Can a Twitter media scraper collect images/videos?

Yes. Your output includes media fields (e.g., photos, videos, external_*). Save these URLs and download them later if your use case requires it. For scale, store links, along with metadata (size and type), to keep storage costs down.

Which proxies are best for web scraping Twitter?

Use rotating residential or ISP proxies. They provide a better reputation than basic datacenter pools and reduce soft blocks. If you use a paid tool, high-quality rotation is usually included, handy for long-running Twitter scraping jobs.

How to create a Twitter media scraper for image/video URLs?

If your focus is media, the same flow becomes a Twitter media scraper that captures image/video links at scale. How to adapt your pipeline:* Keep step 2 keyword discovery, but bias queries toward media-heavy posts: "topic" (photo OR video) site:x.com. In your results, read photos, videos, external_image_urls, and external_video_urls.* Store URLs, not binaries. Downloading media can be a second, rate-limited job (parallel queue, checksum, retries).

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Extraire des données de Twitter (X.com) avec Python

Cem Dilmegani

mis à jour le 13 mai 2026

Consultez nos normes éthiques

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Les plateformes de médias sociaux, telles que X.com, emploient des défenses anti-extraction strictes, notamment des CAPTCHA, des limites de débit et un blocage des adresses IP. Ces mesures de sécurité rendent la création d'un scraper personnalisé à partir de zéro à la fois difficile et sujette à des interruptions fréquentes.

Ce guide utilise l'API de scraper Twitter, qui permet une extraction fiable et conforme des données de Twitter en gérant la rotation des proxies et la collecte éthique des données.

Comment extraire des données de Twitter avec Python

Étape 1 : Configurer votre environnement pour l'extraction de données de Twitter

Avant de commencer à extraire des données de Twitter, vous devrez préparer votre environnement Python.

Dans cette étape, vous importerez les bibliothèques nécessaires, ajouterez vos API identifiants (nous avons utilisé l'Bright Data scraper Twitter API), configurerez un proxy et définirez vos paramètres de recherche.

1import requests
2import urllib.parse
3import re
4import time
5import json
6import pandas as pd
7import urllib3
8
9urllib3.disable_warnings(urllib3.exceptions.InsecureRequestWarning)
10
11API_TOKEN = "YOUR_BRIGHTDATA_API_TOKEN"
12X_DATASET_ID = "DATASET_ID_YOU_GET_FROM_BRIGHTDATA"
13
14proxy = {
15    "http": "YOUR_PROXY_ADDRESS',
16    "https": 'YOUR_PROXY_ADDRESS"
17}
18
19KEYWORD = "ai agent optimizing"
20NUM_POSTS = 5

Vous préparez votre espace de travail afin que votre script Python d'extraction de données de Twitter puisse s'exécuter sans problème et se connecter au scraper.

Importez les bibliothèques que vous utiliserez pour les requêtes, l'analyse des données et l'enregistrement des résultats.
Ajoutez vos identifiants, vous trouverez le API token et l'ID du jeu de données dans votre tableau de bord.
Configurez un proxy pour acheminer votre trafic en toute sécurité et éviter les blocages d'IP lors de l'extraction de contenu de Twitter.
Définissez votre mot-clé et la limite. Dans cet exemple, vous suivez « AI agent optimizing » et collectez cinq publications, mais vous pouvez augmenter NUM_POSTS pour étendre votre portée d'extraction de données de Twitter.

Étape 2 : Trouver les URL de publications X à extraire

Dans cette étape, vous utiliserez la recherche Google pour collecter des liens publics de publications X (tweets) correspondant à votre mot-clé. Cette astuce simple vous permet d'extraire des données de Twitter sans accès à l'API en interrogeant les URL de X/Twitter.

1all_urls = []
2start = 0
3max_pages = 5
4
5while len(all_urls) < NUM_POSTS and start < max_pages * 10:
6    query = f"site:x.com OR site:twitter.com {KEYWORD}"
7    encoded_query = urllib.parse.quote(query)
8    url = f"https://google.com/search?q={encoded_query}&start={start}&gl=us&hl=en&num=20"
9    
10    headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36'}
11    
12    try:
13        response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxy, verify=False, timeout=30)
14        html = response.text
15    except Exception as e:
16        break
17
18    patterns = [
19        r'https://x.com/[^/]+/status/[0-9]+',
20        r'https://twitter.com/[^/]+/status/[0-9]+',
21    ]
22
23    found_urls = []
24    seen_urls = set()
25
26    for pattern in patterns:
27        matches = re.findall(pattern, html)
28        for match in matches:
29            clean_url = match.split("?")[0].split("#")[0]
30            clean_url = clean_url.replace('twitter.com', 'x.com')
31
32            if clean_url not in seen_urls:
33                seen_urls.add(clean_url)
34                found_urls.append(clean_url)
35
36    if not found_urls:
37        break
38
39    for found_url in found_urls:
40        if found_url not in all_urls:
41            all_urls.append(found_url)
42        if len(all_urls) >= NUM_POSTS:
43            break
44
45    if len(all_urls) >= NUM_POSTS:
46        break
47
48    start += 10
49    time.sleep(2)
50
51x_urls = all_urls[:NUM_POSTS]
52
53if not x_urls:
54    print("No X posts found!")
55    exit()

Ce script construit une requête Google, telle que « site:x.com OR site:twitter.com <keyword> », pour retourner des publications X/Twitter. Il extrait les URL de tweets, les nettoie, convertit les anciens liens twitter.com en x.com et supprime les doublons.

Un délai de 2 secondes est inclus entre les requêtes pour respecter les serveurs de Google tout en collectant suffisamment d'URL uniques pour votre flux de travail d'extraction de données de Twitter.

Étape 3 : Déclencher l'extraction de Twitter

Envoyez les URL collectées au scraper.

1trigger_url = "BRIGHTDATA_API_TRIGGER_ENDPOINT"
2headers = {
3    "Authorization": f"Bearer {API_TOKEN}",
4    "Content-Type": "application/json",
5}
6
7params = {
8    "dataset_id": X_DATASET_ID,
9    "include_errors": "true",
10}
11
12data = [{"url": u} for u in x_urls]
13
14try:
15    response = requests.post(trigger_url, headers=headers, params=params, json=data)
16
17    if response.status_code == 200:
18        result = response.json()
19        snapshot_id = result.get("snapshot_id")
20    else:
21        print("Could not start BrightData scraping")
22        exit()
23
24except Exception as e:
25    print("Could not start BrightData scraping")
26    exit()

Une fois que nous avons collecté toutes les URL de publications X, nous devons les envoyer au scraper web pour l'extraction de données. Cette section effectue une requête POST vers le point de déclenchement de Bright Data avec notre jeton d'authentification et l'ID du jeu de données. La même méthode utilisée par de nombreux pipelines d'extraction de données de Twitter pour gérer la collecte de données externes.

Les URL sont formatées sous forme de liste d'objets JSON, chaque objet contenant une seule URL de publication. Lorsque l'API reçoit cette requête avec succès, elle renvoie un identifiant de snapshot, qui sert de référence pour ce travail d'extraction spécifique.

Si l'appel à l'API échoue pour une raison quelconque, le script se termine avec un message d'erreur. Cette étape constitue la base de l'extraction de données de Twitter, une approche évolutive et conforme pour quiconque apprend à extraire des données de Twitter en toute sécurité et efficacement sans dépendre de l'API officielle.

