Análisis

Mejores scrapers de Facebook: Apify, Bright Data y Decodo

con

actualizado el 27 de ago. de 2026

Usar Python y una API de scraping de Facebook te permite recopilar publicaciones, comentarios, me gusta y compartidos públicos. Este tutorial demuestra cómo extraer publicaciones de Facebook por palabra clave y recuperar sus URL mediante la búsqueda de Google.

A continuación explica cómo extraer datos detallados de publicaciones mediante la API, junto con consejos para escalar el proceso con herramientas como Apify, Nimble y Decodo.

Proveedor de API

Enfoque

Bright Data

Solución orientada a empresas con costes bajos de API para solicitudes de alto volumen

SerpApi

API de scraper de Facebook con la cobertura de metadatos más amplia

Apify

API de scraper dedicada para scraping de páginas de Facebook

Resultados del benchmark de scrapers de Facebook

Precios de las mejores herramientas de scraper de Facebook 2026

Consulta las mejores herramientas de scraping de Facebook según los tipos de páginas compatibles, los formatos de salida, los precios y las opciones de prueba.

Proveedor	API	Páginas compatibles	Salida	Precio por 1k páginas (mes)	Prueba gratuita
Bright Data	Dedicada	Comentario Publicación Reels	JSON NDJSON JSON Lines CSV	$0,98	Gratis 5k registros al mes
Apify	Dedicada	Publicación	JSON CSV Excel	$2,00	7 días
SerpApi	Dedicada	Perfil	JSON HTML	$25 (plan mensual)	250 búsquedas
Nimble	De propósito general	No existen plantillas de páginas predefinidas	JSON HTML	$1,00	✅
Crawlbase	Dedicada	Página Grupo Perfil Evento	JSON	$4,19	1.000 gratis solicitudes
ScrapingBot	De propósito general	Publicación Perfil	JSON HTML	$43 (plan mensual)	✅

Dedicada: Devuelve JSON estructurado con campos de datos clave de páginas de Facebook. Estas APIs están diseñadas específicamente para Facebook y proporcionan una mayor precisión.
De propósito general: No es específico para Facebook, pero se puede adaptar para el scraping de datos de Facebook mediante análisis personalizado.
NDJSON y JSONL: Utiliza JSON delimitado por saltos de línea para el almacenamiento y procesamiento eficiente de grandes datasets, donde cada línea representa un objeto JSON.

Antes de examinar las mejores herramientas a continuación, la forma más fácil de entender cómo estas APIs manejan el scraping de Facebook es viendo su salida. Puedes descargar una salida de muestra de todos los proveedores.

Obtén muestras de todos los proveedores

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Características de las mejores herramientas de scraping de Facebook

Bright Data

Bright Data scraper de Facebook cubre 15 plantillas dedicadas para extraer datos públicos de páginas, perfiles, grupos, Marketplace, eventos, Reels y comentarios de Facebook. Los usuarios pueden elegir entre dos modos de recopilación:

API de scraper: permite a los desarrolladores automatizar el scraping de datos de Facebook a gran escala con opciones de programación, almacenamiento, entrega e integración.
Scraper sin código: una interfaz plug-and-play para no desarrolladores que permite recopilar datos directamente desde URL de Facebook a través de un panel de control.

Además de extraer datos en vivo, Bright Data también ofrece datasets de Facebook listos para usar (incluidas publicaciones, comentarios, listados de Marketplace, eventos y perfiles).

Regístrate y usa el código AIM50 en la sección de facturación para ahorrar 50 %

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SerpApi

SerpApi API de perfil de Facebook extrae datos estructurados de perfiles y páginas de Facebook y devuelve resultados en formato JSON. En nuestro benchmark, SerpApi combinó una alta tasa de éxito con una amplia cobertura de metadatos.

Proporciona campos como nombre del perfil, URL, seguidores, me gusta, estado de verificación, texto de introducción, categoría, datos de contacto, enlaces y fotos. Según el tipo de perfil, también ofrece detalles del creador o información general de «Acerca de».

Comienza con el plan gratis de SerpApi, 250 búsquedas al mes

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Apify

Apify scraper de publicaciones de Facebook puede generar datos en JSON, CSV o Excel. Las entradas del scraper deben ser URL de páginas de Facebook, que pueden añadirse manualmente, cargarse como una lista o proporcionarse mediante API.

El scraper de Facebook puede extraer información detallada, como direcciones de páginas, correos electrónicos y números de teléfono, de la sección «Acerca de», incluso cuando estos datos no están disponibles en el widget de introducción. Los enlaces de redes sociales se agrupan por plataforma, y se recopilan datos adicionales de las secciones actualizadas «Acerca de» y «Transparencia de la página».

El plan Starter, que cuesta $39 al mes, reduce la tarifa de scraping a aproximadamente $10 por cada 1.000 páginas e incluye hasta 3.900 páginas al mes. Con el plan Free, puedes extraer hasta 500 páginas.

Nimble

Nimbleway ofrece una API de scraping de propósito general adaptable a Facebook. No está específicamente adaptada para la plataforma, pero funciona bien para scraping ligero de HTML a JSON.

Con el scraper de datos de Facebook, puedes dirigirte a estados y ciudades específicos. Ofrecen planes de pago por uso y mensuales.

ScrapingBot

ScrapingBot es un software asequible de scraping de Facebook que admite publicaciones y perfiles, ideal para startups o equipos de datos pequeños. Gestiona la rotación de proxy automáticamente y genera JSON o HTML limpios para integraciones sencillas.

Crawlbase

Crawlbase ofrece scraping dedicado de Facebook a través de su API de Crawling, lo que permite a los usuarios recopilar datos JSON estructurados de páginas, grupos, perfiles, eventos y hashtags públicos de Facebook.

La API devuelve JSON estructurado que incluye campos como «title», «type», «membersCount», «url» y un array «feeds» con datos de publicaciones como «userName», «text», «likesCount», «commentsCount» y «sharesCount».

Precio: $78/mes

Tutorial de scraper de Facebook con Python

Esta guía paso a paso te mostrará cómo extraer publicaciones de Facebook, extraer grupos de Facebook por palabra clave, obtener URL mediante Google y extraer información detallada de publicaciones con el scraper de publicaciones de Facebook de Bright Data.

Cómo funciona el scraper de Facebook

El script del scraper de Facebook se divide en cuatro pasos principales:

Configuración e instalación: Importa bibliotecas, configura Python y añade las credenciales de API.
Encontrar URL de Facebook: Utiliza la búsqueda de Google para recopilar enlaces para extraer publicaciones de Facebook.
Iniciar el scraping: Envía las URL a la API del scraper de datos de Facebook.
Recuperar y guardar resultados: Descarga los datos extraídos y expórtalos a un archivo CSV.

Paso 1: Configuración e instalación

Aquí importamos bibliotecas de Python para realizar solicitudes HTTP, analizar datos y manejar JSON. Añade tus credenciales de API desde el panel y configura un servidor proxy para las búsquedas de Google, esencial para el scraping de datos de Facebook.

A continuación, definimos nuestros parámetros de búsqueda: buscamos publicaciones sobre «agentic frameworks» y recopilamos cinco publicaciones (puedes aumentar este número para un análisis más profundo con tu scraper de Facebook).

1import requests
2import urllib.parse
3import re
4import time
5import json
6import pandas as pd
7import urllib3
8
9urllib3.disable_warnings(urllib3.exceptions.InsecureRequestWarning)
10
11API_TOKEN = "YOUR_BRIGHTDATA_API_TOKEN"
12FACEBOOK_DATASET_ID = "DATASET_ID_YOU_GET_FROM_BRIGHTDATA"
13
14proxy = {
15    "http": 'YOUR_PROXY_ADDRESS',
16    "https": 'YOUR_PROXY_ADDRESS'
17}
18
19KEYWORD = "agentic frameworks"
20NUM_POSTS = 5

Paso 2: Búsqueda de Google para URL de Facebook

Ahora buscamos en Google para encontrar URL de publicaciones de Facebook para el scraping de datos de Facebook.

1all_urls = []
2start = 0
3
4while len(all_urls) < NUM_POSTS:
5    query = f"site:facebook.com {KEYWORD}"
6    encoded_query = urllib.parse.quote(query)
7    url = f"https://google.com/search?q={encoded_query}&start={start}&gl=us&hl=en&num=20"
8
9    headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36'}
10    try:
11        response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxy, verify=False, timeout=30)
12        html = response.text
13    except Exception as e:
14        break
15
16    patterns = [
17        r'https://www\.facebook\.com/[^/]+/posts/[^"?&]+',
18        r'https://www\.facebook\.com/share/p/[^"?&]+',
19        r'https://www\.facebook\.com/watch/\?v=[0-9]+[^"\s&]*',
20        r'https://www\.facebook\.com/[^/]+/videos/[0-9]+',
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]
30            if 'facebook.com' in clean_url and clean_url not in seen_urls:
31                seen_urls.add(clean_url)
32                found_urls.append(clean_url)
33
34    if not found_urls:
35        break
36
37    for found_url in found_urls:
38        if found_url not in all_urls:
39            all_urls.append(found_url)
40        if len(all_urls) >= NUM_POSTS:
41            break
42
43    if len(all_urls) >= NUM_POSTS:
44        break
45
46    start += 10
47    time.sleep(2)
48
49facebook_urls = all_urls[:NUM_POSTS]
50
51if not facebook_urls:
52    print("No Facebook posts found!")
53    exit()

Este paso realiza la configuración real del scraping de Facebook mediante la búsqueda de Google. El script construye una consulta site:facebook.com para localizar publicaciones públicas relevantes, recupera los resultados HTML y extrae las URL de las publicaciones (incluidas publicaciones compartidas y vídeos).

Los enlaces duplicados se filtran y una pausa de 2 segundos garantiza que se realicen solicitudes respetuosas y conformes a Google.

Paso 3: Extracción de datos de publicaciones

A continuación, enviamos las URL de publicaciones de Facebook recopiladas a la API para el scraping y la extracción de datos de Facebook.

1trigger_url = "BRIGHTDATA_API_TRIGGER_ENDPOINT"
2headers = {
3    "Authorization": f"Bearer {API_TOKEN}",
4    "Content-Type": "application/json",
5}
6params = {
7    "dataset_id": FACEBOOK_DATASET_ID,
8    "include_errors": "true",
9}
10data = [{"url": u} for u in facebook_urls]
11
12try:
13    response = requests.post(trigger_url, headers=headers, params=params, json=data)
14    if response.status_code == 200:
15        result = response.json()
16        snapshot_id = result.get("snapshot_id")
17    else:
18        print("Could not start BrightData scraping")
19        exit()
20except Exception as e:
21    print("Could not start BrightData scraping")
22    exit()

Este paso envía tus URL de Facebook a la API de scraping de Facebook. Cada URL se envía como JSON; si la solicitud es exitosa, el scraper devuelve un ID de instantánea para rastrear tu trabajo de scraping. Si la solicitud falla, el script finaliza con un mensaje de error.

Paso 4: Recuperar y guardar resultados

Este paso espera a que la API finalice el scraping de Facebook y guarda los datos recopilados.

1snapshot_url = f"BRIGHTDATA_API_SNAPSHOT_ENDPOINT/{snapshot_id}"
2headers = {"Authorization": f"Bearer {API_TOKEN}"}
3
4start_time = time.time()
5max_wait_seconds = 15 * 60
6
7while True:
8    elapsed = time.time() - start_time
9    if elapsed > max_wait_seconds:
10        print("Timeout!")
11        exit()
12
13    try:
14        response = requests.get(snapshot_url, headers=headers)
15        try:
16            data = response.json()
17            status = data.get("status")
18
19            if status == "ready" or status == "done":
20                download_url = data.get("download_url")
21                if download_url:
22                    download_response = requests.get(download_url)
23                    items = []
24                    for line in download_response.text.strip().split('\n'):
25                        if line.strip():
26                            try:
27                                items.append(json.loads(line))
28                            except:
29                                pass
30                    if items:
31                        break
32            elif status == "failed":
33                print("Scraping failed")
34                exit()
35
36        except json.JSONDecodeError:
37            pass
38        time.sleep(10)
39
40    except Exception as e:
41        time.sleep(10)
42
43if not items:
44    print("No data received")
45    exit()
46
47print(f"\n{'='*80}")
48print(f"RESULTS: {len(items)} FACEBOOK POSTS")
49print(f"{'='*80}\n")
50
51csv_data = []
52for item in items:
53    try:
54        likes = int(item.get('likes', 0))
55    except (ValueError, TypeError):
56        likes = 0
57    try:
58        num_comments = int(item.get('num_comments', 0))
59    except (ValueError, TypeError):
60        num_comments = 0
61    try:
62        num_shares = int(item.get('num_shares', 0))
63    except (ValueError, TypeError):
64        num_shares = 0
65
66    csv_data.append({
67        'url': item.get('url', 'N/A'),
68        'content': item.get('content', 'N/A'),
69        'date_posted': item.get('date_posted', 'N/A'),
70        'likes': likes,
71        'comments': num_comments,
72        'user': item.get('user_username_raw', 'N/A'),
73        'shares': num_shares,
74        'post_type': item.get('post_type', 'N/A'),
75    })
76
77df = pd.DataFrame(csv_data)
78df.to_csv('facebook_agentic_frameworks_posts.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')
79
80print(f"\n{'='*80}")
81print("SAVED TO: facebook_agentic_frameworks_posts.csv")
82print(f"{'='*80}")

Extrae detalles de la publicación como URL, nombre de usuario, fecha, me gusta, comentarios y compartidos, y luego exporta todo a un archivo CSV para su análisis. El script incluye manejo de tiempos de espera y comprobaciones de errores para que tu scraper de Facebook sea fiable y eficiente.

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¿Es legal el scraping de Facebook?

El scraping de Facebook solo es legal cuando implica la recopilación de datos disponibles públicamente y cumple con los Términos de servicio de Facebook. Facebook prohíbe explícitamente la recopilación de datos no autorizada, el scraping automatizado y el acceso a información privada de los usuarios sin consentimiento.¹

Sin embargo, los desarrolladores aún pueden acceder a ciertos tipos de datos de Facebook de forma ética y legal utilizando las APIs oficiales de Facebook. ²

¿Qué medidas toma Facebook para evitar el scraping no autorizado?

Facebook emplea varias medidas anti-scraping para detectar y bloquear intentos de scraping que violan sus términos de servicio. Estas incluyen:

External Data Misuse (EDM) team: El equipo External Data Misuse (EDM) de Facebook es responsable de detectar posibles usos indebidos de datos y evitar que scrapers no autorizados violen las políticas de Facebook y comprometan la privacidad de los usuarios.
Límites de tasa se refieren al número de veces que un usuario puede interactuar con los servicios de un sitio web dentro de un período determinado. Facebook aplica límites de tasa para evitar el uso excesivo y el abuso de sus APIs.
Bloqueo de solicitudes mediante reconocimiento de patrones: Facebook emplea algoritmos para evitar que las herramientas automatizadas de scraping de Facebook sobrecarguen sus sistemas. Esta técnica implica analizar el tráfico y las solicitudes que recibe el servidor mediante algoritmos de aprendizaje automático.

¿Qué es el scraping de Facebook?

El scraping de Facebook implica la recopilación automática de datos disponibles públicamente de páginas, publicaciones, perfiles o grupos de Facebook mediante código o herramientas especializadas.

El scraping se puede realizar con scripts de Python o APIs, que simplifican el scraping de datos de Facebook al automatizar la gestión de proxy.

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Metodología del benchmark del scraper de Facebook

Evaluamos scrapers de datos web para medir su capacidad de extraer datos de perfiles de Facebook. Ejecutamos 500 URL de perfiles de Facebook por proveedor, y cada perfil se probó una vez.

Dataset: Usamos una lista seleccionada de 500 URL de perfiles de Facebook.
Objetivo: Cada proveedor extrajo metadatos del perfil, incluido el número de seguidores, el número de me gusta y el texto de biografía/introducción.
Ejecuciones: Realizamos 1 ejecución por perfil.

Tasas de éxito

Definimos tres niveles de éxito:

Éxito de envío: Consideramos que un envío fue exitoso si la API aceptó nuestra solicitud inicial (HTTP 200/202) sin errores de autenticación o de límite de tasa.
Éxito de ejecución: Consideramos que una ejecución fue exitosa si el trabajo de scraping se completó sin errores de tiempo de espera o del sistema.
Éxito de validación: Aplicamos un conjunto de reglas para garantizar la calidad y utilidad de los datos. Un resultado se considera VÁLIDO si el campo obligatorio (nombre de la página) se devuelve en un formato no vacío y sin redirección, y el campo de seguidores, cuando está presente, contiene un valor numérico.

Una prueba que falla en cualquier etapa anterior no puede continuar a etapas posteriores y se registra como una prueba fallida en el cálculo de validación final. Por ejemplo, si una solicitud falla durante el envío, recibe una puntuación de validación de 0. La tasa de éxito de validación final incluye todas las pruebas de todas las etapas.

Criterios de validación

Validamos cuatro campos por perfil para evaluar la precisión e integridad de los datos. Cada campo se evalúa de forma independiente con las reglas siguientes.

1. Validación del nombre

El nombre del perfil es el campo que debe estar presente y ser válido para que un resultado pase la validación. Todos los proveedores extraen el nombre del perfil: Nimble y Decodo lo analizan desde las metaetiquetas HTML, mientras que SerpAPI y Apify lo devuelven como un campo estructurado.

Cuando se detecta un scraper o este no logra eludir las medidas anti-bot, la respuesta normalmente devuelve la página de inicio de sesión o la página de inicio de la plataforma en lugar del perfil solicitado. Identificamos estos casos comprobando si el nombre devuelto coincide con títulos de páginas de redirección conocidos, como «Log in» o «Welcome to Facebook», y tratamos cualquier coincidencia de este tipo como un fallo.

2. Seguidores

Válido si el valor está ausente (el campo puede no ser visible públicamente en todos los perfiles).
Válido si está presente y contiene al menos un carácter numérico (por ejemplo, «1.4K», 500, «2.576»).
Inválido si está presente pero no contiene ningún valor numérico.

La extracción varía según el proveedor:

Nimble: Regex en las metaetiquetas HTML og:title / og:description (patrón: \d+[KkMmBb]? followers)
Decodo: Regex en el contenido de og:description (patrón: [\d,.]+ [KkMmBb]?\s*followers)
SerpAPI: Campo estructurado profile_results.followers
Apify: Campo estructurado followers

Lógica de decisión de validación

is_valid = name_passed AND followers_passed

Donde:

name_passed = True si name es una cadena válida sin redirección, o si la lista profile_info de Apify no está vacía
followers_passed = True si followers está ausente (None) O está presente con un valor numérico

Omitimos automáticamente los perfiles con URL rotas o no disponibles. La detección se aplicó en la etapa de envío mediante la coincidencia de mensajes de error:

Errores HTTP 404
«not found», «does not exist», «invalid url»
«post not available», «content removed», «post removed», «post deleted»
«page not found», «post is unavailable», «this post is no longer available»

Sin embargo, no hubo URL rotas en nuestro dataset, por lo que no se excluyó ningún perfil del análisis.

Campos de metadatos disponibles

Contamos el número de campos estructurados no nulos devueltos por cada proveedor en el esquema de salida normalizado. Las puntuaciones de los proveedores difieren según si ofrecen una API dedicada de Facebook o dependen del scraping de HTML de propósito general.

Nimble y Decodo recuperan las páginas de perfil como HTML sin procesar y extraen campos mediante patrones regex aplicados a las metaetiquetas Open Graph.

SerpAPI y Apify utilizan productos de datos dedicados de Facebook que devuelven JSON estructurado con campos etiquetados individualmente. Esto les permite mostrar una gama más amplia de metadatos sin analizar HTML no estructurado.

El recuento de metadatos por resultado se promedió en todas las 500 ejecuciones de cada proveedor y se informó como campos de metadatos disponibles en el resumen de resultados.

Metodología estadística

Proveedor	Tasa de éxito de validación (95 % IC)
Nimble	99 (98.4, 99.8)
SerpAPI	98 (96.6, 99.2)
Decodo	74 (70, 77.6)
Apify	68 (63.4, 71.8)

Los intervalos de confianza se calcularon mediante remuestreo percentil bootstrap:

Método: Percentil bootstrap
Remuestreos: 10.000
Nivel de confianza: 95 %
Métrica: Tasa de éxito de validación (binaria: 1 = válido, 0 = inválido)
Tamaño de la muestra: N = 500 por proveedor

Preguntas frecuentes

La mejor herramienta de scraping de Facebook depende de tus necesidades. Bright Data es ideal para desarrolladores que desean control personalizado de Python y proxy.

Apify ofrece un scraper de publicaciones de Facebook sin código y un scraper de páginas de Facebook para una recopilación rápida de datos, y Nimble proporciona scraping de datos de Facebook basado en API con rotación de IP residencial.

Sí, puedes crear un script de Python para extraer un grupo de Facebook y recopilar publicaciones o debates públicos. Asegúrate de extraer contenido que sea visible públicamente para cumplir con las normas.

Puedes extraer comentarios, reacciones y compartidos con un scraper de comentarios de Facebook. Con APIs de web scraping o el Facebook Post Scraper de Apify, puedes recuperar interacciones de usuarios de publicaciones públicas. Evita siempre los datos personales o privados para cumplir con los Términos de servicio de Facebook.

Sí, pero solo cuando la información de contacto esté disponible públicamente. Un scraper de correos electrónicos de Facebook puede recopilar correos electrónicos de las secciones «Acerca de» o «Contacto» de páginas de empresas o marcas. Evita recopilar correos electrónicos privados de usuarios o utilizar datos extraídos para comunicaciones no solicitadas.

Puedes usar un scraper de Facebook Marketplace para extraer detalles de productos, precios e información del vendedor de listados públicos.

Los scrapers basados en Python pueden manejar la extracción de datos a pequeña escala, mientras que las herramientas de Apify o Nimble son mejores para el scraping de Facebook Marketplace a gran escala con soporte de proxy.

Cita esta investigación

Elige el formato que se ajuste al lugar donde vas a publicar. Pegar la versión con enlace en tu CMS conserva el enlace de retroceso.

Sedat Dogan and Gulbahar Karatas (2026) - "Mejores scrapers de Facebook: Apify, Bright Data y Decodo". Publicado en línea en AIMultiple.com. Recuperado el 27 de Agosto de 2026, de: https://aimultiple.com/facebook-scraping [Recurso en línea]

Dogan, S., & Karatas, G. (2026, 27 de Agosto). Mejores scrapers de Facebook: Apify, Bright Data y Decodo. AIMultiple. https://aimultiple.com/facebook-scraping

@misc{dogan2026,
  author = {Dogan, Sedat and Karatas, Gulbahar},
  title  = {{Mejores scrapers de Facebook: Apify, Bright Data y Decodo}},
  year   = {2026},
  month  = aug,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/facebook-scraping}},
  note   = {AIMultiple. Recuperado el 27 de Agosto de 2026}
}

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Última actualización: 17 de Agosto de 2026

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Registro de cambios

10 actualizaciones

202618 de Abr
Añadida una sección sobre SerpApi Facebook Profile API con su tasa de éxito en el benchmark y campos de metadatos.
25 de Feb
Añadidos resultados de la comparativa de raspadores de Facebook.
25 de Feb
Se añadió una sección de metodología de evaluación comparativa de raspadores de Facebook.
24 de Ene
Se añadió la sección "Precios de las mejores herramientas de scraping de Facebook 2026".
20256 de Nov
Se reemplazó la introducción del artículo.
8 de May
Se eliminó la Figura 5 de la sección de Instagram.
12 de Mar
Eliminada la sección de resultados de la evaluación comparativa de la recopilación de datos de Facebook.
30 de Ene
Se amplió la sección de resultados de la evaluación comparativa de la recopilación de datos de Facebook.
202422 de Dic
Actualizada la introducción de la sección "Las 4 mejores API de raspado de Facebook en 2025".
11 de Dic
Se eliminó la sección sobre las API de Facebook para la recopilación de datos.

Enlaces de referencia

Was ist Scraping und wie kann ich meine Infos auf Facebook schützen? | Facebook-Hilfebereich

Conditions générales

Sedat Dogan

CTO

Sedat es un líder en tecnología y seguridad de la información con 20 años de experiencia en desarrollo de software, infraestructura de redes y ciberseguridad. Sedat:
- Tiene 20 años de experiencia como hacker de sombrero blanco y gurú del desarrollo, con amplia experiencia en lenguajes de programación y arquitecturas de servidores.
- Es asesor de la junta directiva en un capital de riesgo que invierte en empresas tecnológicas en etapas tempranas y en Ödeal, una plataforma regional de pagos digitales que atiende a 125.000 comercios.
- Ha dirigido la infraestructura tecnológica y la ciberseguridad de siete elecciones nacionales y ha sido reconocido en el Salón de la Fama de la ciberseguridad por líderes tecnológicos globales, incluido Twitter.

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Investigado por

Gulbahar Karatas

Analista de la industria

Gülbahar es analista de la industria en AIMultiple centrada en la recopilación de datos web, las aplicaciones de los datos web y la seguridad de las aplicaciones.

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Nosotros seguimos normas éticas & nuestro proceso para la objetividad. Los suscriptores de los servicios de evaluación comparativa de AIMultiple en Extracción de datos web incluyen Bright Data, Apify, SerpApi.

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Tutorial de scraper de Facebook con Python

Cómo funciona el scraper de Facebook

Paso 1: Configuración e instalación

Paso 2: Búsqueda de Google para URL de Facebook

Paso 3: Extracción de datos de publicaciones

Paso 4: Recuperar y guardar resultados

¿Es legal el scraping de Facebook?

¿Qué medidas toma Facebook para evitar el scraping no autorizado?

¿Qué es el scraping de Facebook?

Metodología del benchmark del scraper de Facebook

Tasas de éxito

Criterios de validación

1. Validación del nombre

2. Seguidores

Lógica de decisión de validación

Campos de metadatos disponibles

Metodología estadística

Preguntas frecuentes

¿Cuál es la mejor herramienta de scraping de Facebook?

¿Puedo extraer grupos de Facebook con Python?

¿Cómo puedo extraer comentarios de Facebook o interacciones de usuarios?

¿Es posible extraer direcciones de correo electrónico de las páginas de Facebook?

¿Cómo extraigo listados de Facebook Marketplace?

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