Open-World-Bewertung

Beste Instagram-Scraper zum Scrapen von Instagram-Daten

aktualisiert am 14. 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 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.

Anbieter

Für

Bright Data

Schnellste Reaktionszeit und beste Kosteneffizienz im großen Maßstab

Decodo

90 %+ Erfolgsquote bei Profil- und Beitrags-Metadaten

Apify

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

Die besten Instagram-Scraper-Tools 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	Allgemein

Die verlinkten Anbieter sind Sponsoren von AIMultiple.

Spezialisierte API: Instagram-spezifische Scraper-API, die darauf zugeschnitten ist, Daten ausschließlich von Instagram zu erfassen. 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 für Instagram-Web-Scraping-Aufgaben angepasst werden kann.
Unterstützte Seitentypen: Seiten, auf denen das Instagram-Scraping-Tool Daten in einem strukturierten Format liefert.

Benchmark-Ergebnisse der Instagram-Scraper

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

Stabilität der Erfolgsquoten der Instagram-Scraper

Kosteneffizienz der Instagram-Scraper 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 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 im großen Maßstab, mit einer Erfolgsquote von über 90 % für Profil- und Beitrags-Metadaten in unseren Benchmarks. Ihnen werden nur erfolgreiche Ergebnisse berechnet; fehlgeschlagene Anfragen sind kostenlos. Die API umfasst fünf Instagram-spezifische Endpoints: Profile, Beiträge, Reels, Kommentare und Datasets.

Decodo

Decodos Instagram-Ziele (instagram_graphql_profile, instagram_graphql_user_posts, instagram_graphql_post) liefern geparste JSON über REST, verfügbar in Advanced-Tarifen; Core-Tarife geben unverarbeitete Seitendaten ohne zielspezifisches Parsing zurück.

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

Apify

Der Apify Actor apify/instagram-scraper ist eines von acht Instagram-fokussierten Tools im Store. Er unterstützt das Scraping von Beiträgen, Reels, Kommentaren, Erwähnungen, Profilen und Hashtags sowie Orten und ermöglicht neben der URL-Eingabe auch die keywordbasierte Suche.

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

Nimble

Nicht alle Anbieter in diesem Vergleich funktionieren auf dieselbe Weise als Instagram-Scraper wie die drei oben genannten. Zum Beispiel bietet Nimble keinen Instagram-spezifischen Endpoint 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 Feldsatz.

Nimble veröffentlicht keine Instagram-Preise pro Datensatz; der Zugang ist angebotsbasiert. Dies ist eine geeignete Option, wenn Sie eine einzige API für mehrere Websites benötigen und Schemaänderungen verkraften können.

Instagram-Scraper-API vs. Python-Code

Einfaches Python-Scraping funktioniert bei Instagram aufgrund starker Anti-Bot-Systeme nicht. Daher verlassen wir uns auf Scraper-APIs, die Proxys, Browsersimulation und Ratenlimits übernehmen.
Wir haben drei Scraper in Python gebaut: Profile, Beiträge und Kommentare, jeweils mit snapshotbasierten API-Jobs und sauberen CSV-Ausgaben.
Verwendete die Google-Suche, um zuverlässig Instagram-Beitrags-URLs innerhalb von Keyword- und Datumsfiltern zu finden.
Unser Polling-System verarbeitet Snapshot-Status, Fallback-Downloads, das Parsen von JSON-Zeilen 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-Profile-Dataset-ID.
Definiert profile_urls, die Liste der Instagram-Konten, die Sie scrapen möchten (hier ist es langchain.ai, aber Sie können beliebig viele hinzufügen).

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 data verpackt und an das Profile-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:

Prüft den Snapshot-Status alle 10 Sekunden, bis zu einem Timeout von 15 Minuten.
Verarbeitet sowohl das Format „ready with download_url“ als auch „items embedded in the response“ sowie einen Fallback-Download-Endpoint.
Sammelt alle zurückgegebenen Profildatensätze in der Liste items, 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 ein sauberes Dataset um:

Parst numerische Felder wie followers, posts_count und avg_engagement sicher.
Behält nützliche Profilattribute bei: Konto-IDs, Business-/Professional-Flags, Verifizierungsstatus, Bio, vollständiger Name und externe URL.
Speichert alles in einem pandas DataFrame und schreibt es zur weiteren Analyse oder Berichterstattung 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-Dataset-API plus Proxys, um Instagram-Beiträge zu sammeln, die innerhalb eines Datumsbereichs zu einem Keyword passen.

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.
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: 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 blättert 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 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 stößt den eigentlichen Scraping-Job an:

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 der 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-Verarbeitung, 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 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/ 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 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 das Instagram-Kommentar-Dataset.
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: Abfragen der Ergebnisse und Speichern der Kommentardaten

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

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 die Daten bereit sind, ruft er alle Kommentardaten ab und extrahiert Schlüsselinformationen wie den Benutzernamen des Kommentators, den Kommentartext, Likes, Antworten, verwendete Hashtags und markierte Nutzer. Die Daten werden in einen pandas DataFrame strukturiert und als CSV-Datei gespeichert.

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

Einfache Python-Skripte mit requests scheitern sofort, da ihnen echtes Browser-Verhalten fehlt und sie auf eine einzige IP angewiesen sind, die innerhalb von Minuten blockiert wird. Die Plattform kann Instagram-Web-Scraper sofort über mehrere Verteidigungsschichten hinweg erkennen:

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

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

Proxys, Ratenlimits und der Betrieb Ihres Instagram-Scrapers im großen Maßstab

Instagram sperrt jedes Skript, das wiederholt dieselbe IP verwendet. Um Instagram im großen Maßstab zu scrapen, müssen Sie rotierende Residential-Proxys verwenden, Ratenlimits respektieren, Verzögerungen einbauen und direkte Anfragen an Instagram vermeiden. So haben wir Proxys beim Scraping von Instagram-Daten verwendet:

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

Im großen 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))
Abfragen der APIs alle 10 Sekunden,
Instagram niemals direkt ansteuern.

Im Benchmark verwendete Instagram-Scraper

Unser Benchmark testete die unten aufgeführten dedizierten Instagram-Scraper-API-Lösungen. Um mehr zu erfahren, siehe die 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	✅	✅
Oxylabs	❌	❌
Zyte	❌	❌

Was ist Instagram-Scraping?

Instagram-Scraping bezeichnet den Prozess, automatisierte Software wie Bots oder Skripte zu verwenden, um öffentliche Daten von Instagram-Seiten zu sammeln, darunter Beiträge, Hashtags und Kommentare.

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 Bedingungen der Plattform und die geltenden Gesetze für Wettbewerbsanalyse, Markenüberwachung und Sentiment-Analyse respektieren. Beachten Sie jedoch immer:

* Befolgen Sie die Instagram-Nutzungsbedingungen
* Vermeiden Sie die Erfassung 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, Beitragszahlen, Engagement-Metriken, Beitragsdetails (Likes, Hashtags, Medien) und Kommentartexte mit grundlegenden Metadaten.

Ja. Instagram blockiert direktes Scraping. Deshalb vermeidet unser Tutorial direkte Anfragen an Instagram und verwendet eine Scraping-API, die Blockierung, Ratenlimits und Fingerprinting für uns übernimmt.

Die API-Endpoints 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 eine App-Überprüfung. Deshalb 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 14. August 2026, von: https://aimultiple.com/instagram-scraping [Online-Ressource]

Karatas, G. (2026, 14. 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 14. August 2026}
}

Gulbahar Karatas

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Gülbahar ist eine Branchenanalystin von AIMultiple, 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 3: Senden von Instagram-Beitrags-URLs an die API zum Scrapen

Schritt 3: Abfragen der Ergebnisse und Speichern der Daten

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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: Abfragen der Ergebnisse und Speichern der Kommentardaten

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Was ist Instagram-Scraping?

FAQs

Ist es legal, Instagram zu scrapen?

Welche Instagram-Daten können Sie scrapen?

Blockiert Instagram das Scraping?

Warum nicht die offizielle Instagram-API verwenden?

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