Extraire des tweets de Twitter à l'aide de Python : outils officiels, tiers et de scraping évalués

X (anciennement Twitter) a actuellement une audience de près de 600 millions utilisateurs actifs mensuels, ce qui en fait une riche source de données pour la formation à l'IA, le suivi des marques et l'analyse des sentiments. Cependant, voici la vérité : les codeurs Python continuent de se creuser la tête, jonglant entre trois options : l'API X officielle, des scrapers qu'ils ont eux-mêmes conçus et des outils tiers.

Ce manuel décrit chacun des trois scénarios : grattage, le API officielle, et API tierces, comme l'API Social Media de Data365. Vous découvrirez les bibliothèques utiles en Python, aborderez les subtilités de l'intégration et découvrirez comment obtenir de nouvelles données sans compromettre la qualité ni réduire votre budget.

En bref : données Twitter = API + Python. C'est la voie du succès (vérifiez-le vous-même).

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Bref aperçu

• L'extraction de tweets depuis Twitter à l'aide de Python est possible de trois manières principales : un scraper auto-construit, une API X officielle ou un outil d'API tiers.
• L'API Twitter officielle offre fiabilité et robustesse ; cependant, son coût est très élevé, allant de 200$ à plus de 5 000 dollars par mois, ce qui rend les choses impossibles à payer pour les startups ou les petites et moyennes entreprises.
• Python propose de nombreuses bibliothèques open source pour simplifier et économiser sur le processus de récupération des tweets, mais les développeurs se retrouvent souvent avec des scrapers défectueux en raison des stratégies anti-bot, des limites de débit et de l'infrastructure X en constante évolution.
• Des tiers tels que l'API Data365 Social Media apparaissent souvent comme une solution incontournable pour les équipes de développement et les entreprises en pleine croissance.
• L'API Social Media de Data365 est entièrement compatible avec Python et tout autre langage de programmation, y compris JavaScript, Ruby, C#, etc.
• Data365 a également alimenté le API pour réseaux sociaux avec une évolutivité élevée, une documentation claire et un accès simple aux jetons, ainsi qu'à des prix abordables.

Option #1 pour obtenir des données depuis Twitter : combinaison API et Python

Lorsqu'il s'agit d'extraire des tweets de Twitter à l'aide de Python, la plupart des programmeurs optent pour X. L'API officielle crie littéralement : « Choisissez-moi, je suis fiable ! » Pourtant, ce n'est intéressant que jusqu'à l'arrivée de la facture. Déballons-le.

Les développeurs mélangent fréquemment les API X (Twitter) v2 avec Tweepy, une bibliothèque Python gratuite et open source qui simplifie l'intégration. Et tout commence vraiment si bien : installez via pip installe tweepy, récupérez votre Bearer Token sur le portail des développeurs et lancez vos requêtes.

Mais voici le résumé : à la fin de 2025, la tarification de l'API de X apparaît comme indiqué ci-dessous :

• Gratuit (0/mois) : 100 lectures, 500 écritures, ce qui n'est valable que dans le cas de tests simples.
• Basique (200 €/mois) : 15 000 lectures et 50 000 écritures — fonctionne avec des prototypes ou même de petits projets, mais pas avec la production.
• Pro (5 000/mois) : 1 million de lectures, recherche dans des archives complètes et flux filtrés : les grandes entreprises achèteront, mais la plupart des développeurs ou des startups n'ont pas les moyens de se le permettre.

Aïe, votre activité secondaire d'analyse des sentiments est désormais un investissement de qualité professionnelle. Et alors ? Ne pleure pas. Le rêve de recevoir des tweets sans maux de tête, et c'est là que l'on le retrouve.

Pourquoi les équipes choisissent l'API Data365 pour les réseaux sociaux

Si vous souhaitez obtenir des données Twitter, la combinaison API et Python est la meilleure option. En raison de sa fiabilité, de son évolutivité et du haut niveau de fonctionnalités, les équipes ont choisi l'API Data365 Social Media pour accéder aux données Twitter publiques de manière simple et efficace. Les principaux avantages sont les suivants :

1. Évolutivité et fiabilité : Supporte les données de toutes tailles avec une disponibilité de 99,9 %, ce qui est essentiel pour les projets critiques. Data365 utilise les meilleures pratiques de collecte de données côté serveur sans ingénierie inverse ni automatisation des navigateurs.
2. L'approche centrée sur le développeur : La vaste documentation des produits, d'excellentes instructions de configuration et une équipe d'assistance personnalisée facilitent l'intégration et le dépannage.
3. Une tarification parfaitement claire : Une tarification transparente par utilisation qui s'adapte à vos besoins avec un essai gratuit de 14 jours.

Data365 peut également répondre à la plupart de vos demandes de données de tweets publics en utilisant les points de terminaison suivants :

• /twitter/publier — obtenir les informations des Tweets et leurs métadonnées.
• /twitter/profil — consulter les informations du profil utilisateur.
• /twitter/post/search — recherche par mots-clés et filtres.
• twitter/profil/recherche — recherchez des profils Twitter.

Et bien que Python soit un choix incontournable (avec demandes ou httpx), la structure RESTful de Data365 lui permet de fonctionner avec presque tous les langages. Quelle que soit la pile que vous utilisez : JavaScript (Node.js), Go, Java, C# ou Ruby, il vous suffit d'envoyer une requête HTTP authentifiée. Cette technique non liée à la langue facilite son adoption par les équipes interfonctionnelles et élimine la dépendance vis-à-vis des fournisseurs.

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Option #2 : code Python pour obtenir des données Twitter

Pour la plupart des gens, créer un scraper Python personnalisé revient à créer des solutions personnalisées. Pour gérer les pages dynamiques, automatiser les sessions de navigation et utiliser les données, des guides populaires suggèrent des bibliothèques telles que Sélénium, Dramaturge, Pandas, et Belle soupe. Bien que cette méthode offre une flexibilité totale en termes de logique de scraping et de navigation dans les pages, elle représente une perte de temps technique : les scripts doivent suivre les changements de mise en page de Twitter, les stratégies anti-bot et les limites de débit, c'est-à-dire qu'ils doivent être mis à jour régulièrement et ne fonctionnent pas.

Beaucoup considèrent également grattage comme solution rapide. Cependant, il y a un problème : il a cessé de fonctionner en 2023 après que X ait mis en place un mur de connexion. Mais il existe une alternative. Plutôt que de vous battre pour percer les défenses de Twitter, collaborez avec un outil qui fonctionne selon ses règles. C'est là que l'API Data365 Social Media entre en jeu.

Considère qu'il s'agit d'un juste milieu entre le pouvoir de Python et la complexité de Twitter. Il n'est pas nécessaire de procéder à une ingénierie inverse des terminaux ou de gérer des navigateurs sans interface. Avec un court code Python pour obtenir des données Twitter en utilisant demandes ou httpx et un jeton unique, vous pouvez définir des paramètres préférables et démarrer le processus de récupération avec des points de terminaison bien structurés. Data365 fait tout le travail, comme la limitation du débit, le formatage des données, etc., laissant votre script stable.

Il s'agit d'une comparaison directe des raisons pour lesquelles les équipes préfèrent les API aux scrapers pour leurs processus métier.

Le coût réel ne se limite pas à l'infrastructure, mais aussi au coût d'opportunité. Chaque heure passée à entretenir un grattoir fragile est une heure non consacrée à la création de fonctionnalités, à la formation de modèles ou à la génération d'informations. Alors, pensez-y au moment de choisir.

Pourquoi utiliser les données de Twitter : API, Python et exemples de réussite

Twitter n'est pas qu'un simple réseau social, c'est un rythme de conversation en temps réel dans le monde entier. Il fournit des informations en temps réel sur ce que les gens pensent, ressentent et partagent. À l'aide d'API et de Python, les équipes peuvent extraire des tweets, qui représentent de grands volumes de données textuelles en temps réel, prêts à être analysés ou alimentés via les technologies de machine learning.

Cas d'utilisation courants

• Surveillance de la marque et analyse des sentiments — surveillez les mentions des marques, identifiez les crises à un stade précoce et déterminez la perception du public à l'égard des campagnes de relations publiques.
• Prévision des tendances — découvrez les nouvelles tendances ou les contenus viraux avant qu'ils ne soient diffusés dans l'actualité.
• IA et apprentissage automatique — entraînez la PNL et les modèles prédictifs en les alimentant avec des données de tweets brutes et fraîches.
• Recherches politiques et sociales — examinez les conversations, les pensées et les sentiments populaires à propos d'événements sociaux ou politiques.
• Cybersécurité — surveillez les comptes suspects ou les signaux d'alarme liés à une menace pour faciliter la détection et la réponse rapides.

L'API Social Media de Data365 aide les entreprises et les universités à développer leurs activités liées aux données Twitter sans aucun problème de fiabilité ou de conformité :

Buzztech

Une plateforme d'écoute sociale italienne a collaboré avec Data365 pour recueillir des informations bien structurées en temps réel afin de dynamiser ses processus de travail. Cela lui a permis de réduire les dépenses d'acquisition de données de 30 % et pour animer une plateforme internationale d'intelligence sociale.

Une société d'analyse des soins de santé

Ils ont utilisé l'API des réseaux sociaux pour récupérer presque 7 000 publications en temps réel pour effectuer le suivi des sentiments pendant la COVID-19. L'équipe a ainsi pu améliorer l'efficacité de sa communication et renforcer la confiance de la communauté.

Onze

Une plateforme hongroise de promotion de la marque coopère avec notre API pour effectuer une surveillance intensive des réseaux sociaux et des analyses de texte. L'entreprise vise à identifier les bons publics cibles et les bons influenceurs en étudiant des centaines à des milliers des profils d'utilisateurs pour chaque client.

Une agence de cybersécurité

La société de cybersécurité basée aux États-Unis a mené une campagne d'enquête approfondie visant à améliorer la sécurité du paysage numérique. Grâce à Data365, ils ont collecté des données, y compris des tweets, et les ont saisies dans un surveillance des menaces en direct tableau de bord, augmentant la précision de la détection sur la base d'un flux de données constant.

Data365 concilie puissance technique et accessibilité. Donc, si vous avez besoin d'obtenir des données depuis Twitter, la combinaison API et Python est le meilleur investissement dans votre projet.

Dernières informations sur l'extraction de tweets avec Python

La valeur réelle des données Twitter récentes et structurées n'est pas définie par le nombre d'heures que vous passez à déboguer les codes d'accès, mais plutôt par l'efficacité et la fiabilité de l'outil d'accès aux données sélectionné. Les grattoirs promettent la liberté mais sont source d'instabilité. L'API officielle assure la conformité à un coût absurde.

L'API Social Media avec Data365 corrige les deux options : des données propres et structurées à un prix raisonnable, extraites via des requêtes HTTP simples. Vous êtes peut-être en train de former des modèles d'IA, d'analyser le sentiment d'une marque ou même de tracer des tendances mondiales, mais le processus d'extraction des tweets de Twitter à l'aide de Python doit être stable et ne pas être sujet à un débogage permanent.

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