Парсинг аудитории в Telegram: Полное техническое и правовое исследование

Часть I: Введение в экосистему парсинга Telegram

1.1. Определение и цели парсинга в Telegram

В контексте цифровых платформ, термин «парсинг» (от англ. parsing — синтаксический анализ) обозначает процесс автоматизированного сбора и структурирования информации из доступных источников. Применительно к Telegram, парсинг представляет собой извлечение данных из публичных или условно-публичных каналов и чатов с помощью специализированного программного обеспечения.¹ Этот процесс позволяет трансформировать неструктурированный поток сообщений, медиафайлов и пользовательских взаимодействий в организованные наборы данных, пригодные для анализа и дальнейшего использования.

Хотя парсинг является мощным инструментом для извлечения ценных сведений, его применение обусловлено широким спектром бизнес-целей, которые варьируются от маркетинговых исследований до разработки сложных технологических продуктов. Понимание этих целей является ключевым для оценки как технической целесообразности, так и правовых рисков, связанных с данной деятельностью.

Ключевые бизнес-цели парсинга в Telegram:

• Анализ рынка и конкурентов: Компании используют парсинг для мониторинга активности конкурентов, анализа их контент-стратегий, отслеживания упоминаний брендов и выявления рыночных трендов. Автоматизированный сбор данных позволяет в реальном времени оценивать популярность тех или иных тем, определять свободные ниши и адаптировать собственную стратегию продвижения.²
• Изучение и сегментация аудитории: Сбор и анализ информации о подписчиках каналов и участниках чатов (в рамках доступных данных) помогает формировать детальные портреты целевой аудитории. Анализируются такие параметры, как интересы, активность, реакции на контент, что позволяет лучше понимать предпочтения пользователей и персонализировать коммуникацию.²
• Лидогенерация и маркетинг: Одной из наиболее распространенных, но и наиболее спорных с юридической точки зрения целей является сбор контактных данных пользователей (публичных никнеймов username и уникальных идентификаторов user_id). Эти данные впоследствии могут использоваться для добавления пользователей в собственные группы (инвайтинг) или для целевых рассылок. Такие практики находятся на грани или за гранью законодательства о персональных данных и спаме.²
• HR и рекрутинг: Telegram-каналы, особенно в IT-сфере, стали важным источником для поиска кандидатов. Парсеры используются для автоматического мониторинга тематических каналов и чатов с вакансиями и резюме, что позволяет рекрутерам оперативно находить релевантных специалистов и первыми вступать с ними в контакт.⁶
• Мониторинг информации: Риэлторы, финансовые аналитики и журналисты применяют парсинг для отслеживания постов по ключевым словам. Например, это может быть мониторинг объявлений о продаже недвижимости или сбор новостей о конкретной компании из множества источников в единую ленту.⁶
• Аналитика и обучение Искусственного Интеллекта (ИИ): Сбор больших массивов текстовых и медиаданных (сообщений, комментариев, изображений) является основой для обучения и дообучения моделей машинного обучения (ML), в частности, больших языковых моделей (LLM) и систем анализа тональности текста.²

Таким образом, парсинг в Telegram — это многогранный процесс, который служит различным целям, от простого мониторинга до сложных аналитических задач. Однако по мере роста масштабов и сложности этих задач возрастают и связанные с ними технические и, что более важно, правовые риски.

1.2. Типология собираемых данных

Эффективность парсинга напрямую зависит от типа и объема данных, которые можно извлечь из экосистемы Telegram. Платформа предоставляет доступ к широкому спектру информации, которую можно условно классифицировать на три основные категории: данные пользователей, данные контента и метаданные.

1. Данные пользователей: Эта категория включает информацию, непосредственно связанную с участниками каналов и чатов.

• user_id: Уникальный числовой идентификатор пользователя, который присваивается при регистрации и не меняется. Является ключевым элементом для идентификации пользователя в системе.
• username: Публичный псевдоним (никнейм) пользователя, который он может установить самостоятельно. Он уникален и может использоваться для прямого контакта. В отличие от user_id, username может быть изменен или удален пользователем.
• first_name и last_name: Имя и фамилия, указанные пользователем в профиле. Эти поля могут быть не заполнены или содержать вымышленную информацию.
• Статус активности: Информация о том, когда пользователь был в сети (online, offline, was recently, was last week и т.д.). Доступность этой информации зависит от настроек приватности пользователя.
• Фото профиля (аватар): Изображения, которые пользователь загрузил в свой профиль.

2. Данные контента: Это основное содержимое, генерируемое пользователями и администраторами в каналах и чатах.

• Текстовые сообщения: Основное средство коммуникации.
• Медиафайлы: Изображения, видео, аудиофайлы, голосовые сообщения и документы различных форматов.⁴
• Ссылки: URL-адреса, публикуемые в сообщениях, которые могут вести на внешние ресурсы или другие Telegram-чаты и каналы.
• Пересланные сообщения (forwarded messages): Сообщения, пересланные из других чатов или каналов, часто содержат ссылку на первоисточник, что позволяет отслеживать распространение контента.

3. Метаданные и статистика: Информация, описывающая контекст и взаимодействие с контентом.

• Статистика постов: Количество просмотров, реакции (эмодзи), количество комментариев к посту в канале.
• Временные метки: Дата и время публикации или редактирования сообщения.
• Информация о чате/канале: Название, описание, количество подписчиков и его динамика.¹
• Информация об участниках: Статус участника в группе (администратор, обычный участник), дата вступления в чат.

Совокупность этих данных позволяет проводить глубокий многоаспектный анализ, однако важно понимать, что доступность той или иной информации регулируется как настройками приватности конкретного пользователя и чата, так и техническими ограничениями API, через который осуществляется парсинг.

1.3. «Официальный» и «неофициальный» парсинг: фундаментальные различия подходов

В пользовательском и околотехническом дискурсе принято разделять парсинг на «официальный» и «неофициальный». Это разделение, хотя и интуитивно понятное, является терминологически неточным и скрывает истинную природу различий. На самом деле, оба метода используют официальные программные интерфейсы (API), предоставленные Telegram. Фундаментальное различие заключается не в легитимности самого инструмента, а в сценарии его использования и типе аккаунта, от имени которого выполняются действия. Таким образом, более корректно говорить о «парсинге на базе бота» и «парсинге на базе клиента (пользователя)».

