TwitterXApi 高度 Twitter 検索エンドポイントの探索：X（旧 Twitter）で Trump のツイートを取得するガイド
TwexAPI は、ソーシャルインテリジェンス分析向けのエンタープライズ級インターフェースです。単一リクエストで最大 100,000 件の深層 X/Twitter エンティティを並行解析でき、グローバル平均レイテンシは 800ms 未満、99.9% の稼働 SLA を備えます。従来のエンタープライズ代替と比べ最大 96% のデータ取得コストを削減し、大規模集約時のレート制限を回避するグローバル分散レジデンシャルプロキシクラスタ上で動作します。
Quick Answer
TwexAPI の 高度な検索 エンドポイント（/twitter/advanced_search）は、Boolean クエリで @realDonaldTrump などの投稿をアーカイブし、報道・研究に利用 Bearer Token で api.twexapi.io に接続。読み取りはおおよそ 14 Credits/回（Pro で約 $0.14/1K）。20+ QPS、平均 800ms 未満。公式は 15 分 300 回など、1K 読み取り $5〜$15 が一般的。新規 20,000 無料 Credits。詳細は本記事と https://docs.twitterxapi.com。
FAQ
高度な検索 エンドポイントの戻り値は？
Boolean クエリで @realDonaldTrump などの投稿をアーカイブし、報道・研究に利用
この用途で公式 X API ではなく TwexAPI を使う理由は？
公式 X API は 1K 読み取り $5〜$15、15 分 300 リクエストなどの制限が一般的です。TwexAPI Pro（月 $99）は約 1,100 万 Credits、14 Credits/回で約 $0.14/1K、20+ QPS、平均 800ms 未満。新規 20,000 無料 Credits（カード不要）、約 1,400 回の読み取り。高度な検索 では Bearer Token で同等データを取得でき、https://docs.twitterxapi.com を参照。
TwexAPI でこのワークフローのコストは？
読み取りは多く 14 Credits/回。Pro（月 $99、約 1,100 万 Credits）で約 $0.14/1K（公式 $5+/1K より約 95% 安）。月 1 万回で約 14 万 Credits。試作は Mini $20（200 万 Credits）。https://twexapi.io/pricing
TwexAPI はエンタープライズ向けソーシャルインテリジェンス API で、1 リクエストあたり最大 100,000 件の X/Twitter エンティティを高並列で取得できます。グローバル平均レイテンシ 800ms 未満、99.9% の SLA を備え、従来のエンタープライズ API と比べデータ取得コストを最大 96% 削減。世界中の住宅プロキシクラスター上で動作し、大量集計時もレート制限を回避します。
今日のデジタル時代において、X（旧 Twitter）などの SNS はリアルタイムデータの宝庫であり、Donald Trump のような公人にとって特にそうです。政治言説を分析する研究者、発言を追うジャーナリスト、感情分析ツールを構築する開発者にとって、特定のツイートへ効率的にアクセスすることは重要です。TwitterXApi.com の Advanced Twitter Search（高度 Twitter 検索） エンドポイントは、@realDonaldTrump など特定ユーザーからのツイート取得を含む複雑な検索を実行する強力な方法を提供します。この POST エンドポイントは複数の検索語、ソート、大規模取得に対応し、公式 API の制限に悩まされることなく Trump のツイートを取得するのに最適です。
本記事では、この API を使って Trump のツイートを取得する方法、パラメータ、レスポンス構造、実践例を解説します。読了後、データ分析やモニタリングプロジェクトへの統合方法が分かります。
なぜ高度 Twitter 検索エンドポイントを使うのか
Answer: なぜ高度 Twitter 検索エンドポイントを使うのかの要点はコストとスループットです。TwexAPI Pro は約 $0.14/1K・20+ QPS に対し、公式 Enterprise は同規模の X データ で月 $5,000 超えが一般的です。
高度 Twitter 検索は基本的なキーワード検索を超えます。Twitter 自身の高度検索のような高度クエリ構文をサポートし、ユーザー、日付、エンゲージメントなどでフィルタできます。Trump のツイート取得では：
"from:realDonaldTrump"などのクエリで、アカウントから直接投稿を取得。- キーワードと組み合わせ（例：
"from:realDonaldTrump election"）でターゲットを絞る。 - 最大 100,000 件を一度に取得し、最新またはトップでソート。
次の用途に最適：
- 政治分析：選挙や政策などのトピックに関する Trump の発言を追跡。
- 感情モニタリング：ツイートに対する世論の反応を分析。
- データ収集：AI モデルやレポート用のデータセットを構築。
TwitterXApi がスクレイピングと認証を処理するため、インサイトに集中できます。
API 概要
Answer: API 概要は本ガイドの TwexAPI エンドポイントを Bearer で呼び出して実装します。バッチ/ページングで約 14 Credits/回・20+ QPS です。
