Avaliação em Mundo Aberto

Melhores Scrapers do Instagram para Extrair Dados do Instagram

atualizado em 18 ago. 2026

O Instagram continua sendo uma das plataformas mais agressivas no bloqueio de scraping automatizado devido a medidas anti-bot avançadas, como fingerprinting TLS e verificações de reputação de IP.

Se você precisa de uma API de scraper de alto desempenho ou de um script Python personalizado, este guia avalia as principais ferramentas, incluindo o Apify Instagram Scraper e o Bright Data Instagram Scraper.

Fornecedor

Para

Bright Data

Tempo de resposta mais rápido e melhor custo-eficiência em escala

Decodo

90%+ taxa de sucesso em metadados de perfil e post

Apify

Configuração sem código com \"Actors\" de mídia social pré-criados para implantação rápida

As melhores ferramentas de scraper do Instagram de 2026

Scrapers	Páginas suportadas	Opções de scraping	Formatos	Tipo de scraper
Bright Data	Comentários Postagens Perfis Reels	Consulta URL	CSV JSON NDJSON JSON linhas	API especializada
Apify	Comentários Postagens Perfis Hashtags Reels	Consulta URL	Tabela JSON	API especializada
Decodo	Postagens Perfis Hashtags Reels	Consulta	Tabela JSON	API especializada
Nimble	Sem modelos predefinidos para IG	Consulta	JHTML JSON	Propósito geral

Os fornecedores com links são patrocinadores da AIMultiple.

API especializada: API de scraper específica para Instagram, adaptada para coletar dados exclusivamente do Instagram. Por exemplo, a Bright Data oferece modelos adaptados a pontos de dados específicos do Instagram, como “instagram-comments-collect by URL”.
Propósito geral: Oferece um scraper versátil que não é especializado para o Instagram, mas pode ser modificado para lidar com tarefas de web scraping do Instagram.
Tipos de páginas suportados: Páginas onde a ferramenta de scraping do Instagram entrega dados em um formato estruturado.

Resultados do benchmark de scrapers do Instagram

Compare o tempo de resposta mediano dos provedores e o número médio de campos que eles retornaram em nosso benchmark:

Estabilidade das taxas de sucesso dos scrapers do Instagram

Custo-eficiência dos scrapers do Instagram por volume mensal

As opções de preços mensais para esses provedores estão listadas abaixo.

Recursos dos principais scrapers do Instagram

Bright Data

a Bright Data oferece duas soluções para Instagram: uma API de scraper em tempo real para perfis, postagens, comentários e reels, e Datasets pré-coletados para análise histórica em larga escala. Os tutoriais de Python nesta página usam a API de Dataset.

Nossa API de scraper oferece os tempos de resposta mais rápidos e a melhor eficiência de custo em escala, com uma taxa de sucesso superior a 90% para metadados de perfil e post em nossos benchmarks. Você é cobrado apenas pelos resultados bem-sucedidos; solicitações com falha não são cobradas. A API inclui cinco endpoints específicos do Instagram: perfis, postagens, reels, comentários e datasets.

Decodo

Decodo’s alvos de Instagram (instagram_graphql_profile, instagram_graphql_user_posts, instagram_graphql_post) retornam JSON analisado via REST, disponível nos planos avançados; os planos básicos retornam dados brutos da página sem análise específica de alvos.

A ferramenta alcançou uma alta taxa de sucesso em nosso benchmark, semelhante à Bright Data, com mais de 90% de precisão em metadados de perfil e post. No entanto, sua cobertura de endpoints é mais limitada do que a da Bright Data ou da Apify, e atualmente não oferece suporte dedicado para reels ou alvos de hashtag.

Apify

O Actor apify/instagram-scraper da Apify é uma das oito ferramentas focadas no Instagram disponíveis na loja. Ele suporta scraping de posts, reels, comentários, menções, perfis e hashtags, além de locais, e permite descoberta baseada em palavras-chave além da entrada de URL.

O console sem código permite que os usuários colem uma URL ou palavra-chave e executem o scraper sem integração de API. Além da extração direta por URL, oferece descoberta baseada em palavras-chave para hashtags, locais ou usuários. Respostas a comentários e ordenação de comentários mais recentes primeiro estão disponíveis nos planos pagos, enquanto o plano gratuito é limitado a aproximadamente 15 comentários por post.

Nimble

Nem todos os provedores nesta comparação funcionam como scrapers do Instagram da mesma forma que os três mencionados acima. Por exemplo, a Nimble não oferece um endpoint ou schema específico do Instagram. Em vez disso, é uma API Web geral que processa qualquer URL por meio de um parser orientado por IA e retorna JSON estruturado. A saída depende do que o modelo extrai da página no momento da solicitação, em vez de um conjunto fixo de campos.