• «Официальный» подход (Парсинг на базе Bot API): Этот метод основан на использовании Telegram Bot API — высокоуровневого интерфейса, работающего по протоколу HTTPS и предназначенного для создания чат-ботов.⁷ Бот — это специальный аккаунт, который управляется программно и не требует привязки к номеру телефона. Этот подход считается «официальным» в общепринятом смысле, поскольку он соответствует основному предназначению Bot API — созданию автоматизированных сервисов, взаимодействующих с пользователями в рамках четко определенных правил. Однако этот API имеет существенные ограничения, целенаправленно введенные для защиты приватности пользователей. Например, бот не может по своей инициативе начать диалог с пользователем, не видит все сообщения в группе (если не является администратором) и не может получить полный список участников большинства чатов.⁹
• «Неофициальный» подход (Парсинг на базе Telegram API / MTProto): Этот метод использует основной Telegram API (часто называемый Core API) и его бинарный протокол MTProto. Это тот самый API, на котором работают все официальные клиенты Telegram (десктопные, мобильные и веб-версии).⁷ Для работы с этим API необходима аутентификация от имени обычного пользовательского аккаунта с использованием номера телефона,
  api_id и api_hash, получаемых на my.telegram.org. Этот подход предоставляет полный доступ ко всем данным и функциям, которые доступны обычному пользователю в его клиенте. Именно поэтому он является предпочтительным для задач массового парсинга. Использование этого API для автоматизации действий от имени пользователя (т.е. для имитации поведения человека, а не бота) и есть то, что в сообществе называют «неофициальным» парсингом.⁴

Это концептуальное различие имеет далеко идущие последствия. Использование клиентского API для массового сбора данных, по сути, является обходом тех ограничений, которые Telegram сознательно встроил в Bot API для защиты приватности. Это создает фундаментальный конфликт между целями многих парсеров (например, сбор данных для обучения ИИ или маркетинга ²) и политикой платформы, которая, как будет показано в Части III, прямо запрещает подобные действия в своих Условиях использования для разработчиков.¹¹ Таким образом, проблема заключается не в использовании «неофициального» инструмента, а в нарушении предполагаемого сценария использования

официального клиентского API.

Часть II: Техническая реализация: Архитектура и инструментарий

2.1. Архитектура доступа к данным: Telegram API (MTProto) vs. Bot API

Выбор между Telegram API (MTProto) и Bot API является первым и ключевым архитектурным решением при проектировании системы для парсинга. От этого выбора зависят не только технические возможности и сложность реализации, но и уровень рисков, связанных с блокировкой аккаунта и нарушением правил платформы. Как уже отмечалось, для серьезных задач по сбору данных практически всегда используется клиентский Telegram API, и сравнительный анализ показывает, почему это так.

Telegram API (MTProto) — это низкоуровневый, мощный и гибкий интерфейс, лежащий в основе всей экосистемы Telegram. Он спроектирован для создания полнофункциональных клиентов. Работа с ним напрямую требует реализации сложного бинарного протокола MTProto, который отвечает за шифрование, передачу данных и обработку ошибок. К счастью, для большинства языков программирования существуют готовые библиотеки (например, Telethon и Pyrogram для Python), которые абстрагируют эту сложность. Основное преимущество MTProto для парсинга — это работа от имени реального пользователя, что предоставляет доступ ко всему объему информации, видимому этому пользователю: истории любых чатов, в которых он состоит, полным спискам участников (с некоторыми ограничениями), медиафайлам и т.д..¹⁰

Bot API, напротив, представляет собой простой и удобный HTTP-интерфейс, который является, по сути, оберткой над MTProto.¹³ Он значительно проще в использовании, так как не требует работы с бинарным протоколом и сложной аутентификацией — достаточно получить токен у @BotFather. Однако эта простота достигается ценой серьезных функциональных ограничений, направленных на защиту приватности. Бот не может инициировать общение, не видит сообщения в группах, если они не адресованы ему напрямую (или если у него нет прав администратора), и, что самое важное для парсинга аудитории, не может получить список участников группы, если он не является ее администратором.⁹ Эти ограничения являются не техническим недостатком, а сознательным проектным решением Telegram, отражающим философию платформы в отношении приватности. Попытка обойти эти ограничения с помощью клиентского API, таким образом, идет вразрез с намерениями разработчиков Telegram.

Ниже представлена таблица, систематизирующая ключевые различия между двумя подходами.

Таблица 1: Сравнительный анализ Telegram API (MTProto) и Bot API

Параметр	Telegram API (MTProto)	Bot API
Метод аутентификации	Номер телефона + api_id & api_hash от my.telegram.org	Уникальный токен бота от @BotFather
Протокол	Низкоуровневый бинарный протокол MTProto (требует спец. библиотек)	Высокоуровневый HTTPS (стандартные HTTP-запросы)
Объем доступных данных	Полный доступ ко всем данным, видимым пользователю (чаты, каналы, контакты)	Ограниченный доступ, в основном к событиям, напрямую касающимся бота
Доступ к истории сообщений	Полный доступ к истории всех чатов, где состоит пользователь	Только сообщения, адресованные боту, или все сообщения, если бот — администратор с соответствующими правами
Получение списка участников	Возможность получить список участников любого доступного чата/канала (с ограничениями на количество за один запрос)	Только для чатов, где бот является администратором. В каналах получить список участников ботом практически невозможно.
Ограничения (Rate Limits)	Сложные и динамические. При превышении возвращается ошибка FloodWaitError с указанием времени ожидания.	Более простые и четко документированные, обычно ограничивают количество запросов в секунду/минуту.
Требования к аккаунту	Обычный пользовательский аккаунт Telegram	Специальный аккаунт бота, создаваемый через @BotFather
Основной сценарий использования	Создание кастомных клиентов, автоматизация пользовательских действий, массовый парсинг данных	Создание чат-ботов, интеграций, автоматизация ответов, игры

Анализ таблицы однозначно показывает, что для задач, связанных с массовым сбором данных об аудитории и контенте из чужих чатов и каналов, Bot API практически непригоден из-за своих архитектурных ограничений. Telegram API (MTProto), напротив, предоставляет необходимые инструменты, но его использование для автоматизации сбора данных сопряжено со значительными техническими и юридическими рисками.

2.2. Клиентский парсинг через Telegram API (MTProto): Библиотеки и практики

Парсинг с использованием клиентского API является де-факто стандартом для сбора больших объемов данных из Telegram. Этот процесс всегда начинается с получения учетных данных и включает в себя работу со специализированными библиотеками, которые инкапсулируют сложность протокола MTProto. В экосистеме Python доминируют две основные библиотеки: Telethon и Pyrogram.

2.2.1. Получение учетных данных (api_id и api_hash)

Любая работа с клиентским API невозможна без уникальных идентификаторов вашего приложения — api_id и api_hash. Эти ключи служат для того, чтобы Telegram мог идентифицировать приложение, которое отправляет запросы к его серверам. Процесс их получения стандартизирован и выполняется через официальный портал Telegram ¹²:

1. Авторизация на my.telegram.org: Необходимо перейти на сайт https://my.telegram.org и войти в систему, используя номер телефона, привязанный к вашему аккаунту Telegram. Telegram отправит код подтверждения в приложение.
2. Переход в раздел «API development tools»: После входа в систему нужно выбрать соответствующий раздел.
3. Создание нового приложения: Необходимо заполнить простую форму, указав название (App title) и короткое имя (Short name) для вашего приложения. Тип платформы (Platform) можно выбрать любой, например, «Desktop».
4. Получение ключей: После создания приложения на экране отобразятся api_id (числовой) и api_hash (буквенно-цифровая строка). Эти данные являются конфиденциальными и не должны передаваться третьим лицам или публиковаться в открытом доступе.

Получив эти два ключа, можно приступать к написанию кода для парсера.

2.2.2. Библиотека Telethon: «Рабочая лошадка» для парсинга

Telethon — это зрелая, полнофункциональная и асинхронная библиотека для Python, которая предоставляет доступ практически ко всем методам Telegram API. Она долгое время была основным инструментом для разработчиков, работающих с MTProto.

