Tweets von Twitter mit Python im Jahr 2025 scrapen – so geht’s

Wer schon mal versucht hat, auf Twitter (oder „X“, wie es jetzt heißt) den Überblick über aktuelle Trends zu behalten, weiß: Das fühlt sich an, als würde man versuchen, aus einem Feuerwehrschlauch zu trinken – nur dass dieser jeden Tag ausspuckt. Für Unternehmen, Forschende und alle, die in Echtzeit wissen wollen, was die Welt gerade bewegt, sind Twitter-Daten ein echter Goldschatz. Aber 2025 ist das tweets von twitter scrapen deutlich komplizierter geworden. Zwischen teuren API-Zugängen, immer neuen Schutzmechanismen und dem ständigen Katz-und-Maus-Spiel mit jedem neuen scraper fühlt sich die Datensuche oft wie ein digitaler Dschungel an. Zum Glück bleibt Python das Schweizer Taschenmesser, wenn es ums tweets von twitter scrapen geht – vorausgesetzt, du kennst die richtigen Tools und weißt, wie du die aktuellen Hürden umschiffst. In diesem Guide zeige ich dir, wie du mit Python (und ein bisschen Hilfe von Thunderbit) tweets von twitter scrapen kannst, welche aktuellen Tipps es gibt, um Twitters Einschränkungen zu umgehen, und wie du aus rohen Tweet-Daten wertvolle Business-Insights ziehst.

Was bedeutet es, Tweets von Twitter mit Python zu scrapen?

Kurz gesagt: tweets von twitter scrapen mit Python heißt, automatisiert Tweet-Daten wie Text, Autor, Zeitstempel, Likes, Retweets und mehr zu sammeln, um sie außerhalb von Twitter weiterzuverarbeiten. Stell dir vor, du baust dir dein eigenes Twitter-Dashboard – mit der Freiheit, die Daten so auszuwerten und zu visualisieren, wie du willst.

Dafür gibt’s zwei Hauptwege:

• API-basiertes Scraping: Mit Twitters offizieller API (z. B. via Tweepy) bekommst du strukturierte Daten direkt von Twitter. Das ist stabil und zuverlässig, aber inzwischen streng limitiert und 2025 auch ziemlich teuer.
• Web Scraping: Mit Tools wie Snscrape oder Browser-Automatisierung holst du die Daten direkt von Twitters öffentlicher Webseite – ganz ohne API-Key. Das umgeht viele Limits, ist aber anfälliger und erfordert, dass du dich regelmäßig an Twitters Änderungen anpasst.

Typische Datenfelder, die du extrahieren kannst:

• Tweet-Text/Inhalt
• Tweet-ID und URL
• Zeitstempel (Datum und Uhrzeit)
• Nutzername und Profilinfos
• Engagement (Likes, Retweets, Antworten, Views)
• Hashtags und Erwähnungen
• Medien-Links (Bilder, Videos)
• Kontext (z. B. Antworten, Threads)

Kurz: Alles, was du auf der Twitter-Webseite siehst, lässt sich – zumindest aktuell – auch scrapen.

Warum Tweets scrapen? Wichtige Business-Anwendungsfälle

Warum also der ganze Aufwand? Weil auf Twitter die Welt über alles spricht: über deine Marke, die Konkurrenz, neue Trends – und natürlich virale Katzenvideos. So nutzen Teams 2025 gescrapte Twitter-Daten:

Und der ROI? als auf anderen Plattformen. Wer nicht zuhört, was über die eigene Marke oder Branche auf Twitter gesagt wird, verpasst wertvolle, direkt umsetzbare Erkenntnisse.

Überblick: Alle Methoden, um Tweets mit Python zu scrapen

Das Python-Ökosystem bietet viele Tools fürs tweets von twitter scrapen – aber nicht alle funktionieren nach Twitters API-Änderungen und Anti-Scraping-Maßnahmen noch gleich gut. Hier ein schneller Vergleich der wichtigsten Optionen 2025:

Schauen wir uns die Ansätze im Detail an.

Python-Bibliotheken: Tweepy, Snscrape & Co.

Tweepy ist die erste Wahl für API-basiertes tweets von twitter scrapen. Stabil, gut dokumentiert und liefert strukturierte Tweet-Daten – sofern du bereit bist, für den API-Zugang zu zahlen. Der Haken: , und der Vollzugriff auf das Archiv ist nur für Unternehmen oder Forschungseinrichtungen möglich.

Snscrape ist der Community-Liebling: Keine API-Keys, keine Bezahlschranken, einfach pures Python-Scraping der öffentlichen Twitter-Webdaten. Ideal für historische Tweets, große Datenmengen oder wenn du API-Limits umgehen willst. Nachteil: Twitters Anti-Scraping-Maßnahmen führen dazu, dass Snscrape regelmäßig angepasst werden muss – Updates und gelegentliches Troubleshooting sind Pflicht.

Andere Tools wie Twint sind kaum noch nutzbar, da sie nicht mehr gepflegt werden. 2025 sind Tweepy und Snscrape die besten Python-Optionen.

Web Scraping von Twitter: Wann und warum?

Manchmal reichen API oder Snscrape nicht aus – zum Beispiel, wenn du alle Antworten in einem Thread oder eine Follower-Liste brauchst. Dann hilft nur ein eigener scraper mit requests, BeautifulSoup oder Browser-Automatisierung (Selenium/Playwright). Aber Vorsicht: Twitters Anti-Bot-Maßnahmen sind anspruchsvoll. Du musst Logins, wechselnde Tokens, dynamische Inhalte und häufige Layout-Änderungen meistern. Das ist aufwendig, kann sich aber lohnen.

Für die meisten lohnt es sich, auf gepflegte Tools wie Snscrape oder Thunderbit zu setzen, statt einen eigenen scraper zu bauen – es sei denn, du liebst nächtelanges Debugging.

Thunderbit: Twitter-Daten in Rekordzeit scrapen

ist mein Geheimtipp fürs tweets von twitter scrapen 2025 – besonders, wenn du schnell Ergebnisse willst und keinen Code schreiben möchtest. Das macht Thunderbit besonders:

• 2-Klick-Extraktion: Twitter-Seite öffnen, „KI-Felder vorschlagen“ anklicken, Thunderbits KI erkennt automatisch relevante Felder (Text, Autor, Datum, Likes etc.). Auf „Scrapen“ klicken – fertig.
• Automatisches Scrollen & Subpages: Thunderbit lädt automatisch mehr Tweets nach und kann sogar einzelne Tweet-Seiten besuchen, um Antworten oder Details zu holen.
• No-Code, wenig Wartung: Die KI passt sich Twitters Layout-Änderungen an – du musst nichts nachjustieren.
• Strukturierter Export: Exportiere die Daten direkt nach Excel, Google Sheets, Airtable oder Notion – ohne Umwege.
• Cloud-Scraping: Für große Projekte kann Thunderbit bis zu 50 Seiten gleichzeitig in der Cloud scrapen – du musst den Browser nicht offen lassen.
• KI-Datenanreicherung: Füge mit KI-Prompts eigene Felder hinzu (z. B. Sentiment oder Themen-Labels).

Thunderbit ist ideal für Business-Anwender, Analysten oder alle, die Twitter-Daten ohne Technikfrust in Insights verwandeln wollen.

Schritt-für-Schritt: Tweets von Twitter mit Python scrapen

Bereit für die Praxis? So scrapest du Tweets 2025 Schritt für Schritt:

Schritt 1: Python-Umgebung einrichten

Stell sicher, dass du Python 3.8 oder neuer nutzt. Installiere die nötigen Bibliotheken:

1pip install tweepy snscrape pandas

Optional (für Analyse/Visualisierung):

1pip install matplotlib textblob wordcloud

Für Tweepy brauchst du Twitter-API-Zugangsdaten (Bearer Token). Für Snscrape reicht die Installation – keine Keys nötig.

Schritt 2: Tweets mit Tweepy (API) scrapen

a. API-Zugangsdaten besorgen

Registriere dich für ein und buche ein kostenpflichtiges API-Paket (Basic: 100 $/Monat für 10.000 Tweets). Notiere deinen Bearer Token.

b. Authentifizieren und Tweets suchen

1import tweepy
2client = tweepy.Client(bearer_token="YOUR_BEARER_TOKEN")
3query = "AcmeCorp -is:retweet lang:en"
4response = client.search_recent_tweets(
5    query=query,
6    tweet_fields=["created_at", "public_metrics", "author_id"],
7    max_results=100
8)
9tweets = response.data
10for tweet in tweets:
11    print(tweet.text, tweet.public_metrics)

• Einschränkungen: Nur Tweets der letzten 7 Tage, außer du hast Enterprise- oder Forschungszugang.
• Paginierung: Mit response.meta['next_token'] kannst du weitere Ergebnisse abrufen.
• Rate Limits: Bei 429-Fehlern musst du warten, bis dein Kontingent wieder frei ist.

Schritt 3: Tweets mit Snscrape (ohne API) scrapen

a. Grundlegende Nutzung

1import snscrape.modules.twitter as sntwitter
2import pandas as pd
3query = "AcmeCorp since:2025-10-01 until:2025-10-31"
4tweets_list = []
5for i, tweet in enumerate(sntwitter.TwitterSearchScraper(query).get_items()):
6    tweets_list.append([
7        tweet.id, tweet.date, tweet.user.username, tweet.content,
8        tweet.replyCount, tweet.retweetCount, tweet.likeCount
9    ])
10    if i >= 999:  # Maximal 1000 Tweets
11        break
12df = pd.DataFrame(tweets_list, columns=[
13    "TweetID", "Date", "Username", "Text", "Replies", "Retweets", "Likes"
14])
15print(df.head())

• Keine API-Keys, kein 7-Tage-Limit, auch historische Tweets möglich.
• Einschränkungen: Snscrape kann ausfallen, wenn Twitter die Seite ändert. Bei Fehlern: Paket updaten (pip install --upgrade snscrape) oder auf nach Lösungen suchen.

b. Nach Nutzer oder Hashtag scrapen

1# Alle Tweets von @elonmusk
2scraper = sntwitter.TwitterUserScraper("elonmusk")
3# Alle Tweets mit #WorldCup
4scraper = sntwitter.TwitterHashtagScraper("WorldCup")

Schritt 4: Twitters Scraping-Schutz umgehen

Twitter mag scraper nicht – daher solltest du Folgendes beachten:

• Rate Limits: Reduziere die Anfragen (z. B. mit time.sleep() in Schleifen) oder teile große Abfragen auf.
• IP-Blockaden: Vermeide Scraping von Cloud-Servern; bei großem Umfang nutze Residential Proxies.
• Guest Token-Probleme: Falls Snscrape keinen Guest Token bekommt, Paket updaten oder Browser-Cookie nutzen.
• Seitenstruktur-Änderungen: Sei bereit, deinen Code anzupassen oder das Tool zu wechseln, wenn Twitter das Layout ändert.
• Rechtliches/Ethik: Scrape nur öffentliche Daten, halte dich an Twitters Regeln und überlaste die Server nicht.

Wenn du mehr Zeit mit Reparaturen als mit Analysen verbringst, lohnt sich ein gepflegtes Tool oder Thunderbit als Ergänzung.

Schritt 5: Twitter-Webdaten mit Thunderbit scrapen

Manchmal willst du einfach nur die Daten – ohne Code, ohne Stress. So geht’s mit :

1. und einloggen.
2. Zur gewünschten Twitter-Seite gehen (Profil, Suche, Hashtag, Antworten etc.).
3. Thunderbit-Icon anklicken, dann „KI-Felder vorschlagen“. Die KI erkennt Felder wie Text, Autor, Datum, Likes usw.
4. Auf „Scrapen“ klicken. Thunderbit scrollt automatisch, sammelt Tweets und zeigt sie in einer Tabelle an.
5. (Optional) Subpages scrapen: Tweets auswählen und „Subpages scrapen“ anklicken, um Antworten oder Thread-Details zu holen.
6. Daten exportieren nach Excel, Google Sheets, Notion oder Airtable – kostenlos und unbegrenzt.
7. Wiederkehrende Scrapes planen, um Trends oder Erwähnungen regelmäßig zu überwachen.

Thunderbits KI passt sich Twitters Änderungen an – das spart enorm Zeit und Nerven.

Gescrapte Tweets mit Python analysieren und visualisieren

Sobald du die Tweets hast, kannst du daraus Insights gewinnen. Ein typischer Workflow:

1. Daten in pandas laden

1import pandas as pd
2df = pd.read_csv("tweets.csv")  # Oder .xlsx, falls aus Thunderbit exportiert

2. Daten bereinigen und vorbereiten

1df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
2df['CleanText'] = df['Text'].str.replace(r'http\S+', '', regex=True)

3. Hashtags analysieren

1from collections import Counter
2hashtags = Counter()
3for text in df['Text']:
4    hashtags.update(part[1:] for part in text.split() if part.startswith('#'))
5print(hashtags.most_common(10))

4. Tweet-Frequenz visualisieren

1import matplotlib.pyplot as plt
2df.set_index('Date', inplace=True)
3tweets_per_day = df['Text'].resample('D').count()
4tweets_per_day.plot(kind='line', title='Tweets pro Tag')
5plt.show()

5. Sentiment-Analyse

1from textblob import TextBlob
2df['Polarity'] = df['CleanText'].apply(lambda x: TextBlob(x).sentiment.polarity)
3df['SentimentLabel'] = pd.cut(df['Polarity'], bins=[-1, -0.1, 0.1, 1], labels=['Negativ','Neutral','Positiv'])
4print(df['SentimentLabel'].value_counts())

6. Top-Hashtags visualisieren

1top10 = hashtags.most_common(10)
2labels, counts = zip(*top10)
3plt.barh(labels, counts)
4plt.xlabel("Anzahl")
5plt.title("Top 10 Hashtags")
6plt.show()

Die Möglichkeiten sind endlos: Engagement tracken, Influencer finden, Stimmungen überwachen oder Dashboards fürs Team bauen.

