjalistycznych bibliotek dla popularnych języków programowania. Stworzenie własnego parsera może być korzystne, ponieważ pozwala dostosować go do własnych potrzeb i zoptymalizować proces gromadzenia danych.

W tym artykule przyjrzymy się, jak korzystać z biblioteki Telethon dla Pythona, która pozwala zautomatyzować zbieranie danych z komunikatora Telegram. Stworzymy prosty parser, który będzie wyodrębniał informacje o subskrybentach grup i kanałów Telegram. To pierwsza część naszego poradnika, w której skupimy się na pozyskiwaniu danych o subskrybentach. W drugiej części zajmiemy się analizą wiadomości użytkowników. Korzystanie z Telethon otwiera szeroki wachlarz możliwości analizy i przetwarzania danych w Telegramie, czyniąc go niezbędnym narzędziem dla programistów i badaczy.

Biblioteka Telethon i funkcje analizy

Stworzenie parsera dla Telegrama jest możliwe w dowolnym języku programowania obsługującym API, takim jak Python, JavaScript czy Go. Każdy z tych języków oferuje uniwersalne biblioteki do interakcji z API, a niektóre nawet posiadają specjalistyczne biblioteki opracowane specjalnie dla Telegrama. Biblioteki te upraszczają proces interakcji z platformą, umożliwiając szybki dostęp do niezbędnych danych i implementację funkcjonalności spełniających wymagania.

Python jest jednym z najpopularniejszych języków programowania, a w jego ekosystemie wyróżnia się wygodna, asynchroniczna biblioteka do pracy z API Telegrama – Telethon. Ta biblioteka idealnie nadaje się do analizowania danych z komunikatora, zarządzania społecznościami i tworzenia botów. Telethon oferuje dwie istotne zalety: obszerną dokumentację i dużą popularność wśród programistów. Biblioteka charakteryzuje się doskonałą wydajnością i niezawodnością w różnych projektach.

Ograniczenia w analizowaniu danych z Telegrama

Aplikacje do przesyłania wiadomości składają się z dwóch głównych elementów: kanałów i czatów. Główna różnica między nimi polega na tym, że tylko administratorzy lub moderatorzy mogą publikować wiadomości w kanałach, podczas gdy wszyscy użytkownicy mogą pisać w czatach. To rozróżnienie jest istotne, ponieważ wpływa na możliwości analizowania danych. Analizowanie informacji z kanałów i czatów wymaga różnych podejść i narzędzi, co jest ważne przy opracowywaniu strategii pracy z treściami w komunikatorze.

Kanał. Jeśli komentarze są wyłączone dla kanału, listę użytkowników można pobrać tylko wtedy, gdy spełnione są określone warunki:

• to Twój kanał;
• ma ponad 200 subskrybentów.

Jeśli którykolwiek z tych warunków nie zostanie spełniony, dostęp do informacji o użytkowniku stanie się niemożliwy. Jeśli z kanałem połączony jest czat, proces jest podobny do analizy składniowej czatu.

Czat. Nie ma ograniczeń w analizie składniowej danych, jeśli jesteś członkiem tego czatu. Ważne jest, aby pamiętać, że jeśli nie jesteś członkiem czatu lub jest on zamknięty dla nowych członków, analiza składniowa danych nie będzie możliwa.

Teraz przejdźmy do pisania kodu. Najpierw uzyskamy dane dostępowe do API Telegrama, a następnie utworzymy parser, który wyodrębni listę uczestników. Pozwoli nam to na efektywną interakcję z Telegramem i analizę informacji o użytkownikach w grupie lub kanale. Przeprowadzimy Cię przez niezbędne kroki konfiguracji API i napiszemy zoptymalizowany skrypt do pobierania danych.

Zarejestruj się w sekcji narzędzi programistycznych Telegrama

Aby korzystać z API Telegrama, musisz uzyskać api_id i api_hash. Parametry te można uzyskać w sekcji narzędzi programistycznych Telegrama. Jest to obowiązkowy krok nie tylko podczas tworzenia bota, ale także dla wszelkich innych aplikacji lub parserów korzystających z API komunikatora. Uzyskanie api_id i api_hash jest ważnym elementem integracji z Telegramem, zapewniającym dostęp do funkcjonalności platformy i możliwość interakcji z użytkownikami za pośrednictwem bota.

