Is it legal to scrape Instagram?

Scraping publicly available Instagram data is allowed as long as you respect the platform’s terms and applicable laws for competitor analysis, brand monitoring, and sentiment analysis. However, always:* Follow Instagram’s Terms of Use* Avoid collecting personal data that is not intended to be public* Usan e Instagram scraping tool that complies with regional regulations

What Instagram data can you scrape?

You can scrape posts, public profiles, and comment data. This includes Instagram usernames, follower counts, posts count, engagement metrics, post details (likes, hashtags, media), and comment text with basic metadata.

Does Instagram block scraping?

Yes. Instagram blocks direct scraping, which is why our tutorial avoids hitting Instagram directly and uses a scraping API that handles blocking, rate limits, and fingerprinting for us.

Why not use the official Instagram API?

Instagram's API endpoints, like the Instagram Graph API, don’t provide the public profile, post, and comment data we scrape in this tutorial. It works for your own business account and requires permissions and app review, so we rely on scraper APIs instead.

Bu Benchmarkı Kaynak Göster

Instagram Verilerini Kazımak için En İyi Instagram Kazıyıcıları

Gulbahar Karatas

Güncellenme tarihi: 1 Tem 2026

Bakınız etik normlar

Bu Benchmarkı Kaynak Göster

Instagram, TLS parmak izi ve IP itibarı kontrolleri gibi gelişmiş anti-bot önlemleri nedeniyle otomatik kazımayı engelleme konusunda en agresif platformlardan biri olmaya devam ediyor.

Yüksek performanslı bir kazıyıcı API'sine mi yoksa özel bir Python betiğine mi ihtiyacınız var, bu kılavuz, Apify Instagram Scraper ve Bright Data Instagram Scraper dahil en iyi araçları değerlendirir.

Satıcı

Amaç

Bright Data

Ölçekte en hızlı yanıt süresi ve en iyi maliyet etkinliği

Decodo

90%+ profil ve gönderi meta verilerinde başarı oranı

Apify

Hızlı dağıtım için önceden oluşturulmuş sosyal medya "Actors" ile kodsuz kurulum

2026'nın en iyi Instagram kazıyıcı araçları

Kazıyıcılar	Desteklenen sayfalar	Kazıma seçenekleri	Formatlar	Kazıyıcı türü
Bright Data	Yorumlar Gönderiler Profiller Reels	Sorgu URL	CSV JSON NDJSON JSON satırları	Özel API ¹
Apify	Yorumlar Gönderiler Profiller Hashtag'ler Reels	Sorgu URL	Tablo JSON	Özel API ²
Decodo	Gönderiler Profiller Hashtag'ler Reels	Sorgu	Tablo JSON	Özel API ³
Nimble	IG için önceden hazırlanmış şablon yok	Sorgu	JHTML JSON	Genel amaçlı

Bağlantılı satıcılar AIMultiple’ın sponsorlarıdır.

Özel API: Yalnızca Instagram'dan veri toplamak için özelleştirilmiş Instagram'a özgü kazıyıcı API. Örneğin, Bright Data, "instagram-comments-collect by URL" gibi belirli Instagram veri noktalarına uyarlanmış şablonlar sunar.
Genel amaçlı: Instagram için özelleştirilmemiş ancak Instagram web kazıma görevlerini gerçekleştirmek üzere değiştirilebilen çok yönlü bir kazıyıcı sunar.
Desteklenen sayfa türleri: Instagram kazıma aracının verileri yapılandırılmış bir formatta sunduğu sayfalar.

Instagram kazıyıcı karşılaştırma sonuçları

Karşılaştırmamızda sağlayıcıların medyan yanıt süresini ve döndürdükleri ortalama alan sayısını karşılaştırın:

Instagram kazıyıcılarının başarı oranlarının zaman içindeki istikrarı

Aylık hacme göre Instagram kazıyıcı maliyet etkinliği

Bu sağlayıcılar için aylık fiyatlandırma seçenekleri aşağıda listelenmiştir.

En iyi Instagram kazıyıcılarının özellikleri

Bright Data

Bright Data, iki Instagram çözümü sunar: profiller, gönderiler, yorumlar ve reels için gerçek zamanlı bir Kazıyıcı API ve büyük ölçekli geçmiş analizi için önceden toplanmış Veri Kümeleri. Bu sayfadaki Python eğitimleri, Dataset API'sini kullanır.

