Análise

Melhores Raspadores do Facebook: Apify, Bright Data & Decodo

com

atualizado em 27 ago. 2026

Usar Python e uma API de raspagem do Facebook permite que você colete 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 da publicação usando a API, além de dicas para escalar o processo com ferramentas como Apify, Nimble e Decodo.

Fornecedor de API

Foco

Bright Data

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

SerpApi

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

Apify

API de raspador dedicado para raspagem de páginas do Facebook

Resultados do benchmark dos raspadores do Facebook

Preços das melhores ferramentas de raspador do Facebook 2026

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

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

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

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

Obtenha amostras de todos os fornecedores

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Recursos das melhores ferramentas de raspagem do Facebook

Bright Data

Bright Data oferece um raspador do Facebook que 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 os 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 em tempo real, a Bright Data também fornece conjuntos de dados prontos para uso do Facebook (incluindo publicações, comentários, listagens do Marketplace, eventos e perfis).

Registre-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 no formato JSON. Em nosso benchmark, a SerpApi combinou uma alta taxa de sucesso com ampla cobertura de metadados.

Ela fornece campos como 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 do "Sobre".

Comece com o plano gratuito da SerpApi, 250 pesquisas por mês

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Apify

Apify oferece um scraper de publicações do Facebook que pode gerar dados em JSON, CSV ou Excel. As entradas para o scraper devem ser URLs de Páginas do Facebook, que podem ser adicionadas manualmente, enviadas como uma lista ou fornecidas via API.

O scraper do Facebook pode extrair informações detalhadas, como endereços de páginas, e-mails e números de telefone, da seção "Sobre", mesmo quando esses dados não estão disponíveis no widget de introdução. Os links de redes 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. Não é especificamente adaptada para a plataforma, mas tem bom desempenho para raspagem leve de HTML para JSON.

Com o scraper 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 automaticamente com a rotação de proxy 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, grupos, perfis, eventos e hashtags públicos 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 scraper do Facebook com Python

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

Como funciona o scraper do Facebook

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

Configuração inicial: Importe bibliotecas, configure o Python e adicione as credenciais da API.
Encontrar URLs do Facebook: Use a pesquisa do Google para coletar links para raspar publicações do Facebook.
Acionar a raspagem: Envie URLs para a API do scraper de dados do Facebook.
Recuperar e salvar resultados: Baixe os dados raspados e exporte-os para um arquivo CSV.

Etapa 1: Configuração inicial

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

Em seguida, definimos nossos parâmetros de pesquisa: procurar publicações sobre “frameworks agênticos” e coletar cinco publicações (você pode aumentar esse número para uma análise mais profunda usando seu scraper 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 a 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 em HTML e extrai as URLs das publicações (incluindo publicações e vídeos compartilhados).

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 das 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 scraper retorna um ID de snapshot para acompanhar seu trabalho de raspagem. Se a solicitação falhar, o script é encerrado com uma mensagem de erro.

Etapa 4: Recuperar e salvar 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}")

Ela extrai detalhes das publicações, como URL, nome de usuário, data, curtidas, comentários e compartilhamentos, e exporta tudo para um arquivo CSV para análise. O script inclui tratamento de timeout e verificações de erro para manter seu scraper 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 anti-raspagem para detectar e bloquear tentativas de raspagem que violem seus termos de serviço. Elas incluem:

Equipe de Uso Indevido de Dados Externos (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 impedir o uso excessivo e abusivo de suas APIs.
Bloqueio de solicitações por reconhecimento de padrões: O Facebook emprega algoritmos para impedir 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 proxies.

Não perca os nossos benchmarks e insights baseados em dados. O botão abre o Google; selecionar a AIMultiple confirma que deseja ver a AIMultiple com mais frequência nos resultados de pesquisa do Google.

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Metodologia do benchmark de raspadores do Facebook

Fizemos benchmark de scrapers de dados da web para avaliar sua capacidade de raspar dados de perfis do Facebook. Executamos 500 URLs de perfis do Facebook por fornecedor, com cada perfil testado uma vez.

Conjunto de dados: Usamos uma lista selecionada de 500 URLs de perfis do Facebook.
Alvo: Cada fornecedor raspou metadados de perfis, 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 no envio: Consideramos um envio bem-sucedido se a API aceitasse nossa solicitação inicial (HTTP 200/202) sem erros de autenticação ou limite de taxa.
Sucesso na execução: Consideramos uma execução bem-sucedida se o trabalho de raspagem fosse concluído sem erros de timeout ou de sistema.
Sucesso na 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.

Um teste que falha em qualquer estágio anterior não pode prosseguir para estágios posteriores e é registrado como um teste com falha no cálculo final de validação. Por exemplo, se uma solicitação falhar durante o envio, ela receberá uma pontuação de validação de 0. A taxa final de sucesso na validação inclui todos os testes 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 de nome

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

Quando um scraper é detectado ou não consegue contornar medidas anti-bot, 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 página de redirecionamento conhecidos, como “Log in” ou “Welcome to Facebook”, e tratamos qualquer correspondência como falha.

2. Seguidores

Válido se o valor estiver ausente (o campo pode não estar 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 conforme o fornecedor:

Nimble: Regex em meta tags HTML og:title / og:description (padrão: \d+[KkMmBb]? followers)
Decodo: Regex no conteúdo 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 da Apify não estiver vazia
followers_passed = True se seguidores 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
“não encontrado”, “não existe”, “url inválida”
“publicação não disponível”, “conteúdo removido”, “publicação removida”, “publicação excluída”
“página não encontrada”, “publicação indisponível”, “esta publicação não está mais disponível”

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 fornecedor no esquema de saída normalizado. As pontuações dos fornecedores variam dependendo se oferecem uma API dedicada do Facebook ou dependem de raspagem HTML de propósito geral.

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

A SerpAPI e a Apify usam produtos de dados dedicados do Facebook que retornam JSON estruturado com campos rotulados individualmente. Isso permite que elas apresentem uma variedade maior de metadados sem analisar HTML não estruturado.

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

Metodologia estatística

Fornecedor	Taxa de sucesso na validação (IC 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 por percentil de bootstrap:

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

Perguntas frequentes

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

Apify oferece um scraper de publicações do Facebook sem código e um scraper de páginas do Facebook para coleta rápida de dados, e a 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 esteja publicamente visível para permanecer em conformidade.

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

Sim, mas somente quando as informações de contato estão listadas publicamente. Um scraper de e-mails do Facebook pode coletar e-mails das seções “Sobre” ou “Contato” de páginas de negócios ou marcas. Evite coletar e-mails privados de usuários ou usar dados raspados para divulgação não solicitada.

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

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

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Sedat Dogan and Gulbahar Karatas (2026) - "Melhores Raspadores do Facebook: Apify, Bright Data & Decodo". Publicado on-line em AIMultiple.com. Acessado em 27 Agosto 2026, em: https://aimultiple.com/facebook-scraping [Recurso on-line]

Dogan, S., & Karatas, G. (2026, 27 Agosto). Melhores Raspadores do Facebook: Apify, Bright Data & Decodo. AIMultiple. https://aimultiple.com/facebook-scraping

@misc{dogan2026,
  author = {Dogan, Sedat and Karatas, Gulbahar},
  title  = {{Melhores Raspadores do Facebook: Apify, Bright Data & Decodo}},
  year   = {2026},
  month  = aug,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/facebook-scraping}},
  note   = {AIMultiple. Acessado em 27 Agosto 2026}
}

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Última atualização: 17 Agosto 2026

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Registro de alterações

10 atualizações

202618 Abr
Adicionada uma seção sobre a SerpApi Facebook Profile API com sua taxa de sucesso no benchmark e campos de metadados.
25 Fev
Adicionados resultados de benchmark de scrapers do Facebook.
25 Fev
Adicionada uma seção de metodologia de benchmark de scraper do Facebook.
24 Jan
Adicionada a seção "Preços das melhores ferramentas de raspagem do Facebook 2026".
20256 Nov
Substituída a introdução do artigo.
8 Mai
Removida a Figura 5 da seção Instagram.
12 Mar
Removida a seção de resultados do benchmark de coleta de dados do Facebook.
30 Jan
Expandida a seção de resultados do benchmark de coleta de dados do Facebook.
202422 Dez
Atualizada a introdução da seção "As 4 Melhores APIs de Scraper do Facebook em 2025".
11 Dez
Removida a seção sobre APIs do Facebook para coleta de dados.

Links de referência

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

Conditions générales

Sedat Dogan

CTO

Sedat é um líder em 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 de chapéu branco e guru de desenvolvimento, com ampla experiência em linguagens de programação e arquiteturas de servidores.
- É conselheiro de administração em uma VC que investe em empresas de tecnologia em estágio inicial e na Ödeal, uma plataforma regional de pagamentos digitais que atende 125.000 comerciantes.
- Liderou a infraestrutura tecnológica e a cibersegurança de sete eleições nacionais e foi reconhecido no Hall da Fama da cibersegurança por líderes globais de tecnologia, incluindo o Twitter.

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Pesquisado por

Gulbahar Karatas

Analista do Setor

Gülbahar é analista do setor da AIMultiple com foco em coleta de dados da web, aplicações de dados da web e segurança de aplicações.

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13 Ago

Melhores Raspadores do Facebook: Apify, Bright Data & Decodo

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Como funciona o scraper do Facebook

Etapa 1: Configuração inicial

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A raspagem do Facebook é legal?

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

O que é raspagem do Facebook?

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1. Validação de nome

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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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