Kliknij podany link i zaloguj się, używając numeru telefonu powiązanego z Twoim profilem w komunikatorze. Po pomyślnej autoryzacji wybierz sekcję „Narzędzia programistyczne API”. Umożliwi Ci to dostęp do niezbędnych narzędzi do tworzenia i integracji z API.

W formularzu, który się otworzy, musisz wypełnić wymagane pola. Ważne jest, aby podać pełną i skróconą nazwę aplikacji, ponieważ jest to kluczowy element jej identyfikacji i dalszej promocji. Pozostałe pola można pozostawić puste, chyba że mają kluczowe znaczenie dla projektu. Upewnij się, że nazwa aplikacji jest unikatowa i odzwierciedla jej istotę, ponieważ zwiększy to jej widoczność w wyszukiwarkach i atrakcyjność dla użytkowników.

Po kliknięciu przycisku Utwórz Aplikacja – strona otworzy się z dwoma kluczowymi parametrami, które należy wziąć pod uwagę.

• api-id — 18377495;
• api-hash — a0c785ad0fd3e92e7c131f0a70987987.

Ważne jest, aby pamiętać o znaczeniu prawidłowej struktury i formatowania tekstu dla SEO. Zoptymalizowana treść pomaga poprawić widoczność witryny w wyszukiwarkach, co prowadzi do zwiększenia ruchu i przyciągnięcia grupy docelowej. Konieczne jest używanie słów kluczowych związanych z tematem, a także zapewnienie logicznej i spójnej prezentacji informacji. Przyczynia się to do wyższych pozycji strony w wynikach wyszukiwania i poprawia doświadczenia użytkownika. Skuteczne użycie nagłówków, list i innych elementów formatowania również odgrywa kluczową rolę w SEO. Regularna aktualizacja treści i dostosowywanie jej do aktualnych trendów pomaga utrzymać witrynę w odpowiednim i atrakcyjnym stanie. Skupienie się na jakości tekstu i jego strukturze jest ważnym aspektem skutecznej promocji.

Nie udostępniaj swojego identyfikatora API i skrótu API innym osobom. Dane te mogą zostać wykorzystane do uzyskania dostępu do komunikatora w Twoim imieniu, co może prowadzić do nieautoryzowanych działań. Zadbaj o bezpieczeństwo swojego konta, zachowując te informacje w tajemnicy.

Importowanie bibliotek i uruchamianie klienta

Do opracowania parsera użyjemy Visual Studio Code, popularnego zintegrowanego środowiska programistycznego (IDE). Możesz jednak wybrać dowolne inne IDE, takie jak PyCharm, lub skorzystać z edytorów online, takich jak Google Colab. Wybór narzędzia zależy od Twoich preferencji i łatwości obsługi.

Jeśli jeszcze nie korzystałeś z Pythona na swoim komputerze, musisz go zainstalować. Postępuj zgodnie z naszymi instrukcjami, aby szybko i łatwo zainstalować Pythona.

Otwórz zakładkę „Terminal” w zintegrowanym środowisku programistycznym (IDE) i zainstaluj bibliotekę do analizy danych. Umożliwi Ci to efektywne przetwarzanie i analizowanie danych, co jest niezbędnym krokiem w rozwoju oprogramowania. Upewnij się, że używana biblioteka spełnia Twoje wymagania i obsługuje niezbędne funkcje przetwarzania danych.

Zaimportuj główną bibliotekę i dodatkowe moduły do ​​pracy. Jest to konieczne, aby zapewnić funkcjonalność i rozszerzyć możliwości naszego projektu. Korzystanie z dodatkowych bibliotek może usprawnić proces rozwoju, poprawić wydajność i uprościć realizację różnych zadań.

W tej sekcji szczegółowo przeanalizujemy wszystkie importy, analizując każdy z nich po kolei. Pomoże to lepiej zrozumieć, jak działają i jaką rolę odgrywają w ogólnym kontekście.

• from telethon.sync import TelegramClient — klasa, która umożliwia połączenie się z klientem komunikatora i pracę z nim;
• from telethon.tl.functions.messages import GetDialogsRequest — funkcja, która umożliwia pracę z wiadomościami na czacie;
• from telethon.tl.types import InputPeerEmpty — konstruktor do pracy z InputPeer, który jest przekazywany jako argument do GetDialogsRequest;
• import csv — biblioteka do pracy z plikami CSV.

Po zaimportowaniu niezbędnych bibliotek możemy uruchomić klienta API Telegrama. Aby to zrobić, musimy dodać kod zawierający nasz api-id, api-hash i numer telefonu. To pozwoli nam połączyć się z Telegramem i korzystać z jego funkcji w naszej aplikacji. Upewnij się, że wszystkie dane zostały poprawnie wprowadzone, aby uniknąć błędów podczas łączenia się z API.

Teraz musisz uruchomić klienta. Upewnij się, że wszystkie wstępne konfiguracje są poprawne. Sprawdź połączenie sieciowe i upewnij się, że oprogramowanie jest zaktualizowane do najnowszej wersji. Następnie możesz uruchomić klienta. W przypadku jakichkolwiek problemów zapoznaj się z instrukcją obsługi lub pomocą techniczną, aby uzyskać dalsze instrukcje.

Zapisz i uruchom kod parsera. W terminalu wprowadź numer telefonu użyty do uzyskania identyfikatora API i skrótu API. Następnie do komunikatora zostanie wysłany pięciocyfrowy kod, który również musisz wprowadzić. Pamiętaj, aby numer telefonu był wprowadzany bez znaku +. Jeśli wprowadzone dane są poprawne, zobaczysz komunikat o pomyślnej autoryzacji.

Po zalogowaniu tworzony jest plik .session w folderze z kodem. Ten plik to baza danych zapewniająca trwałość sesji, zapobiegająca automatycznemu wylogowaniu. Baza danych jest tworzona automatycznie za pomocą biblioteki Telethon w formacie SQLite. Przechowuje informacje o bieżącej sesji parsowania, w tym hash, adres IP połączenia, czas sesji i inne parametry techniczne.

Pobieranie listy kanałów i czatów dostępnych do analizy

Zbierzemy informacje z czatów, do których subskrybuje użytkownik. Jest to wygodne, ponieważ umożliwia dostęp do nich bez konieczności podawania konkretnego adresu, a jedynie wybór z listy. Takie podejście upraszcza proces interakcji i czyni go bardziej efektywnym. Użytkownicy będą mogli łatwo znaleźć potrzebne im czaty i otrzymywać aktualne dane, co znacznie usprawni komunikację i pracę z platformą.

Zaczniemy od utworzenia pustych list do przechowywania czatów i zainicjujemy dwie zmienne, które będą używane do filtrowania tych czatów. Prawidłowa organizacja danych pozwoli na efektywne zarządzanie czatami i uprości ich późniejsze przetwarzanie. Listy będą stanowić podstawę do przechowywania informacji o każdym czacie, a zmienne pomogą skonfigurować filtrowanie według określonych kryteriów.

Utworzymy dwie listy: czatów i grup. Pierwsza lista zostanie użyta do pobrania listy czatów, a druga do przechowywania czatów po ich weryfikacji. Aby ograniczyć maksymalną liczbę pobieranych grup, ustawimy zmienną size_chats na 200. Utworzymy również zmienną last_date i przypiszemy jej wartość None, która przyda się później.

Aby pobrać listę grup, należy sformułować odpowiednie zapytanie. Zapytanie to powinno być zoptymalizowane pod kątem pobierania dokładnych i aktualnych danych. Upewnij się, że używasz poprawnej składni i parametrów, aby system zwrócił dokładnie te grupy, których potrzebujesz. Ważne jest również, aby rozważyć, które pola są potrzebne w odpowiedzi, aby zminimalizować ilość przesyłanych danych i przyspieszyć przetwarzanie zapytania. Prawidłowa struktura zapytania pozwoli Ci efektywnie zarządzać danymi i zapewnić ich dostępność.

