(X) Twitter Scraper et Python : meilleur scénario, ou est-ce que l'API vole la vedette

Vous avez besoin de récupérer les données de Twitter ? L'utilisation de Python est une solution puissante qui fonctionne bien avec tout, que vous utilisiez une API, un scraper ou que vous créiez votre propre outil. Mais voici le hic : les grattoirs se cassent et les outils de bricolage demandent trop de temps et une maîtrise en ingénierie. Qu'en est-il de l'API ? Nous la considérons comme une toute nouvelle Corvette pour votre pilote Python, prête à conquérir le paysage des données publiques de Twitter (et nous sommes prêts à vous expliquer pourquoi).

Pour ceux qui se démarquent déjà, voici votre API pour sortir du labyrinthe de Twitter. Collectez et récupérez des tweets X publics, des profils, des mesures d'engagement et d'autres types de données grâce à l'API Social Media rapide et fiable en Données 365.

Aperçu rapide

• Python est un langage de programmation flexible et bien supporté, doté de bibliothèques telles que demandes, httpx, Dramaturge, Belle soupe, égratignure, et JMespath. Ces caractéristiques en font un excellent choix pour développer et utiliser des outils de récupération de données existants.
• Il est difficile et peu fiable de récupérer des données depuis Twitter/X.com à l'aide de scrapers :
  1. Le contenu se charge de manière dynamique via JavaScript.
  2. Les systèmes anti-bots de Twitter déclenchent des CAPTCHA, des interdictions IP et des limites de débit.
  3. Les mises à jour fréquentes de l'interface utilisateur interrompent les scrapers, obligeant à une maintenance constante des sélecteurs et de la logique.
• Les API constituent une alternative plus intelligente et plus évolutive. Par exemple, vous pouvez :
  1. Créez des flux de travail d'API robustes et efficaces à l'aide des outils asynchrones de Python (aio http, asyncio), la mise en cache et le backoff exponentiel.
  2. Utilisez Tweepy avec l'API officielle de Twitter (niveau gratuit limité ; les forfaits payants commencent à 200 $/mois).
  3. Coopérez avec des API tierces telles que Data365, qui propose des données structurées et prêtes à l'emploi sans tracas.
• C'est ainsi que vous serez en mesure de :
  1. Fournissez une analyse des sentiments et un suivi des tendances en temps réel.
  2. Entraînez des modèles d'IA et de PNL.
  3. Améliorez le marketing, l'analyse de la concurrence et l'optimisation des campagnes.
  4. Fournir des recherches universitaires et en sciences sociales.
• Recommandation finale : Python est puissant, mais uniquement s'il est associé à la bonne paire. Vérifiez comment il s'aligne sur une API de réseaux sociaux de Data365 lors de votre Essai gratuit de 14 jours.

Building (X) Twitter Scraper : les atouts de Python et la réalité

Tout développeur expérimenté approuvera : si vous souhaitez créer une API ou un scraper Twitter, Python est un GOAT. Et il n'y a aucune surprise. Grâce à sa grande flexibilité et à sa boîte à outils diversifiée de bibliothèques, Python répond à ses objectifs sans demander pourquoi et comment, et est déjà devenu le langage de programmation #1 pour le web scraper craft.

Pour en savoir plus sur la façon de récupérer des données Twitter à l'aide de Python, commençons par les bibliothèques clientes HTTP de base : demandes (destiné aux appels synchrones) et httpx ou aio http (suggéré pour les charges de travail asynchrones). Si vous parlez de la différence entre ces types de demandes, alors requêtes synchrones sont exécutés les uns après les autres (le programme attend la fin de chaque requête avant de passer à la suivante). Le requêtes asynchrones, en revanche, autorisent l'exécution simultanée de plusieurs appels, ce qui les rend beaucoup plus rapides lorsque vous extrayez plusieurs pages ou API à la fois.

Toutefois, lorsqu'il s'agit d'un application d'une seule page (SPA) infrastructure de X.com, l'utilisation de bibliothèques Python de base sera insuffisante. Étant donné que la plupart des données (X) Twitter (tweets, utilisateurs, tendances) sont chargées de manière dynamique via JavaScript, les développeurs doivent aller au-delà des appels HTTP statiques et utiliser l'automatisation des navigateurs (comme Sélénium, Dramaturge, Marionnettiste) pour capturer les demandes d'arrière-plan ou les bibliothèques spécialisées qui font abstraction de cette complexité. Examinons de plus près les bibliothèques Python les plus sophistiquées.

Bibliothèques Python essentielles pour X.com Scraping

Belle soupe (pour analyser le code HTML) et Sélénium (pour l'automatisation des navigateurs) sont les classiques de toute boîte à outils de développement Python. Les deux solutions restent largement utilisées, mais restent en retard par rapport aux solutions les plus récentes telles que :

• Dramaturge: automatise un navigateur sans interface et intercepte les appels réseau tels que Résultat du Tweet par Restid ou Utilisateur Par... Il s'agit de la solution idéale pour capturer des données dynamiques.
• JMespath: simplifie la restructuration des réponses JSON profondément imbriquées en sorties propres.‍
• égratignure: Une bibliothèque Python open source dédiée aux plateformes sociales, qui permet de récupérer facilement les tweets, les listes et les tendances sans toucher à l'API officielle.

Flux de travail typique en Python

Voici un exemple simplifié de Grattoir Python pour Twitter en action. Ce flux de travail met en évidence la progression : httpx pour les requêtes statiques → Playwright pour le contenu dynamique → JMESPath pour une analyse claire:

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.")

Et si au début cela peut sembler assez sûr et rapide, voici la vérité : lors de la création du meilleur scraper Twitter, l'utilisation de Python est possible, mais cela ne facilite pas les choses. Les défenses anti-bots, les interdictions d'adresses IP et les restrictions légales font qu'un script seul ne peut jamais évoluer. Mais nous allons y réfléchir dans le chapitre suivant.

Les pièges du Web Scraping sur Twitter : Python n'est pas omnipotent ?

Python est un outil fantastique, mais lorsqu'il est associé au web scraping pour Twitter, il prouve rapidement que ce n'est pas un super héros, du moins pas sans transpirer. Créer ou gérer votre propre (X) Twitter scraper se heurte à plusieurs obstacles courants et frustrants que les développeurs ne connaissent que trop bien.

Tout d'abord, Captchas et détection de bots sont implacables. Les défenses de Twitter sont conçues pour détecter l'automatisation, en proposant souvent des défis qui empêchent les scrapers de s'y retrouver.

Ensuite, il y a nature dynamique du contenu de Twitter. Les tweets se chargent de manière asynchrone via JavaScript, ce qui vous oblige à utiliser des navigateurs headless gourmands en ressources tels que Sélénium ou Dramaturge. Ils consomment du processeur et de la RAM, et oui, ils ralentissent considérablement votre processus de grattage.

Interdictions d'adresses IP et limitation sont des changeurs de jeu de niveau supérieur. La rotation des proxys est utile, mais les proxys ne sont ni gratuits ni infaillibles. Ils ajoutent de la complexité, des coûts et une autre question : « Ce proxy fonctionnera-t-il ou sera-t-il bloqué ? » anxiété liée à votre flux de travail. N'oubliez pas non plus que X (Twitter) considérera dans la plupart des cas votre activité de proxy comme une violation de ses politiques.

Même si vous les surmontez, attendez-vous à lacunes dans les données à partir de chargements partiels de pages ou de tweets qui s'affichent paresseusement une fois que votre scraper est passé à autre chose. Vos résultats ressembleront souvent à un puzzle où il manque des pièces cruciales.

Enfin, (X) Twitter fournit mises à jour fréquentes de l'interface. Cela signifie que votre scraper est sur un tapis roulant sans fin, nécessitant des ajustements constants des sélecteurs XPath, des classes CSS ou du mimétisme des API. C'est un cauchemar de maintenance qui peut transformer votre projet en un marathon de débogage.

En bref : Python + Scraper peut sembler être une équipe de rêve, mais la forteresse de Twitter garantit que vous courez un parcours d'obstacles. Donc, ce fabuleux pipeline de développement : « apprenez Python - scrape Twitter - recevez des tonnes de tweets gratuitement » n'est pas tout à fait réel dans ce scénario de scraper. Mais ne vous inquiétez pas à l'avance. Nous avons un atout dans notre manche.

Comment extraire des données de Twitter à l'aide de Python et de l'API ? (Le trésor des développeurs)

Si vous recherchez fiabilité, évolutivité et tranquillité d'esprit, les API sont la solution qu'il vous faut. Pourquoi ? L'architecture de Twitter, à savoir le frontend riche en React, le défilement infini et les systèmes de détection de robots agressifs, font des scrapers des bombes à retardement qui se cassent à chaque modification de l'interface utilisateur.
Python brille dans les deux mondes : qu'il s'agisse de pirater un scraper BeautifulSoup rapide à 2 heures du matin ou de créer un outil d'API asynchrone prêt à être utilisé en production. Mais voici la vérité sans faille, que de nombreux tutoriels ignorent : Les API ne sont pas simplement « plus faciles », elles constituent le seul moyen durable d'extraire des données (X) Twitter à grande échelle. Vous n'y croyez pas ? Nous le savons : les développeurs ont besoin de preuves. Voyons ce que dira un expert chevronné à propos de Python et du duo d'API.

Remarque : La légalité de toute activité de scraper ou d'API dépend des objectifs que vous poursuivez. Si vous recherchez public récupération de données, tout va bien.

Scraping Twitter avec Python et API : le point de vue de l'expert

« Avant, je faisais du scrape, maintenant je n'utilise que des API. Le temps de maintenance m'a permis d'économiser de l'argent sur mon addiction au café. »

— Rostyk, ingénieur de données senior, équipe de développement de DistanceMatrix.

L'écosystème de Python est idéal pour créer vos propres API ou communiquer avec des API tierces. Les bibliothèques, comme les requêtes, demandes, httpx, aio http, et Tweepy gérez tous les maux de tête HTTP afin de pouvoir faire avancer les choses au lieu de déboguer les délais de connexion. Tous les développeurs Python du fil Reddit « r/learnpython » vous le diront : tout dépend de cette syntaxe claire et de la quantité incroyable de réponses à Stack Overflow si vous cassez inévitablement quelque chose.

Vous créez vos propres API ? Flacon ou API rapide vous serez opérationnel en 10 minutes environ. FastAPI, en particulier cette fonctionnalité de documentation générée automatiquement, est un baiser d'ange. Pour consommer des API, demandes c'est ton pain et ton beurre. Pour les vrais masochistes : urllib est déjà là.

Vous avez une tonne d'appels d'API à effectuer ? Ne soyez pas ce type qui gère tout de manière synchrone. asyncio vous permet de lancer des centaines de requêtes simultanées sans que votre script ne prenne une pause-café toutes les 2 secondes. Vos serveurs de production vous en seront reconnaissants.

Vraie discussion : Arrêtez d'utiliser temps de sommeil (1) pour limiter le débit, comme une sorte d'homme des cavernes. Implémentez un backoff exponentiel : lorsque vous atteignez un 429, recule intelligemment au lieu de marteler l'API comme si elle vous devait de l'argent. Vos clés API dureront plus longtemps et Twitter ne vous détestera pas. Mettez également en cache vos réponses avec diskcache ou redis-py. Personne ne veut effectuer le même appel d'API 47 fois parce que vous ne pourriez pas vous donner la peine de stocker le résultat.

Python joue bien avec les deux REPOS et GraphQL. L'API v2 de Twitter est REST (heureusement), ce qui vous donne des points de terminaison propres pour les tweets, les utilisateurs, etc. Certains nouveaux services sont entièrement intégrés à GraphQL, ce qui est soit incroyable, soit un cauchemar selon la personne à qui vous le demandez. Python gère très bien les deux - Requêtes POST/GET, OAuth 2.0 (pouah), analyse syntaxique imbriquée JSON qui semble avoir été conçu par quelqu'un qui n'a jamais entendu parler de structures de données plates.

