Python : Crawling Data Twitter dengan Snscrape Untuk Tugas Akhir

Data crawling merupakan teknik pengumpulan data secara otomatis dari berbagai sumber seperti situs web, database, atau dokumen. Teknik ini sangat penting dalam dunia data science dan analisis data untuk mendapatkan informasi relevan dan real-time. Artikel ini akan membahas cara melakukan crawling data dari Twitter menggunakan pustaka Python, snscrape.

Mengapa Crawling Data?

Crawling data memungkinkan kita mengumpulkan informasi dalam jumlah besar tanpa harus melakukannya secara manual. Data ini kemudian dapat dianalisis untuk berbagai tujuan, seperti penelitian, pemasaran, atau pengembangan produk.

Persiapan Lingkungan

Sebelum memulai, pastikan Anda telah menginstal Python dan pustaka snscrape. Gunakan perintah berikut untuk menginstal snscrape:

bash
pip install snscrape

Selain itu, kita juga akan menggunakan pustaka pandas untuk memanipulasi dan menyimpan data dalam format yang terstruktur.

Langkah-langkah Crawling Data Twitter

1. Inisialisasi Variabel dan Modul:

   Impor modul yang diperlukan dan inisialisasi variabel untuk menyimpan data tweet.

   python
   import snscrape.modules.twitter as sntwitter
   import pandas as pd

2. Tentukan Kata Kunci Pencarian dan Batas Tweet:

   Pilih kata kunci yang relevan dengan penelitian Anda. Misalnya, kita akan menggunakan kata kunci "anies baswedan" dan membatasi jumlah tweet yang diambil hingga 500.

   python
   query = "anies baswedan"
   tweets = []
   limit = 500

3. Mulai Crawling Data:

   Gunakan `TwitterSearchScraper` dari snscrape untuk mengumpulkan tweet berdasarkan kata kunci. Setiap tweet yang ditemukan akan disimpan dalam list, hingga mencapai batas yang telah ditentukan.

     for tweet in sntwitter.TwitterSearchScraper(query).get_items():
       if len(tweets) == limit:
           break
       else:
           tweets.append([tweet.date, tweet.username, tweet.content])

4. Simpan Data ke DataFrame:

   Data yang telah dikumpulkan akan disimpan dalam DataFrame pandas untuk memudahkan analisis lebih lanjut.

     df = pd.DataFrame(tweets, columns=['Date', 'User', 'Tweet'])

5. Simpan Data ke File CSV:

   Simpan DataFrame ke dalam file CSV agar data dapat diakses dan dianalisis di masa mendatang.

   df.to_csv("data_twitter.csv")

Kesimpulan

Dengan mengikuti langkah-langkah di atas, kita dapat mengumpulkan data dari Twitter secara otomatis menggunakan snscrape. Data ini bisa digunakan untuk berbagai tujuan analisis, seperti mengidentifikasi tren, menganalisis sentimen, atau melakukan penelitian pemasaran. Crawling data dengan snscrape menawarkan cara yang efisien dan efektif untuk mengumpulkan informasi dari media sosial dalam jumlah besar.

Dengan kemampuan ini, Anda dapat memanfaatkan data Twitter untuk mendapatkan wawasan berharga dan membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan analisis data yang kuat.

меники ✤

ASSALAMUALAIKUM WR.WB

Share this post