Vom Scraping zum Business-Mehrwert: Twitter-Daten in Insights verwandeln

Das tweets von twitter scrapen ist nur der Anfang. Der eigentliche Mehrwert entsteht, wenn du die Daten für Entscheidungen nutzt:

• Markenmonitoring: Frühzeitig auf negative Stimmungen reagieren und PR-Krisen verhindern.
• Wettbewerbsbeobachtung: Produkt-Launches oder Kundenbeschwerden der Konkurrenz erkennen und die eigene Strategie anpassen.
• Trend-Scouting: Neue Themen entdecken, bevor sie Mainstream werden, und die eigene Marke als Thought Leader positionieren.
• Lead-Generierung: Tweets mit Kaufinteresse finden und potenzielle Kunden gezielt ansprechen.
• Kampagnenmessung: Hashtag-Nutzung und Engagement auswerten, um ROI zu messen und Kampagnen zu optimieren.

Mit Tools wie Thunderbit kannst du Scrapes sogar planen und die Daten direkt in Google Sheets oder Airtable übertragen – perfekt für Live-Dashboards oder automatisierte Workflows.

Fazit & wichtigste Erkenntnisse

tweets von twitter scrapen mit Python im Jahr 2025 ist eine echte Herausforderung – aber mit den richtigen Tools und Strategien absolut machbar (und wertvoller denn je). Das solltest du dir merken:

• Python bleibt das Mittel der Wahl fürs tweets von twitter scrapen – aber wähle das passende Tool: API (Tweepy) für Stabilität, Snscrape für Flexibilität oder Thunderbit für Schnelligkeit und Komfort.
• Twitters Schutzmechanismen sind stark, daher Tools aktuell halten, Proxies nutzen und verantwortungsvoll scrapen.
• Thunderbit ist ein Gamechanger für Nicht-Programmierer und Business-User: Zwei-Klick-Scraping, KI-gestützte Datenstrukturierung und nahtlose Exporte.
• Der eigentliche Wert steckt in der Analyse – nutze pandas, matplotlib und KI, um aus Rohdaten echte Business-Insights zu gewinnen.
• Immer Twitters Regeln und Datenschutz beachten. Scrape ethisch und nutze die Daten verantwortungsvoll.

Du willst sehen, wie einfach Scraping sein kann? oder entdecke weitere Anleitungen im .

Viel Erfolg beim Scrapen – und möge deine Tweet-Datenbasis immer aktuell, strukturiert und voller Insights sein.

FAQs

1. Ist es legal, Tweets von Twitter mit Python zu scrapen?
Das tweets von twitter scrapen öffentlicher Tweets zu Analysezwecken ist in der Regel erlaubt, solange du Twitters Nutzungsbedingungen und Datenschutzrichtlinien beachtest. Keine privaten Daten scrapen, Server nicht überlasten und Daten verantwortungsvoll nutzen – vor allem, wenn du sie veröffentlichen oder teilen willst.

2. Was ist der Unterschied zwischen Tweepy und Snscrape beim Tweet-Scraping?
Tweepy nutzt die offizielle Twitter-API, ist stabil, aber limitiert und inzwischen kostenpflichtig. Snscrape extrahiert öffentliche Webdaten ohne API-Keys, ist flexibler, muss aber wegen Twitters Änderungen öfter gewartet werden.

3. Wie vermeide ich Blockierungen beim Twitter-Scraping?
Anfragen drosseln (Delays einbauen), nicht von Cloud-Servern scrapen (besser: Residential IPs) und nicht zu viele Daten auf einmal abfragen. Bei Rate-Limits oder Blockaden: Pause machen und später erneut versuchen.

4. Kann Thunderbit auch Antworten, Threads oder Nutzerlisten von Twitter scrapen?
Ja! Mit der Subpage-Scraping-Funktion kannst du Antworten, Thread-Details oder sogar Follower-Listen sammeln – einfach Zeilen auswählen und „Subpages scrapen“ klicken. So kommst du am einfachsten an strukturierte Daten von komplexen Twitter-Seiten.

5. Wie kann ich gescrapte Tweet-Daten analysieren und visualisieren?
Lade die Daten in pandas, bereinige und verarbeite sie, nutze dann Bibliotheken wie matplotlib, seaborn oder wordcloud für Visualisierungen. Für Sentiment-Analysen eignen sich TextBlob oder VADER. Thunderbit exportiert direkt nach Excel, Google Sheets oder Airtable – ideal für die Integration in Analyse-Workflows.

Mehr zu Web Scraping, Datenanalyse oder Automatisierung findest du im oder auf unserem mit praktischen Demos und Tipps.

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