全世界都在热议各种话题，而这些讨论大多都集中在 Twitter（或者说 X，如果你跟进了它的改名）。，。对于企业、研究者，甚至任何想要洞察实时趋势、情绪或舆论的人来说，Twitter 数据简直就是一座宝藏。但问题来了：现在想获取这些数据，远没有以前那么简单。Twitter 的 API 越来越严格（而且价格不低），让不少人不得不另辟蹊径来获取所需数据。
这时候，Python 网页爬虫工具，比如 ，就成了救星。不管你是想自动化数据收集的开发者，还是只想为下次营销活动找点热门话题的“小白”，都能找到适合自己的解决方案。本文就带你看看，怎么用 Python 抓取 Twitter 数据（不用 API），怎么合规操作，以及 Thunderbit 如何让整个流程变得更轻松。
什么是 Twitter 数据抓取？为什么值得关注？
简单来说，Twitter 数据抓取就是直接从 Twitter 的公开网页（比如推文、用户资料、话题标签和趋势）收集信息，而不是通过官方 API。你可以手动复制粘贴，但更高效的方式当然是用自动化工具或脚本来搞定。
为什么这很重要？因为 Twitter 数据在商业和学术领域都能派上大用场：
- 趋势分析： 实时捕捉热点话题，从爆款梗到突发新闻都能第一时间掌握。
- 情感监测： 了解大众对产品、品牌或社会事件的态度。
- 潜在客户挖掘： 找到正在讨论你行业的潜在客户或关键影响者。
- 竞品追踪： 监控竞争对手的动态，以及外界对他们的评价。
以前， 是首选工具。但自 2024 年起，免费访问已经取消，哪怕是最基础的套餐，每月也可能要花几百甚至上千美元。API 还、采集速度，并且通常需要复杂的身份验证。
所以，不管是用 Python 还是无代码工具，网页爬虫已经成了想要更灵活、更广泛获取数据，或者想绕开 API 限制用户的新宠。
用 Python 爬取 Twitter：轻松绕过 API 限制
稍微技术一点说，用 Python 抓取 Twitter 数据，其实就是自动化浏览器访问 Twitter 页面，读取 HTML，然后提取你关心的信息。这样你就不用担心 API 配额，也不用为访问权限买单——只是在读取公开网页内容。
常用 Python Twitter 爬虫库
下面这些 Python 库都能帮你不用 API 抓取 Twitter：
- ：适合解析静态 HTML，速度快、轻量，但对动态内容（比如无限滚动）支持有限。
- ：可以自动化真实浏览器（比如 Chrome、Firefox），非常适合处理 Twitter 这种动态网站。能搞定 JavaScript、点击和滚动等操作。
- ：新一代自动化工具，和 Selenium 类似，但速度更快、稳定性更高，特别适合现代 Web 应用。
用这些工具，你可以采集：
- 公开推文（文本、时间、点赞、转发数）
- 用户资料（简介、粉丝数、注册时间）
- 热门话题
- 话题标签和搜索结果
注意：你只能抓取公开网页上能看到的信息，私密账号和私信内容是无法获取的。
Python 爬虫库对比
优缺点一目了然：
| 库 | 适用场景 | 支持 JavaScript？ | 速度 | 易用性 | 备注 |
|---|---|---|---|---|---|
| BeautifulSoup | 静态 HTML 解析 | 否 | 快 | 简单 | 适合配合 requests 抓取简单页面 |
| Selenium | 动态内容、界面操作 | 是 | 中等 | 中等 | 适合大量 JS 的网站 |
| Playwright | 现代动态网站 | 是 | 最快 | 中等 | 支持异步，比 Selenium 更稳定 |
对于大量动态加载和无限滚动的 Twitter，Selenium 和 Playwright 通常是更优选（参考 )。
合规抓取：怎么合法采集 Twitter 数据
在动手写 Python 脚本之前，先了解下合规要点：
- 遵守 Twitter 条款： 截至 2024 年，。但如果只是个人、研究或非商业目的，且只采集公开数据，通常是被默许的（但官方并不鼓励）。
- 避免高频访问： 每次请求间隔 2–5 秒，限制每小时采集页面数量，避免 24 小时不间断运行。这样能降低被识别为机器人或 IP 被封的风险（参考 ）。
- 只抓取公开数据： 不要尝试访问私密账号、私信或绕过登录限制。
- 注意法律合规： 如果采集了个人信息（比如邮箱、姓名），要遵守 GDPR 等隐私法规，敏感信息要做匿名化或汇总处理。
更多合规建议可以参考 。
实操演练：用 Python 抓取 Twitter 数据的步骤
下面以 Selenium 为例，演示怎么抓取某个公开 Twitter 账号的推文。
1. 环境准备
先安装需要的库：
1pip install selenium pandas webdriver-manager2. 编写爬虫脚本
下面是一个简单的入门脚本：
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# 初始化浏览器驱动
8driver = webdriver.Chrome(service=Service(ChromeDriverManager().install()))
9# 访问目标 Twitter 主页（替换为你想抓取的账号）
10profile_url = '<https://twitter.com/nytimes>'
11driver.get(profile_url)
12time.sleep(5) # 等待页面加载
13# 滚动页面加载更多推文
14for _ in range(3): # 可调整加载更多推文
15 driver.execute_script("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);")
16 time.sleep(3)
17# 提取推文内容
18tweets = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, '[data-testid="tweetText"]')
19tweet_texts = [tweet.text for tweet in tweets]
20# 提取时间戳
21timestamps = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, 'time')
22tweet_times = [ts.get_attribute('datetime') for ts in timestamps]
23# 整理为 DataFrame
24df = pd.DataFrame({'Tweet': tweet_texts, 'Timestamp': tweet_times})
25# 导出为 Excel
26df.to_excel('twitter_scrape.xlsx', index=False)
27driver.quit()小贴士：
- 调整滚动次数可以采集更多推文。
- 还可以通过 CSS 选择器提取点赞、转发、评论数（参考 ）。
- 如果脚本报错，可能是 Twitter 页面结构变了，需要更新选择器。
数据解析与导出
上面脚本已经支持导出 Excel，也可以：
1df.to_csv('twitter_scrape.csv', index=False)建议整理好列：推文内容、时间、用户名、点赞、转发、评论等，方便后续在 Excel、Google Sheets 或 Python 里分析。
Thunderbit：Twitter 数据抓取的无代码神器
如果你不会写代码，或者想节省时间， 就是你的理想选择。Thunderbit 是一款 AI 驱动的 Chrome 插件，只需几步点击就能抓取 Twitter 数据——不用 Python，不用配置，零门槛。
Thunderbit 抓取 Twitter 的流程
- 在 Chrome 浏览器打开 Twitter。
- 点击 Thunderbit 插件。
- 用自然语言描述需求： 比如“提取本页所有推文、日期和用户名”。
- AI 自动识别字段： Thunderbit 会扫描页面，智能推荐列（推文内容、时间、点赞等）。
- 点击抓取： Thunderbit 自动采集数据，支持子页面采集。
- 导出数据： 一键导出到 Excel、Google Sheets、Airtable、Notion 或 CSV，免费且即时。
Thunderbit 还提供，无需配置，直接分析。
为什么值得推荐？ 你不用折腾代码、驱动或 CSS 选择器。Thunderbit 的 AI 能自动适应 Twitter 页面变化，还能在采集时对数据进行摘要、分类、翻译等智能处理（参考 ）。