Tweets van Twitter scrapen met Python in 2025: zo doe je dat

Wie ooit heeft geprobeerd om de laatste trends op Twitter (nu “X”) bij te houden, weet dat het voelt alsof je uit een brandslang probeert te drinken—en die slang spuit dagelijks meer dan de wereld in. Voor bedrijven, onderzoekers en iedereen die wereldwijd realtime gesprekken wil volgen, is Twitter-data goud waard. Maar in 2025 is tweets van Twitter scrapen niet meer zo simpel als vroeger. Door betaalmuren bij de API, steeds veranderende beveiliging en het kat-en-muisspel met webscrapers, voelt data verzamelen soms als een digitale survivaltocht. Gelukkig blijft Python dé alleskunner als het gaat om tweets scrapen—mits je de juiste tools gebruikt en de nieuwste obstakels weet te ontwijken. In deze gids laat ik je zien hoe je met Python (en een beetje hulp van Thunderbit) tweets van Twitter kunt scrapen, deel ik de nieuwste tips om Twitter’s beperkingen te omzeilen en ontdek je hoe je ruwe tweetdata omzet in waardevolle inzichten voor je organisatie.

Wat houdt tweets scrapen van Twitter met Python in?

Kort gezegd: tweets scrapen met Python betekent dat je met code automatisch tweetdata verzamelt—denk aan tekst, auteur, tijdstip, likes, retweets en meer—zodat je deze buiten Twitter zelf kunt analyseren. Zie het als je eigen Twitter-dashboard bouwen, maar dan met de vrijheid om de data te filteren, te analyseren en te visualiseren zoals jij wilt.

Er zijn grofweg twee manieren om dit aan te pakken:

• API-gebaseerd scrapen: Met de officiële Twitter API (bijvoorbeeld via Tweepy) krijg je gestructureerde data direct van Twitter’s servers. Dit is stabiel en betrouwbaar, maar kent strenge limieten en is in 2025 behoorlijk prijzig.
• Webscraping: Met tools als Snscrape of browser-automatisering haal je data rechtstreeks van de publieke Twitter-pagina’s—zonder API-sleutel. Hiermee omzeil je sommige beperkingen, maar het is gevoeliger voor veranderingen en vereist meer onderhoud.

Typische data die je kunt verzamelen:

• Tekst en info van tweets
• Tweet-ID en URL
• Tijdstip (datum en tijd)
• Gebruikersnaam en profielinfo
• Engagement (likes, retweets, reacties, weergaven)
• Hashtags en vermeldingen
• Media-links (afbeeldingen, video’s)
• Gesprekscontext (zoals replies, threads)

Kortom: alles wat je op Twitter ziet, kun je in principe scrapen—zolang het duurt.

Waarom tweets scrapen van Twitter? Belangrijke zakelijke toepassingen

Waarom zou je hier zoveel moeite voor doen? Omdat Twitter dé plek is waar de wereld praat over alles—jouw merk, concurrenten, trends en natuurlijk de nieuwste virale kattenvideo. Zo gebruiken teams in 2025 gescrapete Twitter-data:

En het rendement? dan op andere social media. Als je niet luistert naar wat er over jouw merk of branche op Twitter wordt gezegd, mis je directe, bruikbare inzichten.

Overzicht: Alle manieren om tweets van Twitter te scrapen met Python

Het Python-ecosysteem biedt volop tools om Twitter te scrapen, maar niet elke tool is even geschikt—zeker niet na de recente API-wijzigingen en anti-scrapingmaatregelen. Dit zijn je belangrijkste opties in 2025:

Laten we elke aanpak kort bespreken.

Python-libraries gebruiken: Tweepy, Snscrape en meer

Tweepy is de standaard voor API-scraping. Het is stabiel, goed gedocumenteerd en levert gestructureerde tweetdata—mits je betaalt voor API-toegang. De keerzijde? In 2025 kost het goedkoopste API-abonnement , en volledige archieftoegang is alleen beschikbaar voor bedrijven of universiteiten.

Snscrape is de favoriet van velen: geen API-sleutels, geen betaalmuur, gewoon Python-scraping van publieke Twitter-data. Ideaal voor historische tweets, grote datasets of als je API-limieten wilt vermijden. Nadeel: Twitter’s anti-scrapingmaatregelen zorgen ervoor dat Snscrape soms niet werkt, dus je moet het regelmatig updaten en af en toe wat problemen oplossen.

Andere tools zoals Twint zijn minder populair geworden door gebrek aan onderhoud. In 2025 zijn Tweepy en Snscrape de beste keuzes voor Python-scraping.

Twitter webscrapen: wanneer en waarom?

Soms is de data die je zoekt niet beschikbaar via de API of Snscrape—zoals alle reacties in een thread of een lijst met volgers. Dan kun je zelf een scraper bouwen met requests, BeautifulSoup of browser-automatisering (Selenium/Playwright). Maar let op: Twitter’s anti-botmaatregelen zijn streng. Je moet rekening houden met inloggen, tokens, dynamische content en frequente site-updates. Het is veel werk, maar kan veel opleveren.

Voor de meeste gebruikers is het slimmer om een bestaande tool (zoals Snscrape of Thunderbit) te gebruiken dan zelf een scraper te bouwen—tenzij je graag tot diep in de nacht aan het debuggen bent.

Thunderbit: De snelste manier om Twitter-data te scrapen

is mijn geheime wapen voor Twitter-scraping in 2025—vooral als je snel resultaat wilt zonder te programmeren. Waarom Thunderbit zo handig is:

• 2-kliks extractie: Open de gewenste Twitter-pagina, klik op “AI Suggest Fields” en Thunderbit’s AI bepaalt automatisch welke velden te scrapen (tekst, auteur, datum, likes, enz.). Klik op “Scrape” en klaar.
• Omgaat met eindeloos scrollen & subpagina’s: Thunderbit scrollt automatisch door om meer tweets te laden en kan zelfs per tweet doorklikken voor reacties of extra details.
• No-code, weinig onderhoud: De AI past zich aan als Twitter verandert, dus je hoeft je scraper niet steeds aan te passen.
• Gestructureerde export: Exporteer direct naar Excel, Google Sheets, Airtable of Notion—zonder extra stappen.
• Cloudscraping: Voor grote klussen kan Thunderbit tot 50 pagina’s tegelijk in de cloud scrapen, zodat je browser niet open hoeft te blijven.
• AI-data verrijking: Voeg met AI-prompts extra velden toe, zoals sentiment of onderwerplabels, tijdens het scrapen.

Thunderbit is ideaal voor zakelijke gebruikers, analisten of iedereen die Twitter-data wil omzetten in inzichten—zonder technische rompslomp.

Stappenplan: Zo scrape je tweets van Twitter met Python

Zelf aan de slag? Zo pak je het aan in 2025:

Stap 1: Zet je Python-omgeving klaar

Zorg dat je Python 3.8 of hoger gebruikt. Installeer de benodigde libraries:

1pip install tweepy snscrape pandas

Optioneel (voor analyse/visualisatie):

1pip install matplotlib textblob wordcloud

Gebruik je Tweepy, dan heb je ook Twitter API-gegevens (bearer token) nodig. Voor Snscrape kun je direct aan de slag—geen sleutels vereist.

Stap 2: Tweets scrapen met Tweepy (API)

a. Haal je API-gegevens op

Maak een aan en kies een betaald API-abonnement (Basic is $100/maand voor 10k tweets). Noteer je Bearer Token.

b. Authenticeren en tweets zoeken

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)

• Beperkingen: Je krijgt alleen tweets van de afgelopen 7 dagen, tenzij je academische of enterprise-toegang hebt.
• Paginering: Gebruik response.meta['next_token'] om meer resultaten op te halen.
• Rate limits: Let op foutmeldingen 429—als je limiet bereikt is, moet je wachten.

Stap 3: Tweets scrapen met Snscrape (zonder API)

a. Basisgebruik

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

• Geen API-sleutels, geen 7-dagenlimiet, en je kunt historische tweets scrapen.
• Beperkingen: Snscrape kan stoppen met werken als Twitter de site aanpast. Update dan de package (pip install --upgrade snscrape) of check voor oplossingen.

b. Scrapen op gebruiker of hashtag

1# Alle tweets van @elonmusk
2scraper = sntwitter.TwitterUserScraper("elonmusk")
3# Alle tweets met #WorldCup
4scraper = sntwitter.TwitterHashtagScraper("WorldCup")

Stap 4: Omgaan met Twitter’s scraping-beperkingen

Twitter houdt niet van scrapers, dus houd rekening met:

• Rate limits: Vertraag je verzoeken (gebruik time.sleep() in loops) of splits je queries op.
• IP-blokkades: Draai scrapers niet vanaf cloudservers; gebruik bij grootschalig scrapen residentiële proxies.
• Guest token-problemen: Als Snscrape geen guest token krijgt, update de package of gebruik een browsersessie-cookie.
• Wijzigingen in de site: Wees voorbereid om je code aan te passen of van tool te wisselen als Twitter de site verandert.
• Juridisch/ethisch: Scrape altijd verantwoord—gebruik alleen publieke data, respecteer limieten en volg Twitter’s regels.

Ben je meer tijd kwijt aan het fixen van je scraper dan aan data-analyse? Overweeg dan een onderhoudsvriendelijke tool of combineer met Thunderbit.

Stap 5: Twitter-data scrapen met Thunderbit

Wil je gewoon snel data, zonder code of gedoe? Zo werkt het met :

1. Installeer de en log in.
2. Navigeer naar de gewenste Twitter-pagina (profiel, zoekopdracht, hashtag, reacties, enz.).
3. Klik op het Thunderbit-icoon en vervolgens op “AI Suggest Fields.” De AI stelt automatisch velden voor zoals tekst, auteur, datum, likes, enz.
4. Klik op “Scrape.” Thunderbit scrollt automatisch, verzamelt tweets en toont ze in een tabel.
5. (Optioneel) Subpagina’s scrapen: Selecteer tweets en klik op “Scrape Subpages” om reacties of thread-details te verzamelen.
6. Exporteer je data naar Excel, Google Sheets, Notion of Airtable—gratis en onbeperkt.
7. Plan terugkerende scrapes als je trends of vermeldingen wilt monitoren.

Thunderbit’s AI past zich aan Twitter’s veranderingen aan, zodat jij dat niet hoeft te doen. Ideaal voor zakelijke gebruikers en analisten.

Tweets analyseren en visualiseren met Python

Heb je de tweets binnen? Dan kun je aan de slag met inzichten. Een snelle workflow:

1. Data inladen in pandas

1import pandas as pd
2df = pd.read_csv("tweets.csv")  # Of .xlsx als je uit Thunderbit exporteert

2. Opschonen en voorbereiden

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

3. Hashtags analyseren

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. Tweetfrequentie plotten

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 per dag')
5plt.show()

5. Sentimentanalyse

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=['Negatief','Neutraal','Positief'])
4print(df['SentimentLabel'].value_counts())

6. Tophashtags visualiseren

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

De mogelijkheden zijn eindeloos—meet engagement, vind influencers, volg sentiment of bouw dashboards voor je team.

Van scrapen naar waarde: Twitter-data omzetten in inzichten

Tweets scrapen is pas het begin. De echte waarde zit in wat je met die data doet:

• Merkmonitoring: Stel alerts in voor negatieve sentimentpieken en grijp in vóór een PR-crisis.
• Concurrentie volgen: Zie productlanceringen of klachten over concurrenten en pas je strategie direct aan.
• Trends spotten: Ontdek opkomende onderwerpen voordat ze mainstream worden en positioneer je merk als thought leader.
• Leadgeneratie: Vind tweets met koopintentie en benader prospects terwijl ze nog geïnteresseerd zijn.
• Campagne meten: Volg hashtaggebruik en engagement om ROI te meten en campagnes te optimaliseren.

Met tools als Thunderbit kun je zelfs scrapes plannen en data direct naar Google Sheets of Airtable sturen, zodat je live dashboards bouwt of geautomatiseerde workflows start.

Conclusie & belangrijkste punten

Tweets van Twitter scrapen met Python in 2025 blijft een uitdaging—maar met de juiste tools en aanpak is het prima te doen (en waardevoller dan ooit). Onthoud vooral:

• Python blijft de standaard voor tweet-scraping, maar kies de juiste tool: API (Tweepy) voor stabiliteit, Snscrape voor flexibiliteit, of Thunderbit voor snelheid en gemak.
• Twitter’s beveiliging is streng, dus update je tools, gebruik proxies en scrape verantwoord.
• Thunderbit is een gamechanger voor niet-programmeurs en zakelijke gebruikers, met twee-kliks scraping, AI-structurering en makkelijke export.
• De echte waarde zit in de analyse— gebruik pandas, matplotlib en AI om ruwe tweets om te zetten in bruikbare inzichten.
• Respecteer altijd Twitter’s regels en privacy. Scrape ethisch en gebruik data op een verantwoorde manier.

Zelf ervaren hoe makkelijk scrapen kan zijn? , of lees meer tips op de .

Veel succes met scrapen—en moge je tweetdata altijd actueel, gestructureerd en vol inzichten zijn.

Veelgestelde vragen

1. Is het legaal om tweets van Twitter te scrapen met Python?
Het scrapen van publieke tweets voor analyse is meestal toegestaan, maar je moet je houden aan Twitter’s gebruiksvoorwaarden en privacybeleid. Scrape geen privédata, overbelast de servers niet en gebruik de data verantwoord—vooral als je deze wilt publiceren of delen.

2. Wat is het verschil tussen Tweepy en Snscrape voor het scrapen van tweets?
Tweepy gebruikt de officiële Twitter API, die stabiel maar beperkt is en nu een betaald abonnement vereist. Snscrape haalt publieke webdata op zonder API-sleutels, biedt meer flexibiliteit maar vraagt meer onderhoud door frequente sitewijzigingen.

3. Hoe voorkom ik dat ik geblokkeerd word bij het scrapen van Twitter?
Vertraag je verzoeken (voeg pauzes toe), scrape niet vanaf cloudservers (gebruik indien mogelijk residentiële IP’s) en scrape niet te veel tegelijk. Word je geblokkeerd of bereik je een limiet, wacht dan even en probeer het later opnieuw.

4. Kan Thunderbit ook reacties, threads of gebruikerslijsten van Twitter scrapen?
Ja! Met de subpagina-scraping van Thunderbit kun je reacties, thread-details of zelfs volgerslijsten verzamelen—selecteer de rijen en klik op “Scrape Subpages.” Zo krijg je eenvoudig gestructureerde data van complexe Twitter-pagina’s.

5. Hoe kan ik gescrapete tweetdata analyseren en visualiseren?
Laad je data in pandas, maak deze schoon en gebruik libraries als matplotlib, seaborn of wordcloud voor visualisatie. Voor sentimentanalyse kun je TextBlob of VADER proberen. Thunderbit exporteert direct naar Excel, Google Sheets of Airtable voor makkelijke integratie met je analyse-workflows.

Meer leren over webscraping, data-analyse of automatisering? Bekijk meer tutorials op de , of abonneer je op ons voor praktische demo’s en tips.

Meer weten