Open-World-Bewertung

Beste Instagram-Scraper zum Scrapen von Instagram-Daten

aktualisiert am 21. Aug. 2026

Instagram bleibt eine der aggressivsten Plattformen beim Blockieren von automatisiertem Scraping aufgrund fortschrittlicher Anti-Bot-Maßnahmen wie TLS-Fingerprinting und IP-Reputationsprüfungen.

Ob Sie einen leistungsstarken Scraper API oder ein benutzerdefiniertes Python-Skript benötigen, bewertet dieser Leitfaden die besten Tools, einschließlich Apify Instagram-Scraper und Bright Data Instagram-Scraper.

Anbieter

Für

Bright Data

Schnellste Reaktionszeit und beste Kosteneffizienz in großem Maßstab

Decodo

90 %+ Erfolgsrate bei Profil- und Beitrags-Metadaten

Apify

No-Code-Einrichtung mit vorgefertigten Social-Media-„Actors“ für schnelle Bereitstellung

Die besten Instagram-Scraper-Tools des Jahres 2026

Scraper	Unterstützte Seiten	Scrape-Optionen	Formate	Scraper-Typ
Bright Data	Kommentare Beiträge Profile Reels	Abfrage URL	CSV JSON NDJSON JSON Zeilen	Spezialisierte API
Apify	Kommentare Beiträge Profile Hashtags Reels	Abfrage URL	Tabelle JSON	Spezialisierte API
Decodo	Beiträge Profile Hashtags Reels	Abfrage	Tabelle JSON	Spezialisierte API
Nimble	Keine voreingestellten Vorlagen für IG	Abfrage	JHTML JSON	Allzweck

Die Anbieter mit Links sind Sponsoren von AIMultiple.

Spezialisierte API: Instagram-spezifische Scraper-API, die ausschließlich für das Sammeln von Daten aus Instagram zugeschnitten ist. Zum Beispiel bietet Bright Data Vorlagen, die auf bestimmte Instagram-Datenpunkte zugeschnitten sind, wie „instagram-comments-collect by URL.“
Allzweck: Bietet einen vielseitigen Scraper, der nicht auf Instagram spezialisiert ist, aber für Instagram-Web-Scraping-Aufgaben angepasst werden kann.
Unterstützte Seitentypen: Seiten, auf denen das Instagram-Scraping-Tool Daten in einem strukturierten Format liefert.

Ergebnisse des Instagram-Scraper-Benchmarks

Vergleichen Sie die mittlere Reaktionszeit der Anbieter und die durchschnittliche Anzahl der Felder, die sie in unserem Benchmark zurückgegeben haben:

Stabilität der Erfolgsraten von Instagram-Scrapern

Kosteneffizienz von Instagram-Scrapern nach monatlichem Volumen

Die monatlichen Preisoptionen für diese Anbieter sind unten aufgeführt.

Funktionen der besten Instagram-Scraper

Bright Data

Bright Data bietet zwei Instagram-Lösungen: eine Echtzeit-Scraper-API für Profile, Beiträge, Kommentare und Reels sowie vorgesammelte Datensätze für groß angelegte historische Analysen. Die Python-Tutorials auf dieser Seite verwenden die Datensatz-API.

Unsere Scraper-API liefert die schnellsten Reaktionszeiten und die beste Kosteneffizienz in großem Maßstab, mit einer Erfolgsrate von über 90 % für Profil- und Beitrags-Metadaten in unseren Benchmarks. Ihnen werden nur erfolgreiche Ergebnisse in Rechnung gestellt; fehlgeschlagene Anfragen werden nicht berechnet. Die API umfasst fünf Instagram-spezifische Endpunkte: Profile, Beiträge, Reels, Kommentare und Datensätze.

Decodo

Decodo’s Instagram-Ziele (instagram_graphql_profile, instagram_graphql_user_posts, instagram_graphql_post) geben geparstes JSON über REST zurück, verfügbar in Advanced-Tarifen; Core-Tarife geben rohe Seitendaten ohne zielspezifisches Parsing zurück.

Das Tool erzielte in unserem Benchmark eine hohe Erfolgsrate, ähnlich wie Bright Data, mit über 90 % Genauigkeit bei Profil- und Beitrags-Metadaten. Allerdings ist seine Endpunkt-Abdeckung schmaler als bei Bright Data oder Apify, und es bietet derzeit keine spezielle Unterstützung für Reels- oder Hashtag-Ziele.

Apify

Apify’s apify/instagram-scraper Actor ist eines von acht Instagram-fokussierten Tools im Store. Es unterstützt das Scrapen von Beiträgen, Reels, Kommentaren, Erwähnungen, Profilen und Hashtags sowie Orten und ermöglicht die Keyword-basierte Suche zusätzlich zur URL-Eingabe.

Die No-Code-Konsole ermöglicht es Benutzern, eine URL oder ein Keyword einzufügen und den Scraper ohne API-Integration auszuführen. Zusätzlich zum direkten URL-Scraping bietet sie Keyword-basierte Suche für Hashtags, Orte oder Benutzer. Kommentar-Antworten und die Sortierung von Kommentaren nach Neueste zuerst sind in kostenpflichtigen Tarifen verfügbar, während der free-Plan auf ungefähr 15 Kommentare pro Beitrag begrenzt ist.

Nimble

Nicht alle Anbieter in diesem Vergleich fungieren auf dieselbe Weise als Instagram-Scraper wie die drei oben genannten. Zum Beispiel bietet Nimble keinen Instagram-spezifischen Endpunkt oder Schema. Stattdessen handelt es sich um eine allgemeine Web-API, die jede URL durch einen KI-gesteuerten Parser verarbeitet und strukturierte JSON zurückgibt. Die Ausgabe hängt davon ab, was das Modell zum Zeitpunkt der Anfrage aus der Seite extrahiert, und nicht von einem festen Satz von Feldern.

Nimble veröffentlicht keine Preisgestaltung pro Datensatz für Instagram; der Zugang ist angebotsbasiert. Es ist eine geeignete Option, wenn Sie eine einzige API für mehrere Websites benötigen und Schemaänderungen in Kauf nehmen können.

Instagram-Scraper-API vs. Python-Code

Einfaches Python-Scraping funktioniert auf Instagram nicht aufgrund starker Anti-Bot-Systeme, daher verlassen wir uns auf Scraper-APIs, die Proxys, Browser-Simulation und Ratenlimits übernehmen.
Wir haben drei Scraper in Python erstellt: Profile, Beiträge und Kommentare, die jeweils snapshot-basierte API-Jobs und saubere CSV-Ausgaben verwenden.
Verwendeten Google-Suche, um Instagram-Beitrags-URLs zuverlässig innerhalb von Keyword- und Datumsfiltern zu finden.
Unser Polling-System verarbeitet Snapshot-Zustände, Fallback-Downloads, JSON-Zeilen-Parsing und 15-Minuten-Timeouts.

Instagram-Follower-Scraper mit Python erstellen

Schritt 1: Einrichtung und Konfiguration

1import time
2import json
3import pandas as pd
4import requests
5import urllib3
6
7urllib3.disable_warnings(urllib3.exceptions.InsecureRequestWarning)
8
9API_TOKEN = "your_api_token_here"
10INSTAGRAM_PROFILES_DATASET_ID = "dataset_id_for_instagram_profiles_from_brightdata"
11
12profile_urls = [
13    "https://www.instagram.com/langchain.ai/",
14]

Dieser Schritt:

Importiert die Python-Bibliotheken für HTTP-Anfragen, JSON und pandas.
Legen Sie Ihren API-Token und die Instagram-Profildatensatz-ID fest.
Definiert profile_urls, die Liste der Instagram-Konten, die Sie scrapen möchten (hier ist es langchain.ai, aber Sie können so viele hinzufügen, wie Sie möchten).

Schritt 2: Übermitteln von Profil-URLs an den Web-Scraper

1trigger_url = "api_trigger_endpoint_url"
2headers = {
3    "Authorization": f"Bearer {API_TOKEN}",
4    "Content-Type": "application/json",
5}
6params = {
7    "dataset_id": INSTAGRAM_PROFILES_DATASET_ID,
8    "include_errors": "true",
9}
10
11data = [{"url": u} for u in profile_urls]
12
13try:
14    response = requests.post(trigger_url, headers=headers, params=params, json=data)
15
16    if response.status_code == 200:
17        result = response.json()
18        snapshot_id = result.get("snapshot_id")
19    else:
20        exit()
21
22except Exception as e:
23    exit()

Hier starten Sie den Profil-Scraping-Job:

Jede Profil-URL wird als Objekt in Daten verpackt und an den Profildatensatz gesendet.
Die API antwortet mit einer snapshot_id, die diesen Job repräsentiert; Sie verwenden sie im nächsten Schritt, um die gescrapten Profildaten abzurufen.

Schritt 3: Polling der API, bis die Profildaten bereit sind

1snapshot_url = f"api_snapshot_endpoint_url/{snapshot_id}"
2headers = {"Authorization": f"Bearer {API_TOKEN}"}
3
4start_time = time.time()
5max_wait_seconds = 15 * 60
6
7items = []
8while True:
9    elapsed = time.time() - start_time
10    if elapsed > max_wait_seconds:
11        exit()
12
13    try:
14        response = requests.get(snapshot_url, headers=headers)
15
16        if response.status_code not in [200, 202]:
17            time.sleep(10)
18            continue
19
20        if response.status_code == 202:
21            time.sleep(10)
22            continue
23
24        try:
25            data = response.json()
26            status = data.get("status")
27
28            if status in ["ready", "done", "complete"]:
29                download_url = data.get("download_url")
30                if download_url:
31                    download_response = requests.get(download_url)
32
33                    for line in download_response.text.strip().split('\n'):
34                        if line.strip():
35                            try:
36                                items.append(json.loads(line))
37                            except json.JSONDecodeError:
38                                pass
39
40                if items:
41                    break
42
43            items = data.get("items", [])
44            if items:
45                break
46
47            download_response = requests.get(
48                f"api_download_endpoint/{snapshot_id}/download",
49                headers=headers
50            )
51
52            for line in download_response.text.strip().split('\n'):
53                if line.strip():
54                    try:
55                        items.append(json.loads(line))
56                    except:
57                        pass
58
59            if items:
60                break
61            else:
62                exit()
63
64            elif status == "failed":
65                exit()
66
67        except json.JSONDecodeError:
68            for line in response.text.strip().split('\n'):
69                if line.strip():
70                    try:
71                        items.append(json.loads(line))
72                    except:
73                        pass
74
75            if items:
76                break
77
78        time.sleep(10)
79
80    except Exception as e:
81        time.sleep(10)
82
83if not items:
84    exit()

Diese Schleife:

Überprüft den Snapshot-Status alle 10 Sekunden, bis zu einem Timeout von 15 Minuten.
Verarbeitet sowohl das Format „bereit mit download_url“ als auch „in der Antwort eingebettete Elemente“ sowie einen Fallback-Download-Endpunkt.
Sammelt alle zurückgegebenen Profildatensätze in der Elementliste, bevor fortgefahren wird.

Schritt 4: Verarbeiten und Speichern von Instagram-Profil-Daten

1csv_data = []
2
3for item in items:
4    try:
5        followers = int(item.get('followers', 0))
6    except (ValueError, TypeError):
7        followers = 0
8
9    try:
10        posts_count = int(item.get('posts_count', 0))
11    except (ValueError, TypeError):
12        posts_count = 0
13
14    try:
15        avg_engagement = float(item.get('avg_engagement', 0.0))
16    except (ValueError, TypeError):
17        avg_engagement = 0.0
18
19    csv_data.append({
20        'account': item.get('account', 'N/A'),
21        'fbid': item.get('fbid', 'N/A'),
22        'id': item.get('id', 'N/A'),
23        'followers': followers,
24        'posts_count': posts_count,
25        'is_business_account': item.get('is_business_account', False),
26        'is_professional_account': item.get('is_professional_account', False),
27        'is_verified': item.get('is_verified', False),
28        'avg_engagement': avg_engagement,
29        'external_url': item.get('external_url', 'N/A'),
30        'biography': item.get('biography', 'N/A'),
31        'full_name': item.get('full_name', 'N/A')
32    })
33
34df = pd.DataFrame(csv_data)
35output_filename = 'instagram_profiles_data.csv'
36df.to_csv(output_filename, index=False, encoding='utf-8-sig')

Schließlich wandeln Sie die rohen API-Datensätze in einen sauberen Datensatz um:

Parst numerische Felder wie Follower, posts_count und avg_engagement sicher.
Behält nützliche Profilattribute bei: Konto-IDs, Geschäfts-/Professionell-Flags, Verifizierungsstatus, Bio, vollständiger Name und externe URL.
Speichert alles in einem pandas DataFrame und schreibt es zur weiteren Analyse oder Berichterstellung in instagram_profiles_data.csv.

Lassen Sie unser Team einen Ihrer Geschäftsprozesse kostenlos mit KI-Agenten automatisieren.

Einen Prozess automatisieren

Instagram-Beiträge-Scraper (Python-Tutorial)

Schritt 1: Einrichtung und Konfiguration

In diesem Beispiel verwenden wir die Instagram-Datensatz-API plus Proxys, um Instagram-Beiträge zu sammeln, die einem Keyword innerhalb eines Datumsbereichs entsprechen.

1import urllib.parse
2import re
3import time
4import json
5import pandas as pd
6import requests
7import urllib3
8from datetime import datetime
9
10urllib3.disable_warnings(urllib3.exceptions.InsecureRequestWarning)
11
12API_TOKEN = "your_api_token_here"
13INSTAGRAM_DATASET_ID = "dataset_id_for_instagram_from_brightdata"
14
15proxy = {
16    "http": 'http://your_proxy_url',
17    "https": 'http://your_proxy_url'
18}
19
20KEYWORD = "Agentic AI Frameworks"
21NUM_POSTS = 5
22DATE_START = "11.05.2025"
23DATE_END = "11.10.2025"

Dieser Block:

Importiert die Python-Bibliotheken für URL-Parsing, HTTP-Anfragen, JSON-Verarbeitung und Datenanalyse mit pandas.
Legen Sie Ihren API-Token und die Instagram-Datensatz-ID fest.
Konfiguriert den Proxy für Instagram-Scraping.
Definiert die Suchparameter: KEYWORD, die Anzahl der abzurufenden Beiträge (NUM_POSTS) und das Datumsfenster (DATE_START → DATE_END).

Schritt 2: Finden von Instagram-Beiträgen über die Google-Suche

Wir verwenden die Google-Suche, um relevante Instagram-Beiträge zu finden, die unseren Kriterien innerhalb eines bestimmten Datumsbereichs entsprechen.

1all_urls = []
2start = 0
3max_pages = 5
4
5while len(all_urls) < NUM_POSTS and start < max_pages * 10:
6    query = f'site:instagram.com/p/ "{KEYWORD}" after:2025-05-11 before:2025-10-11'
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://www\.instagram\.com/p/[A-Za-z0-9_-]+/?',
20        r'https://instagram\.com/p/[A-Za-z0-9_-]+/?',
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].rstrip('/')
30
31            if 'www.instagram.com' not in clean_url:
32                clean_url = clean_url.replace('instagram.com', 'www.instagram.com')
33
34            if clean_url not in seen_urls:
35                seen_urls.add(clean_url)
36                found_urls.append(clean_url)
37
38    if not found_urls:
39        break
40
41    for found_url in found_urls:
42        if found_url not in all_urls:
43            all_urls.append(found_url)
44            if len(all_urls) >= NUM_POSTS:
45                break
46
47    if len(all_urls) >= NUM_POSTS:
48        break
49
50    start += 10
51    time.sleep(2)
52
53instagram_urls = all_urls[:NUM_POSTS]
54
55if not instagram_urls:
56    exit()

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 die Google-Ergebnisse.
Verwendet Regex-Muster, um Instagram-Beitrags-URLs aus dem HTML zu extrahieren, normalisiert sie (www.instagram.com vs instagram.com) und entfernt Duplikate.
Stoppt, wenn NUM_POSTS eindeutige URLs gesammelt wurden oder wenn die maximale Anzahl der Google-Ergebnisseiten erreicht ist.

Schritt 3: Senden von Instagram-Beitrags-URLs an die API zum Scrapen

1trigger_url = "api_trigger_endpoint_url"
2headers = {
3    "Authorization": f"Bearer {API_TOKEN}",
4    "Content-Type": "application/json",
5}
6params = {
7    "dataset_id": INSTAGRAM_DATASET_ID,
8    "include_errors": "true",
9}
10
11data = [{"url": u} for u in instagram_urls]
12
13try:
14    response = requests.post(trigger_url, headers=headers, params=params, json=data)
15
16    if response.status_code == 200:
17        result = response.json()
18        snapshot_id = result.get("snapshot_id")
19    else:
20        exit()
21
22except Exception as e:
23    exit()

Dieser Schritt startet den eigentlichen Scraping-Job:

Er 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: Polling auf Ergebnisse und Speichern der Daten

1snapshot_url = f"api_snapshot_endpoint_url/{snapshot_id}"
2headers = {"Authorization": f"Bearer {API_TOKEN}"}
3
4start_time = time.time()
5max_wait_seconds = 15 * 60
6
7items = []
8while True:
9    elapsed = time.time() - start_time
10    if elapsed > max_wait_seconds:
11        exit()
12
13    try:
14        response = requests.get(snapshot_url, headers=headers)
15
16        if response.status_code not in [200, 202]:
17            time.sleep(10)
18            continue
19
20        if response.status_code == 202:
21            time.sleep(10)
22            continue
23
24        try:
25            data = response.json()
26            status = data.get("status")
27
28            if status in ["ready", "done", "complete"]:
29                download_url = data.get("download_url")
30                if download_url:
31                    download_response = requests.get(download_url)
32
33                    for line in download_response.text.strip().split('\n'):
34                        if line.strip():
35                            try:
36                                items.append(json.loads(line))
37                            except json.JSONDecodeError:
38                                pass
39
40                if items:
41                    break
42
43            items = data.get("items", [])
44            if items:
45                break
46
47            download_response = requests.get(
48                f"api_download_endpoint/{snapshot_id}/download",
49                headers=headers
50            )
51
52            for line in download_response.text.strip().split('\n'):
53                if line.strip():
54                    try:
55                        items.append(json.loads(line))
56                    except:
57                        pass
58
59            if items:
60                break
61            else:
62                exit()
63
64            elif status == "failed":
65                exit()
66
67        except json.JSONDecodeError:
68            for line in response.text.strip().split('\n'):
69                if line.strip():
70                    try:
71                        items.append(json.loads(line))
72                    except:
73                        pass
74
75            if items:
76                break
77
78        time.sleep(10)
79
80    except Exception as e:
81        time.sleep(10)
82
83if not items:
84    exit()
85
86csv_data = []
87
88for item in items:
89    try:
90        likes = int(item.get('likes', 0))
91    except (ValueError, TypeError):
92        likes = 0
93
94    try:
95        num_comments = int(item.get('num_comments', 0))
96    except (ValueError, TypeError):
97        num_comments = 0
98
99    hashtags = item.get('hashtags', [])
100    hashtags_str = ', '.join(hashtags) if isinstance(hashtags, list) else str(hashtags)
101
102    photos = item.get('photos', [])
103    photos_str = ', '.join(photos) if isinstance(photos, list) else str(photos)
104
105    videos = item.get('videos', [])
106    videos_str = ', '.join(videos) if isinstance(videos, list) else str(videos)
107
108    csv_data.append({
109        'user_posted': item.get('user_posted', 'N/A'),
110        'description': item.get('description', 'N/A'),
111        'date_posted': item.get('date_posted', 'N/A'),
112        'likes': likes,
113        'num_comments': num_comments,
114        'hashtags': hashtags_str,
115        'location': item.get('location', 'N/A'),
116        'photos': photos_str,
117        'videos': videos_str
118    })
119
120df = pd.DataFrame(csv_data)
121output_filename = f'instagram_{KEYWORD.replace(" ", "_").lower()}_posts.csv'
122df.to_csv(output_filename, index=False, encoding='utf-8-sig')

Instagram-Kommentar-Scraper (Python)

Schritt 1: Einrichtung und Konfiguration

1import urllib.parse
2import re
3import time
4import json
5import pandas as pd
6import requests
7import urllib3
8from datetime import datetime
9
10urllib3.disable_warnings(urllib3.exceptions.InsecureRequestWarning)
11
12API_TOKEN = "your_api_token_here"
13INSTAGRAM_COMMENTS_DATASET_ID = "dataset_id_for_instagram_comments_from_brightdata"
14
15proxy = {
16    "http": 'http://your_proxy_url',
17    "https": 'http://your_proxy_url'
18}
19
20KEYWORD = "Agentic AI Frameworks"
21NUM_POSTS = 5
22DATE_START = "11.05.2025"
23DATE_END = "11.10.2025"

Dieser Schritt:

Importiert Bibliotheken für URL-Verarbeitung, reguläre Ausdrücke, HTTP-Anfragen und pandas.
Legen Sie Ihre Kommentar-Datensatz-ID und API_TOKEN fest.
Konfiguriert den zu verwendenden Proxy und definiert die Suchparameter: Keyword, die Anzahl der Beiträge, aus denen Kommentare gezogen werden sollen, und das Datumsfenster.

Schritt 2: Finden von Instagram-Beiträgen über die Google-Suche

1all_urls = []
2start = 0
3max_pages = 5
4
5while len(all_urls) < NUM_POSTS and start < max_pages * 10:
6    query = f'site:instagram.com/p/ "{KEYWORD}" after:2025-05-11 before:2025-10-11'
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://www\.instagram\.com/p/[A-Za-z0-9_-]+/?',
20        r'https://instagram\.com/p/[A-Za-z0-9_-]+/?',
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].rstrip('/')
30
31            if 'www.instagram.com' not in clean_url:
32                clean_url = clean_url.replace('instagram.com', 'www.instagram.com')
33
34            if clean_url not in seen_urls:
35                seen_urls.add(clean_url)
36                found_urls.append(clean_url)
37
38    if not found_urls:
39        break
40
41    for found_url in found_urls:
42        if found_url not in all_urls:
43            all_urls.append(found_url)
44            if len(all_urls) >= NUM_POSTS:
45                break
46
47    if len(all_urls) >= NUM_POSTS:
48        break
49
50    start += 10

Hier:

Verwenden Sie die Google-Suche mit der Abfrage site:instagram.com/p/query sowie Ihren Keyword- und Datumsfiltern, um relevante Beiträge zu finden.
Extrahieren und normalisieren Sie Instagram-Beitrags-URLs mit Regex, deduplizieren Sie diese und stoppen Sie, sobald Sie NUM_POSTS Beiträge haben.
Speichern Sie die endgültige Liste in instagram_urls, die in den Kommentar-Scraper einfließt.

Schritt 3: Übermitteln von Beitrags-URLs an die Kommentar-Scraper-API

1trigger_url = "api_trigger_endpoint_url"
2headers = {
3    "Authorization": f"Bearer {API_TOKEN}",
4    "Content-Type": "application/json",
5}
6params = {
7    "dataset_id": INSTAGRAM_COMMENTS_DATASET_ID,
8    "include_errors": "true",
9}
10
11data = [{"url": u} for u in instagram_urls]
12
13try:
14    response = requests.post(trigger_url, headers=headers, params=params, json=data)
15
16    if response.status_code == 200:
17        result = response.json()
18        snapshot_id = result.get("snapshot_id")
19    else:
20        exit()
21
22except Exception as e:
23    exit()

Dieser Schritt:

Sendet alle Instagram-URLs in einem einzigen Batch an den Instagram-Kommentar-Datensatz.
Jede URL wird als {„url“: …} verpackt, damit die API weiß, von welchem Beitrag Kommentare gescrapt werden sollen.
Die API gibt eine snapshot_id zurück, die diesen Kommentar-Scrape-Job identifiziert.

Schritt 4: Polling auf Ergebnisse und Speichern der Kommentardaten

Wir prüfen kontinuierlich, ob das Scrapen abgeschlossen ist, verarbeiten und speichern dann die Kommentardaten.

1snapshot_url = f"api_snapshot_endpoint_url/{snapshot_id}"
2headers = {"Authorization": f"Bearer {API_TOKEN}"}
3
4start_time = time.time()
5max_wait_seconds = 15 * 60
6
7items = []
8while True:
9    elapsed = time.time() - start_time
10    if elapsed > max_wait_seconds:
11        exit()
12
13    try:
14        response = requests.get(snapshot_url, headers=headers)
15
16        if response.status_code not in [200, 202]:
17            time.sleep(10)
18            continue
19
20        if response.status_code == 202:
21            time.sleep(10)
22            continue
23
24        try:
25            data = response.json()
26
27            status = data.get("status")
28
29            if status in ["ready", "done", "complete"]:
30                download_url = data.get("download_url")
31                if download_url:
32                    download_response = requests.get(download_url)
33
34                    for line in download_response.text.strip().split('\n'):
35                        if line.strip():
36                            try:
37                                items.append(json.loads(line))
38                            except json.JSONDecodeError:
39                                pass
40
41                    if items:
42                        break
43
44                items = data.get("items", [])
45                if items:
46                    break
47
48                download_response = requests.get(
49                    f"api_download_endpoint/{snapshot_id}/download",
50                    headers=headers
51                )
52
53                for line in download_response.text.strip().split('\n'):
54                    if line.strip():
55                        try:
56                            items.append(json.loads(line))
57                        except:
58                            pass
59
60                if items:
61                    break
62                else:
63                    exit()
64
65            elif status == "failed":
66                exit()
67
68        except json.JSONDecodeError:
69            for line in response.text.strip().split('\n'):
70                if line.strip():
71                    try:
72                        items.append(json.loads(line))
73                    except:
74                        pass
75
76            if items:
77                break
78
79        time.sleep(10)
80
81    except Exception as e:
82        time.sleep(10)
83
84if not items:
85    exit()
86
87csv_data = []
88
89for item in items:
90    try:
91        likes_number = int(item.get('likes_number', 0))
92    except (ValueError, TypeError):
93        likes_number = 0
94
95    try:
96        replies_number = int(item.get('replies_number', 0))
97    except (ValueError, TypeError):
98        replies_number = 0
99
100    hashtag_comment = item.get('hashtag_comment', [])
101    hashtag_comment_str = ', '.join(hashtag_comment) if isinstance(hashtag_comment, list) else str(hashtag_comment)
102
103    tagged_users = item.get('tagged_users_in_comment', [])
104    tagged_users_str = ', '.join(tagged_users) if isinstance(tagged_users, list) else str(tagged_users)
105
106    csv_data.append({
107        'url': item.get('url', 'N/A'),
108        'comment_user': item.get('comment_user', 'N/A'),
109        'comment_user_url': item.get('comment_user_url', 'N/A'),
110        'comment_date': item.get('comment_date', 'N/A'),
111        'comment': item.get('comment', 'N/A'),
112        'likes_number': likes_number,
113        'replies_number': replies_number,
114        'hashtag_comment': hashtag_comment_str,
115        'tagged_users_in_comment': tagged_users_str
116    })
117
118df = pd.DataFrame(csv_data)
119output_filename = f'instagram_{KEYWORD.replace(" ", "_").lower()}_comments.csv'
120df.to_csv(output_filename, index=False, encoding='utf-8-sig')

Dieser Abschnitt pollt die API alle 10 Sekunden, bis das Scrapen abgeschlossen ist. Sobald bereit, ruft er alle Kommentardaten ab und extrahiert Schlüsselinformationen wie den Benutzernamen des Kommentators, Kommentartext, Likes, Antworten, verwendete Hashtags und markierte Benutzer. Die Daten werden in einen pandas DataFrame strukturiert und als CSV-Datei gespeichert.

Verpassen Sie nicht unsere Benchmarks und datengestützten Erkenntnisse. Die Schaltfläche öffnet Google; die Auswahl von AIMultiple bestätigt, dass Sie AIMultiple häufiger in den Google-Suchergebnissen sehen möchten.

