2025년 Python으로 트위터 트윗 크롤링하는 방법

트위터(요즘은 “X”라고 부르죠)에서 실시간 트렌드를 따라가려고 해본 적 있다면, 마치 소방호스에서 쏟아지는 물을 마시는 느낌이 어떤지 공감하실 거예요. 하루에 이 쏟아지니 말이죠. 기업, 연구자, 그리고 전 세계의 대화 흐름을 읽고 싶은 누구에게나 트위터 데이터는 진짜 보물창고입니다. 하지만 2025년 현재, 트윗을 모으는 일은 예전처럼 쉽지 않습니다. 트위터 API 유료화, 사이트 구조의 잦은 변화, 크롤러와의 숨바꼭질 등으로 원하는 데이터를 얻으려면 디지털 정글을 헤쳐 나가는 기분이 들 수밖에 없죠. twitter1 (1).png 그래도 Python은 여전히 트윗 크롤링에 가장 강력한 무기입니다. 어떤 툴을 써야 하고, 최신 제한을 어떻게 뚫을지 알면 말이죠. 이 글에서는 Python(그리고 Thunderbit의 도움)을 활용해 트위터에서 트윗을 수집하는 실전 방법, 트위터의 제한을 뚫는 최신 팁, 그리고 수집한 트윗 데이터를 실제 비즈니스 인사이트로 바꾸는 방법까지 모두 알려드릴게요.

Python으로 트위터 트윗을 크롤링한다는 건?

쉽게 말해, Python으로 트위터 트윗을 크롤링한다는 건 코드로 트윗의 텍스트, 작성자, 시간, 좋아요, 리트윗 등 다양한 정보를 자동으로 긁어와 트위터 웹사이트 밖에서 분석할 수 있게 만드는 일입니다. 나만의 트위터 대시보드를 만드는 것과 비슷하지만, 데이터를 원하는 대로 가공하고 시각화할 수 있다는 점이 다르죠.

크게 두 가지 방식이 있습니다:

API 기반 크롤링: 트위터 공식 API(예: Tweepy 라이브러리)를 사용해 트위터 서버에서 구조화된 데이터를 받아옵니다. 안정적이고 신뢰할 수 있지만, 2025년 기준 요금이 비싸고 사용량 제한이 빡빡합니다.
웹 크롤링: Snscrape 같은 툴이나 브라우저 자동화로 트위터 공개 웹페이지에서 직접 데이터를 긁어옵니다. API 키가 필요 없고 일부 제한을 우회할 수 있지만, 사이트 구조가 바뀌면 쉽게 깨질 수 있습니다.

수집 가능한 주요 데이터 필드는 다음과 같습니다:

트윗 텍스트/내용
트윗 ID 및 URL
작성 시각(날짜 및 시간)
사용자명 및 프로필 정보
참여 지표(좋아요, 리트윗, 답글, 조회수)
해시태그 및 멘션
미디어 링크(이미지, 동영상)
대화 맥락(답글, 스레드 등)

즉, 트위터 웹사이트에서 볼 수 있는 정보라면 대부분 크롤링이 가능합니다(적어도 지금은요).

왜 트위터 트윗을 크롤링해야 할까? 주요 비즈니스 활용 사례

이렇게까지 애써서 데이터를 모으는 이유가 뭘까요? 트위터는 전 세계가 브랜드, 경쟁사, 트렌드, 그리고 때로는 고양이 밈까지 모든 걸 이야기하는 공간이기 때문입니다. 2025년, 다양한 팀들이 트위터 데이터를 이렇게 활용하고 있어요:

활용 사례	수혜자	추출 데이터	비즈니스 효과
브랜드 모니터링	PR, 고객지원, 마케팅	언급, 감정, 답글	실시간 피드백, 위기 알림, 고객 소통 강화
경쟁사 분석	제품, 영업	경쟁사 트윗, 참여도	경쟁사 동향, 신제품 출시, 고객 불만 조기 파악
캠페인 성과 측정	마케팅	해시태그 트윗, 인플루언서	ROI 추적, 인플루언서 발굴, 캠페인 최적화
리드 발굴	영업	구매 의도 트윗, 프로필	잠재 고객 리스트 확보, 영업 사이클 단축
시장 조사	전략, 제품	트렌드 트윗, 의견	데이터 기반 제품 개발 및 시장 포지셔닝

ROI 측면에서도 를 경험했다고 하니, 트위터에서 내 브랜드나 업계에 대한 대화를 놓치고 있다면 실시간 인사이트를 놓치고 있는 셈이죠. twitter2 (1).png