Peu importe ce que vous voulez, Python fera un effort supplémentaire pour vous et ne vous demandera pas d'argent (comme un vrai pote). Il ne vous reste plus qu'à décider si vous voulez constamment rechercher des bugs dans votre grattoir ou boire votre Margarita pendant que l'API collecte ces tweets. Agissez avec sagesse et votre santé mentale le dira certainement. »Merci, mon pote». Qui plus est, vous ne ressemblerez plus à l'homme ci-dessous à la fin de votre projet.

Workflow de l'API Data365 pour les professionnels

Si vous êtes fan d'un processus de récupération de données d'API « ancien mais doré », voici votre mantra pour obtenir ces précieuses données publiques (X) Twitter à l'aide de l'API Social Media de Data365 :

• Création d'une tâche de collecte de données (POST) en spécifiant les mots clés, les utilisateurs, les plages de dates et le nombre maximum de publications au format JSON.
• État de la tâche du sondage (GET) avec un retard exponentiel jusqu'à ce que la tâche soit « terminée ».
• Extraire des résultats structurés (GET) sous forme de JSON imbriqué propre, prêt à être normalisé dans les dataframes Pandas ou dans votre magasin de données.

Pour avoir une idée complète du processus, voici un extrait de code extrait de notre documentation officielle :

Requête POST : lance la collecte de données pour le profil ou la requête spécifié

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

Requête GET (contrôle de statut) — vérifie si la collecte de données est terminée

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

Requête GET (récupération de données) — renvoie le résultat structuré

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

Réponse au format JSON

{
  "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"
}

Prêt à tester ? Dirigez-vous vers API Data365. Saisissez votre jeton, lancez quelques extraits de code et débloquez des données Twitter structurées (X) en moins de 10 minutes sans effort.

Pourquoi supprimer les tweets de Twitter : la fonction Python #1 chez les data geeks

(X) Twitter représente une mine d'or de chats en direct, et Python est devenu l'outil de déverrouillage. Mais qu'est-ce qui pousse tant de spécialistes du marketing, de chercheurs, de passionnés d'IA et de créateurs à scraper les tweets ?

• Analyse des sentiments et suivi des tendances : Les spécialistes du marketing et les data scientists utilisent les tweets pour suivre l'engagement et les réactions des utilisateurs. Cela aide les marques à garder une longueur d'avance grâce aux informations et aux ajustements de campagne en temps opportun.
• Recherche sur l'IA et la PNL : Les tweets alimentent le traitement du langage naturel et les modèles d'IA, des outils qui offrent des possibilités continues aux experts, aux éducateurs, aux ingénieurs et à d'autres personnes.
• Analyse du marketing et de la concurrence : (X) Les données de Twitter permettent aux équipes marketing de suivre l'activité des concurrents, l'impact des influenceurs et les statistiques des campagnes, ainsi que de les aider à ajuster leurs stratégies sur place.
• Sciences sociales et recherche universitaire : Les chercheurs examinent le comportement social, les manipulations sur le Web et les changements démographiques en analysant les données publiques (X) Twitter, reflétant les tendances et les modèles de la société.
  

Nous avons donc déjà discuté de la puissance de Python, des raisons pour lesquelles les scrapers prennent du retard par rapport à l'API dans ce duo Python et de ce que les données (X) Twitter peuvent apporter à la table. Il est temps de tracer la ligne.

Quoi qu'il en soit, le grattage de données Twitter à l'aide de Python en vaut-il la peine ?

Notre réponse définitive est la suivante : oui, Python est génial pour récupérer des données (X) Twitter, mais uniquement s'il a le bon partenaire. Pour plus de rapidité, de stabilité et d'évolutivité, associez-la à une API robuste comme celle de Data365. Maintenance élevée, risque élevé. Des API ? Prévisible, robuste, prêt pour la production. Évaluez vos objectifs et choisissez ce que vous voulez le plus : des nuits blanches à vous battre contre un code erroné ou des pauses-café avec vos collègues de travail.

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