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Wie Instagram Scraper erkennt (warum einfache Python-Skripte scheitern)

Einfache Python-Skripte, die Requests verwenden, scheitern sofort, weil ihnen echtes Browser-Verhalten fehlt und sie sich auf eine einzige IP stützen, die innerhalb von Minuten blockiert wird. Die Plattform kann Instagram-Web-Scraper sofort durch mehrere Verteidigungsschichten erkennen:

Keine JavaScript-Ausführung: Instagram lädt die Seite dynamisch, und Python-Skripte können JavaScript nicht ausführen, sodass Seiten leer erscheinen. Dies verrät sofort nicht-menschliches Verhalten.
Ratenbegrenzung: Menschliche Benutzer stellen nicht 50 Anfragen pro Sekunde. Einfache Scraper versuchen es mit vorhersehbarem Timing erneut, und Instagram blockiert dies sofort.
IP-Reputation: Instagram pflegt Echtzeit-IP-Vertrauenswerte, Rechenzentrums-IPs und IP-Duplikation. Verwenden Sie keine free-Proxys; diese werden nach wenigen Anfragen blockiert.

Wir haben eine Web-Scraper-API verwendet, die Browser-Simulation, IP-Rotation, JavaScript, Ratenbegrenzungen und CAPTCHA-Lösung übernimmt.

Proxys, Ratenbegrenzungen & Betrieb Ihres Instagram-Scrapers in großem Maßstab

Instagram wird jedes Skript sperren, das dieselbe IP wiederholt verwendet. Um Instagram in großem Maßstab zu scrapen, müssen Sie rotierende Residential-Proxys verwenden, Ratenbegrenzungen einhalten, Verzögerungen einbauen und direkte Anfragen an Instagram vermeiden. So haben wir Proxys beim Scrapen von Daten aus Instagram verwendet:

1proxy = {
2    "http": 'http://your_proxy_url',
3    "https": 'http://your_proxy_url'
4}

In großem Maßstab führt Instagram Geschwindigkeitsprüfungen (zu viele Anfragen zu schnell) und Parallelitätsprüfungen (zu viele Anfragen gleichzeitig) durch. Unser Tutorial vermeidet dies durch:

Pausieren zwischen den Google-Suchseiten (time.sleep(2))
Polling der APIs alle 10 Sekunden,
Instagram niemals direkt anzufragen.

Im Benchmark verwendete Instagram-Scraper

Unser Benchmark hat die unten aufgeführten dedizierten Instagram-Scraper-API-Lösungen getestet. Weitere Informationen finden Sie in der Methodik für Web-Scraping-APIs.

Seitentyp	Apify	Bright Data	Oxylabs	Smartproxy	Zyte
Instagram-Beitrag	apify/instagram-scraper	Instagram – Posts-collect by URL	❌	Social-Media-Scraping-API – instagram_grap hql_post	❌
Instagram-Profil	apify/instagram-profile-scraper	Instagram – Profile – collect by URL	❌	Social-Media-Scraping-API – instagram_grap hql_post	❌

Sehen Sie, welche großen Web-Infrastrukturunternehmen spezifische Scraper für Instagram-Seiten anbieten:

Anbieter	Instagram-Beitrag	Instagram-Profil
Bright Data	✅	✅
Apify	✅	✅
Decodo	✅	✅
Oxylabs	❌	❌
Zyte	❌	❌

Was ist Instagram-Scraping?

Instagram-Scraping bezeichnet den Prozess der Verwendung automatisierter Software wie Bots oder Skripten, um öffentliche Daten von Instagram-Seiten zu sammeln, einschließlich Beiträgen, Hashtags und Kommentaren.

Anstatt dass ein Mensch manuell ein Profil besucht, um die Bio zu kopieren und in Excel einzufügen, automatisiert ein Skript diesen Prozess tausende Male und organisiert die Daten in einem strukturierten Format wie CSV oder JSON für die Analyse.

FAQs

Das Scrapen öffentlich verfügbarer Instagram-Daten ist erlaubt, solange Sie die Nutzungsbedingungen der Plattform und geltende Gesetze für Wettbewerbsanalyse, Markenbeobachtung und Stimmungsanalyse respektieren. Allerdings sollten Sie immer:

* Befolgen Sie die Nutzungsbedingungen von Instagram
* Vermeiden Sie das Sammeln personenbezogener Daten, die nicht für die Öffentlichkeit bestimmt sind
* Verwenden Sie ein Instagram-Scraping-Tool, das regionale Vorschriften einhält

Sie können Beiträge, öffentliche Profile und Kommentardaten scrapen. Dazu gehören Instagram-Benutzernamen, Followerzahlen, Beitragsanzahl, Engagement-Kennzahlen, Beitragsdetails (Likes, Hashtags, Medien) und Kommentartext mit grundlegenden Metadaten.

Ja. Instagram blockiert direktes Scraping. Deshalb vermeidet unser Tutorial direkte Zugriffe auf Instagram und verwendet eine Scraping-API, die Blockierung, Ratenbegrenzungen und Fingerprinting für uns übernimmt.

Die API-Endpunkte von Instagram, wie die Instagram Graph API, liefern nicht die öffentlichen Profil-, Beitrags- und Kommentardaten, die wir in diesem Tutorial scrapen. Sie funktioniert für Ihr eigenes Geschäftskonto und erfordert Berechtigungen und App-Überprüfung, daher verlassen wir uns stattdessen auf Scraper-APIs.

Diese Forschung zitieren

Wählen Sie das Format, das zu Ihrem Veröffentlichungsort passt. Wenn Sie die Link-Version in Ihr CMS einfügen, bleibt der Backlink erhalten.

Gulbahar Karatas (2026) - "Beste Instagram-Scraper zum Scrapen von Instagram-Daten". Online veröffentlicht auf AIMultiple.com. Abgerufen am 21. August 2026, von: https://aimultiple.com/instagram-scraping [Online-Ressource]

Karatas, G. (2026, 21. August). Beste Instagram-Scraper zum Scrapen von Instagram-Daten. AIMultiple. https://aimultiple.com/instagram-scraping

@misc{karatas2026,
  author = {Karatas, Gulbahar},
  title  = {{Beste Instagram-Scraper zum Scrapen von Instagram-Daten}},
  year   = {2026},
  month  = aug,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/instagram-scraping}},
  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 21. August 2026}
}

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Zuletzt aktualisiert: 17. August 2026

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Änderungsprotokoll

8 Aktualisierungen

202526. Dez
Ein Abschnitt, Stabilität der Erfolgsraten von Instagram-Scrapern im Zeitverlauf, wurde hinzugefügt.
19. Nov
Der Artikel wurde um Python-Codebeispiele zum Scrapen von Instagram-Profilen, -Beiträgen und -Kommentaren erweitert.
11. Nov
Der Abschnitt zur Leistungsübersicht der Instagram Scraper API wurde entfernt.
12. Mär
Instagram scrapers used in benchmark zum Abschnitt Instagram scraper APIs benchmark results hinzugefügt.
17. Feb
Die Benchmark-Methodik in der Einleitung wurde aktualisiert.
202410. Dez
Eine Definition von Instagram-Scraping wurde dem Abschnitt „Was ist Instagram-Scraping?“ hinzugefügt.
9. Dez
Der Abschnitt „So kratzen Sie Daten von Instagram ab“ wurde mit neuen Methoden aktualisiert.
28. Nov
Benchmark-Ergebnisse und Preise für dedizierte Scraper-APIs wurden der Einleitung hinzugefügt.

Gulbahar Karatas

Branchenanalystin

Folgen auf

Gülbahar ist eine AIMultiple-Branchenanalystin, die sich auf Webdatenerfassung, Anwendungen von Webdaten und Anwendungssicherheit konzentriert.

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Kommentare 1

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Alyaa Anter

Mar 15, 2023 at 14:03

Could you help me in collecting data from Instagram

Bardia Eshghi

Sep 11, 2023 at 05:52

Hello, Alyaa, Doesn't the article help you with that?

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Schritt 1: Einrichtung und Konfiguration

Schritt 2: Übermitteln von Profil-URLs an den Web-Scraper

Schritt 3: Polling der API, bis die Profildaten bereit sind

Schritt 4: Verarbeiten und Speichern von Instagram-Profil-Daten

Instagram-Beiträge-Scraper (Python-Tutorial)

Schritt 1: Einrichtung und Konfiguration

Schritt 2: Finden von Instagram-Beiträgen über die Google-Suche

Schritt 3: Senden von Instagram-Beitrags-URLs an die API zum Scrapen

Schritt 3: Polling auf Ergebnisse und Speichern der Daten

Instagram-Kommentar-Scraper (Python)

Schritt 1: Einrichtung und Konfiguration

Schritt 2: Finden von Instagram-Beiträgen über die Google-Suche

Schritt 3: Übermitteln von Beitrags-URLs an die Kommentar-Scraper-API

Schritt 4: Polling auf Ergebnisse und Speichern der Kommentardaten

Wie Instagram Scraper erkennt (warum einfache Python-Skripte scheitern)

Proxys, Ratenbegrenzungen & Betrieb Ihres Instagram-Scrapers in großem Maßstab

Im Benchmark verwendete Instagram-Scraper

Was ist Instagram-Scraping?

FAQs

Ist es legal, Instagram zu scrapen?

Welche Instagram-Daten können Sie scrapen?

Blockiert Instagram das Scrapen?

Warum nicht die offizielle Instagram-API verwenden?

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