Como Extrair Dados do Twitter Usando Python: Guia Passo a Passo

O Twitter (ou X, para quem já está por dentro da nova vibe) é praticamente o grande palco das conversas online. Com e , os dados do Twitter viraram ouro para empresas, pesquisadores e qualquer pessoa que queira entender tendências, analisar sentimentos ou captar o que está bombando na opinião pública. Só que, ultimamente, acessar esses dados ficou bem mais complicado. A API do Twitter ficou restrita (e cara), então muita gente está buscando outros jeitos de conseguir as informações que precisa.

É aí que entra o raspador web do Twitter com Python — e ferramentas como o . Seja você um dev querendo automatizar a coleta de dados ou alguém que não manja de programação mas quer capturar os assuntos do momento para a próxima campanha, tem solução para todo mundo. Neste guia, vou te mostrar como extrair dados do Twitter usando Python (sem depender da API), como fazer isso de forma ética e como o Thunderbit pode deixar tudo ainda mais fácil, mesmo para quem nunca programou.

O Que É Raspagem de Dados do Twitter e Por Que Isso Importa?

Resumindo, raspagem de dados do Twitter é o processo de coletar informações das páginas públicas do Twitter — tipo tweets, perfis, hashtags e tendências — acessando direto o site, sem passar pela API oficial. Dá pra fazer isso na mão (copiar e colar, quem nunca?), mas o jeito esperto é usar ferramentas e scripts automatizados.

Por que isso é importante? Porque os dados do Twitter servem para várias coisas em negócios e pesquisas:

• Análise de Tendências: Descubra o que está em alta, de memes a notícias quentes.
• Monitoramento de Sentimento: Veja como o público reage a marcas, produtos ou eventos.
• Geração de Leads: Encontre possíveis clientes ou influenciadores falando do seu nicho.
• Acompanhamento da Concorrência: Fique de olho no que os concorrentes estão postando — e no que falam deles.

Antes, a era o caminho principal para acessar esses dados. Mas, desde 2024, o acesso gratuito acabou e até os planos mais básicos custam uma fortuna. Fora que a API , é lenta e exige autenticação complicada.

Por isso, o raspador web do Twitter — seja com Python ou ferramentas sem código — virou a escolha de quem quer mais liberdade, acesso amplo ou só fugir da dor de cabeça da API.

Raspador Web do Twitter com Python: Como Fugir das Restrições da API

Vamos para a parte prática. Quando você extrai dados do Twitter com Python, basicamente automatiza um navegador para visitar as páginas do Twitter, ler o HTML e capturar as informações que quiser. Assim, você não fica preso aos limites da API nem precisa pagar caro — só está lendo o que já é público.

Principais Bibliotecas Python para Extrair Dados do Twitter

Olha só as ferramentas mais usadas para extrair dados do Twitter sem API:

• : Ótima para analisar HTML estático. É rápida e leve, mas não lida bem com conteúdo dinâmico (tipo rolagem infinita).
• : Automatiza navegadores de verdade (Chrome, Firefox etc.), perfeito para sites dinâmicos como o Twitter. Dá conta de JavaScript, cliques e rolagem.
• : A novidade do momento. Parecido com o Selenium, mas mais rápido e estável para web moderna.

Com essas ferramentas, dá pra acessar:

• Tweets públicos (texto, data/hora, curtidas, retweets)
• Perfis de usuários (bio, seguidores, data de criação)
• Tópicos em alta
• Hashtags e buscas

Importante: só dá pra extrair o que está público — nada de contas privadas ou DMs.

Comparando as Bibliotecas Python para Raspagem

Dá uma olhada nesse comparativo:

Como o Twitter usa muito carregamento dinâmico e rolagem infinita, Selenium e Playwright costumam ser as melhores pedidas ().

Como Fazer Raspagem de Dados do Twitter de Forma Ética

Antes de sair rodando scripts, vale lembrar das boas práticas:

• Respeite os Termos do Twitter: Desde 2024, e alguns usos comerciais. Para uso pessoal, acadêmico ou não comercial — e só com dados públicos — geralmente é tolerado, mas não é oficialmente liberado.
• Não sobrecarregue o site: Use intervalos razoáveis (2–5 segundos entre requisições), limite o número de páginas por hora e não rode scripts sem parar. Assim, você evita ser bloqueado ou ter o IP banido ().
• Só extraia dados públicos: Nada de tentar acessar contas privadas, DMs ou burlar login.
• Fique de olho na lei: Se for coletar dados pessoais (tipo e-mails ou nomes), respeite leis de privacidade como a GDPR. Sempre anonimizar ou agregar dados sensíveis.

Quer saber mais sobre raspagem ética? Dá uma olhada no .

Passo a Passo: Como Extrair Dados do Twitter Usando Python

Bora colocar a mão na massa! Veja um passo a passo para extrair tweets de um perfil público do Twitter usando Python e Selenium.

1. Prepare o Ambiente

Primeiro, instale as bibliotecas:

1pip install selenium pandas webdriver-manager

2. Escreva o Script de Raspagem

Aqui vai um exemplo básico:

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# Configurando o driver
8driver = webdriver.Chrome(service=Service(ChromeDriverManager().install()))
9# Acesse o perfil desejado (troque pelo que quiser)
10profile_url = '<https://twitter.com/nytimes>'
11driver.get(profile_url)
12time.sleep(5)  # Espera carregar
13# Role a página para carregar mais tweets
14for _ in range(3):  # Aumente para mais tweets
15    driver.execute_script("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);")
16    time.sleep(3)
17# Pega os tweets
18tweets = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, '[data-testid="tweetText"]')
19tweet_texts = [tweet.text for tweet in tweets]
20# Pega os horários
21timestamps = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, 'time')
22tweet_times = [ts.get_attribute('datetime') for ts in timestamps]
23# Cria um DataFrame
24df = pd.DataFrame({'Tweet': tweet_texts, 'Timestamp': tweet_times})
25# Exporta para Excel
26df.to_excel('twitter_scrape.xlsx', index=False)
27driver.quit()

Dicas:

• Ajuste o loop de rolagem para pegar mais tweets.
• Dá pra extrair curtidas, retweets e respostas usando outros seletores CSS ().
• Se der erro, pode ser que o Twitter mudou o layout — aí é só atualizar os seletores.

Organizando e Exportando os Dados do Twitter

O script já exporta para Excel, mas você pode usar:

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

Organize as colunas: texto do tweet, data/hora, usuário, curtidas, retweets, respostas. Assim fica fácil analisar no Excel, Google Sheets ou Python.

Thunderbit: O Jeito Sem Código de Extrair Dados do Twitter

E se você não programa ou só quer praticidade? Aí entra o . O Thunderbit é uma extensão de Chrome com IA que permite extrair dados do Twitter em poucos cliques — sem Python, sem instalação complicada, sem dor de cabeça.

Como Funciona o Thunderbit no Twitter

1. Abra o Twitter no Chrome.
2. Clique na extensão Thunderbit.
3. Descreva o que quer: Use linguagem natural — “Extraia todos os tweets, datas e nomes de usuário desta página.”
4. Deixe a IA sugerir os campos: O Thunderbit analisa a página e recomenda colunas (texto, data/hora, curtidas etc.).
5. Clique em Extrair: O Thunderbit coleta os dados, inclusive de subpáginas se precisar.
6. Exporte: Baixe para Excel, Google Sheets, Airtable, Notion ou CSV — grátis e na hora.

O Thunderbit ainda tem , então você pode pular a configuração e ir direto para a análise.

O melhor? Você não precisa se preocupar com código, drivers ou seletores CSS. A IA do Thunderbit se adapta a mudanças no layout do Twitter e pode até enriquecer seus dados (resumir, categorizar, traduzir) durante a extração ().

Thunderbit vs. Python: Qual o Melhor para Você?

Veja esse comparativo entre as opções:

Se você é técnico e quer controle total, Python é poderoso. Mas para a maioria dos profissionais, o Thunderbit é mais rápido, fácil e não dá trabalho de manutenção. (E sim, dá pra testar grátis — .)

Exemplo Prático: Extraindo Tendências do Twitter com Python e Thunderbit

Vamos ver na prática. Suponha que você queira monitorar os tópicos em alta no Twitter e exportar para Excel para analisar depois.

Com Python

Você usaria Selenium ou Playwright para:

• Acessar a .
• Rolar para carregar as tendências.
• Extrair nomes das tendências, número de tweets e URLs.
• Salvar em Excel ou CSV.

Exemplo de código:

1# ... (configuração igual ao exemplo anterior)
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({'Tendência': trend_names})
7df.to_excel('twitter_trends.xlsx', index=False)

Com Thunderbit

• Abra a página Explorar do Twitter no Chrome.
• Clique no Thunderbit, selecione o ou só escreva: “Extraia todos os tópicos em alta e contagem de tweets.”
• Clique em Extrair.
• Exporte direto para Excel, Google Sheets ou Notion.

Resultado: Os dois métodos entregam os dados, mas o Thunderbit faz isso em segundos, sem código e com menos risco de dar erro quando o Twitter muda o site.

Otimize Seu Fluxo: Combine Python e Thunderbit

Aqui vai o pulo do gato: você não precisa escolher só um — use os dois juntos para turbinar seu trabalho:

• Use o Thunderbit para raspagem rápida e sem código de posts, perfis ou tendências do Twitter. Exporte para Excel ou Google Sheets.
• Use Python para análises avançadas — importe os dados exportados e aplique análise de sentimento, NLP ou gráficos personalizados.
• Automatize com o agendamento do Thunderbit: Programe extrações recorrentes para manter seus dados sempre atualizados ().
• Integre com Airtable ou Notion: O Thunderbit exporta direto, facilitando a colaboração em tempo real.

Esse combo junta o melhor dos dois mundos: velocidade sem código e flexibilidade com código.

Dicas e Soluções para Raspagem Eficiente no Twitter

O Twitter vive mudando, então a raspagem pode ter seus desafios. Fica ligado nessas dicas:

• Seletores mudam: Se seu script Python parar de funcionar, pode ser que o Twitter mudou o HTML. O Thunderbit se adapta sozinho, mas scripts precisam de ajustes.
• Bloqueios/IP banidos: Use intervalos, troque de IP se precisar e evite raspagem agressiva.
• Conteúdo dinâmico: Para rolagem infinita, use Selenium ou Playwright para carregar mais dados.
• Conformidade legal: Sempre revise e faça raspagem de forma responsável.

Quer mais dicas? Veja o ) e o .

Conclusão & Principais Pontos

Os dados do Twitter estão mais valiosos — e mais difíceis de acessar — do que nunca. Seja para acompanhar tendências, analisar sentimentos ou montar listas de leads, a raspagem é muitas vezes o jeito mais flexível de conseguir o que você precisa. Python dá controle total (para quem é técnico), enquanto o democratiza o acesso com uma solução sem código e movida por IA.

• Raspagem com Python: Ideal para devs que querem fluxos personalizados e não ligam para manutenção.
• Thunderbit: Perfeito para quem trabalha com negócios, marketing ou pesquisa e quer resultado rápido, sem programar.
• Fluxos híbridos: Exporte do Thunderbit, analise com Python e automatize seu pipeline de dados.

Lembre sempre: faça raspagem de forma ética, respeite a privacidade e as leis, e fique de olho nas mudanças do Twitter. O papo nunca para — e agora, seus dados também não.

Perguntas Frequentes

1. É legal extrair dados do Twitter usando Python ou Thunderbit?

Raspagem de dados públicos do Twitter para uso pessoal ou acadêmico costuma ser tolerada, mas os termos do Twitter proíbem extração para IA e alguns usos comerciais. Sempre confira os e nunca extraia dados privados ou sensíveis.

2. Qual a diferença entre usar a API do Twitter e a raspagem web?

A API oferece acesso estruturado e confiável, mas agora é cara e limitada. A raspagem web lê direto do site público, driblando as restrições da API, mas exige mais manutenção e pode quebrar se o Twitter mudar o layout.

3. Qual biblioteca Python é melhor para extrair dados do Twitter?

Para conteúdo estático, o BeautifulSoup é rápido e fácil. Para conteúdo dinâmico (tipo rolagem infinita), Selenium ou Playwright são melhores. O Playwright costuma ser mais rápido e estável para web moderna.

4. Como o Thunderbit facilita a extração de dados do Twitter?

O Thunderbit usa IA para ler páginas do Twitter, sugerir campos e extrair dados em poucos cliques — sem código. Ele se adapta a mudanças no layout e exporta direto para Excel, Google Sheets, Notion ou Airtable.

5. Posso combinar Thunderbit e Python para fluxos avançados?

Com certeza! Use o Thunderbit para extrair e exportar dados, depois analise ou processe com Python. Esse combo une velocidade e flexibilidade para qualquer projeto de dados do Twitter.

Saiba Mais: