Évaluation en Monde Ouvert

Meilleurs scrapers Instagram pour extraire des données Instagram

mis à jour le 21 août 2026

Instagram reste l'une des plateformes les plus agressives en matière de blocage du scraping automatisé en raison de mesures anti-bot avancées telles que la prise d'empreintes TLS et la vérification de la réputation IP.

Que vous ayez besoin d'un scraper haute performance API ou d'un script Python personnalisé, ce guide évalue les meilleurs outils, notamment Apify Instagram Scraper et Bright Data Instagram Scraper.

Fournisseur

Pour

Bright Data

Temps de réponse le plus rapide et meilleur rapport coût-efficacité à grande échelle

Decodo

90 %+ taux de réussite sur les métadonnées de profil et de publication

Apify

Configuration sans code avec des « Actors » de médias sociaux préconstruits pour un déploiement rapide

Les meilleurs outils de scraper Instagram de 2026

Scrapers	Pages prises en charge	Options de scraping	Formats	Type de scraper
Bright Data	Commentaires Publications Profils Reels	Requête URL	CSV JSON NDJSON JSON lines	Spécialisée API
Apify	Commentaires Publications Profils Hashtags Reels	Requête URL	Tableau JSON	Spécialisée API
Decodo	Publications Profils Hashtags Reels	Requête	Tableau JSON	Spécialisée API
Nimble	Aucun modèle prédéfini pour IG	Requête	JHTML JSON	Usage général

Les fournisseurs avec des liens sont les sponsors d'AIMultiple.

Spécialisée API : scraper API spécifique à Instagram, adaptée pour collecter des données exclusivement depuis Instagram. Par exemple, Bright Data propose des modèles adaptés à des points de données Instagram spécifiques, tels que « instagram-comments-collect by URL ».
Usage général : Offre un scraper polyvalent qui n'est pas spécialisé pour Instagram mais qui peut être modifié pour gérer des tâches de scraping web Instagram.
Types de pages pris en charge : Pages où l'outil de scraping Instagram fournit des données dans un format structuré.

Résultats du benchmark des scrapers Instagram

Comparez le temps de réponse médian des fournisseurs et le nombre moyen de champs qu'ils ont renvoyés dans notre benchmark :

Stabilité des taux de réussite des scrapers Instagram

Rapport coût-efficacité des scrapers Instagram par volume mensuel

Les options de tarification mensuelle de ces fournisseurs sont listées ci-dessous.

Fonctionnalités des meilleurs scrapers Instagram

Bright Data

Bright Data propose deux solutions Instagram : une Scraper API en temps réel pour les profils, les publications, les commentaires et les reels, et des Datasets pré-collectés pour l'analyse historique à grande échelle. Les tutoriels Python de cette page utilisent la Dataset API.

Notre Scraper API offre les temps de réponse les plus rapides et le meilleur rapport coût-efficacité à grande échelle, avec un taux de réussite dépassant 90 % pour les métadonnées de profil et de publication dans nos benchmarks. Vous n'êtes facturé que pour les résultats réussis ; les requêtes échouées ne sont pas facturées. L'API comprend cinq endpoints spécifiques à Instagram : profils, publications, reels, commentaires et datasets.

Decodo

Decodo’s cibles Instagram (instagram_graphql_profile, instagram_graphql_user_posts, instagram_graphql_post) renvoient du JSON parsé via REST, disponible sur les plans avancés ; les plans de base renvoient des données de page brutes sans parsing spécifique à la cible.

L'outil a atteint un taux de réussite élevé dans notre benchmark, similaire à Bright Data, avec plus de 90 % de précision sur les métadonnées de profil et de publication. Cependant, sa couverture d'endpoints est plus étroite que celle de Bright Data ou d'Apify, et il n'offre actuellement pas de support dédié pour les cibles reels ou hashtags.

Apify

Apify’s apify/instagram-scraper Actor est l'un des huit outils axés sur Instagram disponibles dans la boutique. Il prend en charge le scraping des publications, des reels, des commentaires, des mentions, des profils et des hashtags, ainsi que des lieux, et permet la découverte par mots-clés en plus de la saisie d'URL.

La console sans code permet aux utilisateurs de coller une URL ou un mot-clé et d'exécuter le scraper sans intégration d'API. En plus du scraping d'URL direct, elle offre une découverte par mots-clés pour les hashtags, les lieux ou les utilisateurs. Les réponses aux commentaires et le tri des commentaires du plus récent au plus ancien sont disponibles sur les plans payants, tandis que le plan gratuit est limité à environ 15 commentaires par publication.

Nimble

Tous les fournisseurs de cette comparaison ne fonctionnent pas comme des scrapers Instagram de la même manière que les trois mentionnés ci-dessus. Par exemple, Nimble n'offre pas d'endpoint ou de schéma spécifique à Instagram. Il s'agit plutôt d'une API Web générale qui traite n'importe quelle URL via un parseur piloté par l'IA et renvoie du JSON structuré. La sortie dépend de ce que le modèle extrait de la page au moment de la requête, plutôt que d'un ensemble fixe de champs.

Nimble ne publie pas de tarification Instagram par enregistrement ; l'accès est basé sur devis. C'est une option appropriée si vous avez besoin d'une seule API pour plusieurs sites et que vous pouvez vous accommoder des changements de schéma.

Scraper API Instagram vs code Python

Le scraping Python de base ne fonctionne pas sur Instagram en raison de systèmes anti-bot puissants, nous appuyons donc sur des API de scraper qui gèrent les proxies, la simulation de navigateur et les limites de débit.
Nous avons construit trois scrapers en Python : profils, publications et commentaires, chacun utilisant des tâches d'API basées sur des snapshots et des sorties CSV propres.
Utilisé la recherche Google pour découvrir de manière fiable des URL de publications Instagram dans les filtres de mots-clés et de dates.
Notre système de polling gère les états de snapshot, les téléchargements de repli, le parsing de lignes JSON et les délais d'expiration de 15 minutes.

Créer un scraper de followers Instagram avec Python

Étape 1 : Installation et configuration

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]

Cette étape :

Importe les bibliothèques Python pour les requêtes HTTP, JSON et pandas.
Définissez votre token d'API et l'ID du dataset de profils Instagram.
Définit profile_urls, la liste des comptes Instagram que vous souhaitez scraper (ici c'est langchain.ai, mais vous pouvez en ajouter autant que vous le souhaitez).

Étape 2 : Envoi des URL de profil au 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()

Ici, vous démarrez la tâche de scraping de profil :

Chaque URL de profil est enveloppée comme un objet dans les données et envoyée au dataset de profils.
L'API répond avec un snapshot_id proxy cette tâche ; vous l'utiliserez à l'étape suivante pour récupérer les données de profil scrapées.

Étape 3 : Polling de l'API jusqu'à ce que les données de profil soient prêtes

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()

Cette boucle :

Vérifie le statut du snapshot toutes les 10 secondes, jusqu'à un délai d'expiration de 15 minutes.
Gère à la fois les formats « ready with download_url » et « items embedded in the response », plus un endpoint de téléchargement de repli.
Collecte tous les enregistrements de profil renvoyés dans la liste items avant de passer à la suite.

Étape 4 : Traitement et enregistrement des données de profil Instagram

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')

Enfin, vous transformez les enregistrements bruts de l'API en un dataset propre :

Analyse en toute sécurité les champs numériques comme followers, posts_count et avg_engagement.
Conserve les attributs de profil utiles : identifiants de compte, indicateurs professionnels/entreprise, statut de vérification, bio, nom complet et URL externe.
Stocke tout dans un DataFrame pandas et l'écrit dans instagram_profiles_data.csv pour une analyse ou un reporting ultérieur.

Laissez notre équipe automatiser l'un de vos processus métier avec des agents IA, gratuitement.

Automatiser un processus

Scraper de publications Instagram (tutoriel Python)

Étape 1 : Installation et configuration

Dans cet exemple, nous utiliserons l'API de dataset Instagram plus des proxies pour collecter des publications Instagram correspondant à un mot-clé dans une plage de dates.

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"

Ce bloc :

Importe les bibliothèques Python pour l'analyse d'URL, les requêtes HTTP, la gestion du JSON et l'analyse de données avec pandas.
Définissez votre token d'API et l'ID du dataset Instagram.
Configure le proxy pour le scraping Instagram.
Définit les paramètres de recherche : KEYWORD, le nombre de publications à récupérer (NUM_POSTS) et la fenêtre de dates (DATE_START → DATE_END).

Étape 2 : Recherche de publications Instagram via la recherche Google

Nous utilisons la recherche Google pour trouver des publications Instagram pertinentes correspondant à nos critères dans une plage de dates spécifique.

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()

Cette étape utilise la recherche Google pour trouver des publications. Le script :

Construit une requête comme site:instagram.com/p/ « {KEYWORD} » after: DATE_START before: DATE_END et parcourt les pages de résultats Google.
Utilise des expressions régulières pour extraire les URL des publications Instagram du HTML, les normalise (www.instagram.com vs instagram.com) et supprime les doublons.
S'arrête lorsqu'il a collecté NUM_POSTS URL uniques ou lorsqu'il atteint le nombre maximal de pages de résultats Google.

Étape 3 : Envoi des URL de publications Instagram à l'API pour le scraping

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()

Cette étape lance la tâche de scraping réelle :

Il envoie toutes les URL Instagram collectées au dataset Instagram dans une seule requête par lot.
L'API renvoie un snapshot_id qui identifie cette tâche de scraping et qui est utilisé à l'étape suivante pour récupérer les résultats une fois le traitement terminé.

Étape 3 : Polling des résultats et enregistrement des données

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')

Scraper de commentaires Instagram (Python)

Étape 1 : Installation et configuration

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"

Cette étape :

Importe les bibliothèques pour la gestion des URL, les expressions régulières, les requêtes HTTP et pandas.
Définissez l'ID du dataset de commentaires et le API_TOKEN.
Configure le proxy à utiliser et définit les paramètres de recherche : mot-clé, le nombre de publications dont il faut extraire les commentaires et la fenêtre de dates.

Étape 2 : Recherche de publications Instagram via la recherche Google

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

Ici, vous :

Utilisez la recherche Google avec la requête site:instagram.com/p/ et vos filtres de mot-clé et de date pour trouver des publications pertinentes.
Extrayez et normalisez les URL des publications Instagram avec des expressions régulières, dédupliquez-les et arrêtez-vous une fois que vous avez NUM_POSTS publications.
Stockez la liste finale dans instagram_urls, qui alimentera le scraper de commentaires.

Étape 3 : Envoi des URL de publications au scraper de commentaires 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()

Cette étape :

Envoie toutes les URL Instagram au dataset de commentaires Instagram en un seul lot.
Chaque URL est enveloppée comme {« url » : …} afin que l'API sache de quelle publication scraper les commentaires.
L'API renvoie un snapshot_id qui identifie cette tâche de scraping de commentaires.

Étape 4 : Polling des résultats et enregistrement des données de commentaires

Nous vérifions en continu si le scraping est terminé, puis nous traitons et enregistrons les données de commentaires.

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')

Cette section interroge l'API toutes les 10 secondes jusqu'à ce que le scraping soit terminé. Une fois prête, elle récupère toutes les données de commentaires, en extrayant des informations clés telles que le nom d'utilisateur du commentateur, le texte du commentaire, les likes, les réponses, les hashtags utilisés et les utilisateurs tagués. Les données sont structurées dans un DataFrame pandas et enregistrées dans un fichier CSV.

Ne manquez pas nos benchmarks et analyses basées sur les données. Le bouton ouvre Google ; sélectionner AIMultiple confirme que vous souhaitez voir AIMultiple plus souvent dans les résultats de recherche Google.

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Comment Instagram détecte les scrapers (pourquoi les scripts Python de base échouent)

Les scripts Python simples utilisant requests échouent immédiatement car ils n'ont pas un comportement de navigateur réel et reposent sur une seule IP qui est bloquée en quelques minutes. La plateforme peut détecter instantanément les scrapers web Instagram grâce à plusieurs couches de défenses :

Pas d'exécution de JavaScript : Instagram charge la page dynamiquement, et les scripts Python ne peuvent pas exécuter JavaScript, donc les pages apparaissent vides. Cela révèle instantanément un comportement non humain.
Limitation de débit : Les utilisateurs humains ne font pas 50 requêtes par seconde. Les scrapers de base réessayent avec un timing prévisible, et Instagram bloque cela immédiatement.
Réputation IP : Instagram maintient des scores de confiance IP en temps réel, des IP de datacenter et la duplication d'IP. N'utilisez pas de proxies gratuit ; ils se font bloquer après quelques requêtes.

Nous avons utilisé un scraper web API qui gère la simulation de navigateur, la rotation d'IP, JavaScript, les limites de débit et la résolution de captchas.

Proxies, limites de débit et exécution de votre scraper Instagram à grande échelle

Instagram bannira tout script qui réutilise la même IP de manière répétée. Pour scraper Instagram à grande échelle, vous devez utiliser des proxies résidentiels rotatifs, respecter les limites de débit, introduire des délais et éviter les requêtes directes vers Instagram. Voici comment nous avons utilisé les proxies lors du scraping de données depuis Instagram :

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

À grande échelle, Instagram effectue des vérifications de vélocité (trop de requêtes trop rapides) et des vérifications de concurrence (trop de requêtes simultanées). Notre tutoriel évite cela en :

en dormant entre les pages de recherche Google (time.sleep(2))
en interrogeant les API toutes les 10 secondes,
en ne contactant jamais Instagram directement.

Scrapers Instagram utilisés dans le benchmark

Notre benchmark a testé les solutions API de scraper Instagram dédiées listées ci-dessous. Pour en savoir plus, consultez la méthodologie pour les API de web scraping.

Type de page	Apify	Bright Data	Oxylabs	Smartproxy	Zyte
Publication Instagram	apify/instagram-scraper	Instagram – Posts-collect by URL	❌	Scraping de médias sociaux API – instagram_grap hql_post	❌
Profil Instagram	apify/instagram-profile-scraper	Instagram – Profiles – collect par URL	❌	Scraping de médias sociaux API – instagram_grap hql_post	❌

Découvrez quelles grandes entreprises d'infrastructure web proposent des scrapers spécifiques pour les pages Instagram :

Fournisseur	Publication Instagram	Profil Instagram
Bright Data	✅	✅
Apify	✅	✅
Decodo	✅	✅
Oxylabs	❌	❌
Zyte	❌	❌

Qu'est-ce que le scraping Instagram ?

Le scraping Instagram désigne le processus consistant à utiliser des logiciels automatisés, tels que des bots ou des scripts, pour collecter des données publiques à partir des pages Instagram, notamment les publications, les hashtags et les commentaires.

Plutôt que de faire visiter manuellement un profil par un humain pour copier la bio et la coller dans Excel, un script automatise ce processus des milliers de fois, en organisant les données dans un format structuré tel que CSV ou JSON pour l'analyse.

FAQ

Le scraping de données Instagram publiquement disponibles est autorisé tant que vous respectez les conditions de la plateforme et les lois applicables pour l'analyse concurrentielle, la surveillance de marque et l'analyse des sentiments. Cependant, toujours :

* Suivez les Conditions d'utilisation d'Instagram
* Évitez de collecter des données personnelles qui ne sont pas destinées à être publiques
* Utilisez un outil de scraping Instagram conforme aux réglementations régionales

Vous pouvez scraper les publications, les profils publics et les données de commentaires. Cela inclut les noms d'utilisateur Instagram, le nombre de followers, le nombre de publications, les métriques d'engagement, les détails des publications (likes, hashtags, médias) et le texte des commentaires avec les métadonnées de base.

Oui. Instagram bloque le scraping direct, c'est pourquoi notre tutoriel évite de contacter Instagram directement et utilise une API de scraping qui gère le blocage, les limites de débit et les empreintes digitales pour nous.

Les endpoints de l'API d'Instagram, comme l'API Graph d'Instagram, ne fournissent pas les données publiques de profil, de publication et de commentaire que nous scrapons dans ce tutoriel. Elle fonctionne pour votre propre compte professionnel et nécessite des autorisations et un examen d'application, nous appuyons donc sur des API de scraper à la place.

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Gulbahar Karatas (2026) - "Meilleurs scrapers Instagram pour extraire des données Instagram". Publié en ligne sur AIMultiple.com. Consulté le 21 Août 2026, à : https://aimultiple.com/instagram-scraping [Ressource en ligne]

Karatas, G. (2026, 21 Août). Meilleurs scrapers Instagram pour extraire des données Instagram. AIMultiple. https://aimultiple.com/instagram-scraping

@misc{karatas2026,
  author = {Karatas, Gulbahar},
  title  = {{Meilleurs scrapers Instagram pour extraire des données Instagram}},
  year   = {2026},
  month  = aug,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/instagram-scraping}},
  note   = {AIMultiple. Consulté le 21 Août 2026}
}

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Résultats et horodatages de 11 points de données. Téléchargez les données utilisées dans cet article sous forme de fichier ZIP contenant 3 fichiers CSV.

Dernière mise à jour : 17 Août 2026

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Journal des modifications

8 mises à jour

202526 Déc
Ajout d'une section, Stabilité des taux de réussite des scrapers Instagram au fil du temps.
19 Nov
L'article a été enrichi d'exemples de code Python pour le scraping des profils, publications et commentaires Instagram.
11 Nov
Supprimé la section d'aperçu des performances de l'API du scraper Instagram.
12 Mar
Ajout de Instagram scrapers used in benchmark à la section Instagram scraper APIs benchmark results.
17 Fév
Mise à jour de la méthodologie de référence dans l'introduction.
202410 Déc
Ajout d'une définition du scraping Instagram à la section « Qu'est-ce que le scraping Instagram ? ».
9 Déc
La section « Comment extraire des données d'Instagram » a été mise à jour avec de nouvelles méthodes.
28 Nov
Ajout des résultats de benchmark et des tarifs pour les API de scraping dédiées à l'introduction.

Gulbahar Karatas

Analyste sectorielle

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Gülbahar est analyste sectorielle chez AIMultiple, spécialisée dans la collecte de données web, les applications des données web et la sécurité des applications.

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Commentaires 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?

Les meilleurs outils de scraper Instagram de 2026

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Comment Instagram détecte les scrapers (pourquoi les scripts Python de base échouent)

Proxies, limites de débit et exécution de votre scraper Instagram à grande échelle

Scrapers Instagram utilisés dans le benchmark

Qu'est-ce que le scraping Instagram ?

FAQ

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Nous suivons des normes éthiques et notre processus pour garantir l'objectivité. Parmi les abonnés aux services d'évaluation comparative d'AIMultiple dans la catégorie Extraction de données des réseaux sociaux figurent Bright Data, Decodo, Apify.

Meilleurs scrapers Instagram pour extraire des données Instagram

Les meilleurs outils de scraper Instagram de 2026

Résultats du benchmark des scrapers Instagram

Stabilité des taux de réussite des scrapers Instagram

Rapport coût-efficacité des scrapers Instagram par volume mensuel

Fonctionnalités des meilleurs scrapers Instagram

Bright Data

Decodo

Apify

Nimble

Scraper API Instagram vs code Python

Créer un scraper de followers Instagram avec Python

Étape 1 : Installation et configuration

Étape 2 : Envoi des URL de profil au web scraper

Étape 3 : Polling de l'API jusqu'à ce que les données de profil soient prêtes

Étape 4 : Traitement et enregistrement des données de profil Instagram

Scraper de publications Instagram (tutoriel Python)

Étape 1 : Installation et configuration

Étape 2 : Recherche de publications Instagram via la recherche Google

Étape 3 : Envoi des URL de publications Instagram à l'API pour le scraping

Étape 3 : Polling des résultats et enregistrement des données

Scraper de commentaires Instagram (Python)

Étape 1 : Installation et configuration

Étape 2 : Recherche de publications Instagram via la recherche Google

Étape 3 : Envoi des URL de publications au scraper de commentaires API

Étape 4 : Polling des résultats et enregistrement des données de commentaires

Comment Instagram détecte les scrapers (pourquoi les scripts Python de base échouent)

Proxies, limites de débit et exécution de votre scraper Instagram à grande échelle

Scrapers Instagram utilisés dans le benchmark

Qu'est-ce que le scraping Instagram ?

FAQ

Est-il légal de scraper Instagram ?

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