전 세계 사람들이 트위터(요즘은 X로도 불리죠)에서 실시간으로 대화를 나누고 있습니다. , 이 쏟아지는 트위터는 트렌드 분석, 여론 파악, 감정 분석 등 다양한 목적으로 활용되는 데이터의 보고입니다. 하지만 이 방대한 데이터를 직접 모으는 일은 예전만큼 쉽지 않습니다. 트위터 API는 점점 더 제한적이고, 비용도 만만치 않아서 많은 사람들이 새로운 데이터 수집 방법을 찾고 있죠.
이럴 때 Python 웹 스크래핑이나 같은 도구가 정말 유용합니다. 개발자든, 비개발자든 트렌드 분석이나 마케팅, 연구를 위해 트위터 데이터를 손쉽게 모을 수 있는 방법이 있습니다. 이 글에서는 Python으로 API 없이 트위터 데이터를 스크래핑하는 방법, 주의할 점, 그리고 Thunderbit로 더 쉽게 데이터 추출하는 방법까지 단계별로 소개합니다.
트위터 데이터 스크래핑이란? 왜 필요할까?
트위터 데이터 스크래핑은 공식 API 대신 트위터의 공개 웹페이지(트윗, 프로필, 해시태그, 트렌드 등)에서 직접 정보를 모으는 걸 말합니다. 손으로 복사-붙여넣기 할 수도 있지만, 자동화 도구나 스크립트를 쓰면 훨씬 빠르고 효율적으로 데이터를 모을 수 있죠.
이렇게 모은 트위터 데이터는 다양한 비즈니스와 연구에 활용됩니다:
- 트렌드 분석: 실시간 인기 이슈, 밈, 속보 등 빠르게 캐치
- 감정 분석: 제품, 브랜드, 정치 이슈에 대한 대중 반응 파악
- 리드 발굴: 업계 관련 대화에서 잠재 고객이나 인플루언서 찾기
- 경쟁사 모니터링: 경쟁사 및 관련 대화 추적
예전에는 를 많이 썼지만, 2024년부터 무료 이용이 중단되고, 기본 요금제도 월 수백~수천 달러로 올랐습니다. 도 제한이 많고, 인증 절차도 복잡해졌죠.
그래서 Python이나 노코드 도구를 활용한 웹 스크래핑이 더 유연하고 접근성이 높아져 많은 사람들이 선호하게 됐습니다.
Python으로 트위터 웹 스크래핑: API 없이 데이터 모으기
조금 더 기술적으로 들어가면, Python으로 트위터 데이터를 스크래핑한다는 건 브라우저를 자동화해서 트위터 페이지의 HTML을 읽고, 원하는 정보를 뽑아내는 과정입니다. 즉, API의 제한이나 비용 없이 공개된 정보를 직접 모을 수 있죠.
트위터 스크래핑에 많이 쓰이는 Python 라이브러리
트위터 API 없이 데이터를 추출할 때 주로 쓰는 라이브러리는 아래와 같습니다:
- : 정적 HTML 파싱에 강점. 빠르고 가볍지만, 동적 콘텐츠(무한 스크롤 등)는 한계가 있음.
- : 실제 브라우저(Chrome, Firefox 등)를 자동화해 동적 사이트에 적합. 자바스크립트, 클릭, 스크롤 등도 처리 가능.
- : 최근 각광받는 라이브러리. Selenium과 비슷하지만 더 빠르고 안정적임.
이 도구들을 활용하면 다음과 같은 데이터를 추출할 수 있습니다:
- 공개 트윗(텍스트, 시간, 좋아요, 리트윗 등)
- 사용자 프로필(소개, 팔로워 수, 가입일 등)
- 트렌드, 해시태그, 검색 결과
단, 공개된 정보만 수집 가능하며, 비공개 계정이나 DM 등은 접근할 수 없습니다.
Python 스크래핑 라이브러리 비교
| 라이브러리 | 적합한 용도 | 자바스크립트 처리 | 속도 | 사용 난이도 | 비고 |
|---|---|---|---|---|---|
| BeautifulSoup | 정적 HTML 파싱 | 아니오 | 빠름 | 쉬움 | 단순 페이지에 적합, requests와 함께 사용 |
| Selenium | 동적 콘텐츠, UI 자동화 | 예 | 보통 | 보통 | 자바스크립트 많은 사이트에 적합 |
| Playwright | 최신 동적 사이트 | 예 | 가장 빠름 | 보통 | 비동기 지원, Selenium보다 안정적 |
트위터처럼 동적 로딩과 무한 스크롤이 많은 사이트는 Selenium이나 Playwright가 더 잘 맞습니다. () 참고)
트위터 데이터 스크래핑 시 꼭 지켜야 할 점
Python 스크립트를 돌리기 전에, 아래 사항을 꼭 체크하세요.
- 트위터 이용약관 준수: 2024년 기준, 하고 있습니다. 단, 공개 데이터에 한해 개인적·연구 목적으로는 비교적 관대하게 여겨집니다(공식 허용은 아님).
- 과도한 요청 자제: 요청 간 2~5초 간격을 두고, 시간당 스크래핑 페이지 수를 제한하세요. 24시간 내내 스크립트를 돌리는 건 피해야 IP 차단 등 위험이 있습니다. ( 참고)
- 공개 데이터만 수집: 비공개 계정, DM, 로그인 우회 등은 시도하지 마세요.
- 법적 이슈 주의: 이메일, 이름 등 개인정보를 수집할 경우 GDPR 등 관련 법률을 반드시 확인하고, 민감 정보는 익명화 또는 집계 처리하세요.
윤리적 스크래핑에 대한 자세한 내용은 를 참고하세요.
단계별 가이드: Python으로 트위터 데이터 스크래핑하기
이제 실제로 Python과 Selenium을 활용해 공개 트위터 프로필에서 트윗을 추출하는 기본 과정을 살펴볼게요.
- 환경 세팅
필요한 라이브러리 설치:
1pip install selenium pandas webdriver-manager- 스크래퍼 코드 작성
아래는 기본 예시 코드입니다:
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# 드라이버 세팅
8driver = webdriver.Chrome(service=Service(ChromeDriverManager().install()))
9# 타겟 트위터 프로필로 이동
10profile_url = '<https://twitter.com/nytimes>'
11driver.get(profile_url)
12time.sleep(5) # 페이지 로딩 대기
13# 스크롤하여 더 많은 트윗 로드
14for _ in range(3): # 더 많은 트윗이 필요하면 숫자 조정
15 driver.execute_script("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);")
16 time.sleep(3)
17# 트윗 추출
18tweets = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, '[data-testid="tweetText"]')
19tweet_texts = [tweet.text for tweet in tweets]
20# 타임스탬프 추출
21timestamps = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, 'time')
22tweet_times = [ts.get_attribute('datetime') for ts in timestamps]
23# 데이터프레임으로 정리
24df = pd.DataFrame({'Tweet': tweet_texts, 'Timestamp': tweet_times})
25# 엑셀로 내보내기
26df.to_excel('twitter_scrape.xlsx', index=False)
27driver.quit()팁:
- 스크롤 횟수를 조정해 더 많은 트윗을 수집할 수 있습니다.
- 좋아요, 리트윗, 답글 등도 CSS 선택자를 활용해 추가 추출 가능합니다. ( 참고)
- 오류가 발생하면 트위터의 페이지 구조가 변경되었는지 확인하고, 선택자를 수정하세요.
트위터 데이터 파싱 및 내보내기
위 코드에서는 이미 엑셀로 내보내고 있지만, 다음과 같이 CSV로도 저장할 수 있습니다:
1df.to_csv('twitter_scrape.csv', index=False)트윗 텍스트, 시간, 사용자명, 좋아요, 리트윗, 답글 등 컬럼을 정리하면, 엑셀·구글시트·Python에서 분석이 훨씬 쉬워집니다.
Thunderbit: 트위터 데이터 스크래핑을 위한 노코드 솔루션
코딩이 어렵거나, 더 빠른 방법을 원한다면 가 정답입니다. Thunderbit는 AI 기반 크롬 확장 프로그램으로, 클릭 몇 번만으로 트위터 데이터를 추출할 수 있습니다. 별도의 Python 설치나 복잡한 설정이 필요 없습니다.
Thunderbit로 트위터 데이터 추출하는 방법
- 크롬에서 트위터 페이지 열기
- Thunderbit 확장 프로그램 클릭
- 원하는 데이터 설명: 예) “이 페이지의 모든 트윗, 날짜, 사용자명 추출” 등 자연어로 입력
- AI가 필드 추천: Thunderbit가 페이지를 분석해 트윗, 시간, 좋아요 등 컬럼을 자동 제안
- 스크래핑 시작: 클릭 한 번으로 데이터 추출(필요시 하위 페이지까지)
- 내보내기: 엑셀, 구글시트, Airtable, Notion, CSV 등으로 즉시 다운로드(무료)
Thunderbit는 도 제공해, 설정 없이 바로 분석에 들어갈 수 있습니다.
Thunderbit의 장점? 코드, 드라이버, CSS 선택자 고민 없이 AI가 트위터 레이아웃 변화에도 자동으로 대응하고, 데이터 요약·분류·번역 등 추가 가공도 지원합니다. ( 참고)
Thunderbit vs. Python: 어떤 방법이 나에게 맞을까?
| 기능 | Python 스크래핑 | Thunderbit (노코드) |
|---|---|---|
| 코딩 필요 | 예 | 아니오 |
| 세팅 시간 | 30분 이상 | 1~2분 |
| 동적 페이지 처리 | 예 (Selenium/Playwright) | 예 (AI 기반) |
| 커스터마이징 | 높음(코드로 가능) | 높음(AI 프롬프트로 가능) |
| 유지보수 | 수동(스크립트 수정) | AI가 자동 대응 |
| 내보내기 | CSV, 엑셀, JSON | 엑셀, 시트, Notion, CSV |
| 추천 대상 | 개발자, 데이터 전문가 | 비즈니스 사용자, 비개발자 |
기술적으로 자유롭게 커스터마이징하고 싶다면 Python이 적합합니다. 하지만 대부분의 비즈니스 사용자에게는 Thunderbit가 훨씬 빠르고, 쉽고, 유지보수 부담도 없습니다. (Thunderbit 크롬 확장 프로그램은 가능합니다.)
실전 예시: Python과 Thunderbit로 트위터 트렌드 추출하기
실제 업무에 적용해봅시다. 예를 들어, 트위터의 실시간 트렌드를 추적해 엑셀로 내보내고 싶다면?
Python 활용 시
Selenium 또는 Playwright로:
- 접속
- 스크롤로 트렌드 로딩
- 트렌드명, 트윗 수, URL 추출
- 엑셀/CSV로 저장
예시 코드:
1# ... (환경 세팅 동일)
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({'Trend': trend_names})
7df.to_excel('twitter_trends.xlsx', index=False)Thunderbit 활용 시
- 크롬에서 트위터 탐색 페이지 열기
- Thunderbit 클릭 후 선택 또는 “트렌드와 트윗 수 추출” 등 자연어로 입력
- 스크래핑 시작
- 엑셀, 구글시트, Notion 등으로 바로 내보내기
결과: 두 방법 모두 데이터를 얻을 수 있지만, Thunderbit는 코드 없이 몇 초 만에 처리되고, 트위터 사이트 구조가 바뀌어도 자동으로 대응합니다.
트위터 데이터 워크플로우 최적화: Python과 Thunderbit 병행 활용
한 가지 방법만 고집할 필요 없습니다. 두 가지를 조합하면 효율이 극대화됩니다:
- Thunderbit로 빠르고 간편하게 트위터 게시글, 프로필, 트렌드 등 추출 → 엑셀/구글시트로 내보내기
- Python으로 고급 분석: 내보낸 데이터를 불러와 감정 분석, NLP, 시각화 등 진행
- Thunderbit의 스케줄링 기능 활용: 정기적으로 자동 스크래핑해 데이터 최신 상태 유지 ()
- Airtable, Notion 등과 연동: Thunderbit는 바로 내보내기 지원, 팀원과 실시간 협업 가능
이렇게 하면 노코드의 속도와 코드의 유연성을 모두 누릴 수 있습니다.
트위터 스크래핑 실전 팁 & 문제 해결법
트위터는 자주 구조가 바뀌기 때문에, 스크래핑이 항상 매끄럽게 되지는 않습니다. 다음 팁을 참고하세요:
- 선택자 변경: Python 스크립트가 갑자기 작동하지 않으면, 트위터의 HTML 구조가 바뀌었는지 확인하세요. Thunderbit는 자동 대응하지만, 직접 코딩 시에는 선택자 수정이 필요합니다.
- 차단/블록 방지: 요청 간 딜레이를 두고, 필요시 IP를 변경하세요. 과도한 스크래핑은 피하세요.
- 동적 콘텐츠 처리: 무한 스크롤 등은 Selenium/Playwright로 스크롤을 반복해 데이터 로딩
- 법적 준수: 을 꼭 확인하고, 책임감 있게 스크래핑하세요.
더 많은 문제 해결법은 )와 를 참고하세요.
결론 & 핵심 요약
트위터 데이터는 그 어느 때보다 가치 있지만, 접근은 점점 어려워지고 있습니다. 트렌드 추적, 감정 분석, 리드 발굴 등 다양한 목적에 맞춰 스크래핑은 가장 유연한 데이터 수집 방법입니다. Python은 개발자에게 강력한 제어권을, 는 누구나 쉽게 활용할 수 있는 AI 기반 노코드 솔루션을 제공합니다.
- Python 스크래핑: 커스텀 워크플로우가 필요한 개발자에게 적합, 유지보수 필요
- Thunderbit: 비즈니스 사용자, 마케터, 연구자 등 빠른 결과가 필요한 분께 추천, 코드 불필요
- 하이브리드 워크플로우: Thunderbit로 추출 → Python으로 분석 → 데이터 자동화까지 가능
항상 책임감 있게, 개인정보와 법적 이슈를 준수하며, 트위터의 변화에 맞춰 워크플로우를 최신 상태로 유지하세요. 대화는 멈추지 않으니, 데이터도 멈추지 않아야 합니다.
자주 묻는 질문(FAQ)
1. Python이나 Thunderbit로 트위터 데이터를 스크래핑하는 게 합법인가요?
공개 트위터 데이터를 개인적·연구 목적으로 수집하는 건 대체로 허용되지만, 트위터 약관상 AI 학습 및 일부 상업적 목적의 스크래핑은 금지되어 있습니다. 을 꼭 확인하고, 비공개·민감 정보는 절대 수집하지 마세요.
2. 트위터 API와 웹 스크래핑의 차이점은?
API는 구조화된 안정적 데이터 접근을 제공하지만, 비용이 높고 제한이 많습니다. 웹 스크래핑은 공개 웹사이트를 직접 읽어 API 제한을 우회할 수 있지만, 사이트 구조 변경 시 유지보수가 필요합니다.
3. 트위터 스크래핑에 가장 적합한 Python 라이브러리는?
정적 콘텐츠는 BeautifulSoup이 빠르고 간단합니다. 무한 스크롤 등 동적 콘텐츠는 Selenium이나 Playwright가 더 적합하며, Playwright가 최신 웹앱에 더 빠르고 안정적입니다.
4. Thunderbit는 트위터 스크래핑을 어떻게 더 쉽게 만들어주나요?
Thunderbit는 AI로 트위터 페이지를 읽고, 필드를 추천하며, 클릭 몇 번만에 데이터를 추출합니다. 코드가 필요 없고, 레이아웃 변경에도 자동 대응하며, 엑셀·구글시트·Notion·Airtable 등으로 바로 내보낼 수 있습니다.
5. Thunderbit와 Python을 함께 활용할 수 있나요?
물론입니다! Thunderbit로 데이터를 추출·내보내고, Python으로 추가 분석이나 가공을 진행하면 속도와 유연성을 모두 누릴 수 있습니다.
더 알아보기: