Twitter Data Scrapen met Python: Stapsgewijze Handleiding

De wereld is constant in gesprek, en een groot deel van die gesprekken speelt zich af op Twitter (of X, als je de nieuwe naam volgt). Met en , is Twitter-data een echte schatkamer voor bedrijven, onderzoekers en iedereen die realtime trends, sentimenten of de publieke opinie wil volgen. Maar er zit een addertje onder het gras: toegang tot die data is tegenwoordig een stuk lastiger dan vroeger. De API van Twitter is steeds beperkter (en prijziger) geworden, waardoor veel mensen op zoek zijn naar andere manieren om de data te verzamelen die ze nodig hebben.

Hier komen Python webscraping en tools als om de hoek kijken. Of je nu een developer bent die dataverzameling wil automatiseren, of een marketeer die snel trending topics wil binnenhalen voor je volgende campagne – er is altijd een oplossing. In deze gids laat ik je zien hoe je Twitter-data kunt scrapen met Python (zonder API), hoe je dat netjes en verantwoord doet, en hoe Thunderbit het proces voor iedereen super toegankelijk maakt.

Wat is Twitter Data Scrapen en Waarom is het Interessant?

Heel simpel gezegd betekent Twitter data scrapen dat je info verzamelt van de openbare webpagina’s van Twitter – denk aan tweets, profielen, hashtags en trends – door de website direct uit te lezen, in plaats van via de officiële API. Dat kan handmatig (copy-paste, wie heeft er tijd voor?) of veel slimmer met automatiseringstools en scripts.

Waarom zou je dat willen? Twitter-data wordt voor allerlei zakelijke en onderzoeksdoeleinden gebruikt:

• Trendanalyses: Zie direct wat er speelt, van virale memes tot breaking news.
• Sentimentanalyse: Meet hoe mensen reageren op producten, merken of politieke gebeurtenissen.
• Leadgeneratie: Vind potentiële klanten of influencers die over jouw branche praten.
• Concurrentieanalyse: Houd in de gaten wat je concurrenten doen – en wat er over hen gezegd wordt.

Vroeger was de dé manier om deze data te verzamelen. Maar sinds 2024 is gratis toegang verdwenen en kosten zelfs de basispakketten al snel honderden tot duizenden euro’s per maand. De API , zoals wat je mag verzamelen, hoe snel je dat doet, en vereist vaak lastige authenticatie.

Daarom is webscraping – met Python of no-code tools – steeds populairder geworden bij iedereen die meer vrijheid, bredere toegang of gewoon minder gedoe wil dan met de API.

Twitter Scrapen met Python: Omzeil de API-limieten

Even technisch: als je Twitter-data scrapt met Python, automatiseer je eigenlijk een browser die Twitter-pagina’s bezoekt, de HTML uitleest en de info eruit haalt die je zoekt. Je zit dus niet vast aan API-limieten of hoge kosten – je leest gewoon wat openbaar zichtbaar is.

Populaire Python Libraries voor Twitter Scraping

Dit zijn de bekendste tools om Twitter te scrapen zonder API:

• : Ideaal voor het parsen van statische HTML. Snel en lichtgewicht, maar minder geschikt voor dynamische content (zoals infinite scroll).
• : Automatiseert een echte browser (Chrome, Firefox, etc.), perfect voor dynamische sites als Twitter. Kan omgaan met JavaScript, klikken en scrollen.
• : De nieuwste speler. Vergelijkbaar met Selenium, maar sneller en stabieler voor moderne webapps.

Met deze tools kun je onder andere:

• Openbare tweets (tekst, tijdstip, likes, retweets)
• Gebruikersprofielen (bio, aantal volgers, aanmaakdatum)
• Trending topics
• Hashtags en zoekresultaten

Let op: je kunt alleen scrapen wat publiek zichtbaar is – privé-accounts en DM’s zijn niet toegankelijk.

Vergelijking van Python Scraping Libraries

Hier een handig overzicht van de voor- en nadelen:

Voor Twitter, dat veel dynamische content en oneindig scrollen gebruikt, zijn Selenium en Playwright meestal de beste keuze ().

Verantwoord Scrapen: Speel volgens de regels van Twitter

Voordat je losgaat met je Python-scripts, eerst even de spelregels.

• Respecteer de voorwaarden van Twitter: Sinds 2024 en bepaalde commerciële doeleinden. Scrapen voor persoonlijk, onderzoek of niet-commercieel gebruik – en alleen van openbare data – wordt meestal gedoogd, maar is niet officieel toegestaan.
• Wees niet te gretig: Gebruik pauzes (2–5 seconden tussen verzoeken), beperk het aantal pagina’s per uur en laat je script niet 24/7 draaien. Zo voorkom je dat je als bot wordt gezien of je IP wordt geblokkeerd ().
• Scrape alleen openbare data: Probeer nooit privé-accounts, DM’s of login-vereisten te omzeilen.
• Let op privacywetgeving: Verzamel je persoonsgegevens (zoals e-mails of namen), wees dan bewust van privacyregels zoals de AVG. Anonimiseer of aggregeer gevoelige informatie.

Meer weten over ethisch scrapen? Lees .

Stappenplan: Twitter Data Scrapen met Python

Aan de slag! Zo kun je tweets van een openbaar Twitter-profiel scrapen met Python en Selenium.

1. Installeer de Benodigde Libraries

Installeer eerst de benodigde pakketten:

1pip install selenium pandas webdriver-manager

2. Schrijf de Scraper

Hier een eenvoudig script om te starten:

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# Zet de driver op
8driver = webdriver.Chrome(service=Service(ChromeDriverManager().install()))
9# Ga naar het Twitter-profiel (vervang door je eigen doel)
10profile_url = '<https://twitter.com/nytimes>'
11driver.get(profile_url)
12time.sleep(5)  # Wacht tot de pagina geladen is
13# Scroll om meer tweets te laden
14for _ in range(3):  # Pas aan voor meer tweets
15    driver.execute_script("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);")
16    time.sleep(3)
17# Haal tweets op
18tweets = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, '[data-testid="tweetText"]')
19tweet_texts = [tweet.text for tweet in tweets]
20# Haal tijdstempels op
21timestamps = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, 'time')
22tweet_times = [ts.get_attribute('datetime') for ts in timestamps]
23# Combineer in een DataFrame
24df = pd.DataFrame({'Tweet': tweet_texts, 'Timestamp': tweet_times})
25# Exporteer naar Excel
26df.to_excel('twitter_scrape.xlsx', index=False)
27driver.quit()

Tips:

• Pas de scroll-lus aan om meer tweets te laden.
• Je kunt ook likes, retweets en reacties scrapen door de juiste CSS-selectors te gebruiken ().
• Krijg je fouten? Controleer of Twitter de pagina-indeling heeft aangepast – selectors moeten dan mogelijk worden bijgewerkt.

Twitter Data Analyseren en Exporteren

Het bovenstaande script exporteert al naar Excel, maar je kunt ook:

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

Zorg voor overzichtelijke kolommen: tweettekst, tijdstip, gebruikersnaam, likes, retweets, reacties. Zo kun je de data makkelijk analyseren in Excel, Google Sheets of Python.

Thunderbit: Twitter Data Scrapen Zonder Code

Geen zin om te programmeren? Of wil je gewoon snel resultaat? Dan is perfect. Thunderbit is een AI-gestuurde Chrome-extensie waarmee je Twitter-data in een paar klikken kunt scrapen – zonder Python, zonder installatiegedoe, zonder stress.

Zo Werkt Thunderbit voor Twitter

1. Open Twitter in Chrome.
2. Klik op de Thunderbit-extensie.
3. Omschrijf wat je wilt: Gebruik gewone taal – “Haal alle tweets, datums en gebruikersnamen van deze pagina.”
4. AI stelt velden voor: Thunderbit scant de pagina en doet suggesties voor kolommen (tweettekst, tijdstip, likes, enz.).
5. Klik op Scrapen: Thunderbit verzamelt de data, ook van subpagina’s indien nodig.
6. Exporteer: Download direct naar Excel, Google Sheets, Airtable, Notion of CSV – gratis en direct.

Thunderbit biedt zelfs , zodat je direct aan de slag kunt met analyseren.

Waarom is dit zo handig? Je hoeft niet te stoeien met code, drivers of CSS-selectors. Thunderbit’s AI past zich automatisch aan als Twitter zijn layout wijzigt en kan je data zelfs verrijken (samenvatten, categoriseren, vertalen) tijdens het scrapen ().

Thunderbit vs. Python: Wat Past bij Jou?

Hier een vergelijking van beide methodes:

Ben je technisch en wil je volledige controle, dan is Python super krachtig. Maar voor de meeste zakelijke gebruikers is Thunderbit sneller, makkelijker en onderhoudsvrij. (En ja, je kunt het gratis proberen – .)

Praktijkvoorbeeld: Twitter Trends Scrapen met Python en Thunderbit

Tijd voor de praktijk. Stel, je wilt trending topics op Twitter volgen en exporteren naar Excel voor analyse.

Met Python

Je gebruikt Selenium of Playwright om:

• De te bezoeken.
• Te scrollen om trends te laden.
• Trendnamen, aantal tweets en URL’s te verzamelen.
• Alles op te slaan in Excel of CSV.

