全球每天都在熱烈討論各種話題，而這些討論有很大一部分都發生在 Twitter（或現在叫 X，如果你有跟上這波改名的話）。，。Twitter 數據早已成為企業、研究人員，甚至任何想掌握即時趨勢、輿論或民意的寶庫。但問題來了：現在想取得這些數據，真的沒那麼簡單。Twitter 的 API 越來越嚴格（而且價格高得嚇人），讓不少人不得不另尋門路來獲取所需資料。
這時候，Python 網頁爬蟲工具——像 ——就超級實用。不管你是想自動化數據收集的工程師，還是只想快速抓熱門話題的行銷人員，都能找到適合自己的解決方案。這篇教學會帶你一步步了解怎麼用 Python 抓 Twitter 數據（完全不用 API），怎麼合法又合規地操作，以及 Thunderbit 怎麼讓這一切變得超簡單。
什麼是 Twitter 數據爬取？為什麼這麼重要？
所謂 Twitter 數據爬取，就是直接從 Twitter 公開網頁（像推文、個人檔案、標籤、熱門趨勢）讀取並收集資訊，而不是透過官方 API。你可以選擇土法煉鋼地手動複製貼上（但誰想這麼累？），也可以用自動化工具或腳本輕鬆搞定。
為什麼這麼重要？因為 Twitter 數據能用在各種商業和研究場景：
- 趨勢分析： 隨時掌握最新熱門話題，從爆紅迷因到重大新聞都不漏接。
- 情緒監測： 了解大眾對產品、品牌或政治事件的真實反應。
- 潛在客戶開發： 找出討論你產業的潛在客戶或影響者。
- 競爭對手追蹤： 監控競爭者的動態，以及外界對他們的評價。
以前這些數據大多靠 取得。但自 2024 年起，免費方案已經消失，連最陽春的方案都可能要價數百甚至上千美元。API 還、速度，認證流程又超麻煩。
所以，不管你用 Python 還是無程式碼工具，網頁爬蟲已經成為想要彈性、廣泛存取資料，或不想被 API 綁死的首選。
用 Python 爬 Twitter：繞過 API 限制
來點技術面的內容。用 Python 抓 Twitter，其實就是自動化瀏覽器，打開 Twitter 頁面、讀取 HTML，然後把你要的資訊撈出來。這樣一來，你不會被 API 配額或收費卡住，只要是公開資訊都能抓。
常見 Python Twitter 爬蟲函式庫
這裡有幾個熱門的 Python 工具，讓你不用 API 也能抓 Twitter：
- ：適合解析靜態 HTML，速度快又輕巧，但遇到動態內容（像無限捲動）就有點吃力。
- ：能自動操作真實瀏覽器（Chrome、Firefox 等），很適合像 Twitter 這種動態網站。能處理 JavaScript、點擊、捲動等互動。
- ：新一代工具，和 Selenium 類似，但速度更快、穩定性更高，特別適合現代網頁。
這些工具可以抓：
- 公開推文（內容、時間、按讚、轉推數）
- 用戶資料（自介、粉絲數、註冊時間）
- 熱門話題
- 標籤與搜尋結果
要注意：只能抓公開網頁內容，私人帳號和私訊是無法存取的。
Python 爬蟲函式庫比較
來看看這些工具的優缺點：
| 函式庫 | 最適用於 | 支援 JavaScript？ | 速度 | 易用性 | 備註 |
|---|---|---|---|---|---|
| BeautifulSoup | 靜態 HTML 解析 | 否 | 快速 | 簡單 | 適合簡單頁面，需搭配 requests |
| Selenium | 動態內容、UI 操作 | 是 | 中等 | 中等 | 適合大量 JS 的網站 |
| Playwright | 現代動態網站 | 是 | 最快 | 中等 | 支援非同步，穩定性高於 Selenium |
Twitter 頁面大多是動態載入和無限捲動，通常建議用 Selenium 或 Playwright（參考 ）。
合規操作：負責任地抓 Twitter 數據
在你開始寫 Python 腳本之前，先記住幾個重點：
- 遵守 Twitter 條款： 2024 年起，及部分商業用途。但如果只是個人、研究或非商業目的，且只抓公開資料，通常比較沒問題（但官方不保證）。
- 避免過度請求： 每次請求間隔 2–5 秒，每小時抓取頁數要有限制，千萬別 24 小時不間斷執行。這樣可以降低被判定為機器人或 IP 被封鎖的風險（參考 ）。
- 只抓公開資料： 千萬別試圖存取私人帳號、私訊或繞過登入限制。
- 注意法規： 如果收集到個資（像 email、姓名），要遵守 GDPR 等隱私法規，並盡量匿名化或彙總敏感資訊。
更多合規建議可以參考 。
實作教學：用 Python 抓 Twitter 數據
來實戰一下！以下用 Selenium 示範怎麼抓公開 Twitter 帳號的推文。
1. 環境安裝
先安裝需要的函式庫：
1pip install selenium pandas webdriver-manager2. 撰寫爬蟲腳本
這是一個簡單範例：
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# 啟動瀏覽器
8driver = webdriver.Chrome(service=Service(ChromeDriverManager().install()))
9# 前往目標 Twitter 頁面（請換成你要抓的帳號）
10profile_url = '<https://twitter.com/nytimes>'
11driver.get(profile_url)
12time.sleep(5) # 等待頁面載入
13# 捲動頁面以載入更多推文
14for _ in range(3): # 想抓更多可以調整次數
15 driver.execute_script("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);")
16 time.sleep(3)
17# 抓取推文內容
18tweets = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, '[data-testid="tweetText"]')
19tweet_texts = [tweet.text for tweet in tweets]
20# 抓取推文時間
21timestamps = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, 'time')
22tweet_times = [ts.get_attribute('datetime') for ts in timestamps]
23# 整理成 DataFrame
24df = pd.DataFrame({'Tweet': tweet_texts, 'Timestamp': tweet_times})
25# 匯出 Excel
26df.to_excel('twitter_scrape.xlsx', index=False)
27driver.quit()小提醒：
- 想抓更多推文可以調整捲動次數。
- 也能抓按讚、轉推、回覆數，只要找到對應的 CSS selector（參考 ）。
- 如果遇到錯誤，檢查 Twitter 是否改版，CSS selector 可能要更新。
解析與匯出 Twitter 數據
上面這段程式已經可以匯出 Excel，也可以改成：
1df.to_csv('twitter_scrape.csv', index=False)建議整理欄位：推文內容、時間、用戶名、按讚、轉推、回覆數，這樣後續分析（不管用 Excel、Google Sheets 還是 Python）都更方便。
Thunderbit：無程式碼 Twitter 數據爬蟲神器
如果你不會寫程式，或只是想省時省力，Thunderbit 絕對是你的神隊友。Thunderbit 是一款 AI 驅動的 Chrome 擴充功能，只要幾個步驟就能抓 Twitter 數據——完全不用寫 Python、安裝環境或搞複雜設定。
Thunderbit 怎麼抓 Twitter
- 在 Chrome 開啟 Twitter。
- 點擊 Thunderbit 擴充功能。
- 用自然語言描述需求： 例如「抓取本頁所有推文、日期和用戶名」。
- AI 自動推薦欄位： Thunderbit 會掃描頁面，建議你抓哪些欄位（像推文內容、時間、按讚數等）。
- 點擊開始爬取： Thunderbit 會自動抓資料，還能深入子頁面。
- 匯出資料： 一鍵下載到 Excel、Google Sheets、Airtable、Notion 或 CSV，免費又即時。
Thunderbit 還有，讓你省去設定流程，直接進入分析。
為什麼這麼方便？ 你不用煩惱程式碼、驅動程式或 CSS selector。Thunderbit 的 AI 會自動適應 Twitter 版面變動，還能在爬取時幫你摘要、分類、翻譯資料（參考 ）。