Açık Dünya Değerlendirmesi

Instagram Verilerini Kazımak için En İyi Instagram Kazıyıcıları

Güncellenme tarihi: 14 Ağu 2026

Instagram, TLS parmak izi ve IP itibar kontrolleri gibi gelişmiş bot karşıtı önlemler nedeniyle otomatik kazımayı engelleme konusunda en agresif platformlardan biri olmaya devam ediyor.

Yüksek performanslı bir kazıyıcı API'sine veya özel bir Python betiğine ihtiyacınız olsun, bu rehber en iyi araçları değerlendirir; buna Apify Instagram Kazıyıcı ve Bright Data Instagram Kazıyıcı dahildir.

Sağlayıcı

İçin

Bright Data

Ölçekte en hızlı yanıt süresi ve en iyi maliyet verimliliği

Decodo

%90+ profil ve gönderi meta verilerinde başarı oranı

Apify

Hızlı dağıtım için önceden oluşturulmuş sosyal medya "Actor"ları ile kod gerektirmeyen 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	Uzmanlaşmış API
Apify	Yorumlar Gönderiler Profiller Hashtag'ler Reels	Sorgu URL	Tablo JSON	Uzmanlaşmış API
Decodo	Gönderiler Profiller Hashtag'ler Reels	Sorgu	Tablo JSON	Uzmanlaşmış API
Nimble	IG için hazır şablon yok	Sorgu	JHTML JSON	Genel amaçlı

Bağlantıları olan sağlayıcılar AIMultiple'ın sponsorlarıdır.

Uzmanlaşmış API: Yalnızca Instagram'dan veri toplamak için tasarlanmış, Instagram'a özel kazıyıcı API'si. Örneğin, Bright Data, “instagram-comments-collect by URL” gibi belirli Instagram veri noktalarına göre uyarlanmış şablonlar sunar.
Genel amaçlı: Instagram için uzmanlaşmamış, ancak Instagram web kazıma görevlerini yerine getirmek üzere değiştirilebilen çok yönlü bir kazıyıcı sunar.
Desteklenen sayfa türleri: Instagram kazıma aracının verileri yapılandırılmış bir biçimde sunduğu sayfalar.

Instagram kazıyıcı kıyaslama sonuçları

Sağlayıcıların medyan yanıt süresini ve kıyaslamamızda döndürdükleri ortalama alan sayısını karşılaştırın:

Instagram kazıyıcılarının başarı oranlarının istikrarı

Aylık hacme göre Instagram kazıyıcı maliyet verimliliği

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'si ve büyük ölçekli geçmiş analizi için önceden toplanmış Dataset'ler. Bu sayfadaki Python eğitimleri Dataset API'sini kullanır.

Kazıyıcı API'miz, kıyaslamalarımızda profil ve gönderi meta verileri için %90'ı aşan başarı oranıyla en hızlı yanıt sürelerini ve ölçekte en iyi maliyet verimliliğini sunar. Yalnızca başarılı sonuçlar için faturalandırılırsınız; başarısız istekler ücretlendirilmez. API, beş Instagram'a özel endpoint içerir: profiller, gönderiler, reels, yorumlar ve dataset'ler.

Decodo

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

Araç, kıyaslamamızda Bright Data'ya benzer şekilde yüksek başarı oranı elde etti; profil ve gönderi meta verilerinde %90 üzerinde doğruluk sağladı. Ancak endpoint kapsamı Bright Data veya Apify'den daha dardır ve şu anda reels veya hashtag hedefleri için özel destek sunmamaktadır.

Apify

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

Kod gerektirmeyen konsol, kullanıcıların bir URL veya anahtar kelime yapıştırıp API entegrasyonu olmadan kazıyıcıyı çalıştırmasına olanak tanır. Doğrudan URL kazımanın yanı sıra hashtag'ler, yerler veya kullanıcılar için anahtar kelime tabanlı keşif sunar. Yorum yanıtları ve en yeni ilk sıralama ücretli planlarda mevcuttur; ücretsiz planı gönderi başına yaklaşık 15 yorumla sınırlıdır.

Nimble

Bu karşılaştırmadaki tüm sağlayıcılar yukarıda belirtilen üçü ile aynı şekilde Instagram kazıyıcısı olarak işlev görmez. Örneğin, Nimble Instagram'a özel bir endpoint 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 kümesinden ziyade modelin istek sırasında sayfadan çıkardıklarına bağlıdır.

Nimble kayıt başına Instagram fiyatlandırması yayınlamaz; erişim teklife dayalıdır. Birden çok site için tek bir API'ye ihtiyacınız varsa ve şema değişikliklerini kaldırabiliyorsanız uygun bir seçenektir.

