Парсинг инстаграм бесплатно: БЕСПЛАТНЫЙ ПАРСИНГ ПОДПИСЧИКОВ ИНСТАГРАМ

alexxlab

Парсер инстаграм бесплатно | Сервис поиска аудитории ВКонтакте vk.barkov.net

Парсер инстаграм из профилей пользователей ВКонтакте, работающий бесплатно, качественно и информативно, ждет вас в нашем Сервисе поиска ЦА.

Пройдите по ссылке, расположенной ниже, чтобы начать собирать аккаунты пользователей ВК в Instagram.
Отметьте источник информации для парсинга — аккаунты пользователей из вашего списка айди или ссылок ВКонтакте или ссылки на группы ВК.
Запуская парсер в работу, определите формат для вывода данных.

Парсер проверит блок “Контакты” у пользователей ВК из вашего списка, и утех из них, кто указал привязку к Инста-аккаунтам, соберет эти данные в финальный отчет.
Если вам нужно “Преобразовать Instagram-логины в ID” , выполните это по ссылке https://vk.barkov.net/instagramid.aspx
Собрать “Instagram-аккаунты” со стен, вы сможете парсером https://vk.barkov.net/instawall.aspx

Запустить скрипт для решения вопроса

Полезный небольшой видеоурок по этой теме

О сервисе поиска аудитории ВКонтакте

vk. barkov.net — это универсальный набор инструментов, который собирает самые разнообразные данные из ВКонтакте в удобном виде.

Каждый инструмент (скрипт) решает свою задачу:

Например, есть скрипт для получения списка всех подписчиков группы.
А вот тут лежит скрипт для сбора списка всех людей, поставивших лайк или сделавших репост к конкретному посту на стене или к любым постам на стене.
Ещё есть скрипт для получения списка аккаунтов в других соцсетях подписчиков группы ВКонтакте.

И таких скриптов уже более 200. Все они перечислены в меню слева. И мы регулярно добавляем новые скрипты по запросам пользователей.

Запустить скрипт для решения вопроса

Полезные ответы на вопросы по этому же функционалу для сбора данных из ВКонтакте

Интересует парсинг, чтобы собрать целевой трафик — аккаунты инстаграм

id instagram

Получить данные пользователей ВК на инстаграм и фейсбук

Собрать базу пользователей ВКонтакте для инстаграмма по критериям, