Die besten Instagram-Scraper im Jahr 2026 zum Auslesen von Instagram-Daten
Instagram bleibt dank fortschrittlicher Anti-Bot-Maßnahmen wie TLS-Fingerprinting und IP-Reputationsprüfungen eine der aggressivsten Plattformen zur Blockierung von automatisiertem Scraping .
Egal, ob Sie eine leistungsstarke Scraper-API oder ein benutzerdefiniertes Python-Skript benötigen, dieser Leitfaden bewertet die besten Tools, darunter Apify Instagram Scraper und Bright Data Instagram Scraper.
Die besten Instagram-Scraper-Tools des Jahres 2026
Bei den verlinkten Anbietern handelt es sich um Sponsoren von AIMultiple.
Spezialisierte API: Eine Instagram-spezifische Scraper-API, die speziell für die Datenerfassung von Instagram entwickelt wurde. Beispielsweise bietet Bright Data Vorlagen, die auf bestimmte Instagram-Datenpunkte zugeschnitten sind, wie etwa „instagram-comments-collect by URL“.
Universell einsetzbar: Bietet einen vielseitigen Scraper, der nicht speziell für Instagram entwickelt wurde, aber für Instagram-Web-Scraping-Aufgaben angepasst werden kann.
Unterstützte Seitentypen: Seiten, auf denen das Instagram-Scraping-Tool Daten in einem strukturierten Format liefert.
Instagram-Scraper-Benchmark-Ergebnisse
Vergleichen Sie die mittlere Antwortzeit der Anbieter und die durchschnittliche Anzahl der von ihnen in unserem Benchmark zurückgegebenen Felder:
Stabilität der Erfolgsraten von Instagram-Scrapern im Laufe der Zeit
Preisgestaltung der besten Instagram-Scraping-Tools
Die monatlichen Preisoptionen dieser Anbieter sind unten aufgeführt.
Wichtigste Erkenntnisse: Instagram-Scraper, Python-Code & APIs
- Einfaches Python-Scraping funktioniert auf Instagram aufgrund starker Anti-Bot-Systeme nicht, daher greifen wir auf Scraper-APIs zurück, die Proxys , Browsersimulationen und Ratenbegrenzungen handhaben.
- Wir haben drei Scraper in Python entwickelt: Profile, Beiträge und Kommentare . Jeder dieser Scraper verwendet Snapshot-basierte API-Jobs und erzeugt saubere CSV-Ausgaben.
- Die Suche Google wurde verwendet, um Instagram-Beitrags-URLs zuverlässig anhand von Stichwort- und Datumsfiltern zu finden.
- Unser Abfragesystem verarbeitet Momentaufnahmen von Zuständen, Fallback-Downloads, JSON-Zeilenanalyse und 15-Minuten-Timeouts.
Erstelle einen Instagram-Follower-Scraper mit Python
Schritt 1: Einrichtung und Konfiguration
Dieser Schritt:
- Importiert die Python-Bibliotheken für HTTP-Anfragen, JSON und pandas.
- Legen Sie Ihr API-Token und die Instagram-Profile-Datensatz-ID fest.
- Definiert profile_urls, die Liste der Instagram-Konten, die Sie auslesen möchten (hier ist es nur langchain.ai, aber Sie können beliebig viele hinzufügen).
Schritt 2: Übermitteln der Profil-URLs an den Web-Scraper
Hier starten Sie den Profil-Scraping-Vorgang:
- Jede Profil-URL wird als Datenobjekt verpackt und an den Profildatensatz gesendet.
- Die API antwortet mit einer snapshot_id, die diesen Auftrag repräsentiert; diese verwenden Sie im nächsten Schritt, um die extrahierten Profildaten abzurufen.
Schritt 3: Die API so lange abfragen, bis die Profildaten bereit sind
Diese Schleife:
- Überprüft den Snapshot-Status alle 10 Sekunden, bis zu einem Timeout von 15 Minuten.
- Unterstützt sowohl das Format „ready with download_url“ als auch das Format „items embedded in the response“ sowie einen alternativen Download-Endpunkt.
- Sammelt alle zurückgegebenen Profildatensätze in der Artikelliste, bevor fortgefahren wird.
Schritt 4: Verarbeitung und Speicherung der Instagram-Profildaten
Zum Schluss wandeln Sie die Rohdaten der API in einen bereinigten Datensatz um:
- Kann numerische Felder wie followers, posts_count und avg_engagement sicher parsen.
- Speichert nützliche Profilattribute: Konto-IDs, Geschäfts-/Berufskennzeichen, Verifizierungsstatus, Biografie, vollständiger Name und externe URL.
- Speichert alles in einem Pandas DataFrame und schreibt es zur weiteren Analyse oder Berichterstellung in die Datei instagram_profiles_data.csv.
Instagram-Posts-Scraper (Python-Tutorial)
Schritt 1: Einrichtung und Konfiguration
In diesem Beispiel verwenden wir die Instagram Dataset API plus Proxys, um Instagram-Posts zu sammeln, die einem bestimmten Schlüsselwort innerhalb eines Datumsbereichs entsprechen.
Dieser Block:
- Importiert die Python-Bibliotheken für URL-Parsing, HTTP-Anfragen, JSON-Verarbeitung und Datenanalyse mit pandas.
- Legen Sie Ihr API-Token und Ihre Instagram-Datensatz-ID fest.
- Konfiguriert den Proxy für das Instagram-Scraping.
- Definiert die Suchparameter: KEYWORD, die Anzahl der abzurufenden Beiträge (NUM_POSTS) und das Datumsfenster (DATE_START → DATE_END).
Schritt 2: Instagram-Beiträge über die Suche Google finden
Wir verwenden die Google Suche, um relevante Instagram-Beiträge zu finden, die unseren Kriterien innerhalb eines bestimmten Datumsbereichs entsprechen.
Dieser Schritt verwendet die Google-Suche, um Beiträge zu finden. Das Skript:
- Erstellt eine Abfrage wie site:instagram.com/p/ “{KEYWORD}” after: DATE_START before: DATE_END und paginiert durch Google Ergebnisse.
- Verwendet reguläre Ausdrücke, um Instagram-Post-URLs aus dem HTML zu extrahieren, normalisiert sie (www.instagram.com vs instagram.com) und entfernt Duplikate.
- Die Funktion stoppt, sobald NUM_POSTS eindeutige URLs erfasst wurden oder die maximale Anzahl von Google Ergebnisseiten erreicht ist.
Schritt 3: Senden der Instagram-Beitrags-URLs an die API zum Auslesen
Mit diesem Schritt beginnt der eigentliche Abschabenvorgang:
- Es sendet alle gesammelten Instagram-URLs in einer einzigen Batch-Anfrage an den Instagram-Datensatz.
- Die API gibt eine snapshot_id zurück, die diesen Scraping-Job identifiziert und im nächsten Schritt verwendet wird, um die Ergebnisse abzurufen, sobald die Verarbeitung abgeschlossen ist.
Schritt 3: Ergebnisse abfragen und Daten speichern
Instagram-Kommentare-Scraper (Python)
Schritt 1: Einrichtung und Konfiguration
Dieser Schritt:
- Importiert Bibliotheken für die URL-Verarbeitung, reguläre Ausdrücke, HTTP-Anfragen und pandas.
- Legen Sie Ihre Kommentar-Dataset-ID und Ihr API_TOKEN fest.
- Konfiguriert den zu verwendenden Proxy und definiert die Suchparameter: Stichwort, Anzahl der Beiträge, aus denen Kommentare abgerufen werden sollen, und Datumsbereich.
Schritt 2: Instagram-Beiträge über die Suche mit Google finden
Hier ist es:
- Verwenden Sie Google. Suchen Sie mit site:instagram.com/p/query und Ihren Keyword- und Datumsfiltern, um relevante Beiträge zu finden.
- Extrahiere und normalisiere Instagram-Post-URLs mit regulären Ausdrücken, entferne Duplikate und beende den Vorgang, sobald du NUM_POSTS Beiträge hast.
- Die endgültige Liste wird in instagram_urls gespeichert und anschließend an den Kommentar-Scraper übergeben.
Schritt 3: Übermitteln der Beitrags-URLs an die Kommentar-Scraper-API
Dieser Schritt:
- Sendet alle Instagram-URLs in einem einzigen Batch an den Instagram-Kommentardatensatz.
- Jede URL wird als {“url”: …} umschlossen, damit die API weiß, aus welchem Beitrag sie Kommentare extrahieren soll.
- Die API gibt eine snapshot_id zurück, die diesen Kommentar-Scraping-Job identifiziert.
Schritt 4: Umfrageergebnisse abrufen und Kommentardaten speichern
Wir prüfen fortlaufend, ob das Scraping abgeschlossen ist, verarbeiten und speichern anschließend die Kommentardaten.
Dieser Abschnitt fragt die API alle 10 Sekunden ab, bis das Scraping abgeschlossen ist. Anschließend werden alle Kommentardaten abgerufen und wichtige Informationen wie Benutzername des Kommentators, Kommentartext, Likes, Antworten, verwendete Hashtags und markierte Nutzer extrahiert. Die Daten werden in einem Pandas DataFrame strukturiert und als CSV-Datei gespeichert.
Wie Instagram Scraper erkennt (warum einfache Python-Skripte versagen)
Einfache Python-Skripte, die Anfragen verwenden, schlagen sofort fehl, da sie kein echtes Browserverhalten abbilden und auf einer einzigen IP-Adresse basieren, die innerhalb von Minuten gesperrt wird. Die Plattform kann Instagram-Webscraper dank mehrerer Schutzebenen sofort erkennen.
- Keine JavaScript-Ausführung: Instagram lädt große Teile der Seite dynamisch, und Python-Skripte können kein JavaScript ausführen, daher erscheinen die Seiten leer. Dies offenbart sofort nicht-menschliches Verhalten.
- Ratenbegrenzung: Menschliche Nutzer stellen keine 50 Anfragen pro Sekunde. Einfache Web-Scraper versuchen es in vorhersehbaren Abständen erneut, und Instagram blockiert dies sofort.
- IP-Reputation: Instagram verwaltet Echtzeit-IP-Vertrauenswerte, Rechenzentrums-IPs und IP-Duplizierung . Verwenden Sie keine kostenlosen Proxys; diese werden nach wenigen Anfragen gesperrt.
Wir verwendeten eine Web-Scraper-API, die Browsersimulation,IP-Rotation , JavaScript, Ratenbegrenzungen und Captcha-Lösung übernimmt.
Proxys, Ratenbegrenzungen und der Betrieb Ihres Instagram-Scrapers im großen Maßstab
Instagram sperrt Skripte, die wiederholt dieselbe IP-Adresse verwenden. Um Instagram-Daten in großem Umfang zu scrapen, müssen Sie rotierende Residential-Proxys nutzen, die Ratenbegrenzungen beachten, Verzögerungen einbauen und direkte Anfragen an Instagram vermeiden. So haben wir Proxys beim Scrapen von Instagram-Daten eingesetzt:
Bei hohem Datenaufkommen führt Instagram Geschwindigkeitsprüfungen (zu viele Anfragen zu schnell) und Parallelitätsprüfungen (zu viele Anfragen gleichzeitig) durch. Unser Tutorial umgeht dies durch Folgendes:
- Schlafen zwischen Google Suchseiten (time.sleep(2))
- APIs werden alle 10 Sekunden abgefragt,
- Ich habe Instagram nie direkt angesprochen.
Im Benchmark verwendete Instagram-Scraper
Unser Benchmark testete die unten aufgeführten dedizierten Instagram-Scraper-API-Lösungen. Weitere Informationen finden Sie unter Benchmark-Methodik für Web-Scraping-APIs .
Finden Sie heraus, welche großen Webinfrastrukturunternehmen spezielle Scraper für Instagram-Seiten anbieten:
Was ist Instagram-Scraping?
Instagram-Scraping bezeichnet den Prozess der Verwendung automatisierter Software, wie z. B. Bots oder Skripte, um öffentliche Daten von Instagram-Seiten zu sammeln, darunter Beiträge, Hashtags und Kommentare.
Anstatt dass ein Mensch manuell ein Profil aufruft, um die Biografie zu kopieren und in Excel einzufügen, automatisiert ein Skript diesen Prozess tausendfach und organisiert die Daten in einem strukturierten Format wie CSV oder JSON zur Analyse.
FAQs
Das Auslesen öffentlich zugänglicher Instagram-Daten ist grundsätzlich erlaubt, solange die Nutzungsbedingungen der Plattform und geltende Gesetze für Wettbewerbsanalysen, Markenbeobachtung und Stimmungsanalysen beachtet werden. Dabei gilt jedoch stets:
* Beachten Sie die Nutzungsbedingungen von Instagram.
* Vermeiden Sie die Erhebung personenbezogener Daten, die nicht für die Öffentlichkeit bestimmt sind.
* Usan e Instagram Scraping Tool, das den regionalen Vorschriften entspricht
Sie können Beiträge, öffentliche Profile und Kommentardaten extrahieren. Dies umfasst Instagram-Benutzernamen, Followerzahlen, Beitragsanzahl, Engagement-Kennzahlen, Beitragsdetails (Likes, Hashtags, Medien) und Kommentartexte mit grundlegenden Metadaten.
Ja. Instagram blockiert direktes Scraping. Deshalb vermeidet unser Tutorial den direkten Zugriff auf Instagram und verwendet stattdessen eine Scraping-API, die Blockierung, Ratenbegrenzungen und Fingerprinting für uns übernimmt.
Die API-Endpunkte von Instagram, wie beispielsweise die Instagram Graph API, liefern nicht die öffentlichen Profil-, Beitrags- und Kommentardaten, die wir in diesem Tutorial extrahieren. Sie funktionieren nur für Ihr eigenes Unternehmenskonto und erfordern Berechtigungen sowie eine App-Prüfung. Daher verwenden wir stattdessen Scraper-APIs.
Beim Auffinden von Instagram-Beiträgen über die Google-Suche verwendet unser Tutorial Proxys, um Sperrungen zu umgehen. Für das eigentliche Instagram-Scraping beinhalten die Scraper-APIs bereits eine Proxy-Rotation, sodass Sie die Proxys nicht selbst verwalten müssen.
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Could you help me in collecting data from Instagram
Hello, Alyaa, Doesn't the article help you with that?