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).

Cita Questa Ricerca

Estrai Dati da Twitter (X.com) con Python

Cem Dilmegani

aggiornato il 13 mag. 2026

Guarda il nostro norme etiche

Cita Questa Ricerca

Le piattaforme di social media, come X.com, adottano rigorose difese anti-scraping, inclusi CAPTCHA, limiti di velocità e blocco degli indirizzi IP. Queste misure di sicurezza rendono la creazione di uno scraper personalizzato da zero sia difficile che soggetta a frequenti interruzioni.

Questa guida utilizza l'API dello scraper per Twitter, che consente un'estrazione affidabile e conforme dei dati di Twitter gestendo la rotazione dei proxy e la raccolta etica dei dati.

Come estrarre dati da Twitter usando Python

Passaggio 1: Configura il tuo ambiente per lo scraping web di Twitter

Prima di iniziare a estrarre dati da Twitter, dovrai preparare il tuo ambiente Python.

In questo passaggio, importerai le librerie necessarie, aggiungerai le tue API credenziali (abbiamo utilizzato l'Bright Data Twitter scraper API), configurerai un proxy e definirai i tuoi parametri di ricerca.

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

Stai preparando il tuo spazio di lavoro in modo che lo script Python per lo scraping di Twitter possa funzionare senza intoppi e connettersi allo scraper.

Importa le librerie che userai per le richieste, l'analisi dei dati e il salvataggio dei risultati.
Aggiungi le tue credenziali, troverai il token API e l'ID del dataset nella tua dashboard.
Configura un proxy per instradare il tuo traffico in modo sicuro ed evitare blocchi IP durante lo scraping web dei contenuti di Twitter.
Imposta la tua parola chiave e il limite. In questo esempio, stai tracciando "AI agent optimizing" e raccogliendo cinque post, ma puoi aumentare NUM_POSTS per espandere il tuo ambito di estrazione dei dati di Twitter.

Passaggio 2: Trova gli URL dei post X da estrarre

In questo passaggio, userai la ricerca Google per raccogliere link pubblici ai post X (tweet) che corrispondono alla tua parola chiave. Questo semplice trucco ti permette di estrarre dati da Twitter senza accesso all'API interrogando gli URL di 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()

Questo script costruisce una query Google, come 'site:x.com OR site:twitter.com ', per restituire i post di X/Twitter. Estrae gli URL dei tweet, li pulisce, converte i vecchi link twitter.com in x.com e rimuove i duplicati.

È incluso un ritardo di 2 secondi tra le richieste per rispettare i server di Google mentre si raccolgono URL unici sufficienti per il tuo flusso di lavoro di estrazione dei dati di Twitter.

Passaggio 3: Attiva lo scraping di Twitter

Invia gli URL raccolti allo 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()

Una volta raccolti tutti gli URL dei post X, dobbiamo inviarli allo scraper web per l'estrazione dei dati. Questa sezione effettua una richiesta POST all'endpoint di attivazione di Bright Data con il nostro token di autenticazione e l'ID del dataset. Lo stesso metodo utilizzato da molte pipeline di scraping web di Twitter quando gestiscono la raccolta dati esterna.

Gli URL sono formattati come un elenco di oggetti JSON, con ogni oggetto contenente un singolo URL di post. Quando l'API riceve questa richiesta con successo, restituisce un ID snapshot, che funge da riferimento per questo specifico lavoro di scraping.

Se la chiamata all'API fallisce per qualsiasi motivo, lo script esce con un messaggio di errore. Questo passaggio costituisce la base dello scraping dei dati di Twitter, un approccio scalabile e conforme per chiunque stia imparando come estrarre in modo sicuro ed efficiente i dati di Twitter senza fare affidamento sull'API ufficiale.

Passaggio 4: Codice completo e salva i dati estratti di X.com

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 sezione finale attende il completamento dello scraper e quindi recupera i risultati per il tuo flusso di lavoro di scraping web di Twitter. Poiché lo scraping può richiedere tempo, lo script interroga lo stato dello snapshot ogni 10 secondi con un timeout di 15 minuti. Quando lo stato diventa "pronto" o "completato", scarica il dataset tramite l'URL fornito.

La risposta arriva come NDJSON, quindi ogni riga viene analizzata in un dizionario Python. Dopo aver raccolto tutti i dati, lo script stampa l'URL, la descrizione e le metriche di coinvolgimento (mi piace, visualizzazioni, reposti, risposte, hashtag) di ogni post. Infine, tutto viene organizzato in un DataFrame pandas ed esportato in CSV per reportistica o modellazione.

I blocchi try/except assicurano che i campi numerici vengano convertiti in modo sicuro (gestendo formati inaspettati), il che rende questo approccio affidabile per le pipeline di estrazione dei dati di Twitter e i tutorial su come estrarre dati da Twitter senza l'API ufficiale.

Benchmark: Prestazioni e affidabilità (strumento a pagamento vs open-source)

Abbiamo eseguito tre configurazioni con gli stessi argomenti:

Uno strumento a pagamento (provider di scraping gestito)
SN-Scraper (open-source)
Uno script personalizzato con browser headless. Ognuno ha raccolto post pubblici, analizzato il coinvolgimento e salvato i dati in un CSV.

Cosa abbiamo osservato:

Throughput (tweet/min): scraper per Twitter a pagamento > browser headless > SN-Scraper.
Tasso di successo: Lo strumento a pagamento ha gestito le modifiche al layout/autenticazione in modo più coerente.
Tempo di ingegneria: le opzioni open-source hanno richiesto la maggior parte delle correzioni dopo le modifiche al sito.

Per lo scraping continuo dei dati di Twitter, gli strumenti di scraping web a pagamento possono ridurre i guasti e i costi nascosti, specialmente quando è necessario estrarre dati da Twitter in modo continuo o su molti argomenti.

Migliori pratiche per lo scraping di Twitter

I seguenti punti stabilizzano le esecuzioni Python per lo scraping di Twitter e riducono i blocchi.

Ritmo: Mantieni un ritardo di 2 secondi nella scoperta su Google e aumenta gradualmente la durata del timeout (10→20→40s) sui successivi timeout.
Ruota le identità: Usa IP/user-agent rotanti (uno strumento a pagamento di solito automatizza questo) per estrarre dati da Twitter su larga scala.
Limita la concorrenza: Inizia con 3-5 worker; aumentali se il tasso di errore rimane basso.
Cache e deduplica: Non ri-recuperare lo stesso post; memorizza gli ID e l'ultimo timestamp di visualizzazione.
Distribuisci gli orari: Diffondi le esecuzioni durante la giornata.

Aggregatore Twitter (pianificazione + dashboard)

Una volta che il tuo scraper Python per Twitter è in esecuzione, puoi facilmente evolverlo in un aggregatore Twitter che raccoglie e visualizza continuamente i post pubblici di X.com su argomenti specifici, hashtag o influencer. Un aggregatore è un sistema automatizzato che:

Raccoglie post da più fonti o parole chiave
Pulisce e archivia i dati regolarmente (ogni ora o ogni giorno)
Visualizza approfondimenti in una dashboard per un'analisi rapida

Il tuo tutorial in 4 passaggi esegue tutte le funzioni principali: scoperta, scraping ed esportazione, il che lo rende una base adatta per un aggregatore automatizzato.

Come costruire il tuo aggregatore Twitter

Pianifica esecuzioni regolari: Usa un lavoro cron o un pianificatore di flussi di lavoro per eseguire lo script automaticamente (ad esempio, ogni ora). Ruota attraverso un elenco di argomenti o hashtag ogni volta.
Deduplica e aggiungi nuovi dati: Dopo ogni esecuzione, controlla i duplicati utilizzando URL o ID e aggiungi nuovi post al tuo CSV o database. Organizza i risultati per giorno (/data/x_posts/YYYY-MM-DD/) in modo che siano facili da interrogare in seguito.
Trasforma per le dashboard: Carica i tuoi CSV in Google Data Studio, Tableau o notebook Python per visualizzare:
- Volume di post per ora/giorno
- Principali autori o hashtag
- Tendenze di coinvolgimento (mi piace, visualizzazioni, reposti)

Usa i pattern di query come un cercatore Twitter (persone e post)

Il tuo passaggio di scoperta può fare più che trovare post. Può aiutarti a trovare persone, influencer e account chiave su X.com utilizzando gli operatori di ricerca Google. Questo rende il tuo scraper anche un cercatore Twitter sia per i profili utente che per i tweet relativi agli argomenti.

Cos'è un cercatore Twitter?

Un cercatore Twitter è un flusso di lavoro di ricerca che identifica:

Persone o profili in base al titolo del lavoro, alla biografia o alle parole chiave del settore
Tweet o post in base a argomenti specifici, hashtag o periodi di tempo

Dipenderai ancora dall'operatore site:x.com di Google per scoprire pagine pubbliche che corrispondono alle tue parole chiave, senza richiedere l'API di Twitter.

Pattern di query per trovare profili:

Questi pattern ti aiutano a raccogliere pagine degli autori (non tweet). Invia quegli URL al tuo scraper per estrarre campi come user_posted, name, followers, is_verified e biography. Per trovare profili, prova:

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

Questo trasforma il tuo progetto in uno scraper di profili Twitter semplice, ideale per la scoperta di influencer, il reclutamento o la ricerca di marketing.

Pattern di query per trovare post:

Per concentrarti su tweet o post, usa:

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

Queste tecniche migliorano sia il richiamo (mostrando più tweet pertinenti) che la precisione (riducendo il numero di risultati irrilevanti). Applicando questi trucchi di query, il tuo scraper diventa un cercatore Twitter accurato.

Risolvere i problemi con le anteprime mancanti usando un debugger Twitter (consigli sui metadati)

Chi cerca il debugger di Twitter spesso vuole correggere le anteprime dei link (Twitter Cards/Open Graph). Anche se non è scraping, è correlato e utile.

Assicurati che le pagine di destinazione includano og:title, og:description, og:image e il corretto meta twitter:card.
Verifica che le immagini siano HTTPS, accessibili e entro i limiti di dimensione.
Ricondividi dopo gli aggiornamenti dei metadati.

Non perderti i nostri benchmark e approfondimenti basati sui dati. Il pulsante apre Google; selezionare AIMultiple conferma che desideri vedere AIMultiple più spesso nei risultati di ricerca di Google.

Aggiungi come fonte preferita

È legale estrarre dati da Twitter/X?

I Termini di servizio di X vietano la scansione o l'estrazione del servizio senza consenso scritto. I contenuti visibili pubblicamente su X non sono automaticamente disponibili per la raccolta automatizzata. Le aziende dovrebbero esaminare i Termini di X, le leggi sulla privacy e le normative sulla proprietà intellettuale prima di raccogliere dati al di fuori dei canali ufficiali.

Il rischio legale dipende dal tipo e dal volume dei dati raccolti. Dipende anche da se vengono aggirati i controlli di accesso o di accesso, se sono coinvolti dati personali, come vengono archiviati o condivisi i dati e se il raccoglitore ha il permesso.

API ufficiale di X vs scraping web

L'API v2 di X utilizza un modello di prezzo basato sull'utilizzo, con costi determinati dalle risorse accessibili tramite chiamate API. Secondo la documentazione di X, ogni operazione di lettura, post, utente, follower, lista, media e tendenza ha un prezzo specifico. Ad esempio, la lettura di un post costa $0.005, mentre la lettura di un utente o follower/seguendo costa $0.010 per risorsa.¹

Tuttavia, può diventare costoso per l'uso su larga scala, ha limiti su alcuni endpoint e potrebbe non soddisfare tutte le esigenze storiche o di scoperta.

Tendenze recenti per lo scraping web di Twitter

Scraping nativo AI (integrazione MCP)

Una tendenza importante nel 2026 è il passaggio dagli strumenti di codifica tradizionali come Python e BeautifulSoup al Model Context Protocol (MCP). Invece di scrivere e aggiornare script, gli utenti chiedono i dati di cui hanno bisogno e lo strumento MCP gestisce l'estrazione, la pulizia e la formattazione.

Passaggio al browser completo

I browser headless di base come Puppeteer o Selenium vengono rapidamente individuati dal fingerprinting TLS avanzato di X. Di conseguenza, le principali aziende utilizzano browser Stealth e Playwright con plugin che eseguono sessioni di browser complete.

Questi strumenti copiano le azioni umane, come muovere il mouse in modo casuale e cambiare i tempi, per aggirare i sistemi anti-bot basati sul machine learning di X.

FAQ

Sì. L'output include campi multimediali (ad esempio, foto, video, external_*). Salva questi URL e scaricali in seguito se il tuo caso d'uso lo richiede. Per la scala, archivia i link, insieme ai metadati (dimensione e tipo), per mantenere bassi i costi di archiviazione.

Usa residenziali o proxy ISP rotanti. Offrono una reputazione migliore rispetto ai pool datacenter di base e riducono i blocchi soft. Se usi uno strumento a pagamento, una rotazione di alta qualità è solitamente inclusa, utile per lavori di scraping di Twitter di lunga durata.

Se il tuo focus è sui media, lo stesso flusso diventa uno scraper per media Twitter che cattura link a immagini/video su larga scala. Come adattare la tua pipeline:

* Mantieni la scoperta di parole chiave del passaggio 2, ma orienta le query verso post ricchi di media: "argomento" (foto O video) site:x.com. Nei tuoi risultati, leggi foto, video, external_image_urls e external_video_urls.

* Archivia URL, non binari. Il download dei media può essere un secondo lavoro limitato dalla velocità (coda parallela, checksum, nuovi tentativi).

Cita questa ricerca

Scegli il formato adatto a dove pubblicherai. Incollare la versione con link nel tuo CMS preserva il backlink.

Cem Dilmegani (2026) - "Estrai Dati da Twitter (X.com) con Python". Pubblicato online su AIMultiple.com. Consultato il 13 Maggio 2026, da: https://aimultiple.com/twitter-web-scraping [Risorsa online]

Dilmegani, C. (2026, 13 Maggio). Estrai Dati da Twitter (X.com) con Python. AIMultiple. https://aimultiple.com/twitter-web-scraping

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem},
  title  = {{Estrai Dati da Twitter (X.com) con Python}},
  year   = {2026},
  month  = may,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/twitter-web-scraping}},
  note   = {AIMultiple. Consultato il 13 Maggio 2026}
}

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Cem Dilmegani

Analista principale

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Cem è analista principale presso AIMultiple dal 2017. AIMultiple fornisce informazioni a centinaia di migliaia di aziende (secondo SimilarWeb), tra cui il 55% delle aziende Fortune 500, ogni mese. Il lavoro di Cem è stato citato da importanti pubblicazioni globali come Business Insider, Forbes, Washington Post, società globali come Deloitte e HPE, ONG come il World Economic Forum e organizzazioni sovranazionali come la Commissione Europea. È possibile consultare l'elenco di altre aziende e risorse autorevoli che hanno citato AIMultiple. Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, responsabile acquisti tecnologici e imprenditore nel settore tecnologico. Ha fornito consulenza alle aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per oltre un decennio. Ha anche pubblicato un report di McKinsey sulla digitalizzazione. Ha guidato la strategia tecnologica e gli acquisti di un'azienda di telecomunicazioni, riportando direttamente al CEO. Ha inoltre guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos, che ha raggiunto un fatturato annuo ricorrente a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da zero in soli 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato oggetto di articoli su importanti pubblicazioni tecnologiche come TechCrunch e Business Insider. Cem partecipa regolarmente come relatore a conferenze internazionali di settore. Si è laureato in ingegneria informatica presso l'Università di Bogazici e ha conseguito un MBA presso la Columbia Business School.

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Commenti 1

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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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