Instagram kazıyıcı API vs Python kodu

Temel Python kazıması, güçlü bot karşıtı sistemler nedeniyle Instagram'da çalışmaz; bu nedenle proxy'leri, tarayıcı simülasyonunu ve hız sınırlarını yöneten kazıyıcı API'lerine güveniyoruz.
Python'da üç kazıyıcı oluşturduk: profiller, gönderiler ve yorumlar; her biri snapshot tabanlı API işleri ve temiz CSV çıktıları kullanır.
Anahtar kelime ve tarih filtreleriyle güvenilir bir şekilde Instagram gönderi URL'lerini keşfetmek için Google Arama'yı kullandık.
Yoklama sistemimiz snapshot durumlarını, yedek indirmeleri, JSON-satır ayrıştırmayı ve 15 dakikalık zaman aşımlarını yönetir.

Python ile Instagram takipçi kazıyıcısı oluşturun

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 token'ınızı ve Instagram profilleri dataset ID'sini ayarlayın.
Kazımak istediğiniz Instagram hesaplarının listesi olan profile_urls'yi tanımlar (burada langchain.ai'dir, 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 dataset'ine gönderilir.
API, bu işi temsil eden bir snapshot_id ile yanıt verir; kazınan profil verilerini almak için sonraki adımda bunu kullanacaksınız.

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

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:

Her 10 saniyede bir, 15 dakikalık zaman aşımına kadar snapshot durumunu kontrol eder.
Hem “download_url ile hazır” hem de “yanıt içine gömülü öğeler” formatlarını ve ayrıca yedek indirme endpoint'ini yönetir.
Devam etmeden 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 dataset'e dönüştürürsünüz:

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

Ekibimiz, iş süreçlerinizden birini yapay zeka ajanlarıyla ücretsiz olarak otomatikleştirsin.

Bir süreci otomatikleştir

Instagram gönderi kazıyıcısı (Python eğitimi)

Adım 1: Kurulum ve yapılandırma

Bu örnekte, bir tarih aralığında anahtar kelimeyle eşleşen Instagram gönderilerini toplamak için Instagram dataset 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 token'ınızı ve Instagram dataset ID'sini ayarlayın.
Instagram kazıması için proxy'yi yapılandırır.
Arama parametrelerini tanımlar: KEYWORD, getirilecek gönderi sayısı (NUM_POSTS) ve tarih aralığı (DATE_START → DATE_END).

Adım 2: Google arama ile Instagram gönderilerini bulma

Belirli bir tarih aralığında kriterlerimize uyan ilgili 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 kalıpları kullanır, bunları normalleştirir (www.instagram.com ve instagram.com) ve yinelenenleri kaldırır.
NUM_POSTS benzersiz URL topladığında veya maksimum Google sonuç sayfası sayısına ulaştığında durur.

Adım 3: Kazıma için Instagram gönderi URL'lerini 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 istekle Instagram dataset'ine gönderir.
API, bu kazıma işini tanımlayan bir snapshot_id döndürür ve işlem tamamlandığında sonuçları almak için sonraki adımda kullanılır.

Adım 3: Sonuçları yoklama 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')

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.
Yorumlar dataset ID'nizi ve API_TOKEN'ınızı ayarlayın.
Kullanılacak proxy'yi yapılandırır ve arama parametrelerini tanımlar: anahtar kelime, yorumların çekileceği gönderi sayısı ve tarih aralığı.

Adım 2: Google arama ile 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:

İlgili gönderileri bulmak için site:instagram.com/p/query ve anahtar kelime ile 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 işte Instagram yorumları dataset'ine 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 yoklama ve yorum verilerini kaydetme

Kazımanın tamamlanıp tamamlanmadığını sürekli kontrol eder, 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 yoklar. 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'de yapılandırılır ve CSV dosyası olarak kaydedilir.

Kıyaslamalarımızı ve veri odaklı içgörülerimizi kaçırmayın. Düğme Google'ı açar; AIMultiple'ı seçmeniz, Google arama sonuçlarında AIMultiple'ı daha sık görmek istediğinizi onaylar.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

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

Requests kullanan basit Python betikleri, gerçek tarayıcı davranışına sahip olmadıkları ve dakikalar içinde engellenen tek bir IP'ye dayandıkları için hemen başarısız olur. Platform, çok katmanlı savunmalar aracılığıyla Instagram web kazıyıcılarını 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 tahmin edilebilir zamanlamayla yeniden dener ve Instagram bunu hemen engeller.
IP itibarı: Instagram, gerçek zamanlı IP güven puanlarını, veri merkezi IP'lerini ve IP çoğaltmayı korur. ücretsiz proxy'ler kullanmayın; bunlar birkaç istekten sonra engellenir.

Tarayıcı simülasyonunu, IP rotasyonunu, JavaScript'i, hız sınırlarını ve captcha çözmeyi yöneten bir web kazıyıcı API'si kullandık.

Proxy'ler, hız sınırları & Instagram kazıyıcınızı ölçekte çalıştırma

Instagram, aynı IP'yi art arda yeniden kullanan her betiği yasaklar. Instagram'ı ölçekte kazımak için dönen konut proxy'lerini 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 uyuyarak (time.sleep(2))
API'leri her 10 saniyede bir yoklayarak,
Instagram'a asla doğrudan istek göndermeyerek.

