От парсинга постов к сбору данных: что на самом деле можно достать из Telegram
Я бы сделал начало более естественным и менее похожим на презентацию продукта. Например:В прошлой статье я разбирал, как с помощью Python и Telethon автоматизировать сбор публикаций из Telegram‑каналов. Тогда мы фактически решали задачу первого уровня: получили сообщения, забрали текст и сохранили результат.На практике довольно быстро выясняется, что у Telegram‑публикации есть гораздо больше интересных данных, чем просто текст.У сообщения есть источник, время публикации, просмотры, реакции, комментарии, медиафайлы и другие связанные данные. Если собирать информацию сразу из нескольких каналов, всё это уже хочется не просто выгрузить в таблицу, а нормально связать между собой.Например, один и тот же пользователь может встречаться сразу в нескольких чатах, а один пост может иметь десятки комментариев и несколько типов реакций. При обычном экспорте такие связи быстро теряются.Поэтому после первой версии парсера я решил пойти немного дальше и посмотреть, что получится, если относиться к Telegram не как к источнику отдельных сообщений, а как к набору связанных данных.В этой статье покажу, как я организовал такой сбор, какие данные можно получить из публикаций и что с ними можно делать после парсинга. Читать далее