Аутентификация и создание клиента:

При первом запуске скрипта Telethon попросит ввести номер телефона, код подтверждения из Telegram и, если установлен, пароль двухфакторной аутентификации. После успешного входа библиотека создаст специальный файл с расширением .session, в котором будет храниться сессия для последующих запусков без повторной аутентификации.15

Python

# Пример инициализации клиента Telethon
from telethon.sync import TelegramClient

api_id = 12345678  # Замените на ваш api_id
api_hash = 'YOUR_API_HASH' # Замените на ваш api_hash
phone_number = '+1234567890' # Замените на ваш номер телефона

# Использование 'with' гарантирует корректное завершение сессии
with TelegramClient(phone_number, api_id, api_hash) as client:
    # client.send_message('me', 'Клиент успешно запущен!')
    # Здесь будет ваш код для парсинга
    pass

Получение списка участников чата/канала:

Это одна из самых востребованных задач. Telegram API отдает участников порциями (чанками), обычно не более 200 за один запрос. Поэтому для получения полного списка необходимо итерировать по всем участникам, используя offset для смещения. Telethon предоставляет как высокоуровневый метод client.iter_participants(), который скрывает эту логику, так и низкоуровневый доступ через GetParticipantsRequest для большего контроля.¹⁹

Python

# Пример парсинга участников канала с помощью Telethon
from telethon.sync import TelegramClient
from telethon.tl.functions.channels import GetParticipantsRequest
from telethon.tl.types import ChannelParticipantsSearch
import csv

#... (данные для аутентификации)...

target_channel = 'some_public_channel' # Замените на username или ID канала

async def main():
    async with TelegramClient(phone_number, api_id, api_hash) as client:
        all_participants =
        offset = 0
        limit = 100 # Telegram обычно отдает порциями до 200

        while True:
            try:
                participants = await client(GetParticipantsRequest(
                    channel=target_channel,
                    filter=ChannelParticipantsSearch(''),
                    offset=offset,
                    limit=limit,
                    hash=0
                ))
            except Exception as e:
                print(f"Произошла ошибка: {e}")
                break

            if not participants.users:
                break # Участники закончились

            all_participants.extend(participants.users)
            offset += len(participants.participants)
            print(f"Собрано {len(all_participants)} участников...")

        print("Парсинг участников завершен.")

        # Сохранение данных в CSV
        with open('participants.csv', 'w', encoding='UTF8', newline='') as f:
            writer = csv.writer(f)
            writer.writerow(['username', 'user_id', 'first_name', 'last_name', 'phone'])
            for user in all_participants:
                writer.writerow([user.username, user.id, user.first_name, user.last_name, user.phone])

# Для запуска асинхронной функции main
import asyncio
if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

Парсинг истории сообщений:

Для сбора сообщений используется удобный итератор client.iter_messages(), который позволяет гибко настраивать параметры выборки: лимит сообщений, начальную и конечную дату, фильтрацию по отправителю и т.д.

Python

# Пример парсинга сообщений
async with TelegramClient(phone_number, api_id, api_hash) as client:
    # Итерация по последним 1000 сообщениям в канале
    async for message in client.iter_messages(target_channel, limit=1000):
        print(f"ID сообщения: {message.id}, Текст: {message.text}")
        # Можно получить и другие данные: message.date, message.sender_id, message.views и т.д.

Несмотря на свою мощь, Telethon может показаться несколько громоздким для новичков, а его синтаксис — не всегда интуитивным.

2.2.3. Библиотека Pyrogram: Современная асинхронная альтернатива

Pyrogram — это более молодая библиотека, которая позиционируется как «элегантная, современная и асинхронная» альтернатива Telethon.²⁰ Она построена на базе современных возможностей Python (в частности, asyncio и type hints) и предлагает более чистый и интуитивно понятный API для многих задач.

Сравнение с Telethon:

Основное преимущество Pyrogram — это простота синтаксиса и автоматизация многих рутинных операций. Например, для получения списка всех участников канала достаточно использовать один асинхронный генератор app.get_chat_members(), который сам позаботится о пагинации (отправке запросов с offset и limit).14 Это значительно упрощает код и снижает порог входа для разработчиков.

Python

# Пример парсинга участников канала с помощью Pyrogram
from pyrogram import Client
import asyncio

api_id = 12345678
api_hash = "YOUR_API_HASH"
target_chat = "some_public_channel" # Замените на username или ID

async def main():
    # "my_account" - это имя файла сессии
    async with Client("my_account", api_id, api_hash) as app:
        count = 0
        async for member in app.get_chat_members(target_chat):
            # member - это объект типа ChatMember [22]
            user = member.user
            print(f"ID: {user.id}, Username: {user.username}, Name: {user.first_name}")
            count += 1
        print(f"Всего собрано: {count} участников.")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

Как видно из примера, код на Pyrogram для той же задачи получается значительно короче и читабельнее, чем на Telethon. Эта техническая элегантность и простота, однако, создают обманчивое впечатление легитимности и безопасности процесса. Разработчик, видя, как легко можно получить тысячи user_id, может недооценить серьезность юридических последствий, которые будут рассмотрены в следующей части. Этот разрыв между технической возможностью и юридической допустимостью является одной из центральных проблем современного парсинга.

2.2.4. Сравнение библиотек и роль TDLib

Выбор между Telethon и Pyrogram часто зависит от предпочтений разработчика и специфики задачи. Обе библиотеки активно развиваются и имеют свои сильные стороны.

Важно понимать, что ни Telethon, ни Pyrogram не являются реализацией протокола MTProto с нуля. Они служат удобными Python-обертками, которые реализуют логику этого протокола. В то же время, существует TDLib (Telegram Database Library) — это официальная, кроссплатформенная библиотека от Telegram, написанная на C++, которая предоставляет готовую реализацию клиента.²³ TDLib берет на себя все сложности, связанные с сетью, шифрованием и локальным хранением данных. Она может использоваться из любого языка, способного вызывать C-функции, часто через JSON-интерфейс.²⁴ Некоторые Python-библиотеки, такие как python-telegram ²⁶ или pywtdlib ²⁷, являются прямыми обертками над TDLib. Telethon и Pyrogram, в свою очередь, являются независимыми реализациями протокола MTProto на Python, что дает им большую гибкость, но теоретически может приводить к расхождениям с официальным клиентом.

Таблица 2: Сравнение библиотек Telethon и Pyrogram

Критерий	Telethon	Pyrogram
Основная парадигма	«Классический» asyncio, более низкоуровневый доступ к методам API	Современный async/await, высокоуровневые «умные» методы
Управление сессией	Файл .session для хранения состояния аутентификации	Файл .session или хранение сессии в памяти (in-memory)
Документация	Очень подробная, охватывает все аспекты API, но может быть сложной для новичков	Чистая, хорошо структурированная, с множеством примеров, более дружелюбна к новичкам
Активность сообщества	Большое, зрелое и активное сообщество, обширная история решения проблем	Активное сообщество, быстро растет, но может быть меньше по размеру
Простота получения списка участников	Требует ручной пагинации через offset или использования итератора iter_participants	Встроенная автоматическая пагинация в методе get_chat_members
Обработка ошибок	Подробная иерархия исключений для разных типов ошибок API	Элегантная и современная система обработки ошибок

В итоге, Pyrogram часто рекомендуется для новых проектов из-за его простоты и современного API, в то время как Telethon остается мощным и надежным инструментом для сложных задач, требующих тонкого контроля над API.

2.3. Парсинг с использованием Bot API: возможности и строгие рамки

Хотя парсинг на базе клиентского API является доминирующим подходом, важно понимать возможности и, что более существенно, ограничения «официального» парсинга через Bot API. Анализ этих ограничений позволяет лучше понять философию Telegram в отношении приватности и данных.

Основная функция Bot API — создание интерактивных ботов, а не сбор данных. Поэтому его архитектура целенаправленно ограничивает доступ к информации, которая не относится напрямую к взаимодействию пользователя с ботом.

Получение информации об участниках:

Бот может получить информацию об участниках чата, но только при соблюдении строгих условий. Основной метод для этого — getChatMembers.14 Однако, чтобы этот метод вернул полный список участников, бот должен иметь права администратора в данной группе.28 В публичных каналах боты, как правило, вообще не могут получить список подписчиков. Это первое и самое главное ограничение, которое делает Bot API практически бесполезным для анализа аудитории чужих сообществ.

Невозможность «обнаружения» чатов:

Фундаментальное ограничение Bot API заключается в том, что бот не имеет механизма для получения списка всех чатов, в которых он состоит. Бот «узнает» о существовании чата только тогда, когда в этом чате происходит событие, связанное с ним: его добавляют в группу, пользователь отправляет ему команду или сообщение.9 Это означает, что бот не может самостоятельно «сканировать» Telegram в поисках групп для парсинга. Он пассивен и реагирует только на внешние стимулы.

Ограничения приватности при чтении сообщений:

По умолчанию бот, добавленный в группу, не видит все сообщения. Он получает только:

• Сообщения, начинающиеся с символа / (команды).
• Сообщения, в которых бота упоминают через @username.
• Ответы на сообщения самого бота.

Чтобы бот мог видеть все сообщения в группе, необходимо отключить режим приватности (privacy mode) в настройках бота через @BotFather. Однако даже с отключенным режимом приватности, это не решает проблему доступа к истории сообщений, которая была до добавления бота в чат.

Эти ограничения не являются случайными. Они представляют собой продуманную систему защиты, которая призвана предотвратить массовый и несанкционированный сбор данных. Bot API спроектирован так, чтобы уважать приватность пользователей и ограничивать сбор данных только тем контекстом, в котором пользователь явно взаимодействует с ботом. Использование клиентского API для обхода этих барьеров является прямым нарушением духа, если не буквы, правил платформы.

2.4. Продвинутые методики и стратегии обхода ограничений

Поскольку массовый парсинг с одного аккаунта быстро приводит к временным или постоянным блокировкам со стороны Telegram, энтузиасты и коммерческие сервисы разработали ряд стратегий для повышения стабильности и масштабирования процесса сбора данных. Эти методики направлены на имитацию «человеческого» поведения и обход анти-спам систем платформы.

Управление сессиями и прокси-серверами:

Наиболее эффективный способ избежать ограничений — это распределение нагрузки между несколькими аккаунтами Telegram. Создается «ферма» аккаунтов, каждый со своей сессией (.session файл), и парсер поочередно использует их для отправки запросов. Это позволяет значительно увеличить общее количество запросов в единицу времени.

Для маскировки следов и обхода блокировок по IP-адресу активно используются прокси-серверы. Наиболее эффективными считаются ротируемые резидентные прокси.²⁹ В отличие от серверных прокси, которые имеют легко идентифицируемые IP-адреса дата-центров, резидентные прокси используют IP-адреса реальных пользователей интернет-провайдеров. Ротация означает, что IP-адрес автоматически меняется через определенные промежутки времени или после каждого запроса, что делает отслеживание и блокировку парсера крайне затруднительным.⁴

Обработка FloodWaitError:

Telegram имеет сложную систему защиты от флуда (слишком частых запросов). Когда парсер превышает допустимые лимиты, API возвращает ошибку FloodWaitError, в которой содержится точное количество секунд, которое клиент должен подождать перед отправкой следующего запроса. Грамотно написанный парсер должен не просто падать при такой ошибке, а корректно ее обрабатывать: извлекать время ожидания из исключения и ставить выполнение скрипта на паузу на указанный срок.29

Python

# Пример обработки FloodWaitError в Telethon
from telethon.errors.rpcerrorlist import FloodWaitError
import asyncio

#... (внутри асинхронной функции)...
try:
    # Какой-либо запрос к API, например, отправка сообщения
    await client.send_message(target_channel, 'Тестовое сообщение')
except FloodWaitError as e:
    print(f"Превышен лимит запросов. Ожидание {e.seconds} секунд.")
    await asyncio.sleep(e.seconds)
    # Повторная попытка после ожидания
    await client.send_message(target_channel, 'Тестовое сообщение')

Структурирование и хранение данных:

Собранные данные необходимо сохранять в структурированном виде для последующего анализа. Наиболее популярные форматы:

• CSV (Comma-Separated Values): Простой текстовый формат, легко импортируемый в Excel и другие аналитические инструменты. Подходит для табличных данных, таких как списки пользователей.⁵
• JSON (JavaScript Object Notation): Гибкий формат, хорошо подходящий для хранения вложенных структур, например, сообщений с комментариями и реакциями.
• Apache Parquet: Колоночный формат хранения данных, оптимизированный для больших датасетов и аналитических запросов. Он обеспечивает высокую степень сжатия и скорость чтения, что делает его предпочтительным для задач Data Science.¹⁶

Применение этих продвинутых методик позволяет создавать мощные и устойчивые системы для парсинга, однако важно помнить, что они лишь технически решают проблему обхода ограничений и не отменяют юридических рисков, связанных с самим фактом сбора данных.

Часть III: Правовое и этическое измерение парсинга

Техническая легкость, с которой современные инструменты позволяют извлекать данные из Telegram, создает опасную иллюзию вседозволенности. Однако за элегантным кодом и быстрыми результатами скрывается сложное и минное поле правовых и этических норм. Любая деятельность по парсингу должна рассматриваться через призму трех уровней регулирования: условия использования самой платформы, национальное законодательство о персональных данных и международные нормы, такие как GDPR.

3.1. Анализ Условий использования Telegram (Terms of Service)

Взаимодействие с любой платформой начинается с принятия ее правил. Для разработчиков, использующих API Telegram, существует два ключевых документа: общие условия для разработчиков клиентских приложений и более строгие правила для создателей ботов.

Telegram API Terms of Service (для клиентских приложений):

Этот документ 30, регулирующий создание сторонних клиентов (и, следовательно, использование клиентского API для парсинга), является довольно лаконичным. Он не содержит прямого запрета на парсинг как таковой. Однако несколько пунктов создают правовую рамку, которая косвенно ограничивает такую деятельность:

• Пункт 1.1 «Privacy & Security»: Требует от разработчиков «охранять приватность пользователей с предельной осторожностью». Массовый сбор данных без согласия пользователей сложно совместить с этим требованием.
• Пункт 1.4: Запрещает «вмешиваться в базовую функциональность Telegram». Агрессивный парсинг, создающий высокую нагрузку на серверы, может быть интерпретирован как такое вмешательство.

Bot Platform Developer Terms of Service:

Этот документ 11 гораздо более детализирован и содержит прямые запреты, имеющие непосредственное отношение к парсингу. Его анализ, проведенный в рамках исследования 11, выявляет критически важные положения.