Parametry offset_date i offset_peer są przekazywane z pustymi wartościami, ponieważ zazwyczaj służą do filtrowania danych. W tym przypadku dążymy do pobrania pełnej listy. Aby ograniczyć liczbę elementów w odpowiedzi, ustawiliśmy limit na 200, przekazując wartość zmiennej size_chats do parametru limit. Pozwala nam to efektywnie zarządzać ilością zwracanych informacji, a jednocześnie uzyskać wszystkie niezbędne informacje.

Ponieważ oczekujemy, że parser będzie działał wyłącznie z kanałami, a nie z osobistymi czatami użytkownika, musimy zaimplementować dodatkowe sprawdzanie. Zapewni to dokładność parsera i pozwoli uniknąć przetwarzania niepotrzebnych informacji. Należy pamiętać, że takie sprawdzanie zwiększy wydajność gromadzenia danych i poprawi wyniki analizy.

Sprawdzanie grup jest proste: jeśli grupa ma standardowy parametr megagroup, zostanie dodana do naszej listy. Jeśli ten parametr nie zostanie uwzględniony, grupa zostanie pominięta. Ta metoda pozwala nam efektywnie odfiltrować wymagane grupy i zoptymalizować proces przetwarzania danych.

Wybór grupy do analizy składniowej

Skonfigurujmy wyjście listy wszystkich dostępnych grup, aby użytkownik mógł samodzielnie wybrać potrzebną. Utwórzmy prostą pętlę, która będzie wyświetlać nazwy grup wraz z ich numerami. Uprości to proces wyboru i usprawni interfejs użytkownika.

Teraz damy użytkownikowi możliwość wyboru wymaganej grupy z listy do późniejszej analizy składniowej danych. Pozwoli to na dokładniejsze dostosowanie procesu ekstrakcji informacji i zapewni wydajność pracy z treścią. Wybranie grupy z listy upraszcza proces i poprawia użyteczność, co jest ważnym aspektem udanego parsowania.

Teraz wszystko jest gotowe do parsowania.

Zbieranie danych użytkownika i zapisywanie ich w pliku CSV

Przejdźmy do procesu parsowania. Napiszemy kod i szczegółowo przeanalizujemy jego logikę. Parsowanie danych to ważny krok w wyodrębnianiu informacji z różnych źródeł, takich jak strony internetowe czy interfejsy API. W naszym kodzie użyjemy języka programowania, który pozwala na efektywną pracę z danymi.

Najpierw określimy, jakie dane należy wyodrębnić, a następnie zastanowimy się, jak zorganizować kod, aby osiągnąć ten cel. Podstawowe elementy web scrapingu obejmują wybór bibliotek do obsługi żądań HTTP i parsowania HTML, a także przetwarzania uzyskanych danych.

Upewnij się, że poprawnie skonfigurowałeś środowisko do wykonywania kodu i zainstalowałeś wszystkie niezbędne biblioteki. Następnie będziemy mogli przeanalizować strukturę strony docelowej, aby zidentyfikować wymagane elementy i wyodrębnić informacje.

W ten sposób będziemy mogli pomyślnie wdrożyć web scraping i uzyskać niezbędne dane do dalszego przetwarzania lub analizy.

W pierwszej części kodu tworzymy zmienną all_participants do przechowywania danych użytkownika uzyskanych w wyniku scrapingu. Proces parsowania odbywa się za pomocą standardowej metody Telethon client.get_participants(), której jako argument przekazywana jest grupa docelowa lub kanał, z którego chcemy wyodrębnić dane. Takie podejście pozwala nam efektywnie gromadzić informacje o użytkownikach i ich aktywności w danym źródle.

Po tym kroku zapisujemy dane w pliku CSV za pomocą standardowego modułu csv, który udostępnia narzędzia do pracy z takimi plikami. Aby uzyskać bardziej szczegółowe informacje na temat możliwości modułu csv, zalecamy zapoznanie się z jego oficjalną dokumentacją. Pozwoli to na efektywne manipulowanie danymi i integrowanie ich z projektami.

Najpierw otwórz plik w trybie zapisu. Jeśli plik o podanej nazwie nie istnieje w katalogu, zostanie on utworzony automatycznie. Pamiętaj o ustawieniu kodowania UTF-8, ponieważ użytkownicy komunikatorów często używają nazw, które nie odpowiadają kodowaniu ASCII. Następnie utwórz obiekt zapisu CSV i zapisz nagłówek do pliku CSV. Następnie przeiteruj wszystkie elementy listy all_participants i zapisz je do pliku CSV.

Analizujemy nazwę użytkownika, imię i nazwę grupy każdego członka. Ponieważ nazwa może zawierać zarówno imię, jak i nazwisko, używamy konkatenacji ciągów znaków, aby przypisać wartość do zmiennej name, łącząc imię i nazwisko w jeden ciąg znaków. Takie podejście zapewnia dokładność i kompletność danych o każdym członku, co jest szczególnie ważne dla dalszego przetwarzania.

Należy pamiętać, że przestrzeganie kluczowych zasad jest podstawą skutecznego promowania treści w wyszukiwarkach. Optymalizacja tekstu pod kątem SEO obejmuje użycie trafnych słów kluczowych, dobrze skonstruowany nagłówek i odpowiednie formatowanie. Należy pamiętać, że unikalna treść odgrywa kluczową rolę, ponieważ wyszukiwarki preferują oryginalne materiały. Warto również rozważyć optymalizację linków wewnętrznych i zewnętrznych, co może znacznie poprawić widoczność witryny. Regularna aktualizacja informacji i dostosowywanie ich do bieżących żądań użytkowników pomoże utrzymać zainteresowanie zasobem i poprawić jego pozycję w wynikach wyszukiwania.

Nie wszyscy użytkownicy mają widoczną nazwę użytkownika. Jeśli nazwa użytkownika nie jest widoczna, API zwraca wartość None (Brak). Aby zapobiec zapisaniu tej wartości, należy jawnie określić pusty ciąg w warunkach. Podobne podejście zostanie zastosowane do imienia i nazwiska użytkownika. Pozwoli to uniknąć niepożądanych wartości i zapewni bardziej przejrzyste i ustrukturyzowane dane wyjściowe.

Teraz uruchomimy i przetestujemy nasz parser. Aby to zrobić, otwórz terminal i przejdź do katalogu, w którym zapisany jest kod. Przed uruchomieniem parsera upewnij się, że wszystkie wymagane zależności są zainstalowane. Zapobiegnie to błędom i zapewni poprawne działanie aplikacji. Po przejściu do właściwego folderu uruchom polecenie, aby uruchomić parser. Monitoruj dane wyjściowe w terminalu, aby upewnić się, że parser działa prawidłowo i przetwarza dane zgodnie z oczekiwaniami.

Aby uruchomić plik main.py, otwórz terminal i wprowadź Następujące polecenie:

W odpowiedzi pojawi się monit z prośbą o wybranie grupy do analizy. Monit ten pozwala użytkownikowi określić, która konkretna grupa danych ma zostać przetworzona. Wybór właściwej grupy jest ważny dla uzyskania dokładnych i aktualnych informacji, co znacznie poprawi wydajność analizy. Prawidłowe ustawienie parametrów zapytania zapewni wyższą jakość wyników i ułatwi dalszą pracę z zebranymi danymi.

Aby wybrać grupę, wprowadź odpowiedni numer w terminalu. W tym przypadku wybierzemy grupę „Vastrik.ZHOZH”.

Teraz widzimy wiadomości tekstowe osadzone w kodzie. Należy zauważyć, że parsowanie zakończyło się pomyślnie.

Otwórz folder, w którym pracujesz. Znajdziesz tam plik o nazwie members.csv. Ten plik zawiera ważne dane, które mogą zostać wykorzystane do dalszego przetwarzania lub analizy informacji o członkach. Upewnij się, że odpowiednio zorganizujesz swój folder, aby zapewnić łatwy dostęp i szybkie wyszukiwanie plików.

Otwórzmy go i przyjrzyjmy się bliżej Zawartość.

W wyniku wykonanej pracy otrzymaliśmy plik zawierający listę wszystkich użytkowników grupy. Ten plik zawiera ich nazwy użytkowników i pełne imiona i nazwiska, w tym nazwiska, a także dodatkowe znaki.