Análise

Melhores raspadores do Facebook: Apify, Bright Data e Decodo

com

atualizado em 18 abr. 2026

Usar Python e uma API de raspagem do Facebook gerenciada permite que você coletar publicações públicas, comentários, curtidas e compartilhamentos. Este tutorial demonstra como raspar publicações do Facebook por palavra-chave e recuperar suas URLs por meio da pesquisa do Google.

Em seguida, explica como extrair dados detalhados de publicações usando a API, além de dicas para escalar o processo com ferramentas como Apify, Nimble e Decodo.

Provedor de API

Foco

Bright Data

Solução voltada para empresas com baixos custos de API para solicitações de alto volume

SerpApi

API de raspagem do Facebook com a mais ampla cobertura de metadados

Apify

API de raspador dedicada para raspagem de páginas do Facebook

Resultados do benchmark dos raspadores do Facebook

Preços das melhores ferramentas de raspagem do Facebook 2026

Veja as melhores ferramentas de raspagem do Facebook com base nos tipos de páginas suportados, formatos de saída, preços e opções de teste.

Provedor	API	Páginas suportadas	Saída	Preço por 1k páginas (mês)	Teste gratuito
Bright Data	Dedicada	Comentário Publicação Reels	JSON NDJSON JSON Lines CSV	$0,98	Grátis 5k registros por mês
Apify	Dedicada	Publicação	JSON CSV Excel	$2,00	7 dias
SerpApi	Dedicada	Perfil	JSON HTML	$25 (plano mensal)	250 buscas
Nimble	Propósito geral	Não existem modelos de página predefinidos	JSON HTML	$1,00	✅
Crawlbase	Dedicada	Página Grupo Perfil Evento	JSON	$4,19	1.000 gratuito solicitações
ScrapingBot	Propósito geral	Publicação Perfil	JSON HTML	$43 (plano mensal)	✅

Dedicada: Retorna JSON estruturado com campos de dados-chave de páginas do Facebook. Essas APIs são projetadas especificamente para o Facebook e oferecem maior precisão.
Propósito geral: Não é específico para o Facebook, mas pode ser adaptado para raspagem de dados do Facebook por meio de parsing personalizado.
NDJSON e JSONL: Usa JSON delimitado por nova linha para armazenamento e processamento eficiente de grandes conjuntos de dados, com cada linha representando um objeto JSON.

Antes de analisar as principais ferramentas abaixo, a maneira mais fácil de entender como essas APIs lidam com a raspagem do Facebook é vendo sua saída. Você pode baixar amostras de saída de todos os provedores.

Obtenha amostras de todos os fornecedores

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Recursos das melhores ferramentas de raspagem do Facebook

Bright Data

Bright Data O raspador do Facebook da Bright Data cobre 15 modelos dedicados para extrair dados públicos de Páginas, Perfis, Grupos, Marketplace, Eventos, Reels e Comentários. Os usuários podem escolher entre dois modos de coleta:

API de raspador: permite que desenvolvedores automatizem a raspagem de dados do Facebook em larga escala com opções de agendamento, armazenamento, entrega e integração.
Raspador sem código: uma interface plug-and-play para não desenvolvedores coletarem dados diretamente de URLs do Facebook por meio de um painel de controle.

Além de raspar dados ao vivo, a Bright Data também fornece conjuntos de dados prontos para uso do Facebook (incluindo publicações, comentários, listagens do marketplace, eventos e perfis).

Cadastre-se e use o código AIM50 na seção de cobrança para economizar 50%

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SerpApi

SerpApi API de perfil do Facebook extrai dados estruturados de perfis e páginas do Facebook e retorna resultados em formato JSON. Em nosso benchmark, a SerpApi combinou uma alta taxa de sucesso com ampla cobertura de metadados.

Ele fornece campos incluindo nome do perfil, URL, seguidores, curtidas, status de verificação, texto de introdução, categoria, detalhes de contato, links e fotos. Dependendo do tipo de perfil, também oferece detalhes do criador ou informações gerais de "Sobre".