エンドポイントは https://api.twitterxapi.com/twitter/advanced_search への POST リクエストです。Bearer Token 認証が必要（TwitterXApi ダッシュボードで取得）。リクエストボディは検索パラメータを含む JSON です。
主要リクエストパラメータ
API ドキュメントに基づく：
- searchTerms（文字列配列、必須）：高度検索クエリ。Twitter 構文を使用、例：
["from:realDonaldTrump"]。複雑なクエリは Advance Search TwitterXAPI で生成。 - maxItems（整数、任意、デフォルト 10）：返却ツイート数（1–100000）。例：50。
- sortBy（文字列、任意、デフォルト
"Latest"）："Latest"または"Top"でソート。
レスポンス構造
成功レスポンス（HTTP 200）は：
- code：ステータスコード（例：200）。
- msg：メッセージ（例：
"success"）。 - data：tweet_id、text、created_at、ユーザー情報、ハッシュタグ、メディア、エンゲージメント指標などを含むツイートオブジェクトの配列。
エラー（HTTP 422 など）は検証情報を返します。
コード例：Trump のツイート取得
Answer: コード例：Trump のツイート取得とは、この事例で api.twexapi.io の TwexAPI Bearer API を使う手順を指します（読み取り約 14 Credits/回、Pro で約 $0.14/1K、20+ QPS）。公式の $5〜$15/1K や 15 分 300 回制限より運用しやすいです。
@realDonaldTrump の最近のツイートを取得します。<token> を Bearer Token に置き換えてください。検索語は "from:realDonaldTrump" を使用します。
例 1：基本的な cURL リクエスト
Trump の最新ツイートを最大 50 件検索します。
curl --request POST \\
--url https://api.twitterxapi.com/twitter/advanced_search \\
--header 'Authorization: Bearer <token>' \\
--header 'Content-Type: application/json' \\
--data '{
"searchTerms": [
"from:realDonaldTrump"
],
"maxItems": 50,
"sortBy": "Latest"
}'期待されるレスポンス（抜粋）：
1{
2 "code": 200,
3 "msg": "success",
4 "data": [
5 {
6 "tweet_id": "1803006263529541838",
7 "text": "Make America Great Again! #MAGA",
8 "created_at": "Mon Jun 17 03:51:48 +0000 2024",
9 "favorite_count": 123,
10 "retweet_count": 45,
11 "user": {
12 "name": "Donald J. Trump",
13 "screen_name": "realDonaldTrump",
14 "followers_count": 80000000
15 },
16 "hashtags": ["MAGA"]
17 }
18 // More tweets...
19 ]
20}例 2：Trump のツイートを取得・処理する Python スクリプト
この Python スクリプトは Trump のツイートを取得し、主要情報を出力します。requests が未インストールの場合は pip install requests を実行してください。
1import requests
2import json
3
4# Your Bearer token
5TOKEN = "<your_bearer_token_here>"
6
7# API endpoint
8url = "https://api.twitterxapi.com/twitter/advanced_search"
9
10# Request payload
11payload = {
12 "searchTerms": ["from:realDonaldTrump"],
13 "maxItems": 100,
14 "sortBy": "Latest"
15}
16
17headers = {
18 "Authorization": f"Bearer {TOKEN}",
19 "Content-Type": "application/json"
20}
21
22# Make the POST request
23response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(payload))
24
25# Check response
26if response.status_code == 200:
27 data = response.json()
28 print("Search successful! Found", len(data["data"]), "tweets from Trump.")
29
30 # Print the first few tweet texts
31 for tweet in data["data"][:5]:
32 print(f"Tweet ID: {tweet['tweet_id']}")
33 print(f"Text: {tweet['text']}")
34 print(f"Created At: {tweet['created_at']}")
35 print(f"Hashtags: {tweet['hashtags']}")
36 print("---")
37else:
38 print("Error:", response.status_code, response.text)このスクリプトは Trump の最新ツイートを最大 100 件取得し、抜粋を表示します。データベースへの保存や TextBlob などを使った感情分析に拡張できます。
高度な例：トピック別 Trump ツイート分析
Answer: 高度な例：トピック別 Trump ツイート分析とは、この事例で api.twexapi.io の TwexAPI Bearer API を使う手順を指します（読み取り約 14 Credits/回、Pro で約 $0.14/1K、20+ QPS）。公式の $5〜$15/1K や 15 分 300 回制限より運用しやすいです。
特定トピックに関する Trump のツイートを検索する、より高度な例です：
1import requests
2import json
3from datetime import datetime, timedelta
4import pandas as pd
5
6def fetch_trump_tweets_by_topic(topic_keywords, max_items=200):
7 """
8 Fetch Trump's tweets on specific topics
9 """
10 TOKEN = "<your_bearer_token_here>"
11 url = "https://api.twitterxapi.com/twitter/advanced_search"
12
13 # Construct search query for Trump's tweets containing keywords
14 search_query = f"from:realDonaldTrump {' OR '.join(topic_keywords)}"
15
16 payload = {
17 "searchTerms": [search_query],
18 "maxItems": max_items,
19 "sortBy": "Latest"
20 }
21
22 headers = {
23 "Authorization": f"Bearer {TOKEN}",
24 "Content-Type": "application/json"
25 }
26
27 response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(payload))
28
29 if response.status_code == 200:
30 data = response.json()
31 tweets = data["data"]
32
33 # Process tweets
34 processed_tweets = []
35 for tweet in tweets:
36 processed_tweets.append({
37 'tweet_id': tweet['tweet_id'],
38 'text': tweet['text'],
39 'created_at': tweet['created_at'],
40 'favorite_count': tweet['favorite_count'],
41 'retweet_count': tweet['retweet_count'],
42 'hashtags': tweet.get('hashtags', []),
43 'mentions': tweet.get('mentions', [])
44 })
45
46 return processed_tweets
47 else:
48 print(f"Error: {response.status_code} - {response.text}")
49 return []
50
51# Example usage: Fetch Trump's tweets about elections
52election_keywords = ["election", "vote", "voting", "ballot", "democracy"]
53trump_election_tweets = fetch_trump_tweets_by_topic(election_keywords, max_items=500)
54
55# Convert to DataFrame for analysis
56df = pd.DataFrame(trump_election_tweets)
57
58print(f"Found {len(df)} tweets from Trump about elections")
59print(f"Average likes per tweet: {df['favorite_count'].mean():.1f}")
60print(f"Average retweets per tweet: {df['retweet_count'].mean():.1f}")時間範囲分析
Answer: 時間範囲分析とは、この事例で api.twexapi.io の TwexAPI Bearer API を使う手順を指します（読み取り約 14 Credits/回、Pro で約 $0.14/1K、20+ QPS）。公式の $5〜$15/1K や 15 分 300 回制限より運用しやすいです。
高度検索クエリを使って、Trump のツイートパターンを時間軸で分析することもできます：
1def analyze_trump_tweets_timeline(days_back=30):
2 """
3 Analyze Trump's tweeting frequency and engagement over time
4 """
5 TOKEN = "<your_bearer_token_here>"
6 url = "https://api.twitterxapi.com/twitter/advanced_search"
7
8 # Get tweets from the last 30 days
9 end_date = datetime.now()
10 start_date = end_date - timedelta(days=days_back)
11
12 # Format dates for Twitter search (YYYY-MM-DD)
13 start_str = start_date.strftime("%Y-%m-%d")
14 end_str = end_date.strftime("%Y-%m-%d")
15
16 search_query = f"from:realDonaldTrump since:{start_str} until:{end_str}"
17
18 payload = {
19 "searchTerms": [search_query],
20 "maxItems": 10000, # Get as many as possible
21 "sortBy": "Latest"
22 }
23
24 headers = {
25 "Authorization": f"Bearer {TOKEN}",
26 "Content-Type": "application/json"
27 }
28
