(X) Twitter Scraper & Python: Bestes Szenario, oder stiehlt die API die Schau

Müssen Sie Twitter-Daten löschen? Die Verwendung von Python ist ein Kraftpaket, das mit allem gut zusammenspielt — egal, ob Sie eine API, einen Scraper verwenden oder Ihr eigenes Tool erstellen. Aber hier ist der Haken: Scraper gehen kaputt und Heimwerkerwerkzeuge erfordern zu viel Zeit und einen Master-Abschluss in Ingenieurwesen. Was ist mit API? Wir betrachten es als eine brandneue Corvette für deinen Python-Rider, bereit, die öffentliche Datenlandschaft von Twitter zu erobern (und wir sind bereit zu erklären, warum).

Für diejenigen, die sich bereits von der Masse abheben, hier ist Ihr API-Ausweg aus dem Labyrinth von Twitter. Erfassen und rufen Sie öffentliche X-Tweets, Profile, Engagement-Metriken und andere Arten von Daten mit der schnellen und zuverlässigen Social Media-API ab Data365.

Schneller Überblick

• Python ist eine flexible, gut unterstützte Programmiersprache, vollgepackt mit Bibliotheken wie Anfragen, httpx, Dramatiker, Schöne Suppe, TW Scrape, und JME-Pfad. Diese Eigenschaften machen es zu einer ersten Wahl sowohl für die Entwicklung als auch für die Arbeit mit bestehenden Tools zum Abrufen von Daten.
• Das Abrufen von Daten von Twitter/X.com mit Scrapern ist schwierig und unzuverlässig:
  1. Inhalte werden dynamisch über JavaScript geladen.
  2. Die Anti-Bot-Systeme von Twitter lösen CAPTCHAs, IP-Sperren und Ratenbegrenzungen aus.
  3. Häufige UI-Updates machen Scraper kaputt und erzwingen eine ständige Wartung von Selektoren und Logik.
• APIs sind eine intelligentere und skalierbarere Alternative. Sie können zum Beispiel:
  1. Erstellen Sie robuste und effiziente API-Workflows mit den asynchronen Tools von Python (aiohttp, Asyncio), Caching und exponentielles Backoff.
  2. Verwende Tweepy mit der offiziellen API von Twitter (begrenztes kostenloses Kontingent; kostenpflichtige Tarife beginnen bei 200 USD/Monat).
  3. Arbeiten Sie mit APIs von Drittanbietern wie Data365 zusammen, das strukturierte, sofort verwendbare Daten ohne Probleme beim Scraping bietet.
• Auf diese Weise werden Sie in der Lage sein:
  1. Bieten Sie Stimmungsanalysen und Trendverfolgung in Echtzeit an.
  2. Trainiere KI- und NLP-Modelle.
  3. Verbessern Sie Marketing, Wettbewerbsanalyse und Kampagnenoptimierung.
  4. Bieten Sie akademische und sozialwissenschaftliche Forschung an.
• Letzte Empfehlung: Python ist mächtig — aber nur, wenn es mit dem richtigen Paar einhergeht. Prüfen Sie, wie es mit einer Social Media-API von Data365 übereinstimmt, während Ihres 14-tägige kostenlose Testversion.

Building (X) Twitter Scraper: Python-Stärken und der Realitätscheck

Jeder erfahrene Entwickler wird zustimmen: Wenn Sie eine API oder einen Twitter-Scraper erstellen möchten, ist Python ein GOAT. Und es gibt keine Überraschung. Mit seiner großen Flexibilität und dem vielfältigen Toolkit an Bibliotheken erfüllt Python diesen Zweck, ohne danach zu fragen warum und wie, und ist bereits zur #1 -Programmiersprache für Web Scraper Craft geworden.

Um mehr darüber zu erfahren, wie man Twitter-Daten mit Python scrapt, beginnen wir mit grundlegenden HTTP-Clientbibliotheken: Anfragen (zielt auf synchrone Anrufe ab) und httpx oder aiohttp (empfohlen für asynchrone Workloads). Wenn wir über den Unterschied zwischen diesen Arten von Anfragen sprechen, dann synchrone Anfragen werden nacheinander ausgeführt (das Programm wartet, bis jede Anfrage abgeschlossen ist, bevor es zur nächsten übergeht). Die asynchrone Anfragenermöglichen im Gegensatz dazu die gleichzeitige Ausführung mehrerer Aufrufe, wodurch sie viel schneller werden, wenn viele Seiten oder APIs gleichzeitig gescrappt werden.

Allerdings, wenn es um eine einseitige Anwendung (SPA) Die Infrastruktur von X.com, die grundlegende Python-Bibliotheken verwendet, wird unzureichend sein. Da die meisten (X) Twitter-Daten (Tweets, Nutzer, Trends) dynamisch über JavaScript geladen werden, müssen Entwickler über statische HTTP-Aufrufe hinausgehen und Browserautomatisierung verwenden (wie Selen, Dramatiker, Puppenspieler), um Hintergrundanfragen oder spezialisierte Bibliotheken zu erfassen, die diese Komplexität abstrahieren. Schauen wir uns anspruchsvollere Python-Bibliotheken genauer an.

Essentielle Python-Bibliotheken für X.com Scraping

Schöne Suppe (zum Parsen von HTML) und Selen (für die Browserautomatisierung) sind die Klassiker aller Python-Entwickler-Toolkits. Beide sind nach wie vor weit verbreitet, fallen aber immer noch hinter die neueren Lösungen zurück, wie zum Beispiel:

• Dramatiker: Automatisiert einen Headless-Browser und fängt Netzwerkanrufe ab wie Tweet-Ergebnis von RestID oder Benutzer von... Dies ist die erste Wahl für die Erfassung dynamischer Daten.
• JME-Pfad: Vereinfacht die Umstrukturierung tief verschachtelter JSON-Antworten in saubere Ausgaben.‍
• TW Scrape: Eine Open-Source-Python-Bibliothek für soziale Plattformen, die es einfach macht, Tweets, Listen und Trends zu durchsuchen, ohne die offizielle API zu berühren.

Typischer Arbeitsablauf in Python

Hier ist ein vereinfachtes Beispiel für eine Python-Scraper auf Twitter in Aktion. Dieser Arbeitsablauf verdeutlicht den Fortschritt: httpx für statische Anfragen → Playwright für dynamischen Inhalt → JMESPath für sauberes Parsen:

import httpx
from playwright.sync_api import sync_playwright
import jmespath

# Step 1: Fetch static page (mostly useless for X.com, but shown for contrast)
resp = httpx.get("https://x.com/elonmusk")
print("Initial static HTML length:", len(resp.text))

# Step 2: Use Playwright to load page and capture dynamic API responses
responses = []

with sync_playwright() as p:
    browser = p.chromium.launch(headless=True)
    page = browser.new_page()

    # Optional: Set realistic viewport and user agent to reduce bot detection
    page.set_viewport_size({"width": 1920, "height": 1080})
    page.set_extra_http_headers({
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) "
                      "AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) "
                      "Chrome/124.0.6367.78 Safari/537.36"
    })

    # Intercept responses matching Twitter/X internal GraphQL endpoint
    def handle_response(response):
        if "TweetResultByRestId" in response.url or "UserTweets" in response.url:
            try:
                # Wait until response finishes before reading body
                if response.status == 200:
                    json_data = response.json()
                    responses.append(json_data)
                    print(f"Captured response from: {response.url}")
            except Exception as e:
                print(f"Failed to parse JSON from {response.url}: {e}")

    page.on("response", handle_response)

    # Navigate to profile
    page.goto("https://x.com/elonmusk", wait_until="networkidle")

    # Wait a bit longer to catch late-loading tweets
    page.wait_for_timeout(3000)

    browser.close()

# Step 3: Parse captured JSON with JMESPath
if responses:
    tweets = jmespath.search("[*].data.tweetResult.result.legacy.full_text", responses[0])
    if tweets:
        print("\nSample tweets (first 3):")
        for i, tweet in enumerate(tweets[:3], 1):
            print(f"{i}. {tweet}")
    else:
        print("No tweet text found. API structure may have changed.")
else:
    print("No matching API responses captured. Try adjusting URL filter or waiting longer.")

Und wenn es auf den ersten Blick ziemlich sicher und schnell erscheint, hier ist die Wahrheit: Beim Erstellen des besten Twitter-Scrapers ist die Verwendung von Python möglich, aber das macht es nicht mühelos. Anti-Bot-Abwehrmaßnahmen, IP-Sperren und rechtliche Einschränkungen sorgen dafür, dass ein Skript allein niemals skaliert wird. Aber lassen Sie uns das im nächsten Kapitel betrachten.

Fallstricke von Web Scraping Twitter: Python ist nicht allmächtig?

Python ist ein fantastisches Tool, aber in Kombination mit Web Scraping für Twitter beweist es schnell, dass es kein Superheld ist — zumindest nicht, ohne ins Schwitzen zu geraten. Wenn Sie Ihren eigenen (X) Twitter-Scraper bauen oder betreiben, stoßen Sie auf mehrere häufige, frustrierende Hindernisse, die Entwickler nur zu gut kennen.

Zuerst CAPTCHAs und Bot-Erkennung sind unerbittlich. Die Abwehrmaßnahmen von Twitter sind so konzipiert, dass sie die Automatisierung ausfindig machen. Oft werfen sie Herausforderungen auf, die Scraper aufhalten.

Dann ist da noch der dynamischer Charakter der Twitter-Inhalte. Tweets werden asynchron über JavaScript geladen, was Sie dazu zwingt, ressourcenintensive Headless-Browser wie Selen oder Dramatiker. Sie fressen CPU und RAM, und ja, sie verlangsamen deinen Scraping-Prozess bis zum Krabbeln.

IP-Sperren und Drosselung sind Game Changer der nächsten Generation. Proxyrotation hilft, aber Proxys sind weder kostenlos noch narrensicher — sie erhöhen die Komplexität, die Kosten und eine weitere Ebene der Frage: „Funktioniert dieser Proxy oder wird er blockiert?“ Unruhe in Ihrem Arbeitsablauf. Vergessen Sie auch nicht, dass X (Twitter) Ihre Proxy-Aktivität in den meisten Fällen als Verstoß gegen seine Richtlinien ansieht.

Selbst wenn du diese überwindest, erwarte Datenlücken von teilweisen Seitenaufrufen oder Tweets, die träge gerendert werden, nachdem Ihr Scraper aktiviert wurde. Ihre Ergebnisse werden sich oft wie ein Puzzle anfühlen, bei dem wichtige Teile fehlen.

Schließlich bietet (X) Twitter häufige UI-Updates. Das bedeutet, dass sich Ihr Scraper auf einem endlosen Laufband befindet und ständige Anpassungen an XPath-Selektoren, CSS-Klassen oder API-Mimikry erfordert. Es ist ein Albtraum bei der Wartung, der aus Ihrem ordentlichen Projekt einen Debugging-Marathon machen kann.

Kurzum: Python + Scraper klingt vielleicht wie ein Dreamteam, aber die Festung von Twitter sorgt dafür, dass Sie einen Hindernisparcours laufen. Also, diese fabelhafte Entwicklungspipeline: „Lerne Python — scrape Twitter — erhalte tonnenweise Tweets kostenlos“ ist für dieses Scraper-Szenario nicht wirklich real. Aber lassen Sie sich nicht im Voraus stressen. Wir haben ein Ass im Ärmel.

Wie scrapiere ich Daten von Twitter mit Python und API? (Die Goldene Fundgrube des Entwicklers)

Wenn Sie Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Sorgenfreiheit wünschen, sind APIs die richtige Wahl. Warum? Die Architektur von Twitter — das React-lastige Frontend, unendliches Scrollen und aggressive Bot-Erkennungssysteme — all diese Aspekte machen Scraper zu tickenden Zeitbomben, die bei jeder Änderung der Benutzeroberfläche kaputt gehen.
Python glänzt in beiden Welten: egal, ob Sie um 2 Uhr morgens einen schnellen BeautifulSoup-Scraper zusammenhacken oder ein produktionsbereites asynchrones API-Tool erstellen. Aber hier ist die ungeschminkte Wahrheit, die in vielen Tutorials übersprungen wird: APIs sind nicht nur „einfacher“ — sie sind die einzig nachhaltige Methode, (X) Twitter-Daten in großem Maßstab zu extrahieren. Glaubst du es nicht? Wir wissen — Entwickler brauchen Beweise. Mal sehen, was ein erfahrener Experte über Python und das API-Duo sagen wird.

Hinweis: Die Rechtmäßigkeit von Scraper- oder API-Aktivitäten hängt von den Zielen ab, die Sie verfolgen. Wenn du suchst Öffentlichkeit Datenabruf, es geht euch allen gut.

Twitter mit Python und API durchforsten: Der tiefe Einblick des Experten

„Früher habe ich geschrottet, jetzt verwende ich nur noch APIs — Wartungszeit sparte Geld für meine Kaffeesucht.“

— Rostyk, Senior Data Engineer, DistanceMatrix-Entwicklungsteam.