Étape 4 : Code complet et sauvegarde des données X.com extraites

1snapshot_url = f"BRIGHTDATA_API_SNAPSHOT_ENDPOINT/{snapshot_id}"
2headers = {"Authorization": f"Bearer {API_TOKEN}"}
3
4start_time = time.time()
5max_wait_seconds = 15 * 60
6
7while True:
8    elapsed = time.time() - start_time
9    if elapsed > max_wait_seconds:
10        print("Timeout!")
11        exit()
12
13    try:
14        response = requests.get(snapshot_url, headers=headers)
15
16        try:
17            data = response.json()
18            status = data.get("status")
19
20            if status == "ready" or status == "done":
21                download_url = data.get("download_url")
22                if download_url:
23                    download_response = requests.get(download_url)
24
25                    items = []
26                    for line in download_response.text.strip().split('\n'):
27                        if line.strip():
28                            try:
29                                items.append(json.loads(line))
30                            except:
31                                pass
32
33                    if items:
34                        break
35
36                items = data.get("items", [])
37                break
38
39            elif status == "failed":
40                print("Scraping failed")
41                exit()
42
43        except json.JSONDecodeError:
44            items = []
45            for line in response.text.strip().split('\n'):
46                if line.strip():
47                    try:
48                        items.append(json.loads(line))
49                    except:
50                        pass
51
52            if items:
53                break
54
55            time.sleep(10)
56
57    except Exception as e:
58        time.sleep(10)
59
60if not items:
61    print("No data received")
62    exit()
63
64print(f"\n{'='*80}")
65print(f"RESULTS: {len(items)} X POSTS")
66print(f"{'='*80}\n")
67
68for i, item in enumerate(items[:5], 1):
69    url = item.get('url', 'N/A')
70    description = item.get('description', 'N/A')
71
72    try:
73        likes = int(item.get('likes', 0))
74    except (ValueError, TypeError):
75        likes = 0
76
77    try:
78        views = int(item.get('views', 0))
79    except (ValueError, TypeError):
80        views = 0
81
82    try:
83        reposts = int(item.get('retweets', 0))
84    except (ValueError, TypeError):
85        reposts = 0
86
87    try:
88        replies = int(item.get('replies', 0))
89    except (ValueError, TypeError):
90        replies = 0
91
92    hashtags = item.get('hashtags', [])
93
94    print(f"POST #{i}")
95    print(f"  URL: {url}")
96    print(f"  Description: {description}")
97    print(f"  Likes: {likes}")
98    print(f"  Views: {views}")
99    print(f"  Reposts: {reposts}")
100    print(f"  Replies: {replies}")
101    print(f"  Hashtags: {hashtags}")
102    print()
103
104csv_data = []
105for item in items:
106    try:
107        likes = int(item.get('likes', 0))
108    except (ValueError, TypeError):
109        likes = 0
110
111    try:
112        views = int(item.get('views', 0))
113    except (ValueError, TypeError):
114        views = 0
115
116    try:
117        reposts = int(item.get('retweets', 0))
118    except (ValueError, TypeError):
119        reposts = 0
120
121    try:
122        replies = int(item.get('replies', 0))
123    except (ValueError, TypeError):
124        replies = 0
125
126    hashtags = item.get('hashtags', [])
127    hashtags_str = ','.join(hashtags) if isinstance(hashtags, list) else str(hashtags)
128
129    csv_data.append({
130        'description': item.get('description', 'N/A'),
131        'url': item.get('url', 'N/A'),
132        'likes': likes,
133        'views': views,
134        'reposts': reposts,
135        'replies': replies,
136        'hashtags': hashtags_str
137    })
138
139df = pd.DataFrame(csv_data)
140df.to_csv('x_ai_agent_optimizing_posts.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')
141
142print(f"\n{'='*80}")
143print("SAVED TO: x_ai_agent_optimizing_posts.csv")
144print(f"{'='*80}")

La dernière section attend la fin du scraper, puis récupère les résultats pour votre flux de travail d'extraction de données de Twitter. Comme l'extraction peut prendre du temps, votre script interroge l'état du snapshot toutes les 10 secondes avec un timeout de 15 minutes. Lorsque l'état devient « ready » ou « done », il télécharge le jeu de données via l'URL fournie.

La réponse arrive sous forme de NDJSON, donc chaque ligne est analysée en un dictionnaire Python. Une fois toutes les données collectées, le script affiche l'URL de chaque publication, la description et les métriques d'engagement (likes, vues, reposts, réponses, hashtags). Enfin, tout est organisé dans un pandas DataFrame et exporté en CSV pour la création de rapports ou la modélisation.

Les blocs try/except assurent que les champs numériques sont convertis en toute sécurité (gestion des formats inattendus), ce qui rend cette approche fiable pour les pipelines d'extraction de données de Twitter et les tutoriels sur la façon d'extraire des données de Twitter sans l'API officielle.

Benchmark : Performance et fiabilité (outil payant vs open-source)

Nous avons exécuté trois configurations avec les mêmes sujets :

Un outil payant (fournisseur d'extraction géré)
SN-Scraper (open-source)
Un script de navigateur sans tête personnalisé. Chacun a collecté des publications publiques, analysé l'engagement et enregistré les données dans un fichier CSV.

Ce que nous avons observé :

Débit (tweets/min) : les scrapers Twitter payants > navigateur sans tête > SN-Scraper.
Taux de réussite : L'outil payant a géré les changements de mise en page/auth de la manière la plus cohérente.
Temps d'ingénierie : les options open-source ont nécessité le plus de correctifs après les changements du site.

Pour l'extraction continue de données de Twitter, les outils d'extraction de données payants peuvent réduire les pannes et les coûts cachés, surtout lorsque vous devez extraire des données de Twitter en continu ou sur de nombreux sujets.

Meilleures pratiques pour l'extraction de Twitter

Les points suivants stabilisent vos exécutions Python d'extraction de Twitter et réduisent les blocages.

Rythme : Maintenez un délai de 2 secondes dans la découverte Google et augmentez progressivement la durée du timeout (10→20→40s) lors des timeouts ultérieurs.
Faites tourner les identités : Utilisez des IP/user-agents rotatifs (un outil payant automatise généralement cela) pour extraire des données de Twitter à grande échelle.
Limitez la concurrence : Démarrez 3–5 workers ; augmentez si le taux d'erreur reste faible.
Cachez et supprimez les doublons : Ne re-téléchargez pas la même publication ; stockez les ID et le timestamp de la dernière vue.
Distribuez les horaires : Étalez les exécutions sur la journée.

Agrégateur Twitter (planification + tableaux de bord)

Une fois que votre scraper Python Twitter est en cours d'exécution, vous pouvez facilement l'évoluer en un agrégateur Twitter qui collecte et visualise en continu des publications publiques de X.com autour de sujets, hashtags ou influenceurs spécifiques. Un agrégateur est un système automatisé qui :

Collecte des publications à partir de plusieurs sources ou mots-clés
Nettoie et stocke les données régulièrement (toutes les heures ou quotidiennement)
Affiche des informations dans un tableau de bord pour une analyse rapide

Votre tutoriel en 4 étapes effectue toutes les fonctions principales, la découverte, l'extraction et l'exportation, ce qui en fait une base appropriée pour un agrégateur automatisé.

Comment construire votre agrégateur Twitter

Planifiez des exécutions régulières : Utilisez une tâche cron ou un planificateur de flux de travail pour exécuter votre script automatiquement (par exemple, toutes les heures). Faites défiler une liste de sujets ou de hashtags à chaque fois.
Supprimez les doublons et ajoutez de nouvelles données : Après chaque exécution, vérifiez les doublons en utilisant l'URL ou l'ID et ajoutez de nouvelles publications à votre CSV ou base de données. Organisez les résultats par jour (/data/x_posts/YYYY-MM-DD/) afin qu'ils soient faciles à interroger plus tard.
Transformez pour les tableaux de bord : Chargez vos CSV dans Google Data Studio, Tableau ou Python notebooks pour visualiser :
- Volume de publications par heure/jour
- Auteurs ou hashtags principaux
- Tendances d'engagement (likes, vues, reposts)

Utilisez les modèles de requête comme un Twitter finder (personnes et publications)

Votre étape de découverte peut faire plus que trouver des publications. Elle peut vous aider à trouver des personnes, des influenceurs et des comptes clés sur X.com en utilisant les opérateurs de recherche Google. Cela permet à votre scraper de faire double fonction de Twitter finder pour les profils d'utilisateurs et les tweets liés aux sujets.

Qu'est-ce qu'un Twitter finder ?

Un Twitter finder est un flux de travail de recherche qui identifie :

Personnes ou profils basés sur le titre du poste, la bio ou les mots-clés de l'industrie
Tweets ou publications basés sur des sujets, hashtags ou périodes spécifiques

Vous vous ferez toujours confiance à l'opérateur site:x.com de Google pour découvrir des pages publiques correspondant à vos mots-clés, sans nécessiter l'API de Twitter.

Modèles de requête pour trouver des profils :

Ces modèles vous aident à collecter des pages d'auteur (pas des tweets). Alimentez ces URL dans votre scraper pour extraire des champs tels que user_posted, name, followers, is_verified et biography. Pour localiser des profils, essayez :

1site:x.com "@<name>" -inurl:/status
2site:x.com "<role>" "<company>" -inurl:/status
3site:x.com "bio keyword" -inurl:/status
4

Cela transforme votre projet en un scraper de profil Twitter simple, idéal pour la découverte d'influenceurs, le recrutement ou la recherche marketing.

Modèles de requête pour trouver des publications :

Pour vous concentrer sur les tweets ou publications, utilisez :

1site:x.com "<keyword>" OR "<hashtag>"
2site:x.com "<topic>" after:2025-01-01
3

Ces techniques améliorent à la fois le rappel (en affichant plus de tweets pertinents) et la précision (en réduisant le nombre de résultats non pertinents). En appliquant ces astuces de requête, votre scraper devient un Twitter finder précis.

Dépannez les aperçus manquants avec un Twitter debugger (conseils sur les métadonnées)

Les utilisateurs de Twitter debugger souhaitent souvent corriger les aperçus de liens (Twitter Cards/Open Graph). Bien que ce ne soit pas de l'extraction, c'est adjacent et utile.

Assurez-vous que les pages cibles incluent og:title, og:description, og:image et le bon twitter:card meta.
Vérifiez que les images sont en HTTPS, accessibles et dans les limites de taille.
Redémarrez après les mises à jour des métadonnées.

Ne manquez pas nos benchmarks et analyses basées sur les données. Le bouton ouvre Google ; sélectionner AIMultiple confirme que vous souhaitez voir AIMultiple plus souvent dans les résultats de recherche Google.

Ajouter comme source préférée

L'extraction de Twitter/X est-elle légale ?

Les Conditions d'utilisation de X interdisent le crawling ou l'extraction du service sans consentement écrit. Le contenu visible publiquement sur X n'est pas automatiquement disponible pour la collecte automatisée. Les entreprises doivent consulter les Conditions de X, les lois sur la vie privée et les réglementations sur la propriété intellectuelle avant de collecter des données en dehors des canaux officiels.

Le risque juridique dépend du type et du volume de données collectées. Il dépend également du fait que les contrôles de connexion ou d'accès soient contournés, si des données personnelles sont impliquées, comment les données sont stockées ou partagées, et si le collecteur a l'autorisation.

API officielle de X API vs extraction web

L'API v2 de X utilise un modèle de tarification basé sur l'utilisation, avec des coûts déterminés par les ressources accessibles via les appels API. Selon la documentation de X, chaque opération de lecture, publication, utilisateur, follower, liste, média et tendance a un prix spécifique. Par exemple, la lecture d'une publication coûte 0,005 $, tandis que la lecture d'un utilisateur ou d'un follower/following coûte 0,010 $ par ressource.¹

Cependant, cela peut devenir coûteux pour une utilisation à grande échelle, a des limites sur certains endpoints et peut ne pas répondre à tous les besoins historiques ou de découverte.

Tendances récentes pour l'extraction web de Twitter

Extraction native à l'IA (intégration MCP)

Une tendance majeure en 2026 est le passage des outils de codage traditionnels comme Python et BeautifulSoup au Model Context Protocol (MCP). Au lieu d'écrire et de mettre à jour des scripts, les utilisateurs demandent les données dont ils ont besoin, et l'outil MCP gère l'extraction, le nettoyage et le formatage.

Passage au navigateur complet

Les navigateurs sans tête de base comme Puppeteer ou Selenium sont rapidement repérés par le fingerprinting TLS avancé de X. Par conséquent, les grandes entreprises utilisent des navigateurs Stealth et Playwright avec des plugins qui exécutent des sessions de navigateur complètes.

Ces outils imitent les actions humaines, comme déplacer la souris de manière aléatoire et changer le timing, pour contourner les systèmes anti-bot basés sur l'apprentissage automatique de X.

FAQ

Oui. Votre sortie inclut des champs de médias (par exemple, photos, vidéos, external_*). Enregistrez ces URL et téléchargez-les plus tard si votre cas d'utilisation l'exige. Pour l'échelle, stockez les liens, ainsi que les métadonnées (taille et type), pour réduire les coûts de stockage.

Utilisez des résidentiels rotatifs ou des proxies ISP. Ils offrent une meilleure réputation que les pools datacenter de base et réduisent les blocages doux. Si vous utilisez un outil payant, une rotation de haute qualité est généralement incluse, pratique pour les travaux d'extraction de Twitter de longue durée.

Si votre objectif est le média, le même flux devient un scraper de médias Twitter qui capture des liens d'images/vidéos à grande échelle. Comment adapter votre pipeline :

* Gardez l'étape 2 de découverte par mot-clé, mais orientez les requêtes vers des publications riches en médias : « sujet » (photo OR vidéo) site:x.com. Dans vos résultats, lisez photos, vidéos, external_image_urls et external_video_urls.

* Stockez les URL, pas les binaires. Le téléchargement de médias peut être un deuxième travail limité par le débit (file d'attente parallèle, checksum, nouvelles tentatives).

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

Cem Dilmegani (2026) - "Extraire des données de Twitter (X.com) avec Python". Publié en ligne sur AIMultiple.com. Consulté le 13 Mai 2026, à : https://aimultiple.com/twitter-web-scraping [Ressource en ligne]

Dilmegani, C. (2026, 13 Mai). Extraire des données de Twitter (X.com) avec Python. AIMultiple. https://aimultiple.com/twitter-web-scraping

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem},
  title  = {{Extraire des données de Twitter (X.com) avec Python}},
  year   = {2026},
  month  = may,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/twitter-web-scraping}},
  note   = {AIMultiple. Consulté le 13 Mai 2026}
}

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Cem Dilmegani

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Suivre

Cem est analyste principal chez AIMultiple depuis 2017. AIMultiple informe chaque mois des centaines de milliers d'entreprises (selon similarWeb), dont 55 % des entreprises du classement Fortune 500. Les travaux de Cem ont été cités par des publications internationales de premier plan telles que Business Insider, Forbes et le Washington Post, ainsi que par des entreprises mondiales comme Deloitte et HPE, des ONG comme le Forum économique mondial et des organisations supranationales comme la Commission européenne. Vous trouverez d'autres entreprises et ressources réputées ayant fait référence à AIMultiple. Tout au long de sa carrière, Cem a exercé les fonctions de consultant, d'acheteur et d'entrepreneur dans le secteur des technologies. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus de dix ans. Il a également publié un rapport McKinsey sur la numérisation. Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom, sous la responsabilité directe du PDG. Il a également piloté la croissance commerciale de la société de deep tech Hypatos, qui a atteint un chiffre d'affaires annuel récurrent à sept chiffres et une valorisation à neuf chiffres en seulement deux ans. Les travaux de Cem chez Hypatos ont été présentés dans des publications technologiques de référence telles que TechCrunch et Business Insider. Cem intervient régulièrement lors de conférences internationales sur les technologies. Diplômé en génie informatique de l'université de Bogazici, il est également titulaire d'un MBA de la Columbia Business School.

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Jones

Sep 20, 2023 at 12:10

You cannot access tweets for free using the API. Twitter (X) charges developers at minimum $100/month to use the API to access tweets. The free developer option is limited to posting only, which is not what you'd want to scrape Twitter for anyway.

Cem Dilmegani

Nov 01, 2023 at 17:31

Indeed, we updated that section, thank you for the heads up!

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