2025 年用 Python 從 Twitter 抓取推文全攻略

如果你曾經想追蹤 Twitter（現在叫「X」）上的熱門話題，你一定體會過那種像在消防水管下喝水的感覺——畢竟這個平台每天湧現超過。對企業、研究人員，或任何想掌握全球即時對話的人來說，Twitter 數據就是一座金礦。但來到 2025 年，想抓取推文早已不像以前那麼輕鬆。Twitter API 開始收費、網站防禦機制越來越強，和爬蟲的攻防戰也愈演愈烈，想拿到你要的資料，真的像在數位叢林裡闖關。 twitter1 (1).png 還好，Python 依然是抓取推文的萬用神器——只要你懂得選對工具、避開最新限制。這篇教學會帶你用 Python（還有 Thunderbit 幫忙）一步步抓取 Twitter 推文，分享最新繞過限制的招式，還會教你怎麼把原始推文數據變成真正有價值的商業洞察。

用 Python 從 Twitter 抓取推文是什麼意思？

簡單說，用 Python 抓取 Twitter 推文，就是用程式自動把推文的內容、作者、時間、按讚數、轉推數等資料撈下來，讓你能在 Twitter 以外的地方自由分析。你可以把它想像成打造一個專屬的 Twitter 儀表板，想怎麼切、怎麼分析、怎麼視覺化都隨你。

主要有兩種方式：

API 抓取： 透過 Twitter 官方 API（像 Tweepy 套件），直接從 Twitter 伺服器拿到結構化資料。這方法穩定又官方，但限制多、2025 年起收費也不便宜。
網頁爬蟲： 用 Snscrape 或瀏覽器自動化工具，直接從 Twitter 公開網頁撈資料，不用 API 金鑰。這能繞過部分限制，但比較容易失效，要隨時追蹤 Twitter 的變動。

你能抓到的常見欄位有：

推文內容
推文 ID 和網址
發布時間（日期和時間）
用戶名稱和個人資料
互動數據（按讚、轉推、回覆、瀏覽次數）
Hashtag 和提及
媒體連結（圖片、影片）
對話脈絡（像回覆、串文）

基本上，只要你在 Twitter 網頁上看得到的資訊，理論上都能被抓下來——至少目前還行。

為什麼要抓取 Twitter 推文？企業常見應用場景

那為什麼要這麼費工？因為 Twitter 是全世界討論一切的地方——你的品牌、競爭對手、最新趨勢，甚至爆紅的貓咪影片。2025 年，很多團隊都這樣用抓下來的 Twitter 數據：

應用場景	受益部門	抓取資料	商業價值
品牌監控	公關、客服、行銷	提及、情緒、回覆	即時回饋、危機預警、提升客戶互動
競爭對手分析	產品、業務	競品推文、互動數據	搶先掌握對手動向、產品發表或客戶痛點
活動成效追蹤	行銷	Hashtag 推文、KOL	ROI 追蹤、找出影響者、優化活動策略
潛在客戶開發	業務	購買意圖推文、用戶資料	建立潛在名單、加速成交流程
市場調查	策略、產品	趨勢推文、意見	以數據驅動產品開發與市場定位

至於投資報酬率？。如果你沒在關注 Twitter 上關於品牌或產業的討論，就等於錯過了即時、可行的情報。 twitter2 (1).png

Python 抓取 Twitter 推文的各種方法總覽

Python 生態系有很多抓取 Twitter 的工具，但自從 API 政策變動、反爬蟲升級後，並不是每種方法都還適用。2025 年主流選項比較如下：

方法	易用性	資料存取與限制	維護難度	成本
Twitter API (Tweepy)	中等	官方、但有限制	低	高（$100+/月）
Python 爬蟲 (Snscrape)	開發者易上手	廣泛、免 API 金鑰	中（常需修正）	免費（代理另計）
自訂網頁爬蟲	困難	看到的都能抓	非常高	低（時間成本）
Thunderbit（AI 網頁爬蟲）	非常簡單（免寫程式）	網頁上可見皆可抓	低（AI 自動適應）	免費+付費方案

下面就來一一解析。

Python 套件實戰：Tweepy、Snscrape 等

Tweepy 適合用來 API 抓取。它穩定、文件齊全，能拿到結構化推文資料——前提是你願意付費。2025 年，，要抓完整歷史資料還得申請企業或學術方案。

Snscrape 則是開源社群的最愛：不用 API 金鑰、不用付費，純 Python 就能抓 Twitter 公開網頁資料。適合抓歷史推文、大量數據，或想避開 API 限制時用。缺點是 Twitter 反爬蟲機制常常變，Snscrape 可能幾週就失效一次，要隨時更新和排錯。

其他像 Twint 這類工具因為維護問題已經不推薦，2025 年主流還是 Tweepy 和 Snscrape。

網頁爬蟲抓取 Twitter：什麼時候該用？

有時候，API 或 Snscrape 抓不到你要的資料——像串文所有回覆、用戶追蹤名單等。這時就得自己寫爬蟲，用 requests、BeautifulSoup 或瀏覽器自動化（Selenium/Playwright）來抓。不過要注意：Twitter 的反機器人措施超級嚴格，你得處理登入、動態內容、Token 輪換、網站結構變動等問題，維護成本很高。

對大多數人來說，直接用現成工具（像 Snscrape 或 Thunderbit）會更省事，除非你真的很愛半夜 Debug 爬蟲。

Thunderbit：最快速的 Twitter 網頁數據抓取方案

是我 2025 年抓 Twitter 的秘密武器——特別適合想要快速拿到結果、又不想寫程式的人。Thunderbit 的優勢有：

兩步驟自動抓取： 只要打開你想抓的 Twitter 頁面，點「AI 建議欄位」，Thunderbit AI 會自動判斷要抓哪些資料（內容、作者、日期、按讚等），再按「開始抓取」就好。
支援無限捲動和子頁面： Thunderbit 會自動捲動載入更多推文，還能進入每則推文頁面抓回覆或細節。
免寫程式、低維護： AI 會自動適應 Twitter 版面變動，完全不用手動調整爬蟲。
結構化匯出： 可以直接匯出到 Excel、Google Sheets、Airtable 或 Notion。
雲端爬蟲： 大量抓取時，Thunderbit 可在雲端同時處理 50 個頁面，不用一直開著瀏覽器。
AI 數據增強： 抓取時可用 AI 提示自動增加欄位（像情緒、主題標籤等）。

Thunderbit 超適合商業用戶、分析師，或任何想把 Twitter 數據變成洞察的人——而且完全不用煩惱技術細節。

實作教學：2025 年用 Python 抓取 Twitter 推文

準備動手了嗎？以下是 2025 年抓取推文的詳細步驟：

步驟 1：設定 Python 環境

先確認你用的是 Python 3.8 以上版本，並安裝需要的套件：

1pip install tweepy snscrape pandas

如果要進階分析或視覺化：

1pip install matplotlib textblob wordcloud

用 Tweepy 的話，還要申請 Twitter API 憑證（Bearer Token）；Snscrape 則不用金鑰。

步驟 2：用 Tweepy（API）抓取推文

a. 取得 API 憑證

註冊，選擇付費 API 方案（Basic 每月 $100/1 萬則），拿到 Bearer Token。

b. 驗證並搜尋推文

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)

限制： 只能抓最近 7 天的推文，除非有學術或企業授權。
分頁： 用 response.meta['next_token'] 拿更多結果。
速率限制： 如果遇到 429 錯誤，要等配額重置。

步驟 3：用 Snscrape（免 API）抓取推文

a. 基本用法

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

免 API 金鑰、無 7 天限制，可抓歷史推文。
限制： 如果 Snscrape 因 Twitter 變動失效，請更新套件（pip install --upgrade snscrape）或查。

b. 依用戶或 Hashtag 抓取

1# 抓 @elonmusk 所有推文
2scraper = sntwitter.TwitterUserScraper("elonmusk")
3# 抓 #WorldCup 所有推文
4scraper = sntwitter.TwitterHashtagScraper("WorldCup")

步驟 4：應對 Twitter 反爬蟲限制

Twitter 對爬蟲很不友善，請注意：

速率限制： 降低請求頻率（在迴圈裡加 time.sleep()），或把查詢拆小。
IP 封鎖： 避免用雲端伺服器抓，大量抓取建議用住宅代理。
Guest Token 問題： 如果 Snscrape 拿不到 guest token，請更新套件或用瀏覽器 session cookie。
頁面結構變動： Twitter 改版時要及時調整程式或換工具。
法律/道德： 只抓公開資料、尊重速率限制、遵守 Twitter 條款。

如果你發現修爬蟲的時間比分析數據還多，不妨考慮用維護良好的工具或直接用 Thunderbit。

步驟 5：用 Thunderbit 抓取 Twitter 網頁數據

有時候你只想要資料——不想寫程式、不想煩惱。用就能輕鬆搞定：

安裝並登入。
前往你想抓的 Twitter 頁面（個人檔案、搜尋、Hashtag、回覆等）。
點擊 Thunderbit 圖示，選「AI 建議欄位」，AI 會自動推薦欄位（內容、作者、日期、按讚等）。
按下「開始抓取」，Thunderbit 會自動捲動、收集推文並顯示於表格。
（選用）抓取子頁面： 勾選推文後點「抓取子頁面」可收集回覆或串文細節。
匯出資料 到 Excel、Google Sheets、Notion 或 Airtable，免費且無限制。
可排程定期抓取，方便長期監控趨勢或品牌提及。

Thunderbit 的 AI 會自動適應 Twitter 變動，讓你省下大量時間，非常適合商業用戶與分析師。

用 Python 分析與視覺化抓取的推文數據

抓到推文後，接下來就是數據變洞察。常見流程如下：

1. 載入資料到 pandas

1import pandas as pd
2df = pd.read_csv("tweets.csv")  # 如果從 Thunderbit 匯出為 .xlsx 也可以

2. 清理與預處理

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

3. 分析 Hashtag

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. 推文頻率圖表

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='每日推文數')
5plt.show()

5. 情緒分析

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=['負面','中性','正面'])
4print(df['SentimentLabel'].value_counts())

6. 視覺化熱門 Hashtag

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

你可以追蹤互動、找出影響者、監控情緒，甚至幫團隊打造即時儀表板。

從抓取到商業價值：讓 Twitter 數據產生洞察

抓取推文只是起點，真正的價值在於怎麼運用這些數據：

品牌監控： 設定負面情緒警示，及早回應避免公關危機。
競爭對手追蹤： 及時掌握對手產品發表或客訴，調整策略。
趨勢偵測： 搶先發現新話題，讓品牌成為領導者。
潛在客戶開發： 找出有購買意圖的推文，主動接觸潛在客戶。
活動成效追蹤： 追蹤 Hashtag 使用與互動，衡量 ROI、優化未來活動。

透過 Thunderbit 等工具，還能定期自動抓取，直接推送到 Google Sheets 或 Airtable，輕鬆打造即時儀表板或自動化流程。

結論與重點整理

2025 年用 Python 抓取 Twitter 推文雖然挑戰多，但只要選對工具和策略，依然可行而且更有價值。重點如下：

Python 仍是推文抓取首選， 但要根據需求選對工具——API（Tweepy）穩定、Snscrape 彈性高、Thunderbit 最快最簡單。
Twitter 防禦嚴密， 請隨時更新工具、善用代理、並負責任地抓取。
Thunderbit 對非技術用戶來說是革命性工具， 兩步驟抓取、AI 結構化、匯出無縫。
真正的價值在於分析—— 善用 pandas、matplotlib、AI，將原始推文轉化為可行的商業洞察。
務必遵守 Twitter 條款與用戶隱私， 合法、合規地使用數據。

想體驗抓取有多簡單？，或瀏覽了解更多教學。

祝你抓取順利，推文數據永遠新鮮、結構化、充滿洞察！

常見問答

1. 用 Python 抓取 Twitter 推文是否合法？
抓取公開推文用於分析通常是允許的，但必須遵守 Twitter 服務條款與隱私政策。請勿抓取私人資料、避免對伺服器造成過大負擔，並負責任地使用數據，尤其是公開或分享時。

2. Tweepy 與 Snscrape 抓取推文有何不同？
Tweepy 透過官方 API，穩定但有限制且需付費。Snscrape 則直接抓取公開網頁資料，彈性高但需隨時維護，因 Twitter 網站常變動。

3. 如何避免抓取 Twitter 被封鎖？
降低請求頻率（加延遲）、避免用雲端伺服器（建議用住宅 IP）、不要一次抓太多。若遇速率限制或被封，請暫停一段時間再試。

4. Thunderbit 能抓取回覆、串文或用戶名單嗎？
可以！Thunderbit 的子頁面抓取功能可收集回覆、串文細節，甚至追蹤名單——只要勾選資料列並點「抓取子頁面」，即可輕鬆取得結構化數據。

5. 如何分析與視覺化抓取的推文數據？
將資料載入 pandas，清理預處理後，可用 matplotlib、seaborn、wordcloud 等套件視覺化。情緒分析可用 TextBlob 或 VADER。Thunderbit 也能直接匯出到 Excel、Google Sheets、Airtable，方便整合分析流程。

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