Voorbeeldcode:

1# ... (setup zoals eerder)
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)

Met Thunderbit

• Open de Explore-pagina van Twitter in Chrome.
• Klik op Thunderbit, kies de , of omschrijf simpelweg: “Haal alle trending topics en aantal tweets op.”
• Klik op Scrapen.
• Exporteer direct naar Excel, Google Sheets of Notion.

Resultaat: Beide methodes leveren je de data, maar met Thunderbit heb je het in seconden, zonder code en zonder risico dat je script breekt bij een update van Twitter.

Je Twitter Data Workflow Optimaliseren: Python en Thunderbit Combineren

Het wordt pas echt krachtig als je beide tools combineert:

• Gebruik Thunderbit voor snelle, no-code scraping van Twitter-posts, profielen of trends. Exporteer naar Excel of Google Sheets.
• Gebruik Python voor geavanceerde analyses – importeer de geëxporteerde data en voer sentimentanalyse, NLP of eigen visualisaties uit.
• Automatiseer met Thunderbit’s planningsfunctie: Stel terugkerende scrapes in om je datasets actueel te houden ().
• Koppel aan Airtable of Notion: Thunderbit exporteert direct, zodat je team samenwerkt met live data.

Deze hybride aanpak geeft je het beste van twee werelden: snelheid zonder code én flexibiliteit met code.

Tips & Oplossingen voor Effectief Twitter Scrapen

Twitter verandert continu, dus scrapen verloopt niet altijd vlekkeloos. Hier mijn beste tips:

• Selectors veranderen: Werkt je Python-script niet meer? Check of Twitter de HTML-structuur heeft aangepast. Thunderbit past zich automatisch aan, maar scripts moeten soms worden bijgewerkt.
• Blokkades/IP-bans: Gebruik pauzes, roteer IP’s indien nodig en scrape niet te agressief.
• Dynamische content: Voor infinite scroll gebruik je Selenium of Playwright om meer data te laden.
• Juridische naleving: Check altijd en scrape verantwoord.

Meer tips? Bekijk ) en .

Samenvatting & Belangrijkste Inzichten

Twitter-data is waardevoller – en lastiger te verkrijgen – dan ooit. Of je nu trends volgt, sentiment meet of een leadlijst bouwt, scrapen is vaak de meest flexibele manier om aan je data te komen. Python geeft je volledige controle (voor de techneuten), terwijl het voor iedereen toegankelijk maakt met een no-code, AI-gedreven aanpak.

• Python scraping: Ideaal voor ontwikkelaars die maatwerk willen en onderhoud niet erg vinden.
• Thunderbit: Perfect voor zakelijke gebruikers, marketeers en onderzoekers die snel resultaat willen zonder te programmeren.
• Hybride workflows: Exporteer met Thunderbit, analyseer met Python en automatiseer je datastroom.

Onthoud: scrape altijd verantwoord, respecteer privacy en wetgeving, en blijf op de hoogte van veranderingen bij Twitter. Het gesprek stopt nooit – en nu jouw datastroom ook niet meer.

Veelgestelde Vragen

1. Is het legaal om Twitter-data te scrapen met Python of Thunderbit?

Het scrapen van openbare Twitter-data voor persoonlijk of onderzoeksgebruik wordt meestal gedoogd, maar Twitter verbiedt scrapen voor AI-training en sommige commerciële toepassingen. Controleer altijd de en scrape nooit privé of gevoelige data.

2. Wat is het verschil tussen de Twitter API en webscraping?

De API biedt gestructureerde, betrouwbare toegang, maar is nu duur en beperkt. Webscraping leest direct de openbare website uit, omzeilt API-beperkingen, maar vereist meer onderhoud en kan breken bij wijzigingen op Twitter.

3. Welke Python-library is het beste voor Twitter-scraping?

Voor statische content is BeautifulSoup snel en eenvoudig. Voor dynamische content (zoals infinite scroll) zijn Selenium of Playwright betere keuzes. Playwright is doorgaans sneller en stabieler voor moderne webapps.

4. Hoe maakt Thunderbit Twitter-scraping makkelijker?

Thunderbit gebruikt AI om Twitter-pagina’s te lezen, velden voor te stellen en data te extraheren met een paar klikken – zonder code. Het past zich aan bij layout-wijzigingen en exporteert direct naar Excel, Google Sheets, Notion of Airtable.

5. Kan ik Thunderbit en Python combineren voor geavanceerde workflows?

Zeker! Gebruik Thunderbit om data te scrapen en te exporteren, en analyseer of verwerk deze verder met Python. Zo profiteer je van snelheid én flexibiliteit voor elk Twitter-dataproject.

Meer weten: