Пишем простой граббер для Telegram чатов на Python

Пишем простой граббер для Telegram чатов на Python

В данном туториале мы научимся собирать данные и сообщения участников чатов и каналов Telegram, а также сохранять эту информацию в виде JSON-файлов, которые далее легко анализировать или экспортировать в базы данных.

Для указанных задач будет использоваться Python не ниже версии 3.5, а также высокоуровневая библиотека для работы с Telegram API – Telethon. Установить библиотеку можно с помощью менеджера пакетов pip :

Регистрируем в Telegram новое приложение

Для подключения к Telegram API необходимы api_id и api_hash . Эти параметры выдаются при регистрации приложения в инструментах разработчика (при отсутствии доступа используйте VPN). Для авторизации указываем номер телефона, к которому привязан аккаунт Telegram.

Пишем простой граббер для Telegram чатов на Python

Вводим пришедший в Telegram численно-буквенный код и попадаем на страницу регистрации нового приложения. Заполняем форму, достаточно первых двух граф:

Пишем простой граббер для Telegram чатов на Python

В результате попадаем на страницу конфигурации приложения. Находим оба параметра, а также доступные MTProto-сервера и открытые (публичные) ключи.

Избегая проблем с безопасностью, сохраняем учетные данные в отдельном файле config.ini следующей структуры:

Поле username далее будет использоваться лишь для автоматического сохранения сессии под именем username.session . Одному клиенту соответствует одна сессия, учтите это в случае запуска нескольких клиентов.

Создаем клиент Telegram

Начнем с импорта библиотек.

Встроенные модули configparser и json применяем соответственно для чтения параметров и вывода данных. Из библиотеки Telethon импортируем класс клиента Telegram и класс исключений. Внутренний модуль connection необходим при использовании прокси-сервера. Остальные элементы модуля telethon.tl используются для запросов необходимых нам списков (участников канала/чата и их сообщений).

Теперь считаем учетные данные из config.ini :

Создадим объект клиента Telegram API:

При необходимости прописываем прокси. При использовании протокола MTProxy прокси задается в виде кортежа (сервер, порт, ключ) .

При первом запуске платформа запросит номер телефона, и вслед – код подтверждения. Так же, как если бы вы входили в учетную запись в приложении или браузере.

Для сбора, обработки и сохранения информации мы создадим две функции:

  1. dump_all_participants(сhannel) заберет данные о пользователях администрируемого нами сообщества channel ;
  2. dump_all_messages(сhannel) соберет все сообщения. Для этой функции достаточно, чтобы у вас был доступ к сообществу (необязательно быть администратором).

Обе функции будут вызываться в теле функции main , в которой пользователь передаст ссылку на интересующий источник:

Касательно написания вызова функций стоит оговориться, что Telethon является асинхронной библиотекой. Поэтому в коде используются операторы async и await. В связи с этим функция main полностью будет выглядеть так:

Заметим, что из-за асинхронности Telethon может некорректно работать в средах, использующих те же подходы (Anaconda, Spyder, Jupyter).

Рекомендуемым способом управления клиентом является менеджер контекстов with . Его мы запустим в конце скрипта после описания вложенных в main функций.

Собираем данные об участниках

Telegram не выводит все запрашиваемые данные за один раз, а выдает их в пакетном режиме, по 100 записей за каждый запрос.

Устанавливаем ограничение в 100, начинаем со смещения 0, создаем список всех участников канала all_participants . Внутри бесконечного цикла передаем запрос GetParticipantsRequest .

Проверяем, есть ли у объекта participants свойство users . Если нет, выходим из цикла. В обратном случае добавляем новых членов в список all_participants , а длину полученного списка добавляем к смещению offset_user . Следующий запрос забирает пользователей, начиная с этого смещения. Цикл продолжается до тех пор, пока не соберет всех фолловеров канала.

Самый простой способ сохранить собранные данные в структурированном виде – воспользоваться форматом JSON. Базы данных, такие как MySQL, MongoDB и т. д., стоит рассматривать лишь для очень популярных каналов и большого количества сохраняемой информации. Либо если вы планируете такое расширение в будущем.

В JSON-файле можно хранить и всю информацию о каждом пользователе, но обычно достаточно лишь нескольких параметров. Покажем на примере, как ограничиться набором определенных данных:

Итак, для каждого пользователя создается свой словарь данных и добавляется в общий список all_user_details , который записывается в JSON-файл.

Собираем сообщения

Ситуация со сбором сообщений идентична сбору сведений о пользователях. Отличия сводятся к трем пунктам:

  1. Вместо клиентского запроса GetParticipantsRequest необходимо отправить GetHistoryRequest со своим набором параметров. Так же, как и в случае со списком участников запрос ограничен сотней записей за один раз.
  2. Для списка сообщений важна их последовательность. Чтобы получать последние сообщения, нужно правильно задать смещение в GetHistoryRequest (с конца).
  3. Чтобы корректно сохранить данные о времени публикации сообщений в JSON-файле, нужно преобразовать формат времени.

Если для анализа сообщений потребуются не все записи, задайте их число в переменной total_count_limit . Если нужна только сборка сообщений канала, достаточно закомментировать вызов await dump_all_participants(channel) .

Таким образом, с помощью Python и Telethon мы написали скрипт, собирающий и сохраняющий данные и реплики участников сообществ Telegram.