Python으로 트위터 트윗을 크롤링하는 모든 방법 한눈에 보기

Python 생태계에는 트위터 크롤링을 위한 다양한 도구가 있지만, 트위터의 API 정책 변화와 크롤링 방지 강화 이후로 그 격차가 커졌습니다. 2025년 기준 주요 방법을 비교해보면 다음과 같습니다:

방법	사용 난이도	데이터 접근/제한	유지보수	비용
트위터 API (Tweepy)	보통	공식, 제한적	낮음	높음 ($100+/월)
Python 크롤러 (Snscrape)	개발자에겐 쉬움	광범위, API 불필요	중간(자주 깨짐)	무료(프록시 비용)
커스텀 웹 크롤링	어려움	보이는 건 모두 가능	매우 높음	낮음(시간 소요)
Thunderbit (AI 웹 스크래퍼)	매우 쉬움(코드 無)	웹 UI에 보이는 모든 데이터	낮음(AI가 자동 대응)	프리미엄/무료

각 방법을 좀 더 자세히 살펴볼게요.

Python 라이브러리 활용: Tweepy, Snscrape 등

Tweepy는 API 기반 크롤링의 대표주자입니다. 안정적이고 문서화가 잘 되어 있으며, 구조화된 트윗 데이터를 제공합니다. 단, 2025년 기준 이고, 전체 아카이브 접근은 고가의 엔터프라이즈/학술 플랜에서만 가능합니다.

Snscrape는 대중적인 선택지입니다. API 키도, 유료 결제도 필요 없이 트위터 공개 웹 데이터를 Python으로 긁어올 수 있습니다. 과거 트윗, 대용량 데이터, API 제한을 피하고 싶을 때 적합합니다. 단점은 트위터의 크롤링 방지 정책 때문에 Snscrape가 자주 깨질 수 있다는 점입니다. 패키지 업데이트와 오류 해결이 필요할 수 있습니다.

Twint 등 다른 툴은 유지보수 문제로 2025년에는 추천되지 않으니, Tweepy와 Snscrape가 Python 기반 크롤링의 양대 산맥입니다.

트위터 웹 크롤링: 언제, 왜 필요할까?

API나 Snscrape로는 불가능한 데이터(예: 스레드 내 모든 답글, 팔로워 목록 등)가 필요할 때는 직접 requests, BeautifulSoup, Selenium/Playwright 등으로 커스텀 크롤러를 만들어야 합니다. 하지만 트위터의 봇 차단이 워낙 강력해서, 로그인 처리, 토큰 관리, 동적 콘텐츠, 사이트 구조 변경 등 복잡한 문제를 직접 해결해야 하죠. 유지보수 부담이 크지만, 원하는 데이터를 모두 얻을 수 있다는 장점이 있습니다.

대부분의 사용자는 Snscrape나 Thunderbit처럼 유지보수가 잘 되는 툴을 쓰는 게 훨씬 효율적입니다. 직접 스크립트를 짜는 건 정말 디버깅을 좋아하는 분에게만 추천드려요.

Thunderbit: 트위터 웹 데이터 크롤링의 끝판왕

는 2025년 트위터 크롤링에서 제가 가장 즐겨 쓰는 비밀병기입니다. 코딩 한 줄 없이 빠르게 결과를 얻고 싶다면 Thunderbit만한 게 없어요. Thunderbit의 강점은 다음과 같습니다:

2번 클릭이면 추출 끝: 원하는 트위터 페이지를 열고 “AI 필드 추천”을 클릭하면, Thunderbit의 AI가 트윗 텍스트, 작성자, 날짜, 좋아요 등 추출 필드를 자동으로 제안합니다. “크롤링 시작”만 누르면 끝!
무한 스크롤 & 하위 페이지 지원: Thunderbit가 자동으로 스크롤해 더 많은 트윗을 불러오고, 각 트윗의 답글이나 추가 정보도 하위 페이지에서 수집할 수 있습니다.
코딩 필요 없음, 유지보수 최소화: 트위터 레이아웃이 바뀌어도 AI가 알아서 대응하니, 크롤러를 직접 관리할 필요가 없습니다.
구조화된 데이터 내보내기: Excel, Google Sheets, Airtable, Notion 등으로 바로 내보낼 수 있어 추가 작업이 필요 없습니다.
클라우드 크롤링: 대량 작업 시 최대 50개 페이지를 클라우드에서 동시에 크롤링할 수 있어, 브라우저를 켜둘 필요가 없습니다.
AI 데이터 가공: 감정 분석, 주제 분류 등 AI 프롬프트로 맞춤 필드를 추가할 수 있습니다.

Thunderbit는 비즈니스 사용자, 데이터 분석가, 트위터 데이터를 인사이트로 바꾸고 싶은 누구에게나 최고의 선택입니다.