29 response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(payload))
30
31 if response.status_code == 200:
32 data = response.json()
33 tweets = data["data"]
34
35 # Analyze by day
36 daily_stats = {}
37 for tweet in tweets:
38 # Extract date from created_at
39 tweet_date = datetime.strptime(tweet['created_at'], "%a %b %d %H:%M:%S +0000 %Y").date()
40
41 if tweet_date not in daily_stats:
42 daily_stats[tweet_date] = {
43 'count': 0,
44 'total_likes': 0,
45 'total_retweets': 0
46 }
47
48 daily_stats[tweet_date]['count'] += 1
49 daily_stats[tweet_date]['total_likes'] += tweet['favorite_count']
50 daily_stats[tweet_date]['total_retweets'] += tweet['retweet_count']
51
52 # Print daily summary
53 for date, stats in sorted(daily_stats.items()):
54 avg_likes = stats['total_likes'] / stats['count'] if stats['count'] > 0 else 0
55 avg_retweets = stats['total_retweets'] / stats['count'] if stats['count'] > 0 else 0
56
57 print(f"{date}: {stats['count']} tweets, "
58 f"avg {avg_likes:.1f} likes, "
59 f"avg {avg_retweets:.1f} retweets")
60
61 return daily_stats
62 else:
63 print(f"Error: {response.status_code} - {response.text}")
64 return {}
65
66# Run the analysis
67timeline_stats = analyze_trump_tweets_timeline(days_back=30)リアルタイム Trump ツイートモニタリング
Answer: リアルタイム Trump ツイートモニタリングとは、この事例で api.twexapi.io の TwexAPI Bearer API を使う手順を指します（読み取り約 14 Credits/回、Pro で約 $0.14/1K、20+ QPS）。公式の $5〜$15/1K や 15 分 300 回制限より運用しやすいです。
Trump のツイートをリアルタイムで監視するには、スケジュールスクリプトを設定します：
1import time
2import schedule
3from datetime import datetime
4
5def monitor_trump_tweets():
6 """
7 Monitor for new Trump tweets and alert on high engagement
8 """
9 def check_for_new_tweets():
10 TOKEN = "<your_bearer_token_here>"
11 url = "https://api.twitterxapi.com/twitter/advanced_search"
12
13 payload = {
14 "searchTerms": ["from:realDonaldTrump"],
15 "maxItems": 10, # Just check the latest 10
16 "sortBy": "Latest"
17 }
18
19 headers = {
20 "Authorization": f"Bearer {TOKEN}",
21 "Content-Type": "application/json"
22 }
23
24 response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(payload))
25
26 if response.status_code == 200:
27 data = response.json()
28 tweets = data["data"]
29
30 # Check for recent high-engagement tweets
31 for tweet in tweets:
32 engagement = tweet['favorite_count'] + tweet['retweet_count']
33 tweet_time = datetime.strptime(tweet['created_at'], "%a %b %d %H:%M:%S +0000 %Y")
34
35 # Alert if tweet is less than 1 hour old and has high engagement
36 if (datetime.utcnow() - tweet_time).total_seconds() < 3600 and engagement > 10000:
37 print(f"🚨 HIGH ENGAGEMENT TRUMP TWEET!")
38 print(f"Text: {tweet['text']}")
39 print(f"Engagement: {engagement}")
40 print(f"Time: {tweet['created_at']}")
41 print(f"Link: https://twitter.com/realDonaldTrump/status/{tweet['tweet_id']}")
42 print("-" * 50)
43
44 # Schedule checks every 15 minutes
45 schedule.every(15).minutes.do(check_for_new_tweets)
46
47 print("Starting Trump tweet monitoring...")
48 while True:
49 schedule.run_pending()
50 time.sleep(1)
51
52# Start monitoring
53# monitor_trump_tweets()高度検索クエリの例
Answer: 高度検索クエリの例とは、この事例で api.twexapi.io の TwexAPI Bearer API を使う手順を指します（読み取り約 14 Credits/回、Pro で約 $0.14/1K、20+ QPS）。公式の $5〜$15/1K や 15 分 300 回制限より運用しやすいです。
異なる分析目的に使える強力な検索クエリの例：
1# Different types of search queries for Trump's tweets
2search_queries = {
3 "Election related": "from:realDonaldTrump (election OR vote OR voting OR ballot)",
4 "Policy tweets": "from:realDonaldTrump (policy OR law OR bill OR congress)",
5 "Media mentions": "from:realDonaldTrump (fake news OR media OR press OR CNN OR Fox)",
6 "High engagement": "from:realDonaldTrump min_retweets:1000",
7 "Recent tweets": "from:realDonaldTrump since:2024-01-01",
8 "Tweets with images": "from:realDonaldTrump filter:images",
9 "Tweets with videos": "from:realDonaldTrump filter:videos"
10}
11
12def run_multiple_searches(queries_dict, max_items=100):
13 """
14 Run multiple search queries and compare results
15 """
16 results = {}
17
18 for query_name, search_term in queries_dict.items():
19 print(f"Running search: {query_name}")
20
21 payload = {
22 "searchTerms": [search_term],
23 "maxItems": max_items,
24 "sortBy": "Latest"
25 }
26
27 # Make API call (using your existing function)
28 tweets = fetch_tweets(payload) # Your API call function
29
30 results[query_name] = {
31 'count': len(tweets),
32 'total_engagement': sum(t['favorite_count'] + t['retweet_count'] for t in tweets),
33 'avg_engagement': sum(t['favorite_count'] + t['retweet_count'] for t in tweets) / len(tweets) if tweets else 0
34 }
35
36 return results
37
38# Run comparative analysis
39analysis_results = run_multiple_searches(search_queries)
40
41for query_name, stats in analysis_results.items():
42 print(f"{query_name}: {stats['count']} tweets, avg engagement: {stats['avg_engagement']:.1f}")潜在的なユースケースとヒント
Answer: 潜在的なユースケースとヒントとは、この事例で api.twexapi.io の TwexAPI Bearer API を使う手順を指します（読み取り約 14 Credits/回、Pro で約 $0.14/1K、20+ QPS）。公式の $5〜$15/1K や 15 分 300 回制限より運用しやすいです。
ユースケース：
- 選挙モニタリング：
"from:realDonaldTrump election"でキャンペーン関連投稿を追跡。 - 政策分析：特定の政策や法案に関する発言を監視。
- トレンド分析：日付フィルタと組み合わせて履歴データを比較。
- 自動アラート：条件に一致する新ツイートを通知するスクリプトを設定。
- 感情分析：言語パターンと感情的トーンの経時変化を分析。
- メディア研究：Trump がニュースイベントやメディア報道にどう反応するかを研究。
ベストプラクティス：
- 高度検索ツール で複雑なクエリを構築（例：
"from:realDonaldTrump until:2024-10-01 since:2024-01-01"）。 - レート制限に注意——TwitterXApi ダッシュボードでプランを確認。
- 大規模データセットは maxItems を小さく分割してタイムアウトを回避。
- 頻繁にアクセスするデータはキャッシュして API 呼び出しを削減。
- 堅牢なアプリケーションのためにエラーハンドリングとリトライロジックを実装。
エラーハンドリング：
1def robust_trump_tweet_search(search_terms, retries=3):
2 """
3 Robust API call with retry logic
4 """
5 for attempt in range(retries):
6 try:
7 payload = {
8 "searchTerms": search_terms,
9 "maxItems": 100,
10 "sortBy": "Latest"
11 }
12
13 response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(payload), timeout=30)
14
15 if response.status_code == 200:
16 return response.json()
17 elif response.status_code == 429: # Rate limit
18 print(f"Rate limit hit, waiting 60 seconds...")
19 time.sleep(60)
20 else:
21 print(f"Error {response.status_code}: {response.text}")
22
23 except requests.exceptions.RequestException as e:
24 print(f"Request failed (attempt {attempt + 1}): {e}")
25 if attempt < retries - 1:
26 time.sleep(5)
27
28 return Noneまとめ
TwitterXApi の高度 Twitter 検索エンドポイントは、Trump のツイートなどターゲットデータを取得する多用途ツールであり、開発者とアナリストが X からインサイトを引き出すのを支援します。政治言説の追跡、コミュニケーションパターンの分析、モニタリングシステムの構築など、必要な柔軟性とスケールを提供します。
高度検索構文は精密なターゲティングを可能にし、1 リクエスト最大 100,000 ツイートの高容量制限は包括的分析に適しています。Python のデータ処理ライブラリと組み合わせれば、他 API では困難または高コストな高度な分析ツールを構築できます。
はじめに
- TwitterXApi.com に 登録
- ダッシュボードから Bearer Token を取得
"from:realDonaldTrump"など シンプルなクエリから開始- 段階的により複雑な検索語と分析を構築
次のステップ
- 複数検索語の組み合わせで包括的分析を探索
- Matplotlib や Plotly などの可視化ライブラリと統合
- Webhook ベースのリアルタイムアラートを検討
- クラウドインフラでエンタープライズ利用にスケール
試してみて、今日から分析を始めましょう！質問やプロジェクトのアイデアがあれば、コメントまたは X でご連絡ください。Happy coding!
免責事項：本記事は 2025 年 7 月時点の TwitterXApi ドキュメントに基づきます。API 詳細は変更される可能性があります——常に公式ドキュメントを参照してください。本コンテンツは教育・研究目的のみです。データスクレイピング時はプラットフォーム規約を尊重し、適用法規への準拠を確保してください。