Meilleurs scrapers Twitter (X): comparatif

Cinq API de web scraping ont chacune reçu les mêmes 1 000 URL X, 500 profils et 500 publications, pour 5 000 requêtes au total. Nous avons enregistré le taux de réussite, le temps d’exécution et le nombre de champs de métadonnées analysés de chaque réponse.

Benchmark des scrapers Twitter (X)

Consultez notre méthodologie du benchmark pour plus de détails.

✅ JSON structuré, ✓ HTML uniquement, ✕ non pris en charge.

Tarifs des scrapers X

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. Dans notre benchmark, seul Bright Data a renvoyé du JSON. Decodo, Oxylabs, Nimble et Zyte ont renvoyé du HTML, et nous avons lu les données de profil et de publication à partir de celui-ci avec des sélecteurs CSS.

Les scrapers X de Bright Data ont renvoyé les champs ci-dessous :

Profils X :

Publications X :

Les meilleurs outils de scraping Twitter

Le Bright Data Twitter Scraper API renvoie les profils et publications X sous forme de JSON structuré, aucun parsing HTML n’est donc nécessaire. Dans notre benchmark, il a renvoyé 24 champs par profil et 34 par publication, y compris les compteurs de vues, de signets et de citations, les médias intégrés, les détails de la publication parente et citée, ainsi que le type de vérification.

Bright Data propose quatre scrapers X :

• Publications, collecte par URL : extrait les données d’une publication à partir de son URL
• Publications, découverte par URL de profil : collecte toutes les URL de publications et leurs données à partir d’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 deux jeux de données X prêts à l’emploi, publications et profils, avec plus de 152 millions d’enregistrements au total et une commande minimale de $250.

Nous avons utilisé les scrapers de profils et de publications, chacun collectant par URL. Bright Data a réussi sur tous les profils et sur 99,8 % des publications ; la seule publication échouée avait un nombre de likes qui a échoué à la vérification de la valeur. Les profils ont pris 8,2 secondes et les publications 7,0 secondes en moyenne.

Nous avons testé Oxylabs sur l’endpoint Realtime de sa Web API, anciennement Web Scraper API, avec la source universelle et le rendu JavaScript. Il a réussi sur 99,6 % des profils et des publications, à 18.3 et 17,4 secondes par requête. Chaque réponse est une page rendue, et les sélecteurs CSS en extraient les données de profil et de publication.

Decodo a réussi sur 99,8 % des profils X et 99,6 % des publications, avec seulement trois requêtes échouées, et a mis en moyenne 17,6 secondes par requête. Notre configuration Decodo utilisait l’endpoint générique de la Web Scraping API, avec le rendu headless activé et les requêtes routées via le pool de proxy premium. La réponse ne contient aucun champ analysé, vous devez donc écrire vos propres sélecteurs CSS pour les données de profil et de publication.

Decodo a déplacé cette Scraper API dans sa Web Data API, qui regroupe /scrape avec /search, /crawl et /map sous une seule clé.

Zyte a été le fournisseur le plus rapide sur X avec 6,5 secondes par requête : 6,6 secondes pour les profils et 6.4 pour les publications. Il a réussi sur 99,8 % des profils et 99,2 % des publications. La Zyte API renvoie la page entièrement rendue via browserHtml en un seul appel, les données de profil et de publication doivent donc être extraites avec des sélecteurs CSS.

Nous avons exécuté le Nimble Extract API avec rendu navigateur et sortie HTML. Nimble a réussi sur 21,0 % des profils et 26,2 % des publications. Dans la plupart des réponses échouées, le HTML contenait la coquille de page et les scripts de X, mais aucun profil ni publication rendu, les champs requis étaient donc absents. Les requêtes réussies ont mis en moyenne 7,8 secondes.

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Méthodologie du benchmark des scrapers Twitter

Les résultats X sont tirés de notre benchmark de scraping des réseaux sociaux, qui a mesuré 7 fournisseurs sur 6 500 pages sur Instagram, Facebook, TikTok, X et LinkedIn. Cinq de ces fournisseurs ont chacun reçu les mêmes 1 000 URL X : 500 profils et 500 publications. Apify et SerpApi n’ont pas été testés sur X.

Le benchmark de scraping des réseaux sociaux décrit comment nous avons sélectionné les URL, quel endpoint nous avons utilisé pour chaque fournisseur et quelles vérifications déterminent une réponse réussie.

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.

@misc{sipi2026,
  author = {Şipi, Nazlı},
  title  = {{Meilleurs scrapers Twitter (X): comparatif}},
  year   = {2026},
  month  = nov,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/twitter-scraper}},
  note   = {AIMultiple. Consulté le 3 novembre 2026}
}

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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