실전 가이드: 2025년 Python으로 트위터 트윗 크롤링하기

이제 직접 해볼 차례입니다. 2025년 기준 트윗을 크롤링하는 단계별 방법을 소개합니다.

1단계: Python 환경 준비

Python 3.8 이상이 설치되어 있는지 확인하세요. 필요한 라이브러리를 설치합니다:

1pip install tweepy snscrape pandas

(분석/시각화용 추가 라이브러리)

1pip install matplotlib textblob wordcloud

Tweepy를 쓸 경우 트위터 API 인증 정보(베어러 토큰)가 필요합니다. Snscrape는 별도 키 없이 바로 사용 가능합니다.

2단계: Tweepy로 트윗 크롤링(API 기반)

a. API 인증 정보 발급

에 가입하고, 유료 API 요금제(베이직: 월 $100/10,000트윗)를 구독한 뒤 베어러 토큰을 발급받으세요.

b. 인증 및 트윗 검색

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)

제한사항: 기본 요금제는 최근 7일 이내 트윗만 수집 가능하며, 전체 아카이브는 별도 플랜 필요
페이지네이션: response.meta['next_token']으로 추가 데이터 요청
요청 제한: 429 에러 발생 시 쿼터 소진, 대기 후 재시도 필요

3단계: Snscrape로 트윗 크롤링(API 불필요)

a. 기본 사용법

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

API 키, 7일 제한 없이 과거 트윗도 수집 가능
제한사항: 트위터 사이트 구조 변경 시 Snscrape가 깨질 수 있음. 오류 발생 시 패키지 업데이트(pip install --upgrade snscrape) 또는 참고

b. 사용자/해시태그별 크롤링

1# @elonmusk의 모든 트윗
2scraper = sntwitter.TwitterUserScraper("elonmusk")
3# #WorldCup 해시태그 트윗
4scraper = sntwitter.TwitterHashtagScraper("WorldCup")

4단계: 트위터 크롤링 제한 대응법

트위터는 크롤러를 좋아하지 않으니, 다음을 유의하세요:

요청 제한: 루프에 time.sleep()을 추가해 속도를 늦추거나 쿼리를 쪼개서 실행
IP 차단: 클라우드 서버 대신 집에서 쓰는 IP 사용, 대량 크롤링 시 프록시 활용
게스트 토큰 문제: Snscrape가 토큰을 못 받으면 패키지 업데이트 또는 브라우저 세션 쿠키 사용
페이지 구조 변경: 코드 수정 또는 다른 툴로 전환 필요
법적/윤리적 이슈: 공개 데이터만 수집, 요청 제한 준수, 트위터 정책 및 개인정보 보호 원칙 준수

크롤러 유지보수에 시간을 너무 많이 쓴다면, 관리가 쉬운 툴이나 Thunderbit를 병행하는 것도 방법입니다.

5단계: Thunderbit로 트위터 웹 데이터 크롤링하기

코딩 없이 데이터만 빠르게 받고 싶다면 를 활용하세요:

설치 후 로그인
크롤링할 트위터 페이지(프로필, 검색, 해시태그, 답글 등)로 이동
Thunderbit 아이콘 클릭 → “AI 필드 추천” 선택 (트윗 텍스트, 작성자, 날짜, 좋아요 등 자동 제안)
“크롤링 시작” 클릭 (자동 스크롤 및 데이터 테이블 표시)
(선택) 하위 페이지 크롤링: 트윗 선택 후 “하위 페이지 크롤링”으로 답글/스레드 상세 수집
Excel, Google Sheets, Notion, Airtable 등으로 데이터 내보내기 (무료, 무제한)
정기 크롤링 예약 (트렌드/언급 모니터링 자동화)

Thunderbit의 AI가 트위터 변화에 자동 대응하니, 비즈니스 사용자와 분석가에게 큰 시간 절약이 됩니다.

Python으로 크롤링한 트윗 데이터 분석 및 시각화

트윗을 수집했다면, 이제 인사이트로 바꿔볼 차례입니다. 대표적인 워크플로우는 다음과 같습니다:

1. pandas로 데이터 불러오기

1import pandas as pd
2df = pd.read_csv("tweets.csv")  # Thunderbit에서 내보냈다면 .xlsx도 가능

2. 데이터 정제 및 전처리

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

3. 해시태그 분석

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. 트윗 빈도 시각화

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='일별 트윗 수')
5plt.show()

5. 감정 분석

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=['부정','중립','긍정'])
4print(df['SentimentLabel'].value_counts())

6. 인기 해시태그 시각화

1top10 = hashtags.most_common(10)
2labels, counts = zip(*top10)
3plt.barh(labels, counts)
4plt.xlabel("개수")
5plt.title("상위 10개 해시태그")
6plt.show()

이 외에도 참여도 추적, 인플루언서 파악, 감정 모니터링, 팀 대시보드 구축 등 다양한 분석이 가능합니다.

크롤링에서 비즈니스 가치로: 트위터 데이터로 인사이트 만들기

트윗 크롤링은 시작일 뿐입니다. 진짜 가치는 이 데이터를 의사결정에 활용할 때 생깁니다:

브랜드 모니터링: 부정적 감정 급증 시 알림 설정, 위기 대응 선제적 실행
경쟁사 추적: 경쟁사 신제품 출시, 고객 불만 등 실시간 파악 후 전략 조정
트렌드 포착: 신흥 이슈를 조기에 발견해 브랜드 리더십 확보
리드 발굴: 구매 의도 트윗을 찾아 실시간 영업 기회로 연결
캠페인 성과 측정: 해시태그 사용량, 참여도 추적해 ROI 분석 및 캠페인 최적화

Thunderbit 등 툴을 활용하면 크롤링 예약, Google Sheets/Airtable 연동, 실시간 대시보드 구축, 자동화 워크플로우 연계까지 손쉽게 할 수 있습니다.

결론 & 핵심 요약

2025년 Python으로 트위터 트윗을 크롤링하는 일은 쉽지 않지만, 올바른 도구와 전략만 있다면 충분히 가능하며 그 가치도 점점 커지고 있습니다. 기억해야 할 점은:

Python은 여전히 트윗 크롤링의 최강자입니다. 목적에 따라 Tweepy(API, 안정성), Snscrape(유연성), Thunderbit(속도/편의성) 중 선택하세요.
트위터의 방어는 강력하니, 툴 업데이트, 프록시 활용, 책임감 있는 크롤링이 필수입니다.
Thunderbit는 비개발자와 비즈니스 사용자에게 혁신적입니다. 클릭 두 번이면 AI가 구조화된 데이터를 추출하고, 다양한 포맷으로 내보낼 수 있습니다.
진짜 가치는 분석에 있습니다. pandas, matplotlib, AI로 원시 트윗을 실질적 인사이트로 바꿔보세요.
항상 트위터 정책과 개인정보 보호를 준수하세요. 윤리적으로 데이터를 활용하세요.

트윗 크롤링이 얼마나 쉬워질 수 있는지 궁금하다면 하거나, 에서 더 많은 가이드를 확인해보세요.

즐거운 크롤링 하시고, 신선하고 구조화된 트윗 데이터로 멋진 인사이트 얻으시길 바랍니다!

자주 묻는 질문(FAQ)

1. Python으로 트위터 트윗을 크롤링하는 게 합법인가요?
공개 트윗을 분석 목적으로 수집하는 건 일반적으로 허용되지만, 트위터의 서비스 약관과 개인정보 보호 정책을 꼭 지켜야 합니다. 비공개 데이터는 건드리지 말고, 서버에 과도한 부하를 주지 않으며, 데이터를 책임감 있게 활용하세요(특히 공개/공유 시).

2. Tweepy와 Snscrape의 차이점은 뭔가요?
Tweepy는 트위터 공식 API를 사용해 안정적이지만 제한적이고 유료입니다. Snscrape는 API 키 없이 공개 웹 데이터를 크롤링해 더 유연하지만, 트위터 사이트 변경에 따라 유지보수가 필요합니다.

3. 트위터 크롤링 시 차단을 피하려면 어떻게 해야 하나요?
요청 간 딜레이를 두고, 클라우드 서버 대신 집에서 쓰는 IP를 사용하며, 한 번에 너무 많은 데이터를 긁지 마세요. 제한에 걸리거나 차단되면 잠시 대기 후 재시도하세요.

4. Thunderbit로 트위터 답글, 스레드, 팔로워 목록도 크롤링할 수 있나요?
네! Thunderbit의 하위 페이지 크롤링 기능을 활용하면 답글, 스레드 상세, 팔로워 목록 등 복잡한 트위터 페이지도 구조화된 데이터로 쉽게 수집할 수 있습니다.

5. 크롤링한 트윗 데이터를 어떻게 분석/시각화하나요?
pandas로 데이터 불러오기, 전처리 후 matplotlib, seaborn, wordcloud 등으로 시각화하세요. 감정 분석은 TextBlob, VADER 등을 활용할 수 있습니다. Thunderbit는 Excel, Google Sheets, Airtable로 바로 내보내 분석 워크플로우와 쉽게 연동됩니다.

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