Das Python-Ökosystem ist ein Champion, wenn es darum geht, eigene APIs zu erstellen oder mit APIs von Drittanbietern zu kommunizieren. Bibliotheken mögen Anfragen, Anfragen, httpx, aiohttp, und Tweepy Behandeln Sie alle HTTP-Kopfschmerzen, damit Sie tatsächlich Dinge erledigen können, anstatt Verbindungs-Timeouts zu debuggen. Jeder Python-Entwickler im Reddit-Thread „r/learnpython“ wird es dir sagen — es geht nur um diese saubere Syntax und die wahnsinnige Menge an Stack Overflow-Antworten, falls du unweigerlich etwas kaputt machst.

Entwickeln Sie Ihre eigenen APIs? Flasche oder Schnelle API wird Sie in etwa 10 Minuten zum Laufen bringen. FastAPI, insbesondere die Funktion für automatisch generierte Dokumente, ist ein Engelskuss. Für die Nutzung von APIs Anfragen ist dein täglich Brot. Für echte Masochisten — urllib ist schon da.

Müssen Sie eine Menge API-Aufrufe tätigen? Sei nicht der Typ, der alles synchron laufen lässt. Asyncio ermöglicht es Ihnen, Hunderte von gleichzeitigen Anfragen abzufeuern, ohne dass Ihr Skript alle 2 Sekunden eine Kaffeepause einlegt. Ihre Produktionsserver werden es Ihnen danken.

Echtes Gespräch: Beenden Sie die Verwendung time.sleep (1) zur Geschwindigkeitsbegrenzung wie eine Art Höhlenmensch. Implementieren Sie einen exponentiellen Backoff — wenn Sie auf eine 429 stoßen, ziehen Sie sich intelligent zurück, anstatt die API zu hämmern, als ob sie Ihnen Geld schuldet. Deine API-Schlüssel werden länger leben und Twitter wird dich nicht hassen. Zwischenspeichern Sie Ihre Antworten außerdem mit Diskcache oder Redis-py. Niemand möchte den gleichen API-Aufruf 47 Mal ausführen, weil Sie sich nicht die Mühe machen könnten, das Ergebnis zu speichern.

Python spielt gut mit beiden RUHE und GraphQL. Die v2-API von Twitter ist (zum Glück) REST und bietet dir saubere Endpunkte für Tweets, Nutzer, was auch immer. Einige neuere Dienste sind komplett mit GraphQL ausgestattet, was entweder fantastisch oder ein Albtraum ist, je nachdem, wen Sie fragen. Python geht mit beidem gut um - POST/GET-Anfragen, OAuth 2.0 (ugh), verschachteltes Parsen JSON das sieht so aus, als ob es von jemandem entworfen wurde, der noch nie von flachen Datenstrukturen gehört hat.

Was auch immer du willst — Python geht noch einen Schritt weiter für dich und verlangt kein Geld (genau wie ein echter Kumpel). Du musst dich also nur entscheiden, ob du ständig nach Bugs in deinem Scraper suchen oder deine Margarita trinken willst, während die API diese Tweets sammelt. Handle mit Bedacht, und deine geistige Gesundheit wird es definitiv sagen“danke, Kumpel“. Außerdem wirst du am Ende deines Projekts nicht wie dieser Typ da unten aussehen.

Data365-API-Workflow für PROs

Wenn Sie ein Fan eines „alten, aber goldenen“ API-Datenabrufs sind, finden Sie hier Ihr Mantra, um diese wertvollen öffentlichen (X) Twitter-Daten mithilfe der Social Media API von Data365 abzurufen:

• Eine Datenerfassungsaufgabe (POST) erstellen Angabe von Schlüsselwörtern, Benutzern, Datumsbereichen und maximalen Beiträgen in JSON.
• Aufgabenstatus abfragen (GET) mit exponentiellem Backoff, bis die Aufgabe „abgeschlossen“ ist.
• Strukturierte Ergebnisse abrufen (GET) als sauber verschachteltes JSON, bereit für die Normalisierung in Pandas-Datenrahmen oder Ihren Datenspeicher.

