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

En estos tiempos, todo el mundo está conversando en línea, y gran parte de esas charlas se dan en Twitter (o X, si te gusta estar al día con los cambios de nombre). Con y , los datos de Twitter se han vuelto una mina de oro para empresas, investigadores y cualquier persona que quiera entender tendencias en tiempo real, analizar el sentimiento o la opinión pública. Pero aquí viene el problema: acceder a esos datos ya no es tan fácil como antes. La API de Twitter se ha vuelto cada vez más cerrada (y cara), así que muchos buscan otras formas de conseguir la información que necesitan.

Aquí es donde el web scraping con Python se vuelve clave—y herramientas como marcan la diferencia. Tanto si eres desarrollador y quieres automatizar la recolección de datos, como si no tienes ni idea de programación y solo quieres recopilar tendencias para tu próxima campaña, hay una solución para ti. En esta guía te explico cómo extraer datos de Twitter usando Python (sin depender de la API), cómo hacerlo de forma responsable y cómo Thunderbit hace que todo sea aún más fácil para cualquier usuario.

¿Qué es el scraping de datos de Twitter y por qué importa?

En pocas palabras, el scraping de datos de Twitter es recolectar información de las páginas públicas de Twitter—como tuits, perfiles, hashtags y tendencias—leyendo directamente el sitio web, en vez de usar la API oficial. Puedes hacerlo a mano (¿quién no ha copiado y pegado alguna vez?), pero lo realmente eficiente es usar herramientas y scripts automáticos.

¿Y por qué es tan importante? Porque los datos de Twitter alimentan un montón de usos en negocios e investigación:

• Análisis de tendencias: Descubre en tiempo real qué está pegando fuerte, desde memes hasta noticias de última hora.
• Monitoreo de sentimiento: Evalúa cómo reacciona la gente ante productos, marcas o eventos políticos.
• Generación de leads: Encuentra potenciales clientes o influencers que hablen de tu sector.
• Seguimiento de la competencia: Mira qué dicen tus rivales—y qué se dice de ellos.

Antes, la era la herramienta principal para esto. Pero desde 2024, el acceso gratuito desapareció y hasta los planes más básicos cuestan cientos o miles de dólares al mes. Además, la API , la velocidad y suele requerir autenticaciones complicadas.

Por eso, el web scraping—ya sea con Python o herramientas sin código—se ha vuelto la opción favorita para quienes buscan flexibilidad, más alcance o simplemente evitar los dolores de cabeza de la API.

Raspador web de Twitter con Python: cómo saltarse las restricciones de la API

Vamos a ponernos un poco técnicos. Cuando extraes datos de Twitter con Python, básicamente automatizas un navegador para visitar páginas de Twitter, leer el HTML y sacar la información que te interesa. Así, no dependes de los límites de la API ni tienes que pagar por el acceso—simplemente lees lo que ya es público.

Bibliotecas populares de Python para scraping de Twitter

Estas son las herramientas más usadas para extraer datos de Twitter sin la API:

• : Perfecta para analizar HTML estático. Es rápida y ligera, pero se complica con contenido dinámico (como el scroll infinito).
• : Automatiza un navegador real (Chrome, Firefox, etc.), ideal para sitios dinámicos como Twitter. Permite manejar JavaScript, clics y desplazamientos.
• : Es la más nueva. Similar a Selenium, pero más rápida y estable para webs modernas.

Con estas herramientas puedes acceder a:

• Tuits públicos (texto, fecha, likes, retuits)
• Perfiles de usuario (bio, seguidores, fecha de registro)
• Temas de tendencia
• Hashtags y resultados de búsqueda

Ojo: solo puedes extraer lo que es visible públicamente—las cuentas privadas y los mensajes directos quedan fuera.

Comparativa de bibliotecas de scraping en Python

Aquí tienes un resumen rápido:

Como Twitter usa mucha carga dinámica y scroll infinito, Selenium y Playwright suelen ser las mejores opciones ().

Cumpliendo las normas: cómo extraer datos de Twitter de forma responsable

Antes de lanzar tus scripts en Python, hablemos de buenas prácticas.

• Respeta los términos de Twitter: Desde 2024, y ciertos usos comerciales. Sin embargo, el scraping para fines personales, de investigación o no comerciales—si solo recolectas datos públicos—suele ser tolerado, aunque no está oficialmente permitido.
• No sobrecargues el sitio: Usa pausas razonables (2–5 segundos entre peticiones), limita la cantidad de páginas que extraes por hora y evita ejecutar scripts de forma continua. Así reduces el riesgo de que te detecten como bot o te bloqueen la IP ().
• Solo extrae datos públicos: Nunca intentes acceder a cuentas privadas, mensajes directos o saltarte requisitos de inicio de sesión.
• Cumple la ley: Si recolectas datos personales (como emails o nombres), ten en cuenta normativas como el RGPD. Siempre anonimiza o agrega la información sensible.

Si quieres saber más sobre scraping ético, revisa .

Paso a paso: cómo extraer datos de Twitter usando Python

Vamos al grano. Aquí tienes un flujo básico para extraer tuits de un perfil público de Twitter usando Python y Selenium.

1. Prepara tu entorno

Primero, instala las librerías necesarias:

1pip install selenium pandas webdriver-manager

2. Escribe el raspador web de twitter

Aquí tienes un script sencillo para empezar:

1from selenium import webdriver
2from selenium.webdriver.common.by import By
3from selenium.webdriver.chrome.service import Service
4from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager
5import pandas as pd
6import time
7# Configura el driver
8driver = webdriver.Chrome(service=Service(ChromeDriverManager().install()))
9# Ve al perfil de Twitter (cambia por el que quieras)
10profile_url = '<https://twitter.com/nytimes>'
11driver.get(profile_url)
12time.sleep(5)  # Espera a que cargue la página
13# Haz scroll para cargar más tuits
14for _ in range(3):  # Ajusta para más tuits
15    driver.execute_script("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);")
16    time.sleep(3)
17# Extrae los tuits
18tweets = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, '[data-testid="tweetText"]')
19tweet_texts = [tweet.text for tweet in tweets]
20# Extrae las fechas
21timestamps = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, 'time')
22tweet_times = [ts.get_attribute('datetime') for ts in timestamps]
23# Combina en un DataFrame
24df = pd.DataFrame({'Tweet': tweet_texts, 'Timestamp': tweet_times})
25# Exporta a Excel
26df.to_excel('twitter_scrape.xlsx', index=False)
27driver.quit()

Tips:

• Ajusta el bucle de scroll para cargar más tuits.
• También puedes extraer likes, retuits y respuestas buscando sus selectores CSS ().
• Si tienes errores, revisa si Twitter cambió su estructura—quizá debas actualizar los selectores.

Analizando y exportando los datos de Twitter

El script anterior ya exporta a Excel, pero también puedes usar:

1df.to_csv('twitter_scrape.csv', index=False)

Organiza tus columnas: texto del tuit, fecha, usuario, likes, retuits, respuestas. Así el análisis (en Excel, Google Sheets o Python) será mucho más sencillo.

Thunderbit: la solución sin código para extraer datos de Twitter

¿Y si no sabes programar o simplemente quieres ahorrar tiempo? Aquí es donde brilla. Thunderbit es una extensión de Chrome con IA que te permite extraer datos de Twitter en solo un par de clics—sin Python, sin instalaciones, sin líos.

Cómo funciona Thunderbit para Twitter

1. Abre Twitter en Chrome.
2. Haz clic en la extensión de Thunderbit.
3. Describe lo que necesitas: Usa lenguaje natural—“Extrae todos los tuits, fechas y nombres de usuario de esta página.”
4. Deja que la IA sugiera los campos: Thunderbit analiza la página y recomienda columnas (texto, fecha, likes, etc.).
5. Haz clic en Extraer: Thunderbit recopila los datos, incluso de subpáginas si hace falta.
6. Exporta: Descarga a Excel, Google Sheets, Airtable, Notion o CSV—gratis y al instante.

Thunderbit incluso tiene , así puedes saltarte la configuración y pasar directo al análisis.

¿Por qué es tan útil? Porque no tienes que pelearte con código, drivers ni selectores CSS. La IA de Thunderbit se adapta a los cambios de diseño de Twitter y puede incluso enriquecer tus datos (resumir, categorizar, traducir) mientras los extrae ().

Thunderbit vs. Python: ¿cuál te conviene más?

Veamos una comparación directa:

Si tienes perfil técnico y buscas control total, Python es muy potente. Pero para la mayoría de usuarios de negocio, Thunderbit es más rápido, sencillo y no requiere mantenimiento. (Y sí, puedes probarlo gratis—.)

Ejemplo práctico: extrayendo tendencias de Twitter con Python y Thunderbit

Vamos a lo práctico. Supón que quieres seguir los temas de tendencia en Twitter y exportarlos a Excel para analizarlos.

Con Python

Usarías Selenium o Playwright para:

• Visitar la .
• Hacer scroll para cargar tendencias.
• Extraer nombres de tendencias, número de tuits y URLs.
• Guardar en Excel o CSV.

Fragmento de código de ejemplo:

1# ... (configuración como antes)
2driver.get('<https://twitter.com/explore>')
3time.sleep(5)
4trends = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, '[data-testid="trend"]')
5trend_names = [trend.text for trend in trends]
6df = pd.DataFrame({'Tendencia': trend_names})
7df.to_excel('twitter_trends.xlsx', index=False)

Con Thunderbit

• Abre la página de Explorar de Twitter en Chrome.
• Haz clic en Thunderbit, selecciona la , o simplemente describe: “Extrae todos los temas de tendencia y número de tuits.”
• Haz clic en Extraer.
• Exporta directo a Excel, Google Sheets o Notion.

Resultado: Ambos métodos te dan los datos, pero Thunderbit lo hace en segundos, sin código y con menos riesgo de fallos si Twitter cambia su sitio.

Optimiza tu flujo de trabajo: combina Python y Thunderbit

Aquí es donde la cosa se pone buena. No tienes que elegir solo una herramienta—puedes combinarlas para máxima eficiencia:

• Usa Thunderbit para scraping rápido y sin código de tuits, perfiles o tendencias. Exporta a Excel o Google Sheets.
• Usa Python para análisis avanzado—importa los datos exportados y haz análisis de sentimiento, NLP o visualizaciones personalizadas.
• Automatiza con la programación de Thunderbit: Configura extracciones periódicas para mantener tus datos al día ().
• Integra con Airtable o Notion: Thunderbit exporta directo, así tu equipo puede trabajar con datos en tiempo real.

Este enfoque mixto te da lo mejor de ambos mundos: velocidad sin código y flexibilidad con código.

Consejos y soluciones para un scraping efectivo en Twitter

Twitter cambia todo el tiempo, así que el scraping no siempre es fácil. Aquí van mis mejores consejos:

• Los selectores cambian: Si tu script en Python falla, revisa si Twitter actualizó su HTML. Herramientas como Thunderbit se adaptan solas, pero los scripts pueden necesitar ajustes.
• Bloqueos/baneos de IP: Usa pausas, rota IPs si hace falta y evita extraer datos de forma agresiva.
• Contenido dinámico: Para scroll infinito, usa Selenium o Playwright para cargar más datos.
• Cumplimiento legal: Revisa siempre y actúa con responsabilidad.

Para más ayuda, consulta ) y .

Conclusión y puntos clave

Los datos de Twitter son más valiosos—y difíciles de conseguir—que nunca. Ya sea para seguir tendencias, analizar el sentimiento o crear una lista de prospectos, el scraping suele ser la forma más flexible de conseguir lo que buscas. Python te da control total (si tienes conocimientos técnicos), mientras que abre la puerta a cualquier usuario con un enfoque sin código y potenciado por IA.

• Scraping con Python: Ideal para desarrolladores que quieren flujos personalizados y no les importa el mantenimiento.
• Thunderbit: Perfecto para usuarios de negocio, marketing e investigación que quieren resultados rápidos y sin programar.
• Flujos híbridos: Exporta desde Thunderbit, analiza con Python y automatiza tu pipeline de datos.

Recuerda: haz scraping de forma responsable, respeta la privacidad y las leyes, y mantente al día a medida que Twitter evoluciona. La conversación nunca se detiene—y ahora, tus datos tampoco.

Preguntas frecuentes

1. ¿Es legal extraer datos de Twitter usando Python o Thunderbit?

Extraer datos públicos de Twitter para uso personal o de investigación suele ser tolerado, pero los términos de servicio de Twitter prohíben el scraping para entrenamiento de IA y ciertos usos comerciales. Revisa siempre los y nunca extraigas datos privados o sensibles.

2. ¿Cuál es la diferencia entre usar la API de Twitter y el web scraping?

La API ofrece acceso estructurado y fiable, pero ahora es costosa y limitada. El web scraping lee directamente el sitio público, evitando las restricciones de la API, pero requiere más mantenimiento y puede romperse si Twitter cambia su diseño.

3. ¿Qué biblioteca de Python es mejor para extraer datos de Twitter?

Para contenido estático, BeautifulSoup es rápida y sencilla. Para contenido dinámico (como el scroll infinito), Selenium o Playwright son mejores opciones. Playwright suele ser más rápida y robusta para aplicaciones web modernas.

4. ¿Cómo facilita Thunderbit la extracción de datos de Twitter?

Thunderbit usa IA para leer páginas de Twitter, sugerir campos y extraer datos en pocos clics—sin necesidad de programar. Se adapta a los cambios de diseño y exporta directo a Excel, Google Sheets, Notion o Airtable.

5. ¿Puedo combinar Thunderbit y Python para flujos avanzados?

¡Claro! Usa Thunderbit para extraer y exportar datos, luego analízalos o procésalos con Python. Este enfoque mixto te da velocidad y flexibilidad para cualquier proyecto de datos de Twitter.

Más información: