Open-World-Bewertung

Beste Instagram-Scraper zum Scrapen von Instagram-Daten

aktualisiert am 23. Juli 2026

Instagram bleibt eine der aggressivsten Plattformen zum Blockieren automatisierten Scrapings aufgrund fortschrittlicher Anti-Bot-Maßnahmen wie TLS-Fingerprinting und IP-Reputationsprüfungen.

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

Anbieter

Für

Bright Data

Schnellste Antwortzeit und beste Kosteneffizienz bei großem Volumen

Decodo

90%+ Erfolgsquote bei Profil- und Beitragsmetadaten

Apify

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

Die besten Instagram-Scraper-Tools des Jahres 2026

Scraper	Unterstützte Seiten	Scraping-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	Allgemein

Die Anbieter mit Links sind Sponsoren von AIMultiple.

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

Benchmark-Ergebnisse für Instagram-Scraper

Vergleichen Sie die mediane Antwortzeit der Anbieter und die durchschnittliche Anzahl der in unserem Benchmark zurückgegebenen Felder:

Stabilität der Erfolgsquoten von Instagram-Scrapern im Zeitverlauf

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 und vorgesammelte Datasets für groß angelegte historische Analysen. Die Python-Tutorials auf dieser Seite verwenden die Dataset-API.

Unsere Scraper-API liefert die schnellsten Antwortzeiten und die beste Kosteneffizienz bei Skalierung, mit einer Erfolgsquote von über 90% für Profil- und Beitragsmetadaten in unseren Benchmarks. Es werden nur erfolgreiche Ergebnisse in Rechnung gestellt; fehlgeschlagene Anfragen werden nicht berechnet. Die API umfasst fünf Instagram-spezifische Endpunkte: Profile, Beiträge, Reels, Kommentare und Datasets.

Decodo

Decodos Instagram-Ziele (instagram_graphql_profile, instagram_graphql_user_posts, instagram_graphql_post) liefern geparstes JSON über REST, verfügbar in erweiterten Plänen; Core-Pläne liefern rohe Seitendaten ohne zielspezifische Analyse.

Das Tool erzielte in unserem Benchmark eine hohe Erfolgsquote, ähnlich wie Bright Data, mit einer Genauigkeit von über 90% bei Profil- und Beitragsmetadaten. Allerdings ist die Abdeckung der Endpunkte geringer als bei Bright Data oder Apify, und es bietet derzeit keine dedizierte Unterstützung für Reels- oder Hashtag-Ziele.

Apify

Apifys apify/instagram-scraper-Actor ist eines von acht Instagram-fokussierten Tools im Store. Es unterstützt das Scraping von Beiträgen, Reels, Kommentaren, Erwähnungen, Profilen und Hashtags sowie Orten und ermöglicht die schlüsselwortbasierte Entdeckung 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 eine schlüsselwortbasierte Entdeckung für Hashtags, Orte oder Benutzer. Kommentarantworten und die Sortierung der neuesten Kommentare zuerst sind in kostenpflichtigen Plänen verfügbar, während der kostenlos Plan auf ungefähr 15 Kommentare pro Beitrag beschränkt ist.

Nimble

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

Nimble veröffentlicht keine Preisgestaltung pro Datensatz für Instagram; der Zugang erfolgt auf Angebotsbasis. Es ist eine geeignete Option, wenn Sie eine einzelne API für mehrere Websites benötigen und Schemaänderungen berücksichtigen können.

Instagram-Scraper-API vs. Python-Code

Einfaches Python-Scraping funktioniert auf Instagram aufgrund starker Anti-Bot-Systeme nicht, daher verlassen wir uns auf Scraper-APIs, die Proxies, Browsersimulation und Ratenbegrenzungen handhaben.
Wir haben drei Scraper in Python erstellt: Profile, Beiträge und Kommentare, die jeweils Snapshot-basierte API-Jobs und saubere CSV-Ausgaben verwenden.
Verwendeten die Google-Suche, um Instagram-Beitrags-URLs innerhalb von Keyword- und Datumsfiltern zuverlässig zu entdecken.
Unser Polling-System behandelt Snapshot-Zustände, Fallback-Downloads, JSON-Zeilenparsing 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.
Setzen Sie Ihr API-Token und die Instagram-Profiles-Dataset-ID.
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: Übermittlung 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 das Profil-Dataset 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: Abfragen 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 15-Minuten-Timeout.
Verarbeitet sowohl das Format „ready with download_url“ als auch das Format „items embedded in the response“ sowie einen Fallback-Download-Endpunkt.
Sammelt alle zurückgegebenen Profildatensätze in der items-Liste, bevor fortgefahren wird.

Schritt 4: Verarbeitung und Speicherung von Instagram-Profildaten

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: Konto-IDs, Geschäfts-/Professional-Flags, Verifizierungsstatus, Bio, vollständiger Name und externe URL.
Speichert alles in einem pandas DataFrame und schreibt es in instagram_profiles_data.csv für weitere Analysen oder Berichte.

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-Dataset-API plus Proxies, 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-Handhabung und Datenanalyse mit pandas.
Setzen Sie Ihr API-Token und die Instagram-Dataset-ID.
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 Google-Suche finden

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 es NUM_POSTS eindeutige URLs gesammelt hat oder wenn es die maximale Anzahl der Google-Ergebnisseiten erreicht.

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 das Instagram-Dataset.
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: Abfragen 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-Kommentare-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-Handhabung, reguläre Ausdrücke, HTTP-Anfragen und pandas.
Setzen Sie Ihre Kommentar-Dataset-ID und API_TOKEN.
Konfiguriert den zu verwendenden Proxy und definiert die Suchparameter: Keyword, die Anzahl der Beiträge, aus denen Kommentare abgerufen werden sollen, und das Datumsfenster.

Schritt 2: Instagram-Beiträge über Google-Suche finden

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 tun Sie:

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

Schritt 3: Übermittlung 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 das Instagram-Kommentare-Dataset.
Jede URL wird als {„url“: …} verpackt, sodass die API weiß, von welchem Beitrag Kommentare gescrapt werden sollen.
Die API gibt eine snapshot_id zurück, die diesen Kommentar-Scraping-Job identifiziert.

Schritt 4: Abfragen auf Ergebnisse und Speichern der Kommentardaten

Wir prüfen kontinuierlich, ob das Scraping abgeschlossen ist, und 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 fragt die API alle 10 Sekunden ab, bis das Scraping abgeschlossen ist. Sobald sie bereit ist, ruft sie alle Kommentardaten ab und extrahiert wichtige Informationen wie den Benutzernamen des Kommentators, den Kommentartext, Likes, Antworten, verwendete Hashtags und getaggte Benutzer. Die Daten werden in einen pandas DataFrame strukturiert und als CSV-Datei gespeichert.

Entdecken Sie weitere unserer Benchmarks und datengestützten Erkenntnisse in der Google-Suche.

Als bevorzugte Quelle hinzufügen

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

Einfache Python-Skripte, die requests verwenden, scheitern sofort, weil sie kein echtes Browser-Verhalten aufweisen und auf eine einzige IP angewiesen sind, die innerhalb von Minuten blockiert wird. Die Plattform kann Instagram-Web-Scraper sofort durch mehrere Verteidigungsebenen erkennen:

Keine JavaScript-Ausführung: Instagram lädt die Seite dynamisch, und Python-Skripte können JavaScript nicht ausführen, sodass die Seiten leer erscheinen. Dies offenbart sofort nicht-menschliches Verhalten.
Ratenbegrenzung: Menschliche Benutzer stellen keine 50 Anfragen pro Sekunde. Einfache Scraper wiederholen mit vorhersehbarem Timing, und Instagram blockiert dies sofort.
IP-Reputation: Instagram verwaltet Echtzeit-IP-Vertrauensbewertungen, Rechenzentrums-IPs und IP-Duplizierung. Verwenden Sie keine kostenlos Proxies; diese werden nach wenigen Anfragen blockiert.

Wir haben eine Web-Scraper-API verwendet, die Browsersimulation, IP-Rotation, JavaScript, Ratenbegrenzungen und Captcha-Lösung handhabt.

Proxies, Ratenbegrenzungen & Betrieb Ihres Instagram-Scrapers in großem Umfang

Instagram sperrt jedes Skript, das dieselbe IP wiederholt verwendet. Um Instagram in großem Umfang zu scrapen, müssen Sie rotierende Residential-Proxies verwenden, Ratenbegrenzungen respektieren, Verzögerungen einführen und direkte Anfragen an Instagram vermeiden. So haben wir Proxies beim Scraping von Daten von Instagram verwendet:

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

Bei großem Umfang führt Instagram Geschwindigkeitsprüfungen (zu viele Anfragen zu schnell) und Gleichzeitigkeitsprüfungen (zu viele Anfragen auf einmal) durch. Unser Tutorial umgeht dies durch:

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

Im Benchmark verwendete Instagram-Scraper

Unser Benchmark hat die unten aufgeführten dedizierten Instagram-Scraper-API-Lösungen getestet. Um mehr zu erfahren, sehen Sie den Benchmark 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 – Profiles – 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	✅	✅
NetNut	❌	❌
Oxylabs	❌	❌
Zyte	❌	❌

Was ist Instagram-Scraping?

Instagram-Scraping bezeichnet den Prozess der Nutzung automatisierter Software, wie Bots oder Skripte, 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 tausendfach und organisiert die Daten in ein strukturiertes Format wie CSV oder JSON für die Analyse.

FAQs

Das Scraping öffentlich zugänglicher Instagram-Daten ist erlaubt, solange Sie die Nutzungsbedingungen der Plattform und die geltenden Gesetze für Wettbewerbsanalysen, Markenüberwachung und Sentimentanalyse respektieren. Beachten Sie jedoch stets:

* 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 den regionalen Vorschriften entspricht

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

Ja. Instagram blockiert direktes Scraping, weshalb unser Tutorial es vermeidet, Instagram direkt anzusteuern, und eine Scraping-API verwendet, die Blockierung, Ratenbegrenzungen und Fingerprinting für uns handhabt.

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

Zitieren Sie diesen Benchmark

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 23. Juli 2026, von: https://aimultiple.com/instagram-scraping [Online-Ressource]

Karatas, G. (2026, 23. Juli). 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  = jul,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/instagram-scraping}},
  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 23. Juli 2026}
}

Gulbahar Karatas

Branchenanalystin

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

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