Kazıyıcı API'miz, karşılaştırmalarımızda profil ve gönderi meta verileri için 90%'ı aşan bir başarı oranıyla ölçekte en hızlı yanıt sürelerini ve en iyi maliyet etkinliğini sunar. Yalnızca başarılı sonuçlar için faturalandırılırsınız; başarısız istekler ücretlendirilmez. API, beş Instagram'a özel uç nokta içerir: profiller, gönderiler, reels, yorumlar ve veri kümeleri.

Decodo

Decodo'nun Instagram hedefleri (instagram_graphql_profile, instagram_graphql_user_posts, instagram_graphql_post), gelişmiş planlarda REST aracılığıyla ayrıştırılmış JSON döndürür; temel planlar hedefe özel ayrıştırma olmadan ham sayfa verileri döndürür.

Araç, karşılaştırmamızda Bright Data'ya benzer şekilde yüksek bir başarı oranı elde etti ve profil ve gönderi meta verilerinde 90%'ın üzerinde doğruluk sağladı. Ancak, uç nokta kapsamı Bright Data veya Apify'dan daha dardır ve şu anda reels veya hashtag hedefleri için özel destek sunmamaktadır.

Apify

Apify'ın apify/instagram-scraper Actor'ı, mağazada bulunan sekiz Instagram odaklı araçtan biridir. Gönderileri, reels'leri, yorumları, bahsetmeleri, profilleri ve hashtag'leri, ayrıca yerleri kazımayı destekler ve URL girişine ek olarak anahtar kelime tabanlı keşfi etkinleştirir.

Kodsuz konsol, kullanıcıların bir URL veya anahtar kelime yapıştırıp kazıyıcıyı API entegrasyonu olmadan çalıştırmasına olanak tanır. Doğrudan URL kazımaya ek olarak, hashtag'ler, yerler veya kullanıcılar için anahtar kelime tabanlı keşif sunar. Yorum yanıtları ve en yeni ilk yorum sıralaması ücretli planlarda mevcuttur, ücretsiz plan ise gönderi başına yaklaşık 15 yorumla sınırlıdır.

Nimble

Bu karşılaştırmadaki tüm sağlayıcılar, yukarıda belirtilen üçüyle aynı şekilde Instagram kazıyıcıları olarak işlev görmez. Örneğin, Nimble Instagram'a özgü bir uç nokta veya şema sunmaz. Bunun yerine, herhangi bir URL'yi yapay zeka destekli bir ayrıştırıcı aracılığıyla işleyen ve yapılandırılmış JSON döndüren genel bir Web API'sidir. Çıktı, sabit bir alan kümesi yerine modelin istek anında sayfadan çıkardıklarına bağlıdır.

Nimble, kayıt başına Instagram fiyatlandırmasını yayınlamaz; erişim teklife dayalıdır. Birden çok site için tek bir API'ye ihtiyacınız varsa ve şema değişikliklerine uyum sağlayabiliyorsanız uygun bir seçenektir.

Instagram kazıyıcı API ve Python kodu karşılaştırması

Temel Python kazıması, güçlü anti-bot sistemleri nedeniyle Instagram'da çalışmaz, bu nedenle proxy'leri, tarayıcı simülasyonunu ve hız sınırlarını ele alan kazıyıcı API'lerine güveniyoruz.
Python'da üç kazıyıcı oluşturduk: profiller, gönderiler ve yorumlar, her biri anlık görüntü tabanlı API işleri ve temiz CSV çıktıları kullanıyor.
Instagram gönderi URL'lerini anahtar kelime ve tarih filtreleri içinde güvenilir bir şekilde keşfetmek için Google Arama'yı kullandık.
Sorgu sistemimiz anlık görüntü durumlarını, yedek indirmeleri, JSON-satırı ayrıştırmayı ve 15 dakikalık zaman aşımlarını yönetir.

Python ile Instagram takipçi kazıyıcısı oluşturma

Adım 1: Kurulum ve yapılandırma

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]

Bu adım:

HTTP istekleri, JSON ve pandas için Python kütüphanelerini içe aktarır.
API belirtecinizi ve Instagram profilleri veri kümesi kimliğini ayarlar.
Kazımak istediğiniz Instagram hesaplarının listesini tanımlar (burada langchain.ai, ancak istediğiniz kadar ekleyebilirsiniz).

