Como Extrair Tweets do Twitter Usando Python em 2025

Se você já tentou ficar por dentro do que está bombando no Twitter (ou “X”, como agora é chamado), sabe que acompanhar tudo é como tentar beber água direto de um hidrante — e esse hidrante despeja mais de . Para empresas, pesquisadores ou qualquer pessoa que queira acessar conversas globais em tempo real, os dados do Twitter são um verdadeiro ouro digital. Só que em 2025, extrair tweets não é mais aquele passeio no parque. Entre as barreiras pagas da API, as mudanças constantes de proteção do site e o eterno jogo de esconde-esconde com qualquer raspador, conseguir os dados que você precisa virou uma verdadeira selva online.

A boa notícia é que Python continua sendo o canivete suíço para extrair tweets — desde que você saiba quais ferramentas usar e como driblar os obstáculos mais recentes. Neste guia, vou te mostrar na prática como extrair tweets do Twitter usando Python (e uma ajudinha do Thunderbit), dar dicas atualizadas para superar as restrições do Twitter e explicar como transformar esses dados brutos em insights valiosos para o seu negócio.

O Que É Extrair Tweets do Twitter Usando Python?

Resumindo: extrair tweets do Twitter com Python é usar código para coletar automaticamente informações dos tweets — como texto, autor, data, curtidas, retweets e muito mais — para analisar fora do Twitter. É como montar seu próprio painel personalizado, com liberdade total para filtrar, cruzar e visualizar os dados do jeito que quiser.

Existem dois jeitos principais de fazer isso:

• Extração via API: Usando a API oficial do Twitter (com bibliotecas como Tweepy), você recebe dados estruturados direto dos servidores do Twitter. É um método estável e confiável, mas com limites rígidos e, em 2025, um preço salgado.
• Web Scraping: Utilizando ferramentas como Snscrape ou automação de navegador, você coleta dados direto das páginas públicas do Twitter — sem precisar de chave de API. Isso ajuda a contornar algumas restrições, mas é mais frágil e exige atenção às mudanças frequentes do site.

Os principais campos de dados que você pode coletar incluem:

• Texto/conteúdo do tweet
• ID e URL do tweet
• Data e hora
• Nome de usuário e informações do perfil
• Métricas de engajamento (curtidas, retweets, respostas, visualizações)
• Hashtags e menções
• Links de mídia (imagens, vídeos)
• Contexto da conversa (respostas, threads)

Basicamente, se você consegue ver no Twitter, dá para extrair — pelo menos por enquanto.

Por Que Extrair Tweets do Twitter? Principais Aplicações de Negócio

Por que investir nisso? Porque o Twitter é onde o mundo discute de tudo — sua marca, concorrentes, tendências e até memes de gatos. Veja como equipes estão usando dados extraídos do Twitter em 2025:

E o retorno? Só para ter uma ideia, em comparação com outras redes sociais. Se você não está acompanhando o que falam da sua marca ou setor no Twitter, está perdendo inteligência valiosa em tempo real.

Visão Geral: Todas as Formas de Extrair Tweets do Twitter com Python

O universo Python está cheio de ferramentas para extrair dados do Twitter, mas nem todas são iguais — principalmente depois das mudanças na API e do aumento das barreiras anti-raspagem. Veja um comparativo rápido das principais opções em 2025:

Vamos detalhar cada abordagem.

Usando Bibliotecas Python: Tweepy, Snscrape e Outras

Tweepy é a escolha clássica para extração via API. É estável, bem documentada e entrega dados estruturados — se você estiver disposto a pagar pelo acesso. O problema? Em 2025, , e o acesso ao histórico completo só está disponível para empresas ou universidades.

Snscrape virou o queridinho da galera: sem chaves de API, sem barreiras pagas, só Python puro extraindo dados públicos do Twitter. Perfeito para tweets antigos, grandes volumes ou para fugir dos limites da API. O lado ruim? As defesas anti-raspagem do Twitter podem quebrar o Snscrape a cada poucas semanas, então é preciso atualizar e resolver eventuais pepinos.

Outras ferramentas como Twint ficaram para trás por falta de manutenção, então em 2025, Tweepy e Snscrape são as melhores apostas para quem quer extrair dados do Twitter com Python.

Web Scraping no Twitter: Quando e Por Quê

Às vezes, os dados que você precisa não estão disponíveis via API ou Snscrape — como extrair todas as respostas de um thread ou pegar a lista de seguidores. Nesses casos, é hora de arregaçar as mangas e criar um raspador personalizado usando requests, BeautifulSoup ou automação de navegador (Selenium/Playwright). Mas fica esperto: as barreiras anti-bot do Twitter são pesadas. Você vai ter que lidar com login, tokens dinâmicos, conteúdo carregado via JavaScript e mudanças frequentes no site. É um trabalho de alta manutenção, mas pode valer a pena.

Para a maioria das pessoas, faz mais sentido usar uma ferramenta mantida (como Snscrape ou Thunderbit) do que construir um raspador do zero — a não ser que você goste de passar a madrugada depurando script quebrado.

Thunderbit: O Jeito Mais Rápido de Extrair Dados do Twitter

é meu coringa para extrair dados do Twitter em 2025 — principalmente se você quer resultado rápido, sem escrever uma linha de código. Veja por que o Thunderbit se destaca:

• Extração em 2 cliques: Só abrir a página do Twitter, clicar em “Sugerir Campos com IA” e a IA do Thunderbit já identifica o que extrair (texto, autor, data, curtidas, etc.). Depois é só clicar em “Extrair” e pronto.
• Lida com rolagem infinita e subpáginas: O Thunderbit rola automaticamente para carregar mais tweets e pode visitar cada tweet para coletar respostas ou detalhes extras.
• Sem código e baixa manutenção: A IA se adapta às mudanças do Twitter, então você não precisa ficar ajustando o raspador.
• Exportação estruturada: Exporte direto para Excel, Google Sheets, Airtable ou Notion — sem complicação.
• Raspagem em nuvem: Para grandes volumes, o Thunderbit pode extrair até 50 páginas de uma vez na nuvem, sem precisar deixar o navegador aberto.
• Enriquecimento de dados com IA: Adicione campos personalizados (como sentimento ou tópicos) com prompts de IA durante a extração.

O Thunderbit é perfeito para profissionais de negócios, analistas ou qualquer pessoa que queira transformar dados do Twitter em insights — sem dor de cabeça técnica.

Passo a Passo: Como Extrair Tweets do Twitter Usando Python

Pronto para colocar a mão na massa? Veja como extrair tweets em 2025, passo a passo.

Passo 1: Prepare seu Ambiente Python

Primeiro, garanta que está usando Python 3.8 ou superior. Instale as bibliotecas necessárias:

1pip install tweepy snscrape pandas

Opcional (para análise/visualização):

1pip install matplotlib textblob wordcloud

Se for usar Tweepy, você também vai precisar das credenciais da API do Twitter (bearer token). Para Snscrape, não precisa de nada extra.

Passo 2: Extraindo Tweets com Tweepy (API)

a. Pegue suas credenciais da API

Cadastre-se em uma e assine um plano pago (o básico custa $100/mês para 10 mil tweets). Pegue seu Bearer Token.

b. Autentique e pesquise 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)

• Limitações: Só dá para pegar tweets dos últimos 7 dias, a não ser que você tenha acesso acadêmico ou empresarial.
• Paginação: Use response.meta['next_token'] para buscar mais resultados.
• Limites de requisição: Fique de olho nos erros 429 — se bater o limite, tem que esperar.

Passo 3: Extraindo Tweets com Snscrape (Sem API)

a. Uso básico

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

• Sem chaves de API, sem limite de 7 dias e permite extrair tweets históricos.
• Limitações: O Snscrape pode parar de funcionar quando o Twitter muda o site. Se der erro, atualize o pacote (pip install --upgrade snscrape) ou confira as para soluções.

b. Extraia por usuário ou hashtag

1# Todos os tweets de @elonmusk
2scraper = sntwitter.TwitterUserScraper("elonmusk")
3# Todos os tweets com #WorldCup
4scraper = sntwitter.TwitterHashtagScraper("WorldCup")

Passo 4: Lidando com Restrições de Extração do Twitter

O Twitter não curte muito raspadores, então prepare-se para:

• Limites de requisição: Diminua a velocidade das requisições (adicione time.sleep() nos loops) ou divida as buscas em partes menores.
• Bloqueio de IP: Evite rodar raspadores em servidores na nuvem; use proxies residenciais se for extrair em grande escala.
• Problemas com Guest Token: Se o Snscrape não conseguir o guest token, tente atualizar o pacote ou usar um cookie de sessão do navegador.
• Mudanças na estrutura da página: Esteja pronto para atualizar o código ou trocar de ferramenta se o Twitter mudar o site.
• Questões legais/éticas: Sempre extraia dados de forma responsável — use só dados públicos, respeite limites e siga os termos do Twitter.

Se você perceber que está gastando mais tempo consertando o raspador do que analisando dados, considere migrar para uma ferramenta mantida ou complementar com o Thunderbit.

Passo 5: Extraindo Dados do Twitter com Thunderbit

Às vezes, tudo o que você quer é o dado — sem código, sem complicação. Veja como fazer isso com o :

1. Instale a e faça login.
2. Acesse a página do Twitter que deseja extrair (perfil, busca, hashtag, respostas, etc.).
3. Clique no ícone do Thunderbit e depois em “Sugerir Campos com IA”. A IA vai sugerir campos como texto, autor, data, curtidas, etc.
4. Clique em “Extrair”. O Thunderbit vai rolar a página, coletar os tweets e exibi-los em uma tabela.
5. (Opcional) Extraia subpáginas: Selecione os tweets e clique em “Extrair Subpáginas” para coletar respostas ou detalhes de threads.
6. Exporte seus dados para Excel, Google Sheets, Notion ou Airtable — grátis e sem limites.
7. Agende extrações recorrentes se quiser monitorar tendências ou menções ao longo do tempo.

A IA do Thunderbit se adapta às mudanças do Twitter, poupando tempo de quem precisa de dados para análise.

Analisando e Visualizando Dados de Tweets Extraídos com Python

Depois de coletar os tweets, é hora de transformar os dados em insights. Veja um passo a passo rápido:

1. Carregue os dados no pandas

1import pandas as pd
2df = pd.read_csv("tweets.csv")  # Ou .xlsx se exportou do Thunderbit

2. Limpe e pré-processe

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

3. Analise 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. Plote a frequência de 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 por Dia')
5plt.show()

5. Análise de sentimento

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=['Negativo','Neutro','Positivo'])
4print(df['SentimentLabel'].value_counts())

6. Visualize as principais hashtags

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

As possibilidades são infinitas — acompanhe engajamento, identifique influenciadores, monitore sentimento ou crie dashboards para sua equipe.

Da Extração ao Valor de Negócio: Transformando Dados do Twitter em Insights

Extrair tweets é só o começo. O verdadeiro valor está em usar esses dados para tomar decisões:

• Monitoramento de Marca: Configure alertas para picos de sentimento negativo e responda antes que uma crise de PR aconteça.
• Acompanhamento de Concorrentes: Identifique lançamentos de produtos ou reclamações sobre rivais e ajuste sua estratégia em tempo real.
• Detecção de Tendências: Descubra tópicos emergentes antes de virarem moda e posicione sua marca como referência.
• Geração de Leads: Encontre tweets com intenção de compra e aborde potenciais clientes enquanto ainda estão interessados.
• Mensuração de Campanhas: Acompanhe o uso de hashtags e engajamento para medir ROI e otimizar campanhas futuras.

Com ferramentas como o Thunderbit, você pode até agendar extrações e enviar dados direto para Google Sheets ou Airtable, facilitando a criação de dashboards ao vivo ou automação de fluxos de trabalho.

Conclusão & Principais Lições

Extrair tweets do Twitter usando Python em 2025 é um alvo móvel — mas com as ferramentas e estratégias certas, é totalmente possível (e mais valioso do que nunca). Lembre-se:

• Python ainda é o melhor caminho para extrair tweets, mas escolha a ferramenta certa: API (Tweepy) para estabilidade, Snscrape para flexibilidade ou Thunderbit para rapidez e simplicidade.
• As defesas do Twitter são rígidas, então esteja pronto para atualizar ferramentas, usar proxies e extrair com responsabilidade.
• Thunderbit é um divisor de águas para quem não programa, oferecendo extração em dois cliques, estruturação de dados com IA e exportação fácil.
• O verdadeiro valor está na análise — use pandas, matplotlib e IA para transformar tweets brutos em insights acionáveis.
• Sempre respeite os termos do Twitter e a privacidade dos usuários. Extraia de forma ética e use os dados para o bem.

Quer ver como pode ser fácil extrair dados? ou confira mais tutoriais no .

Boas extrações — e que seus dados de tweets estejam sempre atualizados, organizados e cheios de insights.

Perguntas Frequentes

1. É legal extrair tweets do Twitter usando Python?
Extrair tweets públicos para análise geralmente é permitido, mas é fundamental respeitar os termos de uso e políticas de privacidade do Twitter. Não extraia dados privados, não sobrecarregue os servidores e use as informações de forma responsável — especialmente se for publicar ou compartilhar.

2. Qual a diferença entre usar Tweepy e Snscrape para extrair tweets?
Tweepy utiliza a API oficial do Twitter, que é estável, mas limitada e agora exige assinatura paga. Snscrape extrai dados públicos da web sem chaves de API, oferecendo mais flexibilidade, mas exigindo mais manutenção devido às mudanças frequentes do site.

3. Como evitar bloqueios ao extrair dados do Twitter?
Diminua a frequência das requisições (adicione intervalos), evite rodar raspadores em servidores na nuvem (prefira IPs residenciais) e não extraia grandes volumes de uma vez. Se atingir limites ou for bloqueado, aguarde e tente novamente depois.

4. O Thunderbit consegue extrair respostas, threads ou listas de usuários do Twitter?
Sim! O recurso de extração de subpáginas do Thunderbit permite coletar respostas, detalhes de threads ou até listas de seguidores — basta selecionar as linhas e clicar em “Extrair Subpáginas”. É a forma mais fácil de obter dados estruturados de páginas complexas do Twitter.

5. Como analisar e visualizar dados de tweets extraídos?
Carregue os dados no pandas, faça a limpeza e pré-processamento, depois use bibliotecas como matplotlib, seaborn ou wordcloud para visualização. Para análise de sentimento, experimente TextBlob ou VADER. O Thunderbit exporta direto para Excel, Google Sheets ou Airtable, facilitando a integração com seus fluxos de análise.

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