Cómo extraer tweets de Twitter usando Python en 2025

¿Alguna vez has intentado seguir lo que está pasando en Twitter (o “X”, como ahora le llaman)? Es como tratar de tomar agua de una manguera de bomberos—y esa manguera suelta más de . Para empresas, investigadores o cualquier persona que quiera estar al tanto de las conversaciones en tiempo real, los datos de Twitter son un tesoro. Pero en 2025, extraer tweets de Twitter ya no es tan fácil como antes. Entre los muros de pago de la API, los cambios constantes en la plataforma y el eterno tira y afloja con los raspadores, conseguir los datos que buscas puede sentirse como abrirse paso por una selva digital.

Por suerte, Python sigue siendo la herramienta multiusos para extraer tweets—si sabes qué usar y cómo esquivar los obstáculos más recientes. En esta guía, te voy a mostrar cómo extraer tweets de Twitter usando Python (y un poco de ayuda de Thunderbit), los mejores trucos para saltarte las restricciones de Twitter y cómo convertir esos datos en información útil para tu negocio.

¿Qué significa extraer tweets de Twitter usando Python?

En pocas palabras: extraer tweets de Twitter con Python es usar código para recolectar automáticamente datos de tweets—como el texto, el autor, la fecha, likes, retweets y más—para analizarlos fuera de la web de Twitter. Es como tener tu propio panel personalizado de Twitter, con la libertad de analizar y visualizar los datos a tu manera.

Hay dos formas principales de hacerlo:

• Extracción vía API: Usando la API oficial de Twitter (con librerías como Tweepy), obtienes datos estructurados directamente de los servidores de Twitter. Es un método estable y confiable, pero con límites estrictos y, en 2025, un precio nada barato.
• Raspado web: Utilizando herramientas como Snscrape o automatización de navegador, extraes datos directamente de las páginas públicas de Twitter—sin necesidad de clave API. Esto te permite saltarte algunas restricciones, pero es más frágil y tienes que estar pendiente de los cambios frecuentes en Twitter.

Los datos más comunes que puedes recolectar incluyen:

• Texto/contenido del tweet
• ID y URL del tweet
• Fecha y hora
• Nombre de usuario y perfil
• Métricas de interacción (likes, retweets, respuestas, vistas)
• Hashtags y menciones
• Enlaces a medios (imágenes, videos)
• Contexto de conversación (respuestas, hilos)

Básicamente, si lo puedes ver en la web de Twitter, hay una forma de extraerlo—al menos por ahora.

¿Por qué extraer tweets de Twitter? Principales usos empresariales

¿Y por qué meterse en este lío? Porque Twitter es donde el mundo habla de todo—tu marca, tus competidores, la próxima tendencia viral y hasta el meme del momento. Así es como los equipos están usando los datos extraídos de Twitter en 2025:

¿Y el retorno? Los que en otras redes sociales. Si no escuchas lo que se dice sobre tu marca o sector en Twitter, te estás perdiendo información valiosa y en tiempo real.

Resumen: Todas las formas de extraer tweets de Twitter con Python

El mundo Python está lleno de herramientas para extraer datos de Twitter, pero no todas son iguales—sobre todo después de los cambios en la API y las restricciones anti-raspado. Aquí tienes una comparación rápida de las principales opciones en 2025:

Vamos a ver cada enfoque con más detalle.

Usando librerías de Python: Tweepy, Snscrape y más

Tweepy es la opción clásica para extraer datos vía API. Es estable, bien documentada y te da datos estructurados—si estás dispuesto a pagar por el acceso. ¿El problema? En 2025, , y el acceso completo al archivo está reservado para empresas o instituciones académicas.

Snscrape es la favorita de la comunidad: sin claves API, sin muros de pago, solo Python puro extrayendo datos públicos de Twitter. Es ideal para tweets históricos, grandes volúmenes o si quieres evitar los límites de la API. ¿El inconveniente? Las defensas anti-raspado de Twitter pueden hacer que Snscrape deje de funcionar cada pocas semanas, así que tendrás que actualizarla y estar listo para resolver problemas.

Otras herramientas como Twint han perdido popularidad por falta de mantenimiento, así que en 2025, Tweepy y Snscrape son las mejores opciones para extraer datos de Twitter con Python.

Raspado web de Twitter: Cuándo y por qué hacerlo

A veces, los datos que necesitas no están disponibles vía API o Snscrape—como extraer todas las respuestas de un hilo o la lista de seguidores. Ahí es cuando toca crear un raspador personalizado usando requests, BeautifulSoup o automatización de navegador (Selenium/Playwright). Pero ojo: las medidas anti-bots de Twitter son serias. Tendrás que gestionar inicios de sesión, tokens rotativos, contenido dinámico y cambios frecuentes en el sitio. Es una tarea de alto mantenimiento, pero con grandes recompensas.

Para la mayoría, es más inteligente usar una herramienta mantenida (como Snscrape o Thunderbit) que construir un raspador desde cero—salvo que disfrutes depurar scripts rotos a las 2 de la mañana.

Thunderbit: La forma más rápida de extraer datos de Twitter

es mi carta secreta para extraer datos de Twitter en 2025—sobre todo si quieres resultados rápidos y sin programar. ¿Por qué Thunderbit es tan útil?

• Extracción en 2 clics: Solo abre la página de Twitter que te interesa, haz clic en “Sugerir campos con IA” y la IA de Thunderbit detecta qué extraer (texto, autor, fecha, likes, etc.). Pulsa “Extraer” y listo.
• Gestiona scroll infinito y subpáginas: Thunderbit hace scroll automático para cargar más tweets y puede visitar cada tweet para obtener respuestas o detalles extra.
• Sin código y bajo mantenimiento: La IA se adapta a los cambios de Twitter, así que no tienes que preocuparte por actualizar tu raspador.
• Exportación estructurada: Exporta tus datos directamente a Excel, Google Sheets, Airtable o Notion—sin pasos adicionales.
• Raspado en la nube: Para grandes volúmenes, Thunderbit puede extraer hasta 50 páginas a la vez en la nube, sin tener que dejar el navegador abierto.
• Enriquecimiento de datos con IA: Añade campos personalizados (como sentimiento o etiquetas de tema) con prompts de IA mientras extraes.

Thunderbit es ideal para usuarios de negocio, analistas o cualquier persona que quiera convertir datos de Twitter en insights—sin dolores de cabeza técnicos.

Guía paso a paso: Cómo extraer tweets de Twitter usando Python

¿Listo para ponerte manos a la obra? Así puedes extraer tweets en 2025, paso a paso.

Paso 1: Prepara tu entorno de Python

Primero, asegúrate de tener Python 3.8 o superior. Instala las librerías necesarias:

1pip install tweepy snscrape pandas

Opcional (para análisis/visualización):

1pip install matplotlib textblob wordcloud

Si usas Tweepy, también necesitarás credenciales de la API de Twitter (bearer token). Para Snscrape, no necesitas claves.

Paso 2: Extrae tweets usando Tweepy (vía API)

a. Consigue tus credenciales de API

Regístrate en una y suscríbete a un plan de pago (el básico cuesta $100/mes por 10k tweets). Obtén tu Bearer Token.

b. Autentica y busca tweets

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)

• Limitaciones: Solo obtendrás tweets de los últimos 7 días salvo que tengas acceso académico o empresarial.
• Paginación: Usa response.meta['next_token'] para obtener más resultados.
• Límites de uso: Cuidado con los errores 429—si excedes tu cuota, tendrás que esperar.

Paso 3: Extrae tweets usando Snscrape (sin API)

a. Uso básico

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:  # Limitar a 1000 tweets
11        break
12df = pd.DataFrame(tweets_list, columns=[
13    "TweetID", "Date", "Username", "Text", "Replies", "Retweets", "Likes"
14])
15print(df.head())

• Sin claves API, sin límite de 7 días y puedes extraer tweets históricos.
• Limitaciones: Snscrape puede fallar si Twitter cambia su web. Si tienes errores, actualiza el paquete (pip install --upgrade snscrape) o revisa para soluciones.

b. Extraer por usuario o hashtag

1# Todos los tweets de @elonmusk
2scraper = sntwitter.TwitterUserScraper("elonmusk")
3# Todos los tweets con #WorldCup
4scraper = sntwitter.TwitterHashtagScraper("WorldCup")

Paso 4: Cómo sortear las restricciones de Twitter

A Twitter no le gustan los raspadores, así que prepárate para:

• Límites de uso: Reduce la velocidad de tus peticiones (usa time.sleep() en los bucles) o divide tus consultas en partes más pequeñas.
• Bloqueo de IP: Evita ejecutar raspadores desde servidores en la nube; usa proxies residenciales si vas a gran escala.
• Problemas con el token de invitado: Si Snscrape falla al obtener el token, prueba a actualizar el paquete o usa una cookie de sesión del navegador.
• Cambios en la estructura de la página: Prepárate para actualizar tu código o cambiar de herramienta si Twitter modifica su web.
• Aspectos legales y éticos: Extrae solo datos públicos, respeta los límites y sigue las normas de Twitter.

Si pasas más tiempo arreglando tu raspador que analizando datos, considera usar una herramienta mantenida o complementar con Thunderbit.

Paso 5: Extrae datos de Twitter con Thunderbit

A veces solo quieres los datos—sin código ni complicaciones. Así lo haces con :

1. Instala la e inicia sesión.
2. Ve a la página de Twitter que quieras extraer (perfil, búsqueda, hashtag, respuestas, etc.).
3. Haz clic en el icono de Thunderbit y luego en “Sugerir campos con IA”. La IA propondrá campos como texto, autor, fecha, likes, etc.
4. Pulsa “Extraer”. Thunderbit hará scroll automático, recolectará los tweets y los mostrará en una tabla.
5. (Opcional) Extrae subpáginas: Selecciona tweets y haz clic en “Extraer subpáginas” para recolectar respuestas o detalles de hilos.
6. Exporta tus datos a Excel, Google Sheets, Notion o Airtable—gratis y sin límites.
7. Programa extracciones recurrentes si quieres monitorear tendencias o menciones a lo largo del tiempo.

