Comment extraire des tweets de Twitter avec Python en 2025

Si tu as déjà tenté de suivre ce qui buzze sur Twitter (ou « X », comme on l’appelle maintenant), tu sais que c’est un peu comme essayer de boire à la lance à incendie — sauf qu’ici, ce sont plus de qui déferlent. Pour les boîtes, les chercheurs ou toute personne qui veut capter la vibe en temps réel, les données Twitter sont une vraie mine d’or. Mais en 2025, extraire des tweets, c’est plus du tout la balade d’autrefois. Entre les tarifs salés de l’API, les défenses du site qui changent tout le temps et le jeu du chat et de la souris avec les extracteurs, récupérer les données qu’il te faut, c’est parfois l’aventure dans la jungle numérique. Heureusement, Python reste le couteau suisse pour extraire des tweets — à condition de choisir les bons outils et de savoir esquiver les nouveaux pièges. Dans ce guide, je t’explique concrètement comment extraire des tweets de Twitter avec Python (et un coup de main de Thunderbit), je partage mes astuces pour contourner les restrictions de Twitter, et je te montre comment transformer ces données brutes en infos vraiment utiles pour ton taf.

Extraire des tweets de Twitter avec Python, ça veut dire quoi ?

En gros : extraire des tweets de Twitter avec Python, c’est utiliser du code pour choper automatiquement des données de tweets — genre le texte, l’auteur, la date, les likes, les retweets, etc. — pour pouvoir les analyser en dehors du site. Imagine-toi créer ton propre dashboard Twitter, avec la liberté de trier, filtrer et visualiser les données comme tu veux.

Il y a deux grandes façons de faire :

• Extraction via API : En passant par l’API officielle de Twitter (avec des libs comme Tweepy), tu récupères des données bien structurées direct depuis les serveurs de Twitter. C’est fiable, mais il y a des limites strictes et, en 2025, ça coûte cher.
• Extraction web : Avec des outils comme Snscrape ou de l’automatisation de navigateur, tu récupères les données direct depuis les pages publiques de Twitter — pas besoin de clé API. Ça permet de contourner certaines restrictions, mais c’est plus fragile et il faut s’adapter aux changements du site.

Les infos que tu peux choper :

• Texte/contenu du tweet
• ID et URL du tweet
• Date et heure de publication
• Nom d’utilisateur et infos du profil
• Statistiques d’engagement (likes, retweets, réponses, vues)
• Hashtags et mentions
• Liens médias (images, vidéos)
• Contexte de conversation (ex : réponses, fils)

Bref, si tu peux le voir sur Twitter, il y a sûrement moyen de l’extraire — du moins pour l’instant.

Pourquoi extraire des tweets de Twitter ? Les usages business qui cartonnent

Pourquoi se donner tout ce mal ? Parce que Twitter, c’est là où tout le monde s’exprime : sur ta marque, tes concurrents, les tendances du moment, ou même la dernière vidéo de chat qui fait le tour du web. Voilà comment les équipes utilisent les données Twitter extraites en 2025 :

Et côté retour sur investissement ? Sache que que sur d’autres réseaux sociaux. Si tu n’écoutes pas ce qui se dit sur ta marque ou ton secteur sur Twitter, tu passes à côté d’infos en or, en temps réel.

Tour d’horizon : toutes les méthodes pour extraire des tweets de Twitter avec Python

L’écosystème Python déborde d’outils pour extraire des tweets, mais ils ne se valent pas tous — surtout depuis que l’API a changé et que les protections anti-extraction se sont renforcées. Voici un comparatif express des options en 2025 :

On va voir chaque approche plus en détail.

Utiliser les bibliothèques Python : Tweepy, Snscrape, et compagnie

Tweepy est la référence pour l’extraction via API. Stable, bien documenté, il te donne des données structurées — à condition de payer l’accès à l’API. Le hic ? En 2025, , et l’accès complet à l’archive est réservé aux plans entreprise ou académiques.

Snscrape est l’outil préféré de beaucoup : pas de clé API, pas de paywall, juste du scraping Python pur sur les données publiques de Twitter. Parfait pour les tweets historiques, les gros volumes ou pour éviter les limites de l’API. L’inconvénient ? Les défenses anti-extraction de Twitter font que Snscrape peut tomber en rade régulièrement, donc il faut le mettre à jour et être prêt à bricoler.

D’autres outils comme Twint sont passés de mode faute de maintenance, donc en 2025, Tweepy et Snscrape restent les valeurs sûres côté Python.

Extraction web sur Twitter : quand et pourquoi ?

Parfois, les données que tu veux ne sont pas accessibles via l’API ou Snscrape — par exemple, pour extraire toutes les réponses d’un fil ou la liste des abonnés. Là, il faut coder un extracteur sur mesure avec requests, BeautifulSoup ou de l’automatisation de navigateur (Selenium/Playwright). Attention : les protections anti-bot de Twitter sont coriaces. Il faudra gérer les connexions, les tokens, le contenu dynamique et les changements du site. C’est une solution costaud, mais parfois incontournable.

Pour la plupart, mieux vaut utiliser un outil maintenu (genre Snscrape ou Thunderbit) que de tout coder soi-même — sauf si tu aimes déboguer des scripts cassés à 2h du mat.

Thunderbit : la méthode la plus rapide pour extraire des données Twitter

est mon joker pour extraire des tweets en 2025 — surtout si tu veux des résultats vite, sans écrire une ligne de code. Voilà pourquoi Thunderbit sort du lot :

• Extraction en 2 clics : Ouvre la page Twitter que tu veux, clique sur « Suggérer les champs IA » et l’IA de Thunderbit repère direct les éléments à extraire (texte, auteur, date, likes, etc.). Clique sur « Extraire » et c’est plié.
• Gère le scroll infini et les sous-pages : Thunderbit fait défiler la page pour charger plus de tweets et peut même aller sur chaque tweet pour récupérer les réponses ou des détails en plus.
• Sans code, maintenance minimale : L’IA s’adapte aux changements de Twitter, pas besoin de surveiller ton extracteur.
• Export structuré : Tu peux exporter direct vers Excel, Google Sheets, Airtable ou Notion — sans prise de tête.
• Extraction cloud : Pour les gros volumes, Thunderbit peut extraire jusqu’à 50 pages en même temps dans le cloud, sans laisser ton navigateur ouvert.
• Enrichissement IA : Ajoute des champs personnalisés (sentiment, thématique, etc.) grâce à des prompts IA pendant l’extraction.

Thunderbit, c’est le top pour les pros, analystes ou toute personne qui veut transformer les données Twitter en insights — sans galères techniques.

Guide pas à pas : comment extraire des tweets de Twitter avec Python

Prêt à te lancer ? Voici comment extraire des tweets en 2025, étape par étape.

Étape 1 : Prépare ton environnement Python

Assure-toi d’avoir Python 3.8 ou plus. Installe les bibliothèques nécessaires :

1pip install tweepy snscrape pandas

Optionnel (pour l’analyse/visualisation) :

1pip install matplotlib textblob wordcloud

Si tu utilises Tweepy, il te faudra aussi des identifiants API Twitter (bearer token). Pour Snscrape, rien à faire de plus.

Étape 2 : Extraire des tweets avec Tweepy (via API)

a. Obtiens tes identifiants API

Crée un et prends une offre payante (Basic : 100$/mois pour 10k tweets). Récupère ton Bearer Token.

b. Authentification et recherche de 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)

• Limites : Tu n’as que les tweets des 7 derniers jours, sauf accès académique ou entreprise.
• Pagination : Utilise response.meta['next_token'] pour avoir plus de résultats.
• Limites de requêtes : Attention aux erreurs 429 — si tu tapes le quota, il faut patienter.

Étape 3 : Extraire des tweets avec Snscrape (sans API)

a. Utilisation de base

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

• Pas de clé API, pas de limite de 7 jours, tu peux extraire des tweets historiques.
• Limites : Snscrape peut planter si Twitter change son site. Si ça bug, mets à jour le package (pip install --upgrade snscrape) ou check les .

b. Extraction par utilisateur ou hashtag

1# Tous les tweets de @elonmusk
2scraper = sntwitter.TwitterUserScraper("elonmusk")
3# Tous les tweets avec #WorldCup
4scraper = sntwitter.TwitterHashtagScraper("WorldCup")

Étape 4 : Gérer les restrictions d’extraction de Twitter

Twitter n’aime pas trop les extracteurs, donc prépare-toi à :

• Limites de requêtes : Ralentis tes requêtes (mets des time.sleep() dans tes boucles) ou découpe tes recherches en petits lots.
• Blocage IP : Évite d’extraire depuis des serveurs cloud ; utilise des proxies résidentiels pour les gros volumes.
• Problèmes de token invité : Si Snscrape galère à obtenir un token, tente une mise à jour ou utilise un cookie de session navigateur.
• Changements de structure de page : Sois prêt à adapter ton code ou à changer d’outil si Twitter modifie son site.
• Questions légales/éthiques : Reste clean — limite-toi aux données publiques, respecte les quotas et les conditions d’utilisation de Twitter.

Si tu passes plus de temps à réparer ton extracteur qu’à analyser les données, pense à utiliser un outil maintenu ou à compléter avec Thunderbit.

Étape 5 : Extraire des données Twitter avec Thunderbit

Parfois, tu veux juste les données — sans code, sans prise de tête. Voilà comment faire avec :

1. Installe l’ et connecte-toi.
2. Va sur la page Twitter à extraire (profil, recherche, hashtag, réponses, etc.).
3. Clique sur l’icône Thunderbit, puis sur « Suggérer les champs IA ». L’IA propose des champs comme texte, auteur, date, likes, etc.
4. Clique sur « Extraire ». Thunderbit fait défiler la page, collecte les tweets et les affiche dans un tableau.
5. (Optionnel) Extraire les sous-pages : Sélectionne des tweets et clique sur « Extraire les sous-pages » pour récupérer les réponses ou les détails de fils.
6. Exporte tes données vers Excel, Google Sheets, Notion ou Airtable — gratos et sans limite.
7. Planifie des extractions récurrentes si tu veux suivre les tendances ou les mentions dans le temps.

L’IA de Thunderbit s’adapte aux évolutions de Twitter, tu gagnes un temps fou.

Analyser et visualiser les tweets extraits avec Python

Une fois tes tweets collectés, c’est le moment de transformer ces données en insights. Voici un workflow rapide :

1. Charge les données dans pandas

1import pandas as pd
2df = pd.read_csv("tweets.csv")  # Ou .xlsx si exporté depuis Thunderbit

2. Nettoie et prétraite

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

3. Analyse les 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. Visualise la fréquence des 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 par jour')
5plt.show()

5. Analyse de sentiment

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=['Négatif','Neutre','Positif'])
4print(df['SentimentLabel'].value_counts())

6. Visualise les hashtags les plus utilisés

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

Les possibilités sont infinies : suivre l’engagement, repérer les influenceurs, surveiller le sentiment ou créer des dashboards pour ton équipe.

De l’extraction à la valeur business : transformer les données Twitter en insights

Extraire des tweets, c’est juste le début. La vraie valeur, c’est quand tu utilises ces données pour guider tes décisions :

• Veille de marque : Repère les pics de sentiment négatif et réagis avant qu’une crise n’éclate.
• Suivi des concurrents : Détecte les lancements produits ou les plaintes clients chez tes rivaux et ajuste ta stratégie en temps réel.
• Détection de tendances : Identifie les sujets qui montent avant qu’ils ne deviennent viraux et place ta marque en leader d’opinion.
• Génération de leads : Trouve les tweets qui montrent une intention d’achat et contacte les prospects au bon moment.
• Mesure de campagne : Suis l’utilisation des hashtags et l’engagement pour mesurer le ROI et optimiser tes prochaines campagnes.

Avec des outils comme Thunderbit, tu peux même planifier des extractions et envoyer les données direct vers Google Sheets ou Airtable, pour créer des dashboards dynamiques ou automatiser tes workflows.

Conclusion & points clés à retenir

Extraire des tweets de Twitter avec Python en 2025, c’est un défi qui bouge tout le temps — mais avec les bons outils et méthodes, c’est carrément faisable (et plus utile que jamais). À retenir :

• Python reste la référence pour extraire des tweets, mais il faut choisir le bon outil : API (Tweepy) pour la stabilité, Snscrape pour la flexibilité, ou Thunderbit pour la rapidité et la simplicité.
• Les protections de Twitter sont costaudes, donc sois prêt à mettre à jour tes outils, utiliser des proxies et extraire de façon responsable.
• Thunderbit change la donne pour les non-développeurs et les pros, avec une extraction en deux clics, une structuration des données par IA et des exports fluides.
• La vraie valeur, c’est l’analyse — utilise pandas, matplotlib et l’IA pour transformer les tweets bruts en insights actionnables.
• Respecte toujours les conditions d’utilisation de Twitter et la vie privée des utilisateurs. Sois éthique et responsable dans ta collecte.

Tu veux voir à quel point l’extraction peut être simple ? , ou découvre d’autres guides sur le .

Bonne extraction — et que tes données Twitter soient toujours fraîches, bien rangées et pleines d’insights.

FAQ

1. Est-ce légal d’extraire des tweets de Twitter avec Python ?
L’extraction de tweets publics à des fins d’analyse est en général tolérée, mais il faut respecter les conditions d’utilisation et la politique de confidentialité de Twitter. N’extrais pas de données privées, n’inonde pas les serveurs et utilise les données de façon responsable, surtout si tu comptes les publier ou les partager.

2. Quelle différence entre Tweepy et Snscrape pour extraire des tweets ?
Tweepy passe par l’API officielle de Twitter, c’est stable mais limité et maintenant payant. Snscrape extrait les données publiques du web sans clé API, c’est plus flexible mais il faut plus souvent le maintenir à jour à cause des changements du site.

3. Comment éviter d’être bloqué lors de l’extraction sur Twitter ?
Espace tes requêtes (mets des délais), évite d’extraire depuis des serveurs cloud (privilégie les IP résidentielles si tu peux) et ne récupère pas trop de données d’un coup. Si tu tapes les limites ou es bloqué, fais une pause et réessaie plus tard.

4. Thunderbit peut-il extraire les réponses, fils ou listes d’utilisateurs sur Twitter ?
Oui ! La fonction d’extraction de sous-pages de Thunderbit permet de collecter les réponses, les détails de fils ou même les listes d’abonnés — il suffit de sélectionner les lignes et de cliquer sur « Extraire les sous-pages ». C’est la façon la plus simple d’obtenir des données structurées à partir de pages Twitter complexes.

5. Comment analyser et visualiser les tweets extraits ?
Charge tes données dans pandas, nettoie-les, puis utilise des bibliothèques comme matplotlib, seaborn ou wordcloud pour la visualisation. Pour l’analyse de sentiment, essaie TextBlob ou VADER. Thunderbit exporte direct vers Excel, Google Sheets ou Airtable pour une intégration facile à tes workflows d’analyse.

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