Kıyaslamada kullanılan Instagram kazıyıcıları

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

Sayfa türü	Apify	Bright Data	Oxylabs	Smartproxy	Zyte
Instagram gönderisi	apify/instagram-scraper	Instagram – Posts-collect by URL	❌	Sosyal Medya Kazıma API – instagram_grap hql_post	❌
Instagram profili	apify/instagram-profile-scraper	Instagram – Profiller – topla URL ile	❌	Sosyal Medya Kazıma 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	✅	✅
Oxylabs	❌	❌
Zyte	❌	❌

Instagram kazıması nedir?

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

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

SSS'ler

Rakip analizi, marka izleme ve duygu analizi için platform şartlarına ve geçerli yasalara saygı gösterdiğiniz sürece, herkese açık Instagram verilerini kazımak serbesttir. Bununla birlikte her zaman:

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

Gönderileri, genel 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 birlikte yorum metnini içerir.

Evet. Instagram doğrudan kazımayı engeller; bu nedenle eğitimimiz Instagram'a doğrudan istek göndermekten kaçınır ve engelleme, hız sınırları ve parmak izini bizim için yöneten bir kazıma API'si kullanır.

Instagram Graph API gibi Instagram API endpoint'leri, bu eğitimde kazıdığımız genel 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: 14 Ağustos 2026, kaynak: https://aimultiple.com/instagram-scraping [Çevrimiçi Kaynak]

Karatas, G. (2026, 14 Ağustos). 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  = aug,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/instagram-scraping}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 14 Ağustos 2026}
}

Gulbahar Karatas

Sektör Analisti

Takip Et

Gülbahar, web veri toplama, web verisi uygulamaları ve uygulama güvenliğine odaklanan bir AIMultiple 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 kıyaslama sonuçları

Aylık hacme göre Instagram kazıyıcı maliyet verimliliği

En iyi Instagram kazıyıcılarının özellikleri

Instagram kazıyıcı API vs Python kodu

Python ile Instagram takipçi kazıyıcısı oluşturun

Instagram gönderi kazıyıcısı (Python eğitimi)

Instagram yorum kazıyıcısı (Python)

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

Proxy'ler, hız sınırları & Instagram kazıyıcınızı ölçekte çalıştırma

Kıyaslamada kullanılan Instagram kazıyıcıları

Instagram kazıması nedir?

SSS'ler

Bu benchmarkı kaynak gösterin

Etik normlar ve sürecimiz doğrultusunda tarafsızlığı esas alıyoruz. AIMultiple'ın Sosyal Medya Veri Çekme alanındaki kıyaslama hizmetlerinin aboneleri arasında Bright Data, Decodo, Apify yer alır.

Sıradaki Okunma

Proxy Ayarları

İçgörü

13 Ağu

Instagram Verilerini Kazımak için En İyi Instagram Kazıyıcıları

2026'nın en iyi Instagram kazıyıcı araçları

Instagram kazıyıcı kıyaslama sonuçları

Instagram kazıyıcılarının başarı oranlarının istikrarı

Aylık hacme göre Instagram kazıyıcı maliyet verimliliği

En iyi Instagram kazıyıcılarının özellikleri

Bright Data

Decodo

Apify

Nimble

Instagram kazıyıcı API vs Python kodu

Python ile Instagram takipçi kazıyıcısı oluşturun

Adım 1: Kurulum ve yapılandırma

Adım 2: Profil URL'lerini web kazıyıcısına gönderme

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

Adım 4: Instagram profil verilerini işleme ve kaydetme

Instagram gönderi kazıyıcısı (Python eğitimi)

Adım 1: Kurulum ve yapılandırma

Adım 2: Google arama ile Instagram gönderilerini bulma

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

Adım 3: Sonuçları yoklama ve verileri kaydetme

Instagram yorum kazıyıcısı (Python)

Adım 1: Kurulum ve yapılandırma

Adım 2: Google arama ile Instagram gönderilerini bulma

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

Adım 4: Sonuçları yoklama ve yorum verilerini kaydetme

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

Proxy'ler, hız sınırları & Instagram kazıyıcınızı ölçekte çalıştırma

Kıyaslamada kullanılan Instagram kazıyıcıları

Instagram kazıması 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.

Yorumlar 1

Düşüncelerinizi Paylaşın

Sıradaki Okunma

En İyi Spotify Proxy Sunucuları ve Proxy Ayarları

En İyi Japonya Proxy'leri: Başarı Oranı ve Yanıt Süresi

IPv6 Proxy Sağlayıcıları Fiyatlandırma & Performansa Göre Karşılaştırıldı

Proxy Konumları: Ülke, Şehir ve Bölgeye Göre Proxy'ler

Amazon Dataset Karşılaştırması

En İyi 6 LLM Scraper: ChatGPT, Perplexity ve Gemini

Bright Data

Decodo

Apify

Nimble