Um einen vollständigen Überblick über den Prozess zu erhalten, finden Sie hier einen Codeausschnitt aus unseren offiziellen Dokumenten:

POST-Anfrage — initiiert die Datenerfassung für das angegebene Profil oder die angegebene Abfrage

https://data365.co/twitter/profile/username_example/update?access_token=TOKEN

GET-Anfrage (Statusüberprüfung) — prüft, ob die Datenerfassung abgeschlossen ist

https://data365.co/twitter/profile/username_example/update?access_token=TOKEN

GET-Anfrage (Datenabruf) — gibt das strukturierte Ergebnis zurück

https://data365.co/twitter/profile/username_example?access_token=TOKEN

Antwort im JSON-Format

{
  "data": {
    "username": "username_example",
    "full_name": "John Black",
    "created_time": "2019-08-24T14:15:22Z",
    "avatar_url": "http://example.com",
    "signature": "string",
    "biography_link": "http://example.com",
    "is_verified": true,
    "follower_count": 13,
    "following_count": 5,
    "heart_count": 636,
    "video_count": 799,
    "digg_count": 333,
    "profile_avatar_url": "https://example.com/twitter/profiles/7010140047022769153/a98de66aaa520b962ffde155b9c4d16a.jpeg",
    "profile_screenshot_url": "https://example.com/twitter/profiles/6768298772725744642/page.png"
  },
  "_comment": "This sample shows how the API works with twitter, but we also provide data from Instagram, Facebook, Tiktok, and Reddit. Social media rules change often, so contact us to learn what data is available. We provide any public info that doesn't require login.",
  "error": null,
  "status": "ok"
}

Bereit zum Testen? Gehe zu Data365-API. Schnappen Sie sich Ihr Token, führen Sie einige Snippets aus und schalten Sie strukturierte (X) Twitter-Daten in weniger als 10 Minuten frei, ohne ins Schwitzen zu geraten.

Warum man Tweets von Twitter scrapen sollte: Python #1 Function unter Datenfreaks

(X) Twitter bietet eine Goldmine an Live-Chats, und Python ist zum Entsperrwerkzeug geworden. Aber was bringt so viele Vermarkter, Forscher, KI-Enthusiasten und YouTuber dazu, Tweets zu scrapfen?

• Stimmungsanalyse und Trendverfolgung: Marketer und Datenwissenschaftler verwenden die Tweets, um das Engagement und die Reaktionen der Nutzer zu verfolgen. Dies hilft den Marken dabei, rechtzeitig mit Erkenntnissen und Kampagnenanpassungen Schritt zu halten.
• KI- und NLP-Forschung: Tweets fördern die Verarbeitung natürlicher Sprache und KI-Modelle — Tools, die Experten, Pädagogen, Ingenieuren und anderen kontinuierliche Möglichkeiten bieten.
• Marketing- und Wettbewerbsanalyse: (X) Mithilfe von Twitter-Daten können Marketingteams die Aktivitäten der Wettbewerber, die Wirkung der Influencer und die Kampagnenmetriken verfolgen und ihnen helfen, Strategien vor Ort anzupassen.
• Sozialwissenschaften und akademische Forschung: Die Forscher untersuchen das Sozialverhalten, die Manipulationen im Internet und den demografischen Wandel anhand der Analyse der öffentlichen (X) Twitter-Daten, die die Tendenzen und Muster der Gesellschaft widerspiegeln.
  

Wir haben also bereits über die Leistungsfähigkeit von Python gesprochen, warum Scraper in diesem Python-Duett hinter der API zurückbleiben und was (X) Twitter-Daten überhaupt auf den Tisch bringen können. Es ist Zeit, die Grenze zu ziehen.

Wie auch immer, ist das Scraping von Twitter-Daten mit Python den Hype wert?

Unsere definitive Antwort lautet — ja, Python eignet sich hervorragend zum Abrufen von (X) Twitter-Daten, aber nur, wenn es den richtigen Kumpel hat. Kombinieren Sie es für Geschwindigkeit, Stabilität und Skalierbarkeit mit einer robusten API wie der von Data365. Scraping? Hoher Wartungsaufwand, hohes Risiko. APIs? Berechenbar, robust, produktionsbereit. Evaluieren Sie Ihre Ziele und wählen Sie, was Sie sich mehr wünschen — schlaflose Nächte, in denen Sie sich mit fehlerhaftem Code herumschlagen, oder Kaffeepausen mit Ihren Arbeitskollegen.

Oh, fast vergessen. Hol dir dein 14-tägige kostenlose Testversion von Data365 und teste das Ding ohne zu bezahlen. Was könnte besser sein?