Meilleurs scrapers Twitter (X): comparatif

Nous avons comparé quatre APIs de web scraping pour le scraping de Twitter sur les mêmes 1 000 URL de posts X, soit 4 000 requêtes au total. Pour chaque requête, nous avons mesuré le taux de réussite et le temps d’exécution.

Benchmark des scrapers Twitter (X)

Le fournisseur le plus rapide a également obtenu le taux de réussite le plus élevé. Zyte a mené à bien 99,6 % des 1 000 requêtes de posts X en 8 secondes par requête.

Oxylabs (99,6 %) et Decodo (99,5 %) ont égalé Zyte en matière de taux de réussite, mais ont mis environ deux fois plus de temps, soit 15 et 16 secondes par requête.

Nimble était l’exception. Il a réussi 91,1 % des requêtes, donc environ 9 sur 100 ont échoué, et il a mis en moyenne 30 secondes par requête, soit près de quatre fois le temps de Zyte.

Aucun des quatre n’a renvoyé de champs analysés. Tous ont renvoyé du HTML rendu, si bien que les données des posts doivent être extraites avec des sélecteurs CSS.

Consultez notre méthodologie de benchmark pour plus de détails.

Quelles données peuvent être extraites de Twitter

Lorsque vous scrapez X, vous obtenez la page soit sous forme de HTML rendu, que vous analysez avec des sélecteurs CSS, soit sous forme de JSON structuré provenant d’un scraper X dédié. Les quatre fournisseurs que nous avons testés ont renvoyé du HTML, et nous en avons extrait l’identifiant de l’auteur, le texte du post ainsi que les nombres de réponses, de republications et de mentions J’aime. Les pages X publiques contiennent les données suivantes :

• Posts : texte du post, identifiant et nom d’affichage de l’auteur, date du post, nombres de réponses, de republications, de mentions J’aime, de signets et de vues, images et vidéos jointes, hashtags, mentions, liens, ainsi que le post cité ou parent.
• Profils : nom d’affichage, identifiant, biographie, localisation, site web, date d’inscription, nombres d’abonnés et d’abonnements, nombre de posts, images de profil et de bannière, et statut de vérification.
• Réponses : texte de la réponse, auteur, date et nombres d’engagements, ainsi que le post auquel chaque réponse répond.

Essai gratuit des scrapers Twitter

Les prix reflètent le forfait standard de chaque fournisseur. Le coût par 1K peut varier selon les offres.

Les meilleurs outils de scraping Twitter

Bright Data’s Twitter Scraper API renvoie les posts X sous forme de JSON structuré avec 33 champs de métadonnées, notamment les nombres d’engagements, le profil de l’auteur, les médias intégrés, les détails du post parent et du post cité, et le statut de vérification, de sorte qu’aucune analyse HTML n’est nécessaire.

Bright Data propose quatre scrapers X :

• Posts, collecte par URL : extrait les données d’un post à partir de son URL
• Posts, découverte par URL de profil : collecte toutes les URL des posts et leurs données depuis un profil
• Profils, collecte par URL : extrait les détails du profil à partir d’une URL de profil
• Profils, découverte par nom d’utilisateur : collecte les profils par nom d’utilisateur

Bright Data propose également des jeux de données réseaux sociaux prêts à l’emploi via sa Dataset Marketplace, y compris des posts et profils Twitter pré-collectés.

Nous avons testé Oxylabs sur l’endpoint Realtime de son Web Scraper API, avec la source universelle et le rendu HTML. Il a égalé Zyte pour le taux de réussite le plus élevé, avec 99,6 % des 1 000 requêtes de posts X, en moyenne 15 secondes chacune. Chaque réponse est une page rendue, et les sélecteurs CSS en extraient le texte du post et les nombres d’engagements.

Decodo a obtenu un taux de réussite de 99,5 % sur les 1 000 requêtes de posts X, avec une moyenne de 16 secondes par requête. Notre configuration Decodo utilisait l’endpoint générique de la Web Scraping API, avec le rendu headless activé et les requêtes acheminées via le pool de proxies premium. La réponse ne contient aucun champ déjà analysé. Vous obtenez la page rendue complète et écrivez vos propres sélecteurs CSS pour l’identifiant de l’auteur, le texte du post, ainsi que les nombres de réponses, de republications et de mentions J’aime.