Adım 2: Profil URL'lerini web kazıyıcısına gönderme

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()

Burada profil kazıma işini başlatırsınız:

Her profil URL'si, veri içinde bir nesne olarak sarılır ve profiller veri kümesine gönderilir.
API, bu işi temsil eden bir snapshot_id ile yanıt verir; bunu sonraki adımda kazınmış profil verilerini almak için kullanacaksınız.

Adım 3: Profil verileri hazır olana kadar API'yi sorgulama

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()

Bu döngü:

Anlık görüntü durumunu her 10 saniyede bir, 15 dakikalık zamanaşımına kadar kontrol eder.
Hem "download_url ile hazır" hem de "yanıtta gömülü öğeler" biçimlerini ve ayrıca bir yedek indirme uç noktasını işler.
İlerlemeden önce döndürülen tüm profil kayıtlarını items listesinde toplar.

Adım 4: Instagram profil verilerini işleme ve kaydetme

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')

Son olarak, ham API kayıtlarını temiz bir veri kümesine dönüştürürsünüz:

Takipçi, posts_count ve avg_engagement gibi sayısal alanları güvenli bir şekilde ayrıştırır.
Yararlı profil özniteliklerini tutar: hesap kimlikleri, işletme/profesyonel bayrakları, doğrulama durumu, biyografi, tam ad ve harici URL.
Her şeyi bir pandas DataFrame'inde depolar ve daha fazla analiz veya raporlama için instagram_profiles_data.csv dosyasına yazar.

Instagram gönderi kazıyıcısı (Python eğitimi)

Adım 1: Kurulum ve yapılandırma

Bu örnekte, bir tarih aralığında bir anahtar kelimeyle eşleşen Instagram gönderilerini toplamak için Instagram veri kümesi API'sini ve proxy'leri kullanacağız.

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"

Bu blok:

URL ayrıştırma, HTTP istekleri, JSON işleme ve pandas ile veri analizi için Python kütüphanelerini içe aktarır.
API belirtecinizi ve Instagram veri kümesi kimliğini ayarlar.
Instagram kazıma için proxy'yi yapılandırır.
Arama parametrelerini tanımlar: KEYWORD, getirilecek gönderi sayısı (NUM_POSTS) ve tarih penceresi (DATE_START → DATE_END).

Adım 2: Google aramasıyla Instagram gönderilerini bulma

Belirli bir tarih aralığında kriterlerimizle eşleşen alakalı Instagram gönderilerini bulmak için Google Arama'yı kullanıyoruz.

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()

Bu adım, gönderileri bulmak için Google Arama'yı kullanır. Betik:

site:instagram.com/p/ “{KEYWORD}” after: DATE_START before: DATE_END gibi bir sorgu oluşturur ve Google sonuçlarında sayfalar arasında gezinir.
HTML'den Instagram gönderi URL'lerini çıkarmak için regex desenleri kullanır, bunları normalleştirir (www.instagram.com vs instagram.com) ve yinelenenleri kaldırır.
NUM_POSTS benzersiz URL'sini topladığında veya maksimum Google sonuç sayfası sayısına ulaştığında durur.

Adım 3: Instagram gönderi URL'lerini kazıma için API'ye gönderme

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()

Bu adım, gerçek kazıma işini başlatır:

Toplanan tüm Instagram URL'lerini tek bir toplu istek halinde Instagram veri kümesine gönderir.
API, bu kazıma işini tanımlayan ve işlem tamamlandıktan sonra sonuçları almak için sonraki adımda kullanılan bir snapshot_id döndürür.

Adım 3: Sonuçları sorgulama ve verileri kaydetme

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')

Google Arama'da daha fazla kıyaslamamızı ve veri odaklı içgörülerimizi görün.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

Instagram yorum kazıyıcısı (Python)

Adım 1: Kurulum ve yapılandırma

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"

Bu adım:

URL işleme, düzenli ifadeler, HTTP istekleri ve pandas için kütüphaneleri içe aktarır.
Yorum veri kümesi kimliğinizi ve API_TOKEN'ınızı ayarlar.
Kullanılacak proxy'yi yapılandırır ve arama parametrelerini tanımlar: anahtar kelime, yorum çekilecek gönderi sayısı ve tarih penceresi.

Adım 2: Google aramasıyla Instagram gönderilerini bulma

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

Burada:

Alakalı gönderileri bulmak için site:instagram.com/p/ sorgusu ve anahtar kelimeniz ve tarih filtrelerinizle Google Arama'yı kullanın.
Regex ile Instagram gönderi URL'lerini çıkarın ve normalleştirin, yinelenenleri kaldırın ve NUM_POSTS gönderiye ulaştığınızda durun.
Son listeyi, yorum kazıyıcısına beslenecek olan instagram_urls içinde saklayın.

Adım 3: Gönderi URL'lerini yorum kazıyıcı API'sine gönderme

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()

Bu adım:

Tüm Instagram URL'lerini tek bir toplu iş halinde Instagram yorum veri kümesine gönderir.
Her URL, API'nin hangi gönderiden yorum kazıyacağını bilmesi için {“url”: …} olarak sarılır.
API, bu yorum kazıma işini tanımlayan bir snapshot_id döndürür.

Adım 4: Sonuçları sorgulama ve yorum verilerini kaydetme

Kazımanın tamamlanıp tamamlanmadığını sürekli kontrol ederiz, ardından yorum verilerini işler ve kaydederiz.

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')

Bu bölüm, kazıma tamamlanana kadar API'yi her 10 saniyede bir sorgular. Hazır olduğunda, yorumcunun kullanıcı adı, yorum metni, beğeniler, yanıtlar, kullanılan hashtag'ler ve etiketlenen kullanıcılar gibi önemli bilgileri çıkararak tüm yorum verilerini alır. Veriler bir pandas DataFrame'inde yapılandırılır ve bir CSV dosyası olarak kaydedilir.

Instagram kazıyıcıları nasıl tespit eder (temel Python betikleri neden başarısız olur)

Requests kullanan basit Python betikleri, gerçek tarayıcı davranışından yoksun oldukları ve dakikalar içinde engellenen tek bir IP'ye güvendikleri için hemen başarısız olur. Platform, Instagram web kazıyıcılarını birden çok savunma katmanı aracılığıyla anında tespit edebilir:

JavaScript yürütme yok: Instagram sayfayı dinamik olarak yükler ve Python betikleri JavaScript'i yürütemez, bu nedenle sayfalar boş görünür. Bu, insan olmayan davranışı anında ortaya çıkarır.
Hız sınırlama: İnsan kullanıcılar saniyede 50 istek yapmaz. Temel kazıyıcılar öngörülebilir zamanlamayla yeniden dener ve Instagram bunu hemen engeller.
IP itibarı: Instagram gerçek zamanlı IP güven puanlarını, veri merkezi IP'lerini ve IP çoğaltmasını korur. Ücretsiz proxy'leri kullanmayın; bunlar birkaç istekten sonra engellenir.

Tarayıcı simülasyonu, IP rotasyonu, JavaScript, hız sınırları ve captcha çözme işlemlerini gerçekleştiren bir web kazıyıcı API'si kullandık.

Proxy'ler, hız sınırları ve Instagram kazıyıcınızı ölçekte çalıştırma

Instagram, aynı IP'yi tekrar tekrar kullanan herhangi bir betiği yasaklayacaktır. Instagram'ı ölçekli olarak kazımak için dönen konut proxy'leri kullanmalı, hız sınırlarına uymalı, gecikmeler eklemeli ve Instagram'a doğrudan isteklerden kaçınmalısınız. Instagram'dan veri kazırken proxy'leri şu şekilde kullandık:

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

Ölçekte Instagram, hız kontrolleri (çok hızlı çok fazla istek) ve eşzamanlılık kontrolleri (aynı anda çok fazla istek) gerçekleştirir. Eğitimimiz bunu şu şekilde önler:

Google Arama sayfaları arasında bekleme (time.sleep(2))
API'leri her 10 saniyede bir sorgulama,
Instagram'a asla doğrudan istek göndermeme.

Karşılaştırmada kullanılan Instagram kazıyıcıları

Karşılaştırmamız, aşağıda listelenen özel Instagram kazıyıcı API çözümlerini test etti. Daha fazla bilgi edinmek için web kazıma API'leri için karşılaştırma metodolojisine bakın.

Sayfa türü	Apify	Bright Data	Oxylabs	Smartproxy	Zyte
Instagram gönderisi	apify/instagram-scraper	Instagram – Posts-collect by URL	❌	Social Media Scraping API – instagram_grap hql_post	❌
Instagram profili	apify/instagram-profile-scraper	Instagram – Profiles – collect by URL	❌	Social Media Scraping API – instagram_grap hql_post	❌

Hangi büyük web altyapısı şirketlerinin Instagram sayfaları için özel kazıyıcılar sunduğunu görün:

Sağlayıcı	Instagram gönderisi	Instagram profili
Bright Data	✅	✅
Apify	✅	✅
Decodo	✅	✅
NetNut	❌	❌
Oxylabs	❌	❌
Zyte	❌	❌

Instagram kazıma nedir?

Instagram kazıma, gönderiler, hashtag'ler ve yorumlar dahil olmak üzere Instagram sayfalarından herkese açık verileri toplamak için botlar veya betikler gibi otomatik yazılımların kullanılması sürecini ifade eder.

Bir insanın biyografiyi kopyalayıp Excel'e yapıştırmak için manuel olarak bir profili ziyaret etmesi yerine, bir betik bu işlemi binlerce kez otomatikleştirir ve verileri analiz için CSV veya JSON gibi yapılandırılmış bir biçimde düzenler.

SSS'ler

Herkese açık Instagram verilerini kazımak, rakip analizi, marka takibi ve duygu analizi için platformun şartlarına ve geçerli yasalara uyduğunuz sürece izin verilir. Ancak her zaman:

* Instagram Kullanım Koşulları'na uyun
* Herkese açık olması amaçlanmayan kişisel verileri toplamaktan kaçının
* Bölgesel düzenlemelere uyan bir Instagram kazıma aracı kullanın

Gönderileri, herkese açık profilleri ve yorum verilerini kazıyabilirsiniz. Bu, Instagram kullanıcı adlarını, takipçi sayılarını, gönderi sayılarını, etkileşim metriklerini, gönderi ayrıntılarını (beğeniler, hashtag'ler, medya) ve temel meta verilerle yorum metinlerini içerir.

Evet. Instagram doğrudan kazımayı engeller, bu nedenle eğitimimiz Instagram'a doğrudan istek göndermekten kaçınır ve bizim için engellemeyi, hız sınırlarını ve parmak izi almayı ele alan bir kazıma API'si kullanır.

Instagram Graph API gibi Instagram'ın API uç noktaları, bu eğitimde kazıdığımız herkese açık profil, gönderi ve yorum verilerini sağlamaz. Kendi işletme hesabınız için çalışır ve izinler ile uygulama incelemesi gerektirir, bu nedenle bunun yerine kazıyıcı API'lerine güveniyoruz.

Bu benchmarkı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

Gulbahar Karatas (2026) - "Instagram Verilerini Kazımak için En İyi Instagram Kazıyıcıları". AIMultiple.com adresinde çevrimiçi yayımlanmıştır. Erişim tarihi: 1 Temmuz 2026, kaynak: https://aimultiple.com/instagram-scraping [Çevrimiçi Kaynak]

Karatas, G. (2026, 1 Temmuz). Instagram Verilerini Kazımak için En İyi Instagram Kazıyıcıları. AIMultiple. https://aimultiple.com/instagram-scraping

@misc{karatas2026,
  author = {Karatas, Gulbahar},
  title  = {{Instagram Verilerini Kazımak için En İyi Instagram Kazıyıcıları}},
  year   = {2026},
  month  = jul,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/instagram-scraping}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 1 Temmuz 2026}
}

Referans Linkleri

Instagram

Gulbahar Karatas

Sektör Analisti

Takip Et

Gülbahar, AIMultiple'da web veri toplama, web verilerinin uygulamaları ve uygulama güvenliği konularına odaklanan bir sektör analistidir.

Tam Profili Görüntüle

Yorumlar 1

Düşüncelerinizi Paylaşın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

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?

2026'nın en iyi Instagram kazıyıcı araçları

Instagram kazıyıcı karşılaştırma sonuçları

Aylık hacme göre Instagram kazıyıcı maliyet etkinliği

En iyi Instagram kazıyıcılarının özellikleri

Instagram kazıyıcı API ve Python kodu karşılaştırması

Python ile Instagram takipçi kazıyıcısı oluşturma

Instagram gönderi kazıyıcısı (Python eğitimi)

Instagram yorum kazıyıcısı (Python)

Instagram kazıyıcıları nasıl tespit eder (temel Python betikleri neden başarısız olur)

Proxy'ler, hız sınırları ve Instagram kazıyıcınızı ölçekte çalıştırma

Karşılaştırmada kullanılan Instagram kazıyıcıları

Instagram kazıma nedir?

SSS'ler

Bu benchmarkı kaynak gösterin

Etik normlar ve sürecimiz doğrultusunda tarafsızlığı esas alıyoruz. AIMultiple'ın müşterileri Sosyal Medya Veri Çekme alanında Bright Data, Oxylabs, Decodo, Apify, SerpApi içerir.

Google Arama'da daha fazla kıyaslamamızı ve veri odaklı içgörülerimizi görün.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

Sıradaki Okunma

Proxy Ayarları29 Haz

Instagram Verilerini Kazımak için En İyi Instagram Kazıyıcıları

2026'nın en iyi Instagram kazıyıcı araçları

Instagram kazıyıcı karşılaştırma sonuçları

Instagram kazıyıcılarının başarı oranlarının zaman içindeki istikrarı

Aylık hacme göre Instagram kazıyıcı maliyet etkinliği

En iyi Instagram kazıyıcılarının özellikleri

Bright Data

Decodo

Apify

Nimble

Instagram kazıyıcı API ve Python kodu karşılaştırması

Python ile Instagram takipçi kazıyıcısı oluşturma

Adım 1: Kurulum ve yapılandırma

Adım 2: Profil URL'lerini web kazıyıcısına gönderme

Adım 3: Profil verileri hazır olana kadar API'yi sorgulama

Adım 4: Instagram profil verilerini işleme ve kaydetme

Instagram gönderi kazıyıcısı (Python eğitimi)

Adım 1: Kurulum ve yapılandırma

Adım 2: Google aramasıyla Instagram gönderilerini bulma

Adım 3: Instagram gönderi URL'lerini kazıma için API'ye gönderme

Adım 3: Sonuçları sorgulama ve verileri kaydetme

Instagram yorum kazıyıcısı (Python)

Adım 1: Kurulum ve yapılandırma

Adım 2: Google aramasıyla Instagram gönderilerini bulma

Adım 3: Gönderi URL'lerini yorum kazıyıcı API'sine gönderme

Adım 4: Sonuçları sorgulama ve yorum verilerini kaydetme

Instagram kazıyıcıları nasıl tespit eder (temel Python betikleri neden başarısız olur)

Proxy'ler, hız sınırları ve Instagram kazıyıcınızı ölçekte çalıştırma

Karşılaştırmada kullanılan Instagram kazıyıcıları

Instagram kazıma nedir?

SSS'ler

Instagram'ı kazımak yasal mı?

Hangi Instagram verilerini kazıyabilirsiniz?

Instagram kazımayı engelliyor mu?

Neden resmi Instagram API'sini kullanmıyorsunuz?

Bu benchmarkı kaynak gösterin

Atıflı bağlantıHTML; blog yazıları, LinkedIn makaleleri ve bültenler için. Tavsiye edilir.

APA 7. baskıAPA 7. baskı stiline uyan akademik makaleler ve analist raporları için.

BibTeXLaTeX belgeleri ve akademik referans yöneticileri için.

Referans Linkleri

Yorumlar 1

Düşüncelerinizi Paylaşın

Sıradaki Okunma

En İyi Spotify Proxy Sunucuları & Proxy Ayarları

Fiyatlandırma ve Performansa Göre Karşılaştırılan IPv6 Proxy Sağlayıcıları

En İyi E-Ticaret Veri Seti Sağlayıcıları

En İyi 5 Sosyal Medya Veri Seti

En İyi Glassdoor Veri Setleri

IP Adresinizi Nasıl Gizlersiniz: Windows 11, iPhone 17 ve Android

Bright Data

Decodo

Apify

Nimble