• Пункт 4.3 «Data Scraping»: Этот раздел является ключевым и не оставляет пространства для двусмысленных толкований. В нем говорится:«Always prohibited uses include any form of data collection aimed at creating large datasets, machine learning models and AI products, such as scraping public group or channel contents.»
  Этот пункт прямо запрещает парсинг (в документе используется термин «scraping») контента публичных групп и каналов для создания больших наборов данных или обучения моделей ИИ. Учитывая, что именно эти цели часто заявляются как основные для парсинга ², данное положение делает значительную часть такой деятельности прямым нарушением условий использования Telegram.
• Косвенные, но не менее важные запреты:

• Принцип необходимости: Тот же пункт 4.3 разрешает собирать данные только в объеме, который является «необходимым для работы ваших сервисов» (essential for the operation of your services). Сбор тысяч user_id для последующего инвайтинга или формирования маркетинговых баз редко можно обосновать как «необходимый» для функционирования легитимного сервиса.
• Принцип добровольности и согласия: Документ подчеркивает, что разработчик может использовать данные, «предоставленные пользователями напрямую и добровольно» (submitted directly and voluntarily), при условии получения их «индивидуального, явного, активного и отзываемого согласия» (individual, explicit, active and revocable consent). Это положение фактически исключает легитимность сбора данных о пользователях, которые такого согласия не давали, то есть абсолютного большинства участников публичных чатов.

Таким образом, Условия использования Telegram, особенно для разработчиков ботов, устанавливают жесткие рамки. Хотя клиентский API технически позволяет осуществлять массовый парсинг, правила платформы прямо запрещают наиболее распространенные и коммерчески привлекательные сценарии его использования. Нарушение этих правил может привести к блокировке API-ключей, а также к прекращению доступа к платформе для аккаунтов, задействованных в парсинге.³⁰

3.2. Парсинг в правовом поле Российской Федерации

Парсинг данных пользователей Telegram, находящихся под юрисдикцией РФ, регулируется в первую очередь Федеральным законом № 152-ФЗ «О персональных данных». Анализ положений этого закона показывает, что большинство сценариев парсинга сопряжены с высокими юридическими рисками.

Что является персональными данными в Telegram?

Согласно ФЗ-152, персональные данные (ПДн) — это «любая информация, относящаяся к прямо или косвенно определенному или определяемому физическому лицу».31 На практике это создает «серую зону».

• user_id и username: Сами по себе эти идентификаторы могут не считаться ПДн, так как они не всегда позволяют напрямую определить конкретного человека.
• Совокупность данных: Однако, когда username собирается вместе с first_name, last_name, фотографией профиля и сообщениями, оставленными пользователем, эта совокупность данных с высокой вероятностью будет признана персональными данными, так как она позволяет «косвенно определить» физическое лицо. Судебная и правоприменительная практика склоняется к широкому толкованию этого понятия.

Ключевое изменение в законодательстве: отмена «общедоступных ПДн»

До 1 марта 2021 года существовало правовое основание для обработки ПДн, «сделанных общедоступными субъектом персональных данных». Это позволяло некоторым трактовать парсинг публичных профилей как законный. Однако поправки в ФЗ-152 фактически упразднили это понятие.33 Теперь для обработки данных, которые пользователь сделал доступными неограниченному кругу лиц (например, опубликовав в открытом канале), требуется отдельное, специальное согласие на обработку персональных данных, разрешенных для распространения.

Этот факт является критически важным: то, что данные находятся в публичном доступе в Telegram, больше не означает, что их можно свободно собирать и обрабатывать.

Требование о получении согласия:

Согласно статьям 6 и 9 ФЗ-152, обработка ПДн по общему правилу допускается только с согласия субъекта. Это согласие должно быть «конкретным, предметным, информированным, сознательным и однозначным».34 При массовом парсинге аудитории канала, насчитывающей тысячи человек, получить такое согласие от каждого участника физически и технически невозможно. Любой сбор данных без такого согласия является прямым нарушением закона.

Ответственность за нарушения:

Нарушение законодательства о персональных данных влечет за собой административную и, в некоторых случаях, уголовную ответственность.

Таблица 3: Риски и ответственность за нарушение ФЗ-152 при парсинге

Нарушение	Статья КоАП РФ	Санкции для юридических лиц (на 2024-2025 гг.)	Примечание
Обработка ПДн без согласия субъекта в письменной форме	ст. 13.11, ч. 2	Штраф от 100 000 до 300 000 рублей. Повторное нарушение: от 300 000 до 500 000 рублей.	Наиболее вероятный состав правонарушения при парсинге user_id, имен и другой информации.
Обработка ПДн, несовместимая с целями сбора	ст. 13.11, ч. 1	Штраф от 60 000 до 100 000 рублей.	Если данные собирались под одним предлогом, а используются для другого (например, для спам-рассылок).
Отсутствие опубликованной политики обработки ПДн	ст. 13.11, ч. 3	Штраф от 30 000 до 60 000 рублей.	Оператор ПДн обязан опубликовать документ, разъясняющий порядок обработки данных.
Незаконный сбор или распространение сведений о частной жизни	ст. 137 УК РФ	Штраф до 200 000 рублей, обязательные работы, либо лишение свободы на срок до 2 лет.	Применяется в случаях, когда сбор данных причинил существенный вред правам и законным интересам граждан.

Итог для российской юрисдикции неутешителен: практически любой сценарий массового парсинга аудитории Telegram без предварительного, явного и задокументированного согласия каждого пользователя является нарушением ФЗ-152 и влечет за собой серьезные финансовые и правовые риски.

3.3. Парсинг и европейское законодательство (GDPR)

Общий регламент по защите данных (GDPR), действующий в Европейском союзе, устанавливает одни из самых строгих в мире стандартов обработки персональных данных. Его действие экстерриториально: он применяется к любой компании в мире, которая обрабатывает данные резидентов ЕС. Учитывая глобальный характер Telegram, при парсинге практически невозможно исключить сбор данных граждан ЕС, а значит, необходимо учитывать требования GDPR.

Позиция европейских регуляторов однозначна: веб-скрапинг (и парсинг как его разновидность) в большинстве случаев является незаконным.³⁵ Это обусловлено несколькими фундаментальными принципами GDPR.

Отсутствие законного основания для обработки (Статья 6 GDPR):

GDPR требует, чтобы для любой обработки персональных данных существовало одно из шести законных оснований. Применительно к парсингу можно рассмотреть два из них:

1. Согласие (Consent): GDPR предъявляет к согласию еще более строгие требования, чем ФЗ-152. Оно должно быть свободным, конкретным, информированным и недвусмысленным, выраженным через четкое утвердительное действие. Получить такое согласие от тысяч пользователей в публичном чате невозможно.
2. Законный интерес (Legitimate Interest): Это наиболее часто используемая, но и самая слабая попытка оправдать парсинг. Для использования этого основания компания-парсер (контролер данных) должна доказать, что ее коммерческий интерес (например, в анализе рынка) не перевешивает права и свободы субъектов данных (пользователей). Европейские надзорные органы и суды крайне скептически относятся к такому обоснованию. Они считают, что ожидания пользователей, даже в публичных пространствах, не включают в себя то, что их данные будут массово собираться, агрегироваться и использоваться в коммерческих целях без их ведома.³⁶ Баланс интересов почти всегда складывается в пользу защиты приватности пользователя.³⁵

Статус «публично доступных» данных:

Аналогично российскому законодательству, GDPR не признает сам факт публичности данных основанием для их свободной обработки. Надзорные органы многократно подчеркивали: то, что пользователь разместил информацию в открытом доступе, не означает, что он дал согласие на ее сбор, профилирование и перепродажу.35 Это лишь дает право на просмотр информации в том контексте, в котором она была размещена.

