全世界都在談論，而這些對話有很大一部分發生在 X 上（大多數人現在還是叫它 Twitter）。根據近期第三方估算，X 在 2026 年約有 5.61 億月活躍用戶——雖然比 2025 年小幅下滑了幾個百分點，但每天仍然有 數億則貼文湧入，依舊是公開討論的超大資訊流。對企業、研究人員，以及任何想掌握即時趨勢、情緒或民意的人來說，X 數據可說是一座金礦。但問題來了：要取得這些資料變得越來越困難。X 的 API 已改為按使用量計費，而大多數便宜的入門管道也都消失了，這就是為什麼這麼多人開始尋找替代方案。
這時候，Python 網頁爬蟲，以及像 Thunderbit 這類工具就派上用場了。無論你是想自動化資料蒐集的開發者，還是只想為下一波行銷活動抓取熱門話題、完全不會寫程式的人，都有適合你的解法。在這篇指南裡，我會帶你了解如何用 Python 抓取 Twitter 資料（不需要 API），如何更合規地操作，以及 Thunderbit 如何讓整個流程對所有人都更簡單。
什麼是 Twitter 資料爬取？為什麼它很重要？
從本質上來說，Twitter 資料爬取就是直接讀取 Twitter 公開網頁上的資訊，例如推文、個人檔案、標籤和趨勢，而不是透過官方 API。這可以手動完成（有人真的會一路複製貼上），也可以透過自動化工具和腳本更有效率地達成。
為什麼這很重要？因為 Twitter 資料支撐了大量商業與研究應用：
- 趨勢分析： 即時掌握當下熱門話題，從爆紅迷因到突發新聞都不漏接。
- 情緒監測： 了解大眾對產品、品牌或政治事件的反應。
- 名單開發： 找出正在談論你產業的潛在客戶或意見領袖。
- 競品追蹤： 觀察競爭對手在說什麼，也看看外界如何評論他們。
過去，X（Twitter）API 一直是取得這類資料的首選。但情況已經大幅改變：2023 年免費存取結束後，到了 2026 年 2 月 6 日，X 又將新開發者預設改為按使用量計費——沒有免費方案，而且舊有的 Basic 與 Pro 方案只保留給原本已訂閱的用戶。之後價格也再次調整，所以單次請求成本可能會隨季度變動。API 另外還會 限制你能抓到的內容與速度，並要求以應用層級完成驗證。
也因此，使用 Python 或無程式碼工具進行網頁爬取，成了需要更高彈性、更廣泛存取權，或只是想避開 API 麻煩的人們的新選擇。
用 Python 抓取 Twitter：繞過 API 限制
先來講點技術層面的內容。當你用 Python 抓取 Twitter 資料時，本質上是在自動化瀏覽器，讓它造訪 Twitter 頁面、讀取 HTML，並把你需要的資訊擷取出來。這代表你不必受限於 API 額度，也不需要為存取權付費——你只是讀取原本公開可見的內容。
Twitter 爬取常用的 Python 套件
以下是不用 API 抓取 Twitter 時最常見的幾個工具：
- BeautifulSoup：非常適合解析靜態 HTML。速度快、輕量，但對動態內容（像無限捲動）就比較吃力。
- Selenium：可自動控制真實瀏覽器（Chrome、Firefox 等），非常適合像 Twitter 這種動態網站。能處理 JavaScript、點擊和捲動。
- Playwright：近年崛起的新選擇。和 Selenium 類似，但對現代 Web 應用來說通常更快、更穩定。
用這些工具，你可以取得：
- 公開推文（文字、時間戳、喜歡數、轉推數）
- 使用者個人資料（簡介、粉絲數、加入日期）
- 熱門趨勢
- 標籤與搜尋結果
但別忘了：你只能抓取公開網頁上看得到的內容，私人帳號和私訊都不能碰。
Python 爬蟲套件比較
我們來直接比較一下優缺點：
| 套件 | 最適合用途 | 支援 JavaScript 嗎？ | 速度 | 易用性 | 備註 |
|---|---|---|---|---|---|
| BeautifulSoup | 靜態 HTML 解析 | 否 | 快 | 容易 | 搭配 requests 使用，適合簡單頁面 |
| Selenium | 動態內容、UI 操作 | 是 | 中等 | 中等 | 適合 JS 很多的網站 |
| Playwright | 現代動態網站 | 是 | 最快 | 中等 | 支援非同步，穩定性通常比 Selenium 更好 |
對於高度依賴前端渲染與無限捲動的 X 來說，Selenium 和 Playwright 通常更適合。到了 2026 年，大多數撰寫新爬蟲的團隊會選擇 Playwright——它不會像 Selenium 那樣注入 anti-bot 系統會拿來辨識的 cdc_ 標記，而且在長時間捲動時間軸時，它的非同步 API 也更能撐住流程（Scrapfly）。不過話說回來，這兩者都不是隱形的——X 的機器人偵測仍然會攔截預設的無頭瀏覽器，而工具本身其實不如代理設定與請求節奏重要。
遵守規範：如何負責任地爬取 Twitter 資料
在你把 Python 腳本跑起來之前，先聊聊遊戲規則。
- 尊重 X 的條款： X（前 Twitter）在 2026 年 1 月 15 日再次更新了 服務條款，開發者協議也明確禁止使用 API 或平台資料來微調或訓練基礎模型。自 2023 年的 ToS 更新以來，未經書面同意的爬取與抓取就已被禁止，而 X 也持續在執行這項規範——甚至包含依照存取貼文數量計算的損害賠償條款。就實務上來說，抓取公開頁面用於個人、研究或小規模非商業用途，和正式授權之間仍有不同討論空間，但官方並未明文允許，你應該預設相關規則都適用於你。
- 不要太激進地抓： 請使用合理延遲（每次請求間隔 2–5 秒）、限制每小時抓取頁數，並避免 24/7 持續執行腳本。這能降低被標記為機器人或 IP 被封鎖的風險（ScrapingBee）。
- 只抓公開資料： 不要嘗試存取私人帳號、私訊，或繞過登入驗證。
- 注意法律風險： 如果你蒐集的是個人資料（像 email 或姓名），請留意 GDPR 等隱私法規。務必對敏感資訊做匿名化或彙總處理。
若想更深入了解道德爬取，可參考 AdsPower 的法律指南。
逐步教學：如何使用 Python 抓取 Twitter 資料
接下來我們動手做。以下是一個使用 Python 與 Selenium 從公開 Twitter 個人檔案抓取推文的基本流程。
1. 建立環境
先安裝必要套件：
pip install selenium pandas webdriver-manager
2. 撰寫爬蟲
下面是一個簡單的起始腳本：
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.chrome.service import Service
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager
import pandas as pd
import time
# 建立 driver
driver = webdriver.Chrome(service=Service(ChromeDriverManager().install()))
# 前往 Twitter 個人檔案頁（請替換成你的目標頁面）
profile_url = '<https://twitter.com/nytimes>'
driver.get(profile_url)
time.sleep(5) # 等待頁面載入
# 向下捲動以載入更多推文
for _ in range(3): # 可自行調整以抓取更多推文
driver.execute_script("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);")
time.sleep(3)
# 擷取推文
tweets = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, '[data-testid="tweetText"]')
tweet_texts = [tweet.text for tweet in tweets]
# 擷取時間戳
timestamps = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, 'time')
tweet_times = [ts.get_attribute('datetime') for ts in timestamps]
# 合併成 DataFrame
df = pd.DataFrame({'Tweet': tweet_texts, 'Timestamp': tweet_times})
# 匯出成 Excel
df.to_excel('twitter_scrape.xlsx', index=False)
driver.quit()
小提醒：
- 可以調整捲動迴圈次數，載入更多推文。
- 你也可以透過對應的 CSS selector 抓取喜歡數、轉推數與回覆數（ScrapingBee）。
- 如果出錯，先檢查 Twitter 是否更改了頁面結構，因為 selector 可能需要更新。
解析與匯出 Twitter 資料
上面的腳本已經會直接匯出到 Excel，但你也可以用：
df.to_csv('twitter_scrape.csv', index=False)
建議整理欄位：推文文字、時間戳、使用者名稱、喜歡數、轉推數、回覆數。這樣後續不管是在 Excel、Google Sheets，還是 Python 裡分析都會更方便。
2026 年的新選擇：讓 AI 寫程式代理幫你產生爬蟲
如果你不想自己寫 Selenium，而是希望直接用英文描述需求，近一年出現的 AI 寫程式代理其實已經能幫你完成大部分腳本。像 Claude Code（Anthropic 的終端機 CLI）或 OpenAI Codex，都是你只要丟一句像「寫一段使用 Selenium 的 Python 腳本，開啟公開 X 個人檔案、捲動 5 次、擷取推文文字與時間戳並匯出到 Excel」的提示，它就能產出一份接近上面範例、可直接執行的程式。
但也有幾個誠實的限制：
- 第一版通常不會自動處理 X 的 anti-bot 防護——你還是得加入延遲、輪換 user agent，而且多跑幾百頁後，session 很可能就開始不穩。
- 當 X 發布版面變動時，selector 會失效。你可以把新的 HTML 再丟回代理讓它修，但這不是魔法。
- 如果只是一次性的任務，Browser Use 會更適合——它能直接用自然語言指令驅動真實瀏覽器，所以小型工作甚至不用先寫腳本。
如果你想快速把樣板程式寫出來，這條路很實用；但如果你需要長時間穩定運行，那最後還是得回到維護真正的程式碼，不管是人寫的還是 agent 寫的。
Thunderbit：抓取 Twitter 資料的無程式碼解法
2025 年 6 款最佳 Twitter（x.com）爬蟲 Get Started Free
那如果你不是工程師，或者只是想省時間呢？這就是 Thunderbit 大顯身手的地方。Thunderbit 是一款 AI 驅動的 Chrome 擴充功能，只要點幾下，就能抓取 Twitter 資料——不用 Python、不用安裝環境、也沒有繁瑣設定。
Thunderbit 如何用在 Twitter 上
- 在 Chrome 中開啟 Twitter。
- 點擊 Thunderbit 擴充功能。
- 描述你要什麼： 用自然語言輸入，例如「擷取這個頁面上的所有推文、日期和使用者名稱。」
- 讓 AI 建議欄位： Thunderbit 會掃描頁面並推薦欄位（推文文字、時間戳、喜歡數等）。
- 按下 Scrape： Thunderbit 會抓取資料，必要時也能連同子頁面一起處理。
- 匯出： 可立即下載到 Excel、Google Sheets、Airtable、Notion 或 CSV，免費又即時。
Thunderbit 甚至還提供 Twitter 貼文與個人檔案抓取範本，所以你可以直接跳過設定，馬上進入分析。
為什麼它很強？ 因為你完全不需要處理程式碼、driver 或 CSS selector。Thunderbit 的 AI 會自動適應 Twitter 的版面變動，甚至能在抓取時順便幫你補強資料內容（摘要、分類、翻譯）（Thunderbit）。
Thunderbit 對比 Python：哪個更適合你？
來比較一下兩種做法：
| 功能 | Python 爬取 | Thunderbit（無程式碼） |
|---|---|---|
| 需要寫程式嗎 | 需要 | 不需要 |
| 設定時間 | 30 分鐘以上 | 1–2 分鐘 |
| 支援動態頁面 | 是（Selenium/Playwright） | 是（AI 驅動） |
| 自訂能力 | 很高（如果你懂程式） | 很高（透過 AI 提示詞） |
| 維護成本 | 手動（需更新腳本） | AI 自動適應 |
| 匯出選項 | CSV、Excel、JSON | Excel、Sheets、Notion、CSV |
| 最適合對象 | 開發者、資料專業人員 | 商業用戶、非工程師 |
如果你夠技術、又想保有完全控制權，Python 當然很強。但對多數商業用戶來說，Thunderbit 更快、更簡單，而且幾乎不用維護。（而且對，你可以免費試用——Thunderbit Chrome Extension。）
實戰範例：用 Python 與 Thunderbit 抓取 Twitter 趨勢
我們把理論落地。假設你想追蹤 Twitter 上的熱門話題，並匯出到 Excel 做分析。
用 Python
你可以用 Selenium 或 Playwright：
- 開啟 Twitter Explore 頁面。
- 向下捲動載入熱門趨勢。
- 擷取趨勢名稱、推文數和網址。
- 儲存成 Excel 或 CSV。
程式範例：
# ...（前面設定同上）
driver.get('<https://twitter.com/explore>')
time.sleep(5)
trends = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, '[data-testid="trend"]')
trend_names = [trend.text for trend in trends]
df = pd.DataFrame({'Trend': trend_names})
df.to_excel('twitter_trends.xlsx', index=False)
用 Thunderbit
- 在 Chrome 中開啟 Twitter 的 Explore 頁面。
- 點擊 Thunderbit，選擇 Twitter Trends Scraper 範本，或直接描述：「擷取所有熱門趨勢與推文數。」
- 按下 Scrape。
- 直接匯出到 Excel、Google Sheets 或 Notion。
結果： 兩種方法都能拿到資料，但 Thunderbit 在幾秒內就能完成，無需寫程式，也較不容易因 Twitter 更新網站而壞掉。
優化你的 Twitter 資料流程：結合 Python 與 Thunderbit
將網站資料抓到 Excel 的最簡單方法 Get Started Free
這裡才是真正有趣的地方。你不必二選一——把兩者結合起來，效率會更高：
- 用 Thunderbit 快速、無程式碼地抓取 Twitter 貼文、個人檔案或趨勢，並匯出到 Excel 或 Google Sheets。
- 用 Python 進行進階分析： 匯入已匯出的資料，執行情緒分析、NLP 或自訂視覺化。
- 用 Thunderbit 排程自動化： 設定定期抓取，讓資料集保持最新（Thunderbit Docs）。
- 整合 Airtable 或 Notion： Thunderbit 可直接匯出，讓團隊能協作處理即時資料。
這種混合式做法，能同時擁有無程式碼的速度，以及程式化帶來的彈性。
Twitter 資料爬取的除錯與實用技巧
Twitter 一直在變，所以爬取過程不一定都很順。以下是我最推薦的幾個技巧：
- Selector 會變： 如果你的 Python 腳本壞了，先看看是不是 Twitter 改了 HTML 結構。Thunderbit 這類工具會自動適應，但腳本通常需要微調。
- 封鎖 / IP 封鎖： 使用延遲、必要時輪換 IP，並避免過於激進地抓取。
- 動態內容： 如果是無限捲動頁面，請用 Selenium 或 Playwright 來捲動並載入更多資料。
- 法律合規： 務必檢查 Twitter 最新條款，並以負責任的方式爬取。
若想進一步排除問題，可參考 ScrapingBee 的指南) 和 Thunderbit 的部落格。
結論與重點整理
Twitter 資料比以往更有價值，也更難取得。無論你是要追蹤趨勢、監測情緒，還是建立潛在客戶名單，爬取通常都是最有彈性的做法。Python 能讓技術人員完全掌握流程，而 Thunderbit 則用無程式碼、AI 驅動的方式，讓更多人也能輕鬆上手。
- Python 爬取： 最適合需要客製化流程、也不介意維護工作的開發者。
- Thunderbit： 非常適合想快速取得結果、完全不寫程式的商務用戶、行銷人員與研究者。
- 混合工作流： 先用 Thunderbit 匯出，再用 Python 分析，打造你的資料管線自動化。
但請永遠記得：負責任地爬取，尊重隱私與法律界線，並隨著 Twitter 的變化保持更新。對話不會停，而你的資料流也不該停。
常見問題
1. 用 Python 或 Thunderbit 抓取 Twitter 資料是否合法？
實務上，抓取公開 X 資料供個人或研究用途非常常見，但 X 的 服務條款——最近一次在 2026 年 1 月 15 日修訂——禁止未經授權的爬取與抓取，而開發者協議也禁止使用 X 資料訓練 AI 模型。在大規模執行前，請先檢視最新條款，且絕對不要碰私人帳號或需要登入才能看到的內容。
2. 使用 Twitter API 和網頁爬取有什麼差別？
API 提供結構化且較穩定的存取，但在 2026 年，新開發者已改為按使用量計費，且沒有免費方案——成本會隨你讀取或寫入的貼文數量增加。網頁爬取則是直接讀取公開網站，因此能避開這些限制，但你要自行承擔維護成本：X 一旦改版，腳本就可能失效，而且你得自己處理 anti-bot 偵測。
3. 抓取 Twitter 時，哪個 Python 套件最好？
如果是靜態內容，BeautifulSoup 快又好上手。如果是動態內容（像無限捲動），Selenium 或 Playwright 會更合適。一般來說，Playwright 對現代 Web 應用更快也更穩定。
4. Thunderbit 如何讓 Twitter 爬取更簡單？
Thunderbit 會用 AI 讀取 Twitter 頁面、建議欄位，並只需幾下點擊就能擷取資料——完全不需要寫程式。它能適應版面變動，並直接匯出到 Excel、Google Sheets、Notion 或 Airtable。
5. 可以把 Thunderbit 和 Python 結合起來做進階流程嗎？
當然可以！你可以先用 Thunderbit 抓取並匯出資料，再用 Python 做進一步分析或處理。這種混合式做法，能同時兼顧速度與彈性，適合各種 Twitter 資料專案。
延伸閱讀：
- 2025 年 6 款最佳 Twitter（x.com）爬蟲
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- 使用 Python 抓取 Google News：逐步指南
- 如何使用 Python 抓取 X.com（Twitter）（2025 更新）
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