Tweet Scraper - Enhanced Edition
Aplikasi Desktop GUI untuk Scraping Data Tweet dengan Multi-Threading & Analytics
📖 Tentang Project
Tweet Scraper - Enhanced Edition adalah aplikasi desktop berbasis GUI yang powerful untuk mengumpulkan dan menganalisis data dari X.com (Twitter). Aplikasi ini dirancang untuk researcher, data analyst, dan digital marketer yang membutuhkan data tweet secara terstruktur.
Dilengkapi dengan interface yang user-friendly, multi-threading untuk performa optimal, dan berbagai fitur advanced seperti filter tanggal, deduplikasi otomatis, tracking progress real-time, serta ekspor data ke multiple format (CSV, JSON, Excel).
✨ Fitur Utama
Multi-Threading
Scraping paralel dengan multiple threads untuk meningkatkan kecepatan hingga 5x lebih cepat.
Date Range Filter
Filter tweet berdasarkan rentang tanggal tertentu untuk mendapatkan data yang relevan.
Auto Deduplication
Sistem otomatis menghilangkan data duplikat untuk memastikan data yang clean dan akurat.
Progress Tracking
Monitor progress scraping secara real-time dengan progress bar dan statistik detail.
Multi-Format Export
Export data ke CSV, JSON, atau Excel sesuai kebutuhan analisis Anda.
Analytics Dashboard
Visualisasi data dengan charts dan statistik untuk insight yang lebih mendalam.
🛠️ Technical Stack
- ▹ Python 3.10+
- ▹ PyQt5 (GUI Framework)
- ▹ Selenium WebDriver
- ▹ Threading & Queue
- ▹ Pandas (Data Manipulation)
- ▹ JSON & CSV Handling
- ▹ Excel Export (openpyxl)
- ▹ Data Validation
- ▹ Multi-Threading Engine
- ▹ Real-time Progress Updates
- ▹ Error Handling & Logging
- ▹ Data Deduplication
⚙️ Cara Kerja
Input Configuration
User memasukkan username/hashtag target, rentang tanggal, dan jumlah thread yang diinginkan.
Multi-Thread Scraping
Aplikasi membagi task ke multiple threads untuk scraping paralel yang efisien.
Data Processing
Data yang terkumpul diproses, divalidasi, dan dideduplikasi secara otomatis.
Export & Analytics
User dapat melihat preview data, analytics, dan export ke format yang diinginkan.
💡 Challenges & Solutions
🎯 Challenge: Rate Limiting
Solution: Implementasi smart delay system dan request throttling untuk menghindari rate limit dari X.com.
🎯 Challenge: Dynamic Content Loading
Solution: Menggunakan Selenium dengan explicit waits dan scroll automation untuk handle infinite scroll.
🎯 Challenge: Thread Synchronization
Solution: Implementasi thread-safe queue dan proper locking mechanism untuk koordinasi antar threads.
🎯 Challenge: Memory Management
Solution: Batch processing dan periodic memory cleanup untuk handle large dataset tanpa memory overflow.
📋 Data yang Dikumpulkan
📊 Performance & Results
🎯 Use Cases
Market Research
Analisis sentiment dan trend untuk riset pasar dan kompetitor analysis.
Academic Research
Pengumpulan data untuk penelitian akademis dan analisis sosial media.
Brand Monitoring
Monitor mention brand dan customer feedback secara real-time.
Trend Analysis
Identifikasi trending topics dan viral content untuk strategy planning.
Siap Mencoba Tweet Scraper?
Download aplikasi dan mulai scraping data tweet dengan mudah