Нарушение принципов GDPR:

Массовый парсинг нарушает и другие ключевые принципы GDPR:

• Прозрачность (Transparency): Пользователи не информируются о том, кто, как и зачем собирает их данные.
• Ограничение цели (Purpose Limitation): Данные часто собираются для неопределенных будущих целей, что запрещено.
• Минимизация данных (Data Minimisation): Собирается максимально возможный объем данных, а не минимально необходимый.

В совокупности эти факторы делают парсинг данных пользователей из ЕС чрезвычайно рискованной деятельностью. Штрафы за нарушение GDPR могут достигать 20 миллионов евро или 4% от годового мирового оборота компании, что делает потенциальные финансовые потери катастрофическими.

3.4. Анализ международной судебной практики

Судебные решения по всему миру формируют правовой ландшафт, в котором существует парсинг. Однако важно понимать, что прецеденты в одной юрисдикции не всегда применимы в другой, что создает сложную и противоречивую картину.

США: Дело hiQ Labs v. LinkedIn — ложная надежда для парсеров

Это дело, завершившееся в 2022 году, часто цитируется как победа сторонников свободного доступа к данным. Суд постановил, что парсинг общедоступных данных с профилей LinkedIn не является нарушением американского Закона о компьютерном мошенничестве и злоупотреблениях (CFAA), поскольку не происходит «неавторизованного доступа» к защищенной системе.39

Однако это решение создает опасную иллюзию легитимности парсинга по нескольким причинам:

1. Узкая сфера применения: Решение касается только закона CFAA и не затрагивает другие правовые аспекты, такие как нарушение авторских прав, нарушение условий использования сервиса или, что самое главное, нарушение законов о защите персональных данных.
2. Географическая ограниченность: Это решение американского суда, основанное на американском законодательстве. Оно не имеет никакой юридической силы в Европейском союзе или России.

Таким образом, существует глобальный правовой раскол. Компания, ссылающаяся на дело LinkedIn для оправдания парсинга данных граждан ЕС, столкнется с совершенно иной правовой реальностью, где доминируют нормы GDPR.

Европейский союз: Строгая линия защиты данных

Судебная и правоприменительная практика в ЕС движется в прямо противоположном направлении, последовательно наказывая за несанкционированный сбор данных.

• Дело KASPR (Франция, 2025): Французский надзорный орган (CNIL) наложил штраф в размере 200 000 евро на компанию KASPR. Эта компания разработала браузерное расширение, которое парсило контактные данные из публичных профилей LinkedIn для создания коммерческой базы данных, используемой для рекрутинга и маркетинга. CNIL признал эту практику нарушением GDPR, в частности, из-за отсутствия законного основания для обработки и несоблюдения принципа прозрачности.⁴⁰ Это прямой и недвусмысленный прецедент, показывающий, что коммерческий парсинг социальных сетей в ЕС незаконен.
• Дела о парсинге Facebook (Германия, 2024): После крупной утечки данных Facebook, ставшей результатом парсинга, немецкие суды были завалены исками от пользователей о возмещении нематериального ущерба. В знаковом решении от ноября 2024 года Федеральный верховный суд Германии (BGH) постановил, что даже сама «потеря контроля» над своими персональными данными является достаточным основанием для присуждения компенсации (в данном случае, суд счел адекватной сумму около 100 евро на истца).⁴¹ Хотя сумма кажется небольшой, в масштабах миллионов пострадавших пользователей это создает для компаний огромные финансовые риски и подтверждает, что суды ЕС серьезно относятся к защите данных, даже если прямой финансовый ущерб не доказан.
• Дела против Meta AI (ЕС, 2025): Попытки Meta использовать публичные посты, фото и комментарии пользователей Facebook и Instagram для обучения своих моделей ИИ столкнулись с противодействием со стороны европейских регуляторов и судов.⁴³ Эти дела показывают, что даже технологические гиганты не могут в одностороннем порядке решать, как использовать «публичные» данные пользователей, и что аргумент об обучении ИИ не является универсальным оправданием для парсинга.

Вывод: Международная практика демонстрирует явный раскол. В то время как в США фокус смещен на вопросы несанкционированного доступа к системам, в Европе доминирует парадигма защиты фундаментального права на приватность. Для любой компании, работающей на глобальном рынке, игнорирование строгих европейских стандартов является стратегической ошибкой с потенциально разрушительными последствиями.

Часть IV: Синтез и стратегические рекомендации

4.1. Сводная матрица рисков: Технические, юридические и этические аспекты

Анализ технических возможностей и правовых ограничений парсинга в Telegram выявляет сложную картину, где каждый шаг сопряжен с определенным уровнем риска. Чтобы систематизировать эту информацию и предоставить практический инструмент для принятия решений, была разработана сводная матрица рисков. Она оценивает различные виды парсинговой деятельности по трем ключевым измерениям: технический риск (блокировка со стороны Telegram), юридический риск (в юрисдикциях РФ и ЕС) и репутационный/этический риск.

Эта матрица является квинтэссенцией всего исследования. Она позволяет менеджеру, маркетологу или разработчику быстро оценить потенциальную опасность конкретной задачи, не углубляясь в многостраничный правовой анализ. Например, при постановке задачи «собрать user_id всех участников конкурирующего канала для инвайтинга» матрица мгновенно подсветит высокие и очень высокие риски по всем направлениям.

Таблица 4: Матрица рисков парсинга в Telegram

Вид деятельности	Технический риск (Бан аккаунта/API)	Юридический риск (РФ, ФЗ-152)	Юридический риск (ЕС, GDPR)	Репутационный/Этический риск
Сбор user_id/username из открытого канала для аналитики	Средний. Зависит от интенсивности. Агрессивный парсинг с одного аккаунта быстро приведет к FloodWaitError и временному бану.	Высокий. Совокупность данных может быть признана ПДн. Отсутствует согласие на обработку. Нарушение принципа целеполагания.	Очень высокий. Отсутствует законное основание (согласие или легитимный интерес). Нарушение принципов прозрачности и минимизации.	Средний. Пользователи не ожидают, что их идентификаторы будут собраны в базы данных для анализа без их ведома.
Парсинг сообщений из открытого канала для анализа контента (без сбора данных авторов)	Низкий-Средний. Менее рискованно, чем парсинг участников, но интенсивные запросы все равно могут вызвать реакцию анти-спам систем.	Низкий. Если данные авторов полностью анонимизированы (удалены user_id, имена), риск значительно снижается. Фокус на неперсонифицированном контенте.	Низкий-Средний. Риск сохраняется, если в текстах сообщений содержатся ПДн третьих лиц. Требуется тщательная анонимизация.	Низкий. Анализ публичного контента в агрегированном виде является общепринятой практикой.
Парсинг участников закрытой группы (при наличии легального доступа)	Высокий. Парсинг закрытых групп, даже при наличии доступа, является высокорисковой активностью и легко отслеживается платформой.	Очень высокий. Участники закрытых групп имеют повышенные ожидания приватности. Сбор их данных является грубым нарушением ФЗ-152.	Очень высокий. Аналогично ФЗ-152, но с потенциально более крупными штрафами. Явное нарушение GDPR.	Высокий. Воспринимается как злоупотребление доверием. Может привести к серьезному репутационному ущербу, если станет достоянием общественности.
Массовая проверка номеров телефонов на наличие в Telegram 44	Очень высокий. Это действие (importContacts) имеет очень строгие лимиты и быстро приводит к перманентной блокировке аккаунта.	Очень высокий. Номер телефона — это однозначно ПДн. Обработка без согласия — прямое нарушение.	Очень высокий. Грубейшее нарушение GDPR, так как обрабатываются ПДн без какого-либо законного основания.	Очень высокий. Считается крайне неэтичной практикой, нарушающей приватность.
Использование спарсенных данных для прямой рассылки (инвайтинг, спам)	Очень высокий. Прямой путь к быстрой и перманентной блокировке всех задействованных аккаунтов.	Очень высокий. Нарушение не только ФЗ-152, но и ФЗ «О рекламе» (требование предварительного согласия на получение рекламы).	Очень высокий. Нарушение GDPR и Директивы ePrivacy. Ведет к максимальным штрафам.	Очень высокий. Прямой спам, который наносит непоправимый вред репутации бренда.

4.2. Заключение: на грани инноваций и права

Проведенное исследование показывает, что парсинг аудитории и контента в Telegram в 2025 году и далее представляет собой деятельность, балансирующую на тонкой грани между технологическими инновациями и строгими правовыми нормами. Техническая простота реализации, обеспечиваемая мощными библиотеками вроде Telethon и Pyrogram, создает обманчивое чувство доступности и легитимности. Однако за этой простотой скрываются многоуровневые и кумулятивные риски, которые часто недооцениваются.

Ключевой вывод исследования заключается в том, что аргументы «эти данные публичны» и «все так делают» больше не являются состоятельной защитой ни с точки зрения условий использования платформы, ни с точки зрения законодательства. Изменения в российском ФЗ-152, отменившие концепцию «общедоступных ПДн» как основания для обработки, и жесткая позиция европейских регуляторов в рамках GDPR создали правовую среду, в которой практически любой массовый несанкционированный сбор персональных данных является незаконным. Это усугубляется прямым запретом на парсинг для создания датасетов и обучения ИИ, прописанным в Условиях использования Telegram для разработчиков.

Таким образом, компания, занимающаяся парсингом, одновременно рискует нарушить:

1. Договорные обязательства перед платформой Telegram, что ведет к техническим санкциям (блокировке).
2. Национальное законодательство (например, ФЗ-152 в России), что ведет к административным штрафам и потенциальной уголовной ответственности.
3. Международное законодательство (GDPR), если затрагиваются данные граждан ЕС, что ведет к многомиллионным штрафам.

Этот кумулятивный эффект многократно увеличивает совокупный риск, превращая кажущуюся безобидной техническую задачу в серьезную юридическую и репутационную угрозу для бизнеса.

Стратегические рекомендации:

• Для маркетологов и специалистов по продажам: Необходимо сместить фокус с «холодных» тактик, основанных на парсинге и спаме, на выстраивание доверительных отношений с аудиторией. Вместо массового инвайтинга следует развивать собственные каналы и использовать чат-боты, которые собирают данные пользователей только после получения явного и информированного согласия, с обязательным размещением политики конфиденциальности.³¹ Легитимная лидогенерация возможна через качественный контент и интерактивные механики, а не через скрытый сбор данных.
• Для аналитиков и Data Scientists: При сборе данных для анализа рыночных трендов или обучения моделей следует отдавать приоритет полностью анонимизированным и агрегированным данным. Необходимо разрабатывать технические методы, которые позволяют извлекать суть из контента, не затрагивая персональные данные авторов. Если для задачи необходимы именно персональные данные, следует искать альтернативные, легальные источники или разрабатывать методологию получения явного согласия от пользователей, помня о прямом запрете в ToS Telegram на парсинг для обучения ИИ.
• Для разработчиков и технических директоров: Юридический комплаенс должен стать неотъемлемой частью процесса разработки. При проектировании систем, использующих парсинг, необходимо закладывать в архитектуру оценку правовых рисков наравне с техническими метриками. Следует всегда документировать источники данных, реализовывать механизмы обработки запросов на удаление данных (right to be forgotten) и проводить регулярный аудит практик сбора данных на соответствие актуальному законодательству.

В конечном счете, будущее эффективной и устойчивой работы с данными лежит не в плоскости поиска технических уязвимостей для того, чтобы «собрать больше», а в плоскости построения прозрачных и этичных процессов, которые уважают право пользователя на приватность и выстраивают долгосрочное доверие. Именно такой подход позволит компаниям не только избежать колоссальных штрафов и репутационных потерь, но и получить реальное конкурентное преимущество в новой цифровой экономике, основанной на данных.

Источники

1. Парсинг Телеграм-каналов: что это, с чем его едят и нужен ли он вам? — VC.ru, дата последнего обращения: июля 28, 2025, https://vc.ru/telegram/1508722-parsing-telegram-kanalov-chto-eto-s-chem-ego-edyat-i-nuzhen-li-on-vam
2. Парсинг телеграм чатов и каналов, полезные инструменты в 2025 году — DTF, дата последнего обращения: июля 28, 2025, https://dtf.ru/id2308877/3347722-parsing-telegram-chatov-i-kanalov-poleznye-instrumenty-v-2025-godu
3. Парсинг Telegram: пользователи, чаты, группы, контакты, подписчики | Parsing Master, дата последнего обращения: июля 28, 2025, https://parsingmaster.com/parsing-telegram/
4. Парсер Telegram каналов: как с этим работать? Расскажем, как парсить аудиторию и контент с каналов — VC.ru, дата последнего обращения: июля 28, 2025, https://vc.ru/marketing/1325202-parser-telegram-kanalov-kak-s-etim-rabotat-rasskazhem-kak-parsit-auditoriyu-i-kontent-s-kanalov
5. Парсеры Телеграм каналов и чатов — AffTimes.com, дата последнего обращения: июля 28, 2025, https://afftimes.com/smm/parsing-telegram/
6. Парсер каналов и групп Telegram | Datacol, дата последнего обращения: июля 28, 2025, https://web-data-extractor.net/parser-telegram/
7. Telegram APIs, дата последнего обращения: июля 28, 2025, https://core.telegram.org/
8. Telegram Bot API, дата последнего обращения: июля 28, 2025, https://core.telegram.org/bots/api
9. What is the method to retrieve chat names that a Telegram bot belongs to using the Bot API?, дата последнего обращения: июля 28, 2025, https://community.latenode.com/t/what-is-the-method-to-retrieve-chat-names-that-a-telegram-bot-belongs-to-using-the-bot-api/4136
10. Telegram API — Marvin — Medium, дата последнего обращения: июля 28, 2025, https://samon127.medium.com/telegram-api-7a6f9b99078f
11. Telegram Bot Platform Developer Terms of Service, дата последнего обращения: июля 28, 2025, https://telegram.org/tos/bot-developers
12. API Telegram — eSeGeCe, дата последнего обращения: июля 28, 2025, https://www.esegece.com/help/sgcWebSockets/Components/APIs/Other/Telegram/API_Telegram.htm
13. tdlib/telegram-bot-api — GitHub, дата последнего обращения: июля 28, 2025, https://github.com/tdlib/telegram-bot-api
14. get_chat_members() — Pyrogram Documentation, дата последнего обращения: июля 28, 2025, https://docs.pyrogram.org/api/methods/get_chat_members
15. Adding Telegram Group Members to Your Groups Using Telethon, дата последнего обращения: июля 28, 2025, https://python.gotrained.com/adding-telegram-members-to-your-groups-telethon-python/
16. Web Scraping Telegram | [Text] [Content] [Message] [Reactions] [Replies] [Comments] [Channels] [Groups] [Chats] — GitHub, дата последнего обращения: июля 28, 2025, https://github.com/ergoncugler/web-scraping-telegram
17. Receiving all channel participants through the telethon library — Python discussion forum, дата последнего обращения: июля 28, 2025, https://discuss.python.org/t/receiving-all-channel-participants-through-the-telethon-library/20756
18. only 200 members from channel · Issue #325 · LonamiWebs/Telethon — GitHub, дата последнего обращения: июля 28, 2025, https://github.com/LonamiWebs/Telethon/issues/325
19. GetParticipantsRequest — Telethon API, дата последнего обращения: июля 28, 2025, https://tl.telethon.dev/methods/channels/get_participants.html
20. Pyrogram vs Telethon vs pyrogram-repl | OpenText Core SCA — Debricked, дата последнего обращения: июля 28, 2025, https://debricked.com/select/compare/pypi-Telethon-vs-pypi-Pyrogram-vs-pypi-pyrogram-repl
21. get_chat_members — Pyrogram Documentation, дата последнего обращения: июля 28, 2025, https://docs.pyrogram.org/start/examples/get_chat_members
22. ChatMember — Pyrogram Documentation, дата последнего обращения: июля 28, 2025, https://docs.pyrogram.org/api/types/ChatMember
23. Getting started with TDLib — Telegram APIs, дата последнего обращения: июля 28, 2025, https://core.telegram.org/tdlib/getting-started
24. TDLib — Telegram APIs, дата последнего обращения: июля 28, 2025, https://core.telegram.org/tdlib/docs/
25. tdlib/td: Cross-platform library for building Telegram clients — GitHub, дата последнего обращения: июля 28, 2025, https://github.com/tdlib/td
26. Tutorial — python-telegram 0.19.0 documentation, дата последнего обращения: июля 28, 2025, https://python-telegram.readthedocs.io/main/tutorial.html
27. pywtdlib·PyPI, дата последнего обращения: июля 28, 2025, https://pypi.org/project/pywtdlib/
28. Chat Members Plugin (chat-members) — grammY, дата последнего обращения: июля 28, 2025, https://grammy.dev/plugins/chat-members
29. Telegram Scraping Guide with Python and Proxies, дата последнего обращения: июля 28, 2025, https://www.goproxy.com/blog/telegram-scraping-guide/
30. Telegram API Terms of Service — Telegram APIs, дата последнего обращения: июля 28, 2025, https://core.telegram.org/api/terms
31. Как собирать персональные данные в чат-ботах по закону | TextBack, дата последнего обращения: июля 28, 2025, https://textback.ru/kak-sobirat-personalnye-dannye-v-chat-botah-i-ne-narushat-zakon/
32. Надо ли уведомлять РКН о сборе персональных данных в телеграм боте? — Хабр Q&A, дата последнего обращения: июля 28, 2025, https://qna.habr.com/q/1192732
33. Парсинг общедоступных данных запрещен с 1 марта — Habr, дата последнего обращения: июля 28, 2025, https://habr.com/ru/articles/544788/
34. Что нужно учесть при взаимодействии с клиентами в телеграм-канале и обработке их персональных данных (ФИО, номер телефона и т.д.) при проведении различного рода акций, розыгрышей? | Малый бизнес — ГАРАНТ, дата последнего обращения: июля 28, 2025, https://www.garant.ru/consult/business/1803187/
35. Web Scraping is almost always unlawful under the GDPR — Aphaia, дата последнего обращения: июля 28, 2025, https://aphaia.co.uk/web-scraping-is-almost-always-unlawful-under-the-gdpr/
36. The state of web scraping in the EU — IAPP, дата последнего обращения: июля 28, 2025, https://iapp.org/news/a/the-state-of-web-scraping-in-the-eu
37. Data Scraping + Personal Data = Data Protection Rules Apply — WILLIAM FRY, дата последнего обращения: июля 28, 2025, https://www.williamfry.com/knowledge/data-scraping-personal-data-data-protection-rules-apply/
38. Data Scraping: How to Use Publicly Available Personal Data Compliantly | DQM GRC Blog, дата последнего обращения: июля 28, 2025, https://www.dqmgrc.com/blog/data-scraping-how-to-use-publicly-available-personal-data-compliantly
39. Legal Battles That Changed Web Scraping: 2024’s Most Impactful Cases — ScrapingAPI.ai, дата последнего обращения: июля 28, 2025, https://scrapingapi.ai/blog/legal-battles-that-changed-web-scraping
40. Data scraping: French SA fined KASPR €200 000 | European Data Protection Board, дата последнего обращения: июля 28, 2025, https://www.edpb.europa.eu/news/news/2025/data-scraping-french-sa-fined-kaspr-eu200-000_en
41. BGH Loss of control over Facebook data justifies compensation — Taylor Wessing, дата последнего обращения: июля 28, 2025, https://www.taylorwessing.com/en/insights-and-events/insights/2024/11/bgh-loss-of-control-over-faceook-data-justifies-compensation
42. EU/Germany: Damages after data breach/scraping – Groundbreaking case law, дата последнего обращения: июля 28, 2025, https://www.reedsmith.com/en/perspectives/2024/12/eu-germany-damages-after-data-breach-scraping-groundbreaking-case-law
43. The Higher Regional Court Cologne Barks Up The Wrong (Data) Tree: The Court’s Interpretation of Article 5(2)(b) DMA in the Meta AI Case | Kluwer Competition Law Blog, дата последнего обращения: июля 28, 2025, https://legalblogs.wolterskluwer.com/competition-blog/the-higher-regional-court-cologne-barks-up-the-wrong-data-tree-the-courts-interpretation-of-article-52b-dma-in-the-meta-ai-case/
44. Checking if a phone number is on Telegram, using TDLib and Python — DEV Community, дата последнего обращения: июля 28, 2025, https://dev.to/laurxn/how-to-check-if-a-phone-number-is-on-telegram-using-tdlib-and-python-1kfl
45. Как собирать и обрабатывать персональные данные в чат-ботах, чтобы не получить штраф — узнать больше про Законодательство на Workspace, дата последнего обращения: июля 28, 2025, https://workspace.ru/blog/kak-sobirat-i-obrabatyvat-personalnye-dannye-v-chat-botah-chtoby-ne-poluchit-shtraf/