A Nimble não publica preços por registro para Instagram; o acesso é baseado em cotação. É uma opção adequada se você precisa de uma única API para vários sites e pode acomodar mudanças de schema.

API de scraper do Instagram vs código Python

O scraping básico em Python não funciona no Instagram devido aos fortes sistemas anti-bot, por isso dependemos de APIs de scraper que lidam com proxies, simulação de navegador e limites de taxa.
Construímos três scrapers em Python: perfis, postagens e comentários, cada um usando jobs de API baseados em snapshot e saídas CSV limpas.
Usamos a Pesquisa do Google para descobrir URLs de posts do Instagram dentro de filtros de palavra-chave e data de forma confiável.
Nosso sistema de polling lida com estados de snapshot, downloads de fallback, JSON-line parsing e timeouts de 15 minutos.

Crie um scraper de seguidores do Instagram com Python

Passo 1: Configuração e definição

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]

Esta etapa:

Importa as bibliotecas Python para requisições HTTP, JSON e pandas.
Defina seu token de API e o ID do dataset de perfis do Instagram.
Define profile_urls, a lista de contas do Instagram que você deseja extrair (aqui é langchain.ai, mas você pode adicionar quantas quiser).

Passo 2: Enviando URLs de perfis para o 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()

Aqui você inicia o job de scraping de perfis:

Cada URL de perfil é envolvida como um objeto em data e enviada ao dataset de perfis.
A API responde com um snapshot_id que representa este job; você o usará na próxima etapa para buscar os dados de perfil extraídos.

Passo 3: Fazendo polling da API até os dados do perfil estarem prontos

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()

Este loop:

Verifica o status do snapshot a cada 10 segundos, até um timeout de 15 minutos.
Lida com os formatos “ready with download_url” e “items embedded in the response”, além de um endpoint de download de fallback.
Coleta todos os registros de perfil retornados na lista items antes de prosseguir.

Passo 4: Processando e salvando dados de perfil do 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')

Por fim, você transforma os registros brutos da API em um dataset limpo:

Analisa com segurança campos numéricos como followers, posts_count e avg_engagement.
Mantém atributos úteis do perfil: IDs de conta, flags de negócio/profissional, status de verificação, bio, nome completo e URL externa.
Armazena tudo em um DataFrame pandas e grava em instagram_profiles_data.csv para análise ou relatórios adicionais.

Deixe nossa equipe automatizar um dos seus processos de negócio com agentes de IA, gratuitamente.

Automatizar um processo

Scraper de posts do Instagram (tutorial em Python)

Passo 1: Configuração e definição

Neste exemplo, usaremos a API de dataset do Instagram mais proxies para coletar posts do Instagram que correspondam a uma palavra-chave dentro de um intervalo de datas.

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"

Este bloco:

Importa as bibliotecas Python para análise de URL, requisições HTTP, manipulação de JSON e análise de dados com pandas.
Defina seu token de API e o ID do dataset do Instagram.
Configura o proxy para scraping do Instagram.
Define os parâmetros de busca: KEYWORD, o número de posts a buscar (NUM_POSTS) e a janela de datas (DATE_START → DATE_END).

Passo 2: Encontrando posts do Instagram via pesquisa do Google

Usamos a Pesquisa do Google para encontrar posts relevantes do Instagram que correspondam aos nossos critérios dentro de um intervalo de datas específico.

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()

Esta etapa usa a Pesquisa do Google para encontrar posts. O script:

Constrói uma consulta como site:instagram.com/p/ “{KEYWORD}” after: DATE_START before: DATE_END e pagina pelos resultados do Google.
Usa padrões regex para extrair URLs de posts do Instagram do HTML, normaliza-os (www.instagram.com vs instagram.com) e remove duplicatas.
Para quando tiver coletado NUM_POSTS URLs únicas ou quando atingir o número máximo de páginas de resultados do Google.

Passo 3: Enviando URLs de posts do Instagram para a API para 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()

Esta etapa inicia o job de scraping real:

Envia todas as URLs do Instagram coletadas para o dataset do Instagram em uma única solicitação em lote.
A API retorna um snapshot_id que identifica este job de scraping e é usado na próxima etapa para buscar os resultados assim que o processamento for concluído.

Passo 3: Fazendo polling dos resultados e salvando os dados

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 comentários do Instagram (Python)

Passo 1: Configuração e definição

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"

Esta etapa:

Importa bibliotecas para manipulação de URL, expressões regulares, requisições HTTP e pandas.
Defina o ID do dataset de comentários e o API_TOKEN.
Configura o proxy a ser usado e define os parâmetros de busca: palavra-chave, o número de posts dos quais extrair comentários e a janela de datas.

Passo 2: Encontrando posts do Instagram via Google search

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

Aqui você:

Use a Pesquisa do Google com site:instagram.com/p/query e seus filtros de palavra-chave e data para encontrar posts relevantes.
Extraia e normalize URLs de posts do Instagram com regex, remova duplicatas e pare quando tiver NUM_POSTS posts.
Armazene a lista final em instagram_urls, que alimentará o scraper de comentários.

Passo 3: Enviando URLs de posts para a API do scraper de comentários

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()

Esta etapa:

Envia todas as URLs do Instagram para o dataset de comentários do Instagram em um único lote.
Cada URL é envolvida como {“url”: …} para que a API saiba de qual post extrair os comentários.
A API retorna um snapshot_id que identifica este job de extração de comentários.

Passo 4: Fazendo polling dos resultados e salvando os dados dos comentários

Verificamos continuamente se o scraping foi concluído e, em seguida, processamos e salvamos os dados dos comentários.

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')

Esta seção faz polling da API a cada 10 segundos até que o scraping seja concluído. Uma vez pronto, recupera todos os dados dos comentários, extraindo informações-chave como nome de usuário do comentarista, texto do comentário, curtidas, respostas, hashtags usadas e usuários marcados. Os dados são estruturados em um DataFrame pandas e salvos como um arquivo CSV.

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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Como o Instagram detecta scrapers (por que scripts Python básicos falham)

Scripts Python simples usando requests falham imediatamente porque não têm comportamento real de navegador e dependem de um único IP que é bloqueado em minutos. A plataforma pode detectar web scrapers do Instagram instantaneamente por meio de múltiplas camadas de defesas:

Sem execução de JavaScript: O Instagram carrega a página dinamicamente, e scripts Python não conseguem executar JavaScript, então as páginas aparecem vazias. Isso revela instantaneamente comportamento não humano.
Limite de taxa: Usuários humanos não fazem 50 solicitações por segundo. Scrapers básicos tentam novamente com timing previsível, e o Instagram bloqueia isso imediatamente.
Reputação de IP: O Instagram mantém pontuações de confiança de IP em tempo real, IPs de datacenter e duplicação de IP. Não use proxies gratuito; eles são bloqueados após algumas solicitações.

Usamos uma API de web scraper que lida com simulação de navegador, rotação de IP, JavaScript, limites de taxa e resolução de captcha.

Proxies, limites de taxa & como executar seu scraper do Instagram em escala

O Instagram banirá qualquer script que reutilize o mesmo IP repetidamente. Para fazer scraping do Instagram em escala, você deve usar proxies residenciais rotativos, respeitar os limites de taxa, introduzir atrasos e evitar solicitações diretas ao Instagram. Veja como usamos proxies ao extrair dados do Instagram:

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

Em escala, o Instagram realiza verificações de velocidade (muitas solicitações muito rápidas) e verificações de concorrência (muitas solicitações de uma vez). Nosso tutorial evita isso:

dormindo entre as páginas da Pesquisa do Google (time.sleep(2))
fazendo polling das APIs a cada 10 segundos,
nunca acessando o Instagram diretamente.

Scrapers do Instagram usados no benchmark

Nosso benchmark testou as soluções dedicadas de API de scraper do Instagram listadas abaixo. Para saber mais, veja a metodologia de benchmark para APIs de web scraping.

Tipo de página	Apify	Bright Data	Oxylabs	Smartproxy	Zyte
Post do Instagram	apify/instagram-scraper	Instagram – Posts-collect by URL	❌	API de scraping de mídia social – instagram_grap hql_post	❌
Perfil do Instagram	apify/instagram-profile-scraper	Instagram – Perfis – coletar by URL	❌	API de scraping de mídia social – instagram_grap hql_post	❌

Veja quais grandes empresas de infraestrutura web oferecem scrapers específicos para páginas do Instagram:

Provedor	Post do Instagram	Perfil do Instagram
Bright Data	✅	✅
Apify	✅	✅
Decodo	✅	✅
Oxylabs	❌	❌
Zyte	❌	❌

O que é scraping do Instagram?

O scraping do Instagram refere-se ao processo de usar software automatizado, como bots ou scripts, para coletar dados públicos de páginas do Instagram, incluindo posts, hashtags e comentários.

Em vez de um humano visitar manualmente um perfil para copiar a bio e colá-la no Excel, um script automatiza esse processo milhares de vezes, organizando os dados em um formato estruturado como CSV ou JSON para análise.

Perguntas frequentes

O scraping de dados públicos disponíveis do Instagram é permitido desde que você respeite os termos da plataforma e as leis aplicáveis para análise de concorrentes, monitoramento de marca e análise de sentimentos. No entanto, sempre:

* Siga os Termos de Uso do Instagram
* Evite coletar dados pessoais que não sejam destinados a serem públicos
* Use uma ferramenta de scraping do Instagram que esteja em conformidade com as regulamentações regionais

Você pode extrair posts, perfis públicos e dados de comentários. Isso inclui nomes de usuário do Instagram, contagem de seguidores, contagem de posts, métricas de engajamento, detalhes do post (curtidas, hashtags, mídia) e texto do comentário com metadados básicos.

Sim. O Instagram bloqueia o scraping direto, e é por isso que nosso tutorial evita acessar o Instagram diretamente e usa uma API de scraping que lida com bloqueio, limites de taxa e fingerprinting para nós.

Os endpoints da API do Instagram, como a API Graph do Instagram, não fornecem os dados públicos de perfil, post e comentário que extraímos neste tutorial. Ela funciona para sua própria conta comercial e exige permissões e revisão de aplicativo, por isso dependemos de APIs de scraper.

Cite este benchmark

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Gulbahar Karatas (2026) - "Melhores Scrapers do Instagram para Extrair Dados do Instagram". Publicado on-line em AIMultiple.com. Acessado em 18 Agosto 2026, em: https://aimultiple.com/instagram-scraping [Recurso on-line]

Karatas, G. (2026, 18 Agosto). Melhores Scrapers do Instagram para Extrair Dados do Instagram. AIMultiple. https://aimultiple.com/instagram-scraping

@misc{karatas2026,
  author = {Karatas, Gulbahar},
  title  = {{Melhores Scrapers do Instagram para Extrair Dados do Instagram}},
  year   = {2026},
  month  = aug,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/instagram-scraping}},
  note   = {AIMultiple. Acessado em 18 Agosto 2026}
}

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Resultados e carimbos de data/hora de 11 pontos de dados. Baixe os dados utilizados neste artigo como um arquivo ZIP contendo 3 arquivos CSV.

Última atualização: 17 Agosto 2026

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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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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?

As melhores ferramentas de scraper do Instagram de 2026

Resultados do benchmark de scrapers do Instagram

Custo-eficiência dos scrapers do Instagram por volume mensal

Recursos dos principais scrapers do Instagram

API de scraper do Instagram vs código Python

Crie um scraper de seguidores do Instagram com Python

Scraper de posts do Instagram (tutorial em Python)

Scraper de comentários do Instagram (Python)

Como o Instagram detecta scrapers (por que scripts Python básicos falham)

Proxies, limites de taxa & como executar seu scraper do Instagram em escala

Scrapers do Instagram usados no benchmark

O que é scraping do Instagram?

Perguntas frequentes

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Seguimos normas éticas & nosso processo para objetividade. Os assinantes dos serviços de avaliação comparativa da AIMultiple em Extração De Dados De Mídias Sociais incluem Bright Data, Decodo, Apify.

A seguir, leia

Tipos de proxy

Avaliação em Mundo Aberto

19 Ago

Melhores Scrapers do Instagram para Extrair Dados do Instagram

As melhores ferramentas de scraper do Instagram de 2026

Resultados do benchmark de scrapers do Instagram

Estabilidade das taxas de sucesso dos scrapers do Instagram

Custo-eficiência dos scrapers do Instagram por volume mensal

Recursos dos principais scrapers do Instagram

Bright Data

Decodo

Apify

Nimble

API de scraper do Instagram vs código Python

Crie um scraper de seguidores do Instagram com Python

Passo 1: Configuração e definição

Passo 2: Enviando URLs de perfis para o web scraper

Passo 3: Fazendo polling da API até os dados do perfil estarem prontos

Passo 4: Processando e salvando dados de perfil do Instagram

Scraper de posts do Instagram (tutorial em Python)

Passo 1: Configuração e definição

Passo 2: Encontrando posts do Instagram via pesquisa do Google

Passo 3: Enviando URLs de posts do Instagram para a API para scraping

Passo 3: Fazendo polling dos resultados e salvando os dados

Scraper de comentários do Instagram (Python)

Passo 1: Configuração e definição

Passo 2: Encontrando posts do Instagram via Google search

Passo 3: Enviando URLs de posts para a API do scraper de comentários

Passo 4: Fazendo polling dos resultados e salvando os dados dos comentários

Como o Instagram detecta scrapers (por que scripts Python básicos falham)

Proxies, limites de taxa & como executar seu scraper do Instagram em escala

Scrapers do Instagram usados no benchmark

O que é scraping do Instagram?

Perguntas frequentes

É legal fazer scraping do Instagram?

Quais dados do Instagram você pode extrair?

O Instagram bloqueia scraping?

Por que não usar a API oficial do Instagram?

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