Zyte a été le fournisseur le plus rapide du benchmark avec 8 secondes par requête, et a égalé Oxylabs pour le taux de réussite le plus élevé à 99,6 %. La Zyte API renvoie la page entièrement rendue via browserHtml en un seul appel. La sortie est du HTML, donc le texte du post et les nombres d’engagements doivent être extraits avec des sélecteurs CSS.

Nimble a obtenu le taux de réussite le plus bas et le temps le plus lent du benchmark X. Sur les 1 000 requêtes de posts, 91,1 % ont réussi, et chaque requête a pris 30 secondes en moyenne. Nous avons exécuté Nimble’s Web API avec ses paramètres par défaut et une sortie HTML rendue. Comme les trois autres fournisseurs, Nimble ne renvoie aucun champ structuré, donc le texte du post et les nombres d’engagements proviennent de l’analyse du balisage de la page.

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Méthodologie du benchmark des scrapers Twitter

Nous avons comparé quatre fournisseurs sur 1 000 URL de posts X. Chaque fournisseur a reçu la liste identique, ce qui permet de maintenir l’ensemble cible constant.

Chaque URL a été demandée une fois par fournisseur, une URL par requête. Les requêtes n’ont pas été regroupées par lots, ce qui permet d’attribuer le temps de réponse à une seule URL, et elles ont été exécutées séquentiellement depuis un serveur cloud unique.

Les réponses ont été stockées puis notées lors d’une passe séparée, plutôt que d’être évaluées pendant l’exécution. Cela évite qu’un correctif d’analyse n’exige un nouvel ensemble de requêtes, et cela signifie que chaque chiffre présenté ici peut être recalculé à partir des réponses sauvegardées.

Les quatre renvoient la page rendue plutôt que des données analysées, donc chaque réponse a été notée selon que le post était réellement présent dans le HTML. Nous avons écrit des sélecteurs pour l’identifiant de l’auteur, le corps du post et les trois compteurs d’engagement, et nous les avons vérifiés par rapport aux réponses capturées avant l’exécution.

Les compteurs ont exigé de la prudence. X restitue les compteurs de réponses, de republications et de mentions J’aime avec le même balisage, de sorte qu’un sélecteur qui correspond à l’un correspond aux trois. Chacun est plutôt rattaché au bouton adjacent, ce qui permet de distinguer les trois.

Une réponse est considérée comme réussie lorsqu’elle contient les données du post. Un HTTP 404 est considéré comme une réussite, puisque le post a disparu et que le fournisseur l’a signalé correctement. Tout statut en dehors de 200 à 399 est un échec. Plusieurs APIs répondent 200 alors que la page qu’elles ont récupérée renvoyait 403 ou 404 ; nous lisons donc ce statut interne séparément et appliquons la même règle.

Les posts supprimés sont exclus des scores des fournisseurs. Dès que deux fournisseurs ou plus signalent indépendamment une URL comme indisponible, les fournisseurs restants ne sont pas pénalisés pour ne renvoyer aucun contenu de cette URL. Sur X, cela a touché 15 des requêtes, soit moins de 1 %, le taux le plus bas de toutes les plateformes que nous avons testées.

Le temps d’exécution correspond à la moyenne sur les seules réponses valides. Un fournisseur qui échoue rapidement ne doit pas être considéré comme un fournisseur rapide.

Citez ce benchmark

Choisissez le format qui correspond à votre lieu de publication. Coller la version avec lien dans votre CMS préserve le lien retour.

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Journal des modifications

21 mises à jour

Toutes21Général18Méthodologie3

2026202520242023

1. 24 juin

   Remplacement de la liste des scrapers testés, retirant Apify, NetNut, PhantomBuster et Octoparse au profit de Decodo, Oxylabs et Zyte.

2. 10 juin

   Ajout d'une section sur la répartition des parts de marché de recherche des scrapers Twitter et d'une section de comparaison des prix.

3. 12 mai

   Ajout d'une sous-section sur la tarification à l'usage de l'API X dans la section guide du développeur.

4. 5 fév

   La section « Comment scraper les données Twitter » a été supprimée.

Nazlı Şipi

Chercheuse en IA

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Nazlı est analyste de données chez AIMultiple. Elle a une expérience préalable en analyse de données dans divers secteurs, où elle a travaillé à transformer des datasets complexes en informations exploitables.

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