Comece com o plano SerpApi gratuito, 250 buscas por mês

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Apify

Apify O raspador de publicações do Facebook da Apify pode gerar dados em JSON, CSV ou Excel. As entradas do raspador devem ser URLs de páginas do Facebook, que podem ser adicionadas manualmente, enviadas como lista ou fornecidas via API.

O raspador do Facebook pode extrair informações detalhadas, como endereços de página, e-mails e números de telefone, da seção "Sobre", mesmo quando esses dados não estão disponíveis no widget de introdução. Os links de mídias sociais são agrupados por plataforma, e dados adicionais são coletados das seções atualizadas "Sobre" e "Transparência da Página".

O plano Starter, que custa $39 por mês, reduz a taxa de raspagem para cerca de $10 por 1.000 páginas e inclui até 3.900 páginas por mês. No plano gratuito, você pode raspar até 500 páginas.

Nimble

A Nimbleway oferece uma API de raspagem de propósito geral adaptável ao Facebook. Ela não é especificamente adaptada para a plataforma, mas tem bom desempenho para raspagem leve de HTML para JSON.

Com o raspador de dados do Facebook, você pode segmentar até estados e cidades específicos. Eles oferecem planos pré-pagos e mensais.

ScrapingBot

ScrapingBot é um software acessível de raspagem do Facebook que suporta publicações e perfis, ideal para startups ou pequenas equipes de dados. Ele lida com a rotação de proxy automaticamente e gera JSON ou HTML limpos para integrações simples.

Crawlbase

Crawlbase oferece raspagem dedicada do Facebook por meio de sua API de rastreamento, permitindo que os usuários coletem dados JSON estruturados de páginas públicas, grupos, perfis, eventos e hashtags do Facebook.

A API retorna JSON estruturado que inclui campos como "title", "type", "membersCount", "url" e um array "feeds" contendo dados de publicações como "userName", "text", "likesCount", "commentsCount" e "sharesCount".

Preço: $78/mês

Tutorial de raspador do Facebook em Python

Este guia passo a passo mostrará como raspar publicações do Facebook, raspar grupos do Facebook por palavra-chave, buscar URLs por meio do Google e extrair informações detalhadas de publicações usando o raspador de publicações do Facebook da Bright Data.

Como o raspador do Facebook funciona

O script do raspador do Facebook é dividido em quatro etapas principais:

Configuração e preparação: Importe bibliotecas, configure o Python e adicione credenciais da API.
Encontre URLs do Facebook: Use a pesquisa do Google para coletar links para raspar publicações do Facebook.
Acione a raspagem: Envie URLs para a API do raspador de dados do Facebook.
Recupere e salve os resultados: Baixe os dados raspados e exporte-os para um arquivo CSV.

Etapa 1: Configuração e preparação

Aqui, importamos bibliotecas Python para fazer solicitações HTTP, analisar dados e lidar com JSON. Adicione suas credenciais da API a partir do painel e configure um servidor proxy para pesquisas no Google, essencial para a raspagem de dados do Facebook.

Em seguida, definimos nossos parâmetros de busca: procurar publicações sobre "agentic frameworks" e coletar cinco publicações (você pode aumentar esse número para uma análise mais profunda usando seu raspador do 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

Etapa 2: Pesquisa no Google por URLs do Facebook

Agora pesquisamos no Google para encontrar URLs de publicações do Facebook para raspagem de dados do 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()

Esta etapa realiza a configuração real da raspagem do Facebook usando a pesquisa do Google. O script constrói uma consulta site:facebook.com para localizar publicações públicas relevantes, recupera os resultados HTML e extrai as URLs das publicações (incluindo publicações compartilhadas e vídeos).

Links duplicados são filtrados, e um atraso de 2 segundos garante que solicitações respeitosas e em conformidade sejam feitas ao Google.

Etapa 3: Extraindo dados de publicações

Em seguida, enviamos as URLs coletadas das publicações do Facebook para a API para raspagem e extração de dados do 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()

Esta etapa envia suas URLs do Facebook para a API de raspagem do Facebook. Cada URL é enviada como JSON; se bem-sucedida, o raspador retorna um ID de snapshot para rastrear seu trabalho de raspagem. Se a solicitação falhar, o script sai com uma mensagem de erro.

Etapa 4: Recupere e salve os resultados

Esta etapa aguarda a API terminar a raspagem do Facebook e salva os dados coletados.

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}")

Ele extrai detalhes das publicações, como URL, nome de usuário, data, curtidas, comentários e compartilhamentos, e depois exporta tudo para um arquivo CSV para análise. O script inclui tratamento de tempo limite e verificações de erro para manter seu raspador do Facebook confiável e eficiente.

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A raspagem do Facebook é legal?

Raspar o Facebook só é legal quando envolve a coleta de dados publicamente disponíveis e está em conformidade com os Termos de Serviço do Facebook. O Facebook proíbe explicitamente a coleta não autorizada de dados, a raspagem automatizada e o acesso a informações privadas de usuários sem consentimento.¹

No entanto, os desenvolvedores ainda podem acessar certos tipos de dados do Facebook de forma ética e legal usando as APIs oficiais do Facebook. ²

Quais medidas o Facebook toma para impedir a raspagem não autorizada?

O Facebook emprega várias medidas antirraspagem para detectar e bloquear tentativas de raspagem que violem seus termos de serviço. Elas incluem:

Externa Equipe de Uso Indevido de Dados (EDM): A equipe de Uso Indevido de Dados Externos (EDM) do Facebook é responsável por detectar possíveis usos indevidos de dados e impedir que raspadores não autorizados violem as políticas do Facebook e comprometam a privacidade do usuário.
Limites de taxa referem-se ao número de vezes que um usuário pode interagir com os serviços de um site dentro de um determinado período. O Facebook aplica limites de taxa para evitar o uso excessivo e abusivo de suas APIs.
Bloqueio de solicitações por reconhecimento de padrões: O Facebook emprega algoritmos para evitar que ferramentas automatizadas de raspagem do Facebook sobrecarreguem seus sistemas. Essa técnica envolve analisar o tráfego e as solicitações recebidas pelo servidor usando algoritmos de aprendizado de máquina.

O que é raspagem do Facebook?

A raspagem do Facebook envolve a coleta automática de dados publicamente disponíveis de páginas, publicações, perfis ou grupos do Facebook usando código ou ferramentas especializadas.

A raspagem pode ser feita com scripts Python ou APIs, que simplificam a raspagem de dados do Facebook ao automatizar o gerenciamento de proxy.

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Metodologia de benchmark do raspador do Facebook

Avaliamos raspadores de dados da web para avaliar sua capacidade de raspar dados de perfis do Facebook. Executamos 500 URLs de perfis do Facebook por provedor, com cada perfil testado uma vez.

Conjunto de dados: Usamos uma lista selecionada de 500 URLs de perfis do Facebook.
Alvo: Cada provedor raspou metadados de perfil, incluindo contagem de seguidores, contagem de curtidas e texto de biografia/introdução.
Execuções: Realizamos 1 execução por perfil.

Taxas de sucesso

Definimos três níveis de sucesso:

Sucesso de envio: Consideramos um envio bem-sucedido se a API aceitou nossa solicitação inicial (HTTP 200/202) sem erros de autenticação ou de limite de taxa.
Sucesso de execução: Consideramos uma execução bem-sucedida se o trabalho de raspagem foi concluído sem erros de tempo limite ou de sistema.
Sucesso de validação: Aplicamos um conjunto de regras para garantir a qualidade e a usabilidade dos dados. Um resultado é considerado VÁLIDO se o campo obrigatório (nome da página) for retornado em um formato não vazio e sem redirecionamento, e o campo de seguidores, quando presente, contiver um valor numérico.

Uma tentativa que falha em qualquer estágio anterior não pode prosseguir para estágios posteriores e é registrada como uma tentativa com falha no cálculo final de validação. Por exemplo, se uma solicitação falha durante o envio, ela recebe uma pontuação de validação de 0. A taxa final de sucesso de validação inclui todas as tentativas em todos os estágios.

Critérios de validação

Validamos quatro campos por perfil para avaliar a precisão e a integridade dos dados. Cada campo é avaliado independentemente usando as regras abaixo.

1. Validação do nome

O nome do perfil é o campo que deve estar presente e válido para que um resultado passe na validação. Todos os provedores extraem o nome do perfil: Nimble e Decodo o analisam a partir de meta tags HTML, enquanto SerpAPI e Apify o retornam como um campo estruturado.

Quando um raspador é detectado ou não consegue contornar medidas antibot, a resposta normalmente retorna a página de login ou a página inicial da plataforma em vez do perfil solicitado. Identificamos esses casos verificando se o nome retornado corresponde a títulos de páginas de redirecionamento conhecidos, como "Log in" ou "Welcome to Facebook", e tratamos qualquer correspondência desse tipo como falha.

2. Seguidores

Válido se o valor estiver ausente (o campo pode não ser publicamente visível em todos os perfis).
Válido se estiver presente e contiver pelo menos um caractere numérico (por exemplo, "1.4K", 500, "2.576").
Inválido se estiver presente, mas não contiver nenhum valor numérico.

A extração varia de acordo com o provedor:

Nimble: Regex em meta tags HTML og:title / og:description (padrão: \d+[KkMmBb]? followers)
Decodo: Regex no conteúdo de og:description (padrão: [\d,.]+ [KkMmBb]?\s*followers)
SerpAPI: Campo estruturado profile_results.followers
Apify: Campo estruturado followers

Lógica de decisão de validação

is_valid = name_passed AND followers_passed

Onde:

name_passed = True se o nome for uma string válida sem redirecionamento, ou se a lista profile_info do Apify não estiver vazia
followers_passed = True se followers estiver ausente (None) OU presente com um valor numérico

Pulamos automaticamente perfis com URLs quebradas ou indisponíveis. A detecção foi aplicada na fase de envio usando correspondência de mensagens de erro:

HTTP 404 erros
"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"

No entanto, não havia URLs quebradas em nosso conjunto de dados, portanto, nenhum perfil foi excluído da análise.

Campos de metadados disponíveis

Contamos o número de campos estruturados não nulos retornados por cada provedor em todo o esquema de saída normalizado. As pontuações dos provedores variam dependendo se oferecem uma API dedicada do Facebook ou dependem de raspagem HTML de propósito geral.

Nimble e Decodo recuperam páginas de perfil como HTML bruto e extraem campos usando padrões regex aplicados às meta tags Open Graph.

SerpAPI e Apify usam produtos de dados dedicados do Facebook que retornam JSON estruturado com campos rotulados individualmente. Isso permite expor uma gama mais ampla de metadados sem analisar HTML não estruturado.

A contagem de metadados por resultado foi calculada como média em todas as 500 execuções de cada provedor e relatada como campos de metadados disponíveis no resumo dos resultados.

Metodologia estatística

Provedor	Taxa de sucesso de validação (IC de 95%)
Nimble	99 (98,4, 99,8)
SerpAPI	98 (96,6, 99,2)
Decodo	74 (70, 77,6)
Apify	68 (63,4, 71,8)

Os intervalos de confiança foram calculados usando reamostragem percentual bootstrap:

Método: Percentil bootstrap
Reamostragens: 10.000
Nível de confiança: 95%
Métrica: Taxa de sucesso de validação (binária: 1 = válido, 0 = inválido)
Tamanho da amostra: N = 500 por provedor

Perguntas frequentes

A melhor ferramenta de raspagem do Facebook depende das suas necessidades. Bright Data é ideal para desenvolvedores que desejam controle personalizado de Python e proxy.

Apify oferece um raspador de publicações do Facebook sem código e um raspador de páginas do Facebook para coleta rápida de dados, e Nimble fornece raspagem de dados do Facebook baseada em API com rotação de IP residencial.

Sim, você pode criar um script Python para raspar um grupo do Facebook e coletar publicações ou discussões públicas. Certifique-se de raspar conteúdo que seja publicamente visível para permanecer em conformidade.

Você pode extrair comentários, reações e compartilhamentos usando um raspador de comentários do Facebook. Com APIs de raspagem da web ou o Facebook Post Scraper da Apify, você pode recuperar interações de usuários de publicações públicas. Sempre evite dados pessoais ou privados para cumprir os Termos de Serviço do Facebook.

Sim, mas somente quando as informações de contato estiverem publicamente listadas. Um raspador de e-mails do Facebook pode coletar e-mails das seções "Sobre" ou "Contato" de páginas de empresas ou marcas. Evite coletar e-mails privados de usuários ou usar dados raspados para contato não solicitado.

Você pode usar um raspador do Facebook Marketplace para extrair detalhes de produtos, preços e informações do vendedor de listagens públicas.

Raspadores baseados em Python podem lidar com extração de dados em pequena escala, enquanto as ferramentas Apify ou Nimble são melhores para raspagem do Facebook Marketplace em larga escala com suporte a proxy.

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Sedat Dogan and Gulbahar Karatas (2026) - "Melhores raspadores do Facebook: Apify, Bright Data e Decodo". Publicado on-line em AIMultiple.com. Acessado em 18 Abril 2026, em: https://aimultiple.com/facebook-scraping [Recurso on-line]

Dogan, S., & Karatas, G. (2026, 18 Abril). Melhores raspadores do Facebook: Apify, Bright Data e Decodo. AIMultiple. https://aimultiple.com/facebook-scraping

@misc{dogan2026,
  author = {Dogan, Sedat and Karatas, Gulbahar},
  title  = {{Melhores raspadores do Facebook: Apify, Bright Data e Decodo}},
  year   = {2026},
  month  = apr,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/facebook-scraping}},
  note   = {AIMultiple. Acessado em 18 Abril 2026}
}

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Última atualização: 17 Agosto 2026

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Links de referência

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

Conditions générales et politiques - Développement d’applications avec Meta - Documentation - Meta for Developers

Sedat Dogan

CTO

Sedat é um líder de tecnologia e segurança da informação com 20 anos de experiência em desenvolvimento de software, infraestrutura de rede e cibersegurança. Sedat:
Tem 20 anos de experiência como hacker white-hat e guru de desenvolvimento, com ampla experiência em linguagens de programação e arquiteturas de servidores.
É consultor do conselho em uma VC que investe em empresas de tecnologia em estágio inicial e na Ödeal, uma plataforma regional de pagamento digital que atende 125.000 comerciantes.
Liderou a infraestrutura tecnológica e a cibersegurança de sete eleições nacionais e foi reconhecido no Hall of Fame de cibersegurança por líderes globais de tecnologia, incluindo o Twitter.

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Pesquisado por

Gulbahar Karatas

Analista da Indústria

Gülbahar é uma analista da indústria do AIMultiple focada na coleta de dados da web, aplicações de dados da web e segurança de aplicações.

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Etapa 1: Configuração e preparação

Etapa 2: Pesquisa no Google por URLs do Facebook

Etapa 3: Extraindo dados de publicações

Etapa 4: Recupere e salve os resultados

A raspagem do Facebook é legal?

Quais medidas o Facebook toma para impedir a raspagem não autorizada?

O que é raspagem do Facebook?

Metodologia de benchmark do raspador do Facebook

Taxas de sucesso

Critérios de validação

1. Validação do nome

2. Seguidores

Lógica de decisão de validação

Campos de metadados disponíveis

Metodologia estatística

Perguntas frequentes

Qual é a melhor ferramenta de raspagem do Facebook?

Posso raspar grupos do Facebook usando Python?

Como posso raspar comentários ou interações de usuários do Facebook?

É possível extrair endereços de e-mail de páginas do Facebook?

Como faço para raspar listagens do Facebook Marketplace?

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