Python での Twitter API：動くコード付き 2026年版チュートリアル

#2026年も Tweepy は使えますか？

はい。Tweepy 4.17.0 は2026年7月2日にリリースされ、X は自社の Python SDK である xdk をバージョン 0.10.6 で公開しています。どちらも公式 X API のクライアントなので、呼び出しのたびに開発者アカウント、アプリのベアラートークン、前払いクレジットが必要です。

古いチュートリアルが書いていないのが、クレジットの話です。新規開発者向けの無料プランはなく、X はレスポンスが返すオブジェクトごとに課金します。投稿は1件$0.005、ユーザーは1件$0.010で、投稿の読み取りは月300万件までです（X の料金表（新しいタブで開きます））。2026年11月22日からは、展開（expansions）で付随して取得される投稿者などのオブジェクトにも同じ料金がかかります（10月23日付の X の告知（新しいタブで開きます））。そのため、よくある Tweepy の検索は、付いてくる投稿者の分まで課金されます。

import tweepy

client = tweepy.Client(bearer_token="YOUR_BEARER_TOKEN")
resp = client.search_recent_tweets(
    "python lang:en",
    max_results=100,
    expansions=["author_id"],
)
# 100 posts: $0.50. From Nov 22, 2026, with authors: up to $1.50

ライブラリ自体は無料のオープンソースです。ホームページには今も、背後の API には無料プランと有料プランがあると書かれていますが、新規アカウントには当てはまりません。料金、上限、日付の一覧は X API の料金にまとめています。

公式ルートで最初の呼び出しの前に必要なもの

• console.x.com の開発者アカウント。X アカウントで開設し、X の開発者契約に同意しておきます。
• アプリ。そのベアラートークンは X が一度しか表示しません（X のアクセスガイド（新しいタブで開きます））。
• 事前に購入するクレジット。返された投稿とユーザーごとに消費されます。
• 投稿、いいね、フォローを行う処理のための OAuth ユーザートークン。

公開されている投稿やプロフィールの読み取りに、これらは一切不要です。独自のキーを持つ Twitter/X データ API は素の HTTPS で応答するので、スクリプトに必要なクライアントは requests だけです。

#キー1つで Python からツイートを取得する

Python から X データを読むには、Twitter（X）API 兼スクレイピングツールである Sorsa API を使います。OAuth の代わりに ApiKey ヘッダー1つ、無料アカウントを含む全プランで毎秒20リクエスト、検索結果は1,000ツイートあたり$0.07からです。公開された投稿、プロフィール、フォロワーを JSON で返し、どのツイートにも投稿者のプロフィール全体が含まれます。X のログインを求められることはないので、あなたの X アカウントに危険が及ぶことはありません。

キーを用意して最初のリクエストを送る

1. キーを取得する。 サインアップして、ダッシュボードから API キーをコピーします。最初の100リクエストは無料で、カード不要、有効期限もありません。

2. requests をインストールしてキーを保存する。 キーはコードに書かず環境変数に置き、API はスクリプトかサーバーから呼び出してください。ブラウザの JavaScript からは呼ばないでください。

   pip install requests
   export SORSA_API_KEY="your_key"  # PowerShell: $env:SORSA_API_KEY="your_key"
   

3. ツイートを検索する。 X の検索構文のクエリを、ApiKey ヘッダーにキーを付けて POST /search-tweets（新しいタブで開きます） に送ります。

   import os
   import requests
   
   API = "https://api.sorsa.io/v3"
   HEADERS = {"ApiKey": os.environ.get("SORSA_API_KEY", "YOUR_API_KEY")}
   
   r = requests.post(
       f"{API}/search-tweets",
       headers=HEADERS,
       json={"query": "python lang:en", "order": "latest"},
       timeout=30,
   )
   r.raise_for_status()
   for tweet in r.json()["tweets"]:
       print(tweet["user"]["username"], tweet["full_text"][:60])
   

   curl -X POST "https://api.sorsa.io/v3/search-tweets" \
     -H "ApiKey: YOUR_API_KEY" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{"query": "python lang:en", "order": "latest"}'
   

4. ページを読む。 各レスポンスには最大20ツイートと、次のページ用の next_cursor が入っています。以下の値は、ドキュメントどおりの形式のデモデータです。

   {
     "tweets": [
       {
         "id": "1985432176540981234",
         "full_text": "Loaded a week of #python posts into pandas in four lines.",
         "created_at": "2026-11-01T18:42:07Z",
         "lang": "en",
         "likes_count": 42,
         "retweet_count": 7,
         "reply_count": 3,
         "quote_count": 1,
         "view_count": 3810,
         "bookmark_count": 5,
         "is_reply": false,
         "user": {
           "id": "1592041833471827968",
           "username": "py_data_notebook",
           "display_name": "Py Data Notebook",
           "followers_count": 1840,
           "verified": false
         }
       }
     ],
     "next_cursor": "DAABCgABF7Y8kQ3wAAA"
   }
   

   レスポンス全体を表示

すべてのツイートにカウントと投稿者が付いて届くので、スクリプトで expansions やフィールド一覧を指定する必要はありません。多くのスクリプトが読むフィールドは次のとおりです。

• id

  内容

  19桁のツイート ID。文字列として送られるので、文字列のまま保持すること

  例

  1985432176540981234

• full_text

  内容

  投稿の全文

  例

  Loaded a week of #python posts

• created_at

  内容

  投稿された日時。UTC の ISO 8601 形式

  例

  2026-11-01T18:42:07Z

• likes_count, retweet_count, reply_count, quote_count

  内容

  エンゲージメント数

  例

  42

• view_count, bookmark_count

  内容

  表示数とブックマーク数

  例

  3810

• user

  内容

  投稿者のプロフィール。username や followers_count など19フィールド

  例

  py_data_notebook, 1840

• quoted_status, retweeted_status

  内容

  引用元またはリポスト元のツイート（同じ形式）

  例

  ツイートオブジェクト

#429 とサーバーエラーを1つのヘルパーでリトライする

すべてのリクエストを、リトライする価値のあるものだけを再試行する1つの関数に通します。429 は、あなたのキーで1秒以内に20を超えるリクエストを開始したという意味で、5xx はサーバー側の一時的な障害です。このガイドの以降のコードは、この call ヘルパーを土台にしています。

import os
import time

import requests

API = "https://api.sorsa.io/v3"
RETRY = {429, 500, 502, 503, 504}

KEY = os.environ.get("SORSA_API_KEY", "YOUR_API_KEY")

session = requests.Session()
session.headers["ApiKey"] = KEY


def call(method, path, **kwargs):
    """Send one request; retry 429 and 5xx up to 4 times."""
    for attempt in range(5):
        r = session.request(method, API + path, timeout=30, **kwargs)
        if r.status_code not in RETRY or attempt == 4:
            break
        time.sleep(2 ** attempt)  # 1, 2, 4, 8 seconds
    r.raise_for_status()
    return r.json()

401 や 403 はリトライする価値がありません。キーが間違っているか未指定であるか、リクエストを使い切っているかのどれかで、どれなのかは JSON の message フィールドに書かれています。失敗したリクエストは課金されないので、リトライに費用はかかりません。Sorsa API のエンドポイントはすべて読み取りだけを行うため、/search-tweets のような POST をリトライしても何かが二重に作られることはなく、制限は毎秒リセットされるので、1秒待てば最初の 429 は解消します。

#next_cursor でページをたどる

カーソルは、結果の次のページへの不透明なキーです。next_cursor は変更せずに送り返し、レスポンスに含まれなくなったら止めます。検索とタイムラインは1ページあたり最大20ツイートを返しますが、まだ続きがあってもページの件数が少ないことがあるため、件数で終わりに達したかどうかは判断できません。

def pages(path, body, max_pages=100):
    """Yield the pages of a POST endpoint until the cursor runs out."""
    for _ in range(max_pages):
        page = call("POST", path, json=body)
        yield page
        cursor = page.get("next_cursor")
        if not cursor:
            break
        body = {**body, "next_cursor": cursor}


for page in pages("/search-tweets", {"query": "python lang:en"}):
    for tweet in page["tweets"]:
        print(tweet["id"], tweet["created_at"])

1つのカーソルをたどる間は、クエリと order を変えないでください。max_pages は予算として扱いましょう。そうすれば、広いクエリでも想定より多く消費することはありません。GET エンドポイントはカーソルをクエリパラメーターで受け取ります。1ページあたり最大200プロフィールを返す GET /followers（新しいタブで開きます） は、params から next_cursor を読みます。2つの作業には、専用の完成したスクリプトがあります。ユーザーの全ツイートをダウンロードは、保存したカーソルからタイムライン全体を再開でき、Twitter のフォロワーをエクスポートするガイドは、フォロワー一覧を CSV に書き出します。

#1リクエストで100件のツイートやプロフィールを取得する

ID やユーザー名をすでに持っているなら、バッチで送ります。POST /tweet-info-bulk（新しいタブで開きます） は最大100件のツイート ID またはリンクを受け取り、GET /info-batch（新しいタブで開きます） は最大100件のユーザー名を受け取ります。どちらも1リクエストです。

def chunks(items, size=100):
    for i in range(0, len(items), size):
        yield items[i:i + size]


tweets = []
for batch in chunks(tweet_ids):
    tweets += call("POST", "/tweet-info-bulk",
                   json={"tweet_links": batch})["tweets"]

profiles = []
for batch in chunks(usernames):
    profiles += call("GET", "/info-batch",
                     params={"usernames": batch})["users"]

リクエストは何を返しても同じ料金なので、100ツイートのバッチも1ツイートと同じコストです。1,000ツイートあたり$0.014から、公式 X API の$5.00の250分の1以下です。requests では、params に渡したリストは繰り返しパラメーター（usernames=a&usernames=b）として送られ、これが GET /info-batch の読む形式です。バッチのレスポンスにカーソルはありません。1回のレスポンスにバッチ全体が tweets または users に入っています。

#ツイートを CSV か pandas の DataFrame に保存する

pandas.json_normalize を使うと、ツイートオブジェクトのリストが1回の呼び出しで DataFrame になり、入れ子の投稿者は user.username のようなドット区切りの列になります。

import pandas as pd

rows = []
for page in pages("/search-tweets", {"query": "python lang:en"},
                  max_pages=50):
    rows += page["tweets"]

df = pd.json_normalize(rows)
df = df[["id", "created_at", "user.username", "full_text",
         "likes_count", "retweet_count", "view_count"]]
df["created_at"] = pd.to_datetime(df["created_at"])
df.to_csv("tweets.csv", index=False)

import csv

with open("tweets.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
    out = csv.writer(f)
    out.writerow(["id", "created_at", "username", "full_text"])
    for page in pages("/search-tweets", {"query": "python lang:en"}):
        for t in page["tweets"]:
            out.writerow([t["id"], t["created_at"],
                          t["user"]["username"], t["full_text"]])

50ページで1,000ツイートになり、ノートブックに向いた量です。pandas 版は最後まですべての行をメモリに保持するため、数十万ツイート以上のジョブでは csv 版に切り替えてください。ページが届くたびに書き出すので、実行がどれだけ長くなってもメモリ使用量は一定です。

知っておきたいこと

ツイート ID は19桁ですが、Excel が保持できるのは15桁なので、ダブルクリックで開いた CSV では、すべての ID の下の桁が0になってしまいます。ファイルを読み戻すときは pd.read_csv("tweets.csv", dtype={"id": str}) を使い、Excel では「データ」の「テキストまたは CSV から」で取り込んで、ID の列をテキストに設定してください。

#asyncio で毎秒最大20リクエストを実行する

Sorsa API はキー1つにつき毎秒20リクエストを全プランで許可しており、作業が独立したチェーンに分かれていれば、Python のプロセス1つで asyncio によってこのレートに届きます。1つのカーソルチェーンは分けられません。各ページが直前のページのカーソルを必要とするからです。そこで、アカウントごと、または検索の日ごとに複数のチェーンを並べて実行し、キーを上限以下に保つ共有のペーサーを1つ置きます。このバージョンには pip install httpx が必要です。

import asyncio
import os
import time
from datetime import date, timedelta

import httpx

API = "https://api.sorsa.io/v3"
HEADERS = {"ApiKey": os.environ.get("SORSA_API_KEY", "YOUR_API_KEY")}
RETRY = {429, 500, 502, 503, 504}


class Pace:
    """Start at most `rate` requests a second, evenly spaced."""

    def __init__(self, rate=20):
        self.gap, self.next = 1 / rate, 0.0
        self.lock = asyncio.Lock()

    async def wait(self):
        async with self.lock:
            now = time.monotonic()
            start = max(self.next, now)
            self.next = start + self.gap
        await asyncio.sleep(start - now)


async def fetch(client, pace, body):
    for attempt in range(5):
        await pace.wait()
        r = await client.post("/search-tweets", json=body)
        if r.status_code not in RETRY or attempt == 4:
            break
        await asyncio.sleep(2 ** attempt)
    r.raise_for_status()
    return r.json()


async def lane(client, pace, query, max_pages=100):
    """One cursor chain: its pages run one after another."""
    body, tweets = {"query": query}, []
    for _ in range(max_pages):
        page = await fetch(client, pace, body)
        tweets += page["tweets"]
        if not page.get("next_cursor"):
            break
        body = {**body, "next_cursor": page["next_cursor"]}
    return tweets


async def main(queries):
    pace = Pace(19)  # one pacer per key, one start under the limit
    async with httpx.AsyncClient(base_url=API, headers=HEADERS,
                                 timeout=30) as client:
        return await asyncio.gather(
            *(lane(client, pace, q) for q in queries))


day = date(2026, 10, 1)
days = [day + timedelta(n) for n in range(32)]  # Oct 1 to Nov 1
queries = [f"python lang:en since:{a} until:{b}"
           for a, b in zip(days, days[1:])]
results = asyncio.run(main(queries))  # Jupyter: await main(queries)

Pace は、待っているレーンがいくつあっても、開始時刻を均等に割り当てます。毎秒19回なら開始1回分の余裕が残るので、ネットワークのジッターで Sorsa API の20回を超えることはなく、それでもすり抜けた 429 はリトライが拾います。ペーサーはキー1つにつき1つにしてください。ペーサーを持つプロセスを2つ動かすと、両者の合計で上限の2倍の開始になることがあります。毎秒20リクエストなら、100件のバッチで毎秒最大2,000ツイート、検索ページで400ツイートを処理できます。

知っておきたいこと

Jupyter ノートブックではすでにイベントループが動いているため、asyncio.run(main(queries)) は RuntimeError で止まります。ノートブックのセルでは、代わりに results = await main(queries) と書いてください。

次のプランナーは、ジョブをリクエスト数、1つのキーでの所要時間、Sorsa API の最低レートでのコストに換算します。

#Python のジョブのコスト

Sorsa API はエンドポイントが何を返すかにかかわらず、リクエスト単位で課金します。検索結果は1,000ツイートあたり$0.07から、バッチは$0.014からで、失敗したリクエストは課金されません。公式 X API はオブジェクト単位で課金します。1,000投稿あたり$5.00で、2026年11月22日からは、ほとんどの Tweepy スクリプトのように各投稿の投稿者を展開すると、1,000投稿あたり最大$15.00になります。

1,000リクエストあたりの単価は、Starter の$4.90から Hyperscale の$1.40までで、どのプランもすべてのエンドポイントに同じ単価を適用します。残りの確認は無料で行えます。GET /key-usage-info（新しいタブで開きます） はリクエストとしてカウントされません。

usage = call("GET", "/key-usage-info")
print(usage["remaining_requests"], "left until", usage["valid_until"])

#Tweepy のコードを Sorsa API へ移す

Tweepy の呼び出しの大半は Sorsa API のエンドポイント1つに対応し、コードは短くなります。すべてのツイートが最初から投稿者とカウントを持つので、expansions もフィールド一覧も要りません。次の表は、Tweepy の Client の各メソッドとエンドポイントを対応させたものです。コードベース全体を移すなら、Twitter/X API からの移行のガイドが v2 の全エンドポイントとレスポンスのフィールドを対応づけています。

• search_recent_tweets

  エンドポイント

  POST /search-tweets

  変わる点

  直近7日間だけでなく、2006年までさかのぼれる

• search_all_tweets

  エンドポイント

  POST /search-tweets

  変わる点

  同じエンドポイントで、クエリに since: と until: を指定

• get_users_tweets

  エンドポイント

  POST /user-tweets

  変わる点

  ユーザー名だけでよく、3,200件の上限がない

• get_tweets

  エンドポイント

  POST /tweet-info-bulk

  変わる点

  1リクエストあたり100件の ID またはリンク

• get_users

  エンドポイント

  GET /info-batch

  変わる点

  1リクエストあたり100ユーザー名

• get_users_followers

  エンドポイント

  GET /followers

  変わる点

  1ページあたり200フォロワー

• get_retweeters

  エンドポイント

  POST /retweeters（新しいタブで開きます）

  変わる点

  同じカーソルのループ

• create_tweet

  エンドポイント

  なし

  変わる点

  読み取り専用：投稿は公式 X API で

フィールド名も変わります。text は full_text に、public_metrics["like_count"] は likes_count に、author_id と includes["users"] は user オブジェクトに、next_token は next_cursor になります。Tweepy の wait_on_rate_limit=True に相当する設定はありません。X の15分間のウィンドウはコードから消え、毎秒リセットされる制限は call のリトライとペーサーが処理するからです。POST /user-tweets（新しいタブで開きます） は、公式のタイムラインが止まる最新3,200件の投稿よりも先まで届きます（X のタイムラインのドキュメント（新しいタブで開きます））。

#今日、最初の検索を実行する

X のデータを Python に取り込むのに必要なのは、requests、キー1つ、そして4つの小さなヘルパーです。リトライ用の call、カーソル用の pages、100件のバッチ用の chunks、毎秒20リクエスト用の Pace です。まずは、公開された X データを大規模に読むために作られた Twitter API である Sorsa API から始めましょう。検索は1リクエスト20ツイートで1,000件あたり$0.07から、すべてのツイートに投稿者が含まれ、100回分の無料リクエストはカード不要で期限もありません。JavaScript での同じ呼び出しは Node.js での Twitter API のガイドにあり、ノーコードのワークフローからは n8n での Twitter API で利用できます。

#よくある質問