La IA de Thunderbit se adapta a los cambios de Twitter, así que tú no tienes que hacerlo. Es un gran ahorro de tiempo para usuarios de negocio y analistas.

Analizar y visualizar datos de tweets extraídos con Python

Una vez que tienes tus tweets, es momento de convertir esos datos en insights. Aquí tienes un flujo de trabajo rápido:

1. Carga los datos en pandas

1import pandas as pd
2df = pd.read_csv("tweets.csv")  # O .xlsx si exportaste desde Thunderbit

2. Limpia y preprocesa

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

3. Analiza hashtags

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. Grafica la frecuencia de tweets

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 por día')
5plt.show()

5. Análisis de sentimiento

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=['Negativo','Neutral','Positivo'])
4print(df['SentimentLabel'].value_counts())

6. Visualiza los hashtags principales

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

Las posibilidades son infinitas—puedes monitorear engagement, identificar influencers, analizar sentimiento o crear paneles para tu equipo.

De la extracción al valor: Convierte los datos de Twitter en insights

Extraer tweets es solo el primer paso. El verdadero valor surge cuando usas esos datos para tomar decisiones:

• Monitoreo de marca: Configura alertas para picos de sentimiento negativo y responde antes de que estalle una crisis de reputación.
• Seguimiento de la competencia: Detecta lanzamientos de productos o quejas sobre rivales y ajusta tu estrategia en tiempo real.
• Detección de tendencias: Identifica temas emergentes antes de que sean mainstream y posiciona tu marca como referente.
• Generación de leads: Encuentra tweets con intención de compra y contacta a los prospectos mientras siguen interesados.
• Medición de campañas: Haz seguimiento de hashtags y engagement para medir el ROI y optimizar futuras campañas.

Con herramientas como Thunderbit, incluso puedes programar extracciones y enviar los datos directamente a Google Sheets o Airtable, facilitando la creación de paneles en vivo o flujos de trabajo automatizados.

Conclusión y puntos clave

Extraer tweets de Twitter usando Python en 2025 es un reto en constante cambio—pero con las herramientas y estrategias adecuadas, es totalmente posible (y más valioso que nunca). Recuerda:

• Python sigue siendo el rey para extraer tweets, pero elige la herramienta adecuada: API (Tweepy) para estabilidad, Snscrape para flexibilidad o Thunderbit para rapidez y facilidad.
• Las defensas de Twitter son duras, así que prepárate para actualizar tus herramientas, usar proxies y extraer datos de forma responsable.
• Thunderbit es un antes y un después para quienes no programan y usuarios de negocio, con extracción en dos clics, estructuración de datos con IA y exportaciones sencillas.
• El verdadero valor está en el análisis— usa pandas, matplotlib y la IA para convertir tweets en insights accionables.
• Respeta siempre las normas de Twitter y la privacidad de los usuarios. Extrae datos de forma ética y úsalos para bien.

¿Quieres ver lo fácil que puede ser extraer datos? , o explora más guías en el .

¡Feliz extracción—y que tus datos de tweets siempre sean frescos, estructurados y llenos de insights!

Preguntas frecuentes

1. ¿Es legal extraer tweets de Twitter usando Python?
Extraer tweets públicos para análisis suele estar permitido, pero debes respetar los términos de servicio y políticas de privacidad de Twitter. No extraigas datos privados, no sobrecargues sus servidores y usa los datos de forma responsable—especialmente si planeas publicarlos o compartirlos.

2. ¿Cuál es la diferencia entre usar Tweepy y Snscrape para extraer tweets?
Tweepy utiliza la API oficial de Twitter, que es estable pero limitada y ahora requiere suscripción de pago. Snscrape extrae datos públicos de la web sin claves API, ofreciendo más flexibilidad pero requiriendo más mantenimiento por los cambios frecuentes en el sitio.

3. ¿Cómo evito ser bloqueado al extraer datos de Twitter?
Reduce la velocidad de tus peticiones (añade pausas), evita extraer desde servidores en la nube (usa IPs residenciales si puedes) y no extraigas demasiados datos de golpe. Si alcanzas los límites o te bloquean, detente y vuelve a intentarlo más tarde.

4. ¿Thunderbit puede extraer respuestas, hilos o listas de usuarios de Twitter?
¡Sí! La función de extracción de subpáginas de Thunderbit te permite recolectar respuestas, detalles de hilos o incluso listas de seguidores—solo selecciona las filas y haz clic en “Extraer subpáginas”. Es la forma más sencilla de obtener datos estructurados de páginas complejas de Twitter.

5. ¿Cómo puedo analizar y visualizar los datos de tweets extraídos?
Carga tus datos en pandas, límpialos y prepáralos, luego usa librerías como matplotlib, seaborn o wordcloud para visualizarlos. Para análisis de sentimiento, prueba TextBlob o VADER. Thunderbit exporta directamente a Excel, Google Sheets o Airtable para integrarlo fácilmente en tus flujos de análisis.

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