كيفية استخراج منشورات ترامب من Truth Social باستخدام Python 2026

آخر تحديث: 17 أبريل 2026 · 9 دقائق للقراءة · مجاني

لماذا تستخرج منشورات ترامب برمجيًا

إذا كنت تتداول بناءً على منشورات ترامب، فأنت تحتاج إلى نظام يعمل حتى وأنت نائم. لا يمكن لأي إنسان أن يراقب Truth Social على مدار الساعة سبعة أيام في الأسبوع، لكن نصًا برمجيًا بسيطًا يستطيع. الاستخراج البرمجي لمنشورات Truth Social يُمكّنك من: بناء تنبيهات فورية مخصصة، تجميع بيانات تاريخية لتحليل الأنماط، وإنشاء أنظمة تداول شبه آلية تستجيب للمنشورات ذات الصلة.

في عام 2026، Truth Social منصة نشطة تمامًا، وخلاصتها العامة متاحة برمجيًا. الوصول إلى منشورات الحسابات العامة — كحساب ترامب الرسمي — ممكن عبر ثلاث طرق رئيسية: خلاصة RSS، واجهة برمجة التطبيقات غير الرسمية، ومحاكاة المتصفح عبر Playwright. كل طريقة لها مزاياها واستخداماتها، وسنتناول الثلاث بأمثلة كود قابلة للتطبيق المباشر.

الطريقة الأولى: RSS Feed — الأسهل والأكثر استقرارًا

Truth Social يوفر خلاصة RSS لكل حساب عام. خلاصة ترامب متاحة على https://truthsocial.com/@realDonaldTrump.rss. هذه الخلاصة تُحدَّث عند كل منشور جديد وتحتوي على: نص المنشور، وقت النشر، ورابط المنشور المباشر.

الكود التالي يُراقب الخلاصة كل 30 ثانية ويُطبع المنشورات الجديدة:

import feedparser
import time
import sqlite3
from datetime import datetime

FEED_URL = "https://truthsocial.com/@realDonaldTrump.rss"
DB_PATH = "trump_posts.db"

def init_db():
    conn = sqlite3.connect(DB_PATH)
    conn.execute("""CREATE TABLE IF NOT EXISTS posts
                    (id TEXT PRIMARY KEY, content TEXT, published TEXT)""")
    conn.commit()
    return conn

def check_new_posts(conn):
    feed = feedparser.parse(FEED_URL)
    new_posts = []
    for entry in feed.entries:
        post_id = entry.get('id', entry.link)
        exists = conn.execute(
            "SELECT 1 FROM posts WHERE id=?", (post_id,)).fetchone()
        if not exists:
            conn.execute("INSERT INTO posts VALUES (?,?,?)",
                (post_id, entry.summary, entry.published))
            conn.commit()
            new_posts.append(entry)
    return new_posts

conn = init_db()
print("بدء مراقبة Truth Social...")
while True:
    new = check_new_posts(conn)
    for post in new:
        print(f"[{datetime.now()}] منشور جديد: {post.summary[:100]}")
        # هنا يمكن إضافة إرسال تنبيه تيليغرام
    time.sleep(30)

هذا الكود كافٍ للبدء. المرحلة التالية هي إضافة إرسال تنبيه تيليغرام عند اكتشاف منشور جديد، وإضافة منطق تصنيف حسب الكلمات المفتاحية.

الطريقة الثانية: Playwright لمحاكاة المتصفح

Playwright مكتبة Python تُحاكي متصفحًا حقيقيًا (Chromium، Firefox، أو WebKit). تُستخدم عندما يكون المحتوى محمّلًا ديناميكيًا عبر JavaScript ولا يظهر في خلاصة RSS. لـTruth Social، Playwright أقل ضرورةً لمنشورات الحسابات العامة التي تغطيها RSS، لكنه مفيد لمحتوى إضافي كالردود أو الصور المُرفقة.

from playwright.async_api import async_playwright
import asyncio

async def get_latest_posts():
    async with async_playwright() as p:
        browser = await p.chromium.launch(headless=True)
        page = await browser.new_page()
        await page.goto("https://truthsocial.com/@realDonaldTrump",
                        wait_until="networkidle")
        posts = await page.query_selector_all('[data-testid="status"]')
        results = []
        for post in posts[:5]:  # أحدث 5 منشورات
            text = await post.inner_text()
            results.append(text)
        await browser.close()
        return results

posts = asyncio.run(get_latest_posts())
for p in posts:
    print(p[:200])

ملاحظة: Playwright يستهلك ذاكرة أكثر من RSS، ويحتاج إلى تحديث دوري إذا تغيّر هيكل صفحة Truth Social. احتفظ برصيد خطأ (error handling) جيدًا وتنبيهات عند التوقف.

تصنيف المنشورات تلقائيًا حسب الأهمية التجارية

ليس كل منشور مهمًا للتداول. الخطوة الأكثر قيمة بعد الاستخراج هي تصنيف المنشورات حسب أهميتها المحتملة للأسواق. النهج البسيط هو قاموس كلمات مفتاحية لكل فئة:

CATEGORIES = {
    "tariffs": ["tariff", "trade", "china", "import", "duty", "levy"],
    "crypto": ["bitcoin", "crypto", "btc", "digital asset", "blockchain"],
    "markets": ["stock", "market", "fed", "interest rate", "economy"],
    "geopolitics": ["russia", "ukraine", "iran", "nato", "military"],
    "oil_energy": ["oil", "opec", "energy", "gas", "pipeline"]
}

def classify_post(text):
    text_lower = text.lower()
    matches = {}
    for cat, keywords in CATEGORIES.items():
        hits = [kw for kw in keywords if kw in text_lower]
        if hits:
            matches[cat] = hits
    if not matches:
        return "general"
    return max(matches, key=lambda k: len(matches[k]))

# مثال:
post = "We are imposing 145% tariffs on all Chinese imports!"
print(classify_post(post))  # tariffs

يمكن تطوير هذا المنطق باستخدام نماذج تعلم آلي خفيفة الوزن مثل FastText أو حتى نماذج لغوية صغيرة لتحقيق دقة تصنيف أعلى، خاصةً للمنشورات التي تتقاطع فيها موضوعات متعددة.

إرسال تنبيه تيليغرام من Python

لإرسال تنبيه تيليغرام عند اكتشاف منشور جديد، ستحتاج إلى: إنشاء بوت تيليغرام عبر BotFather، الحصول على رمز API للبوت، والحصول على Chat ID للمحادثة أو القناة التي تريد الإرسال إليها.

import requests

BOT_TOKEN = "YOUR_BOT_TOKEN"
CHAT_ID = "YOUR_CHAT_ID"

def send_telegram_alert(post_text, category, url):
    emoji = {"tariffs": "🚨", "crypto": "₿", "markets": "📈",
             "geopolitics": "🌍", "oil_energy": "🛢️"}.get(category, "📢")
    message = f"{emoji} *منشور ترامب جديد* [{category.upper()}]\n\n{post_text[:300]}\n\n[فتح المنشور]({url})"
    requests.post(
        f"https://api.telegram.org/bot{BOT_TOKEN}/sendMessage",
        json={"chat_id": CHAT_ID, "text": message,
              "parse_mode": "Markdown", "disable_web_page_preview": True}
    )

دمج هذا الكود مع نظام الاستخراج السابق يُنتج نظامًا كاملًا: مراقبة Truth Social → استخراج المنشورات الجديدة → تصنيفها → إرسال تنبيه تيليغرام مع الفئة ورابط المنشور. الوقت الإجمالي من النشر إلى وصول التنبيه: 15-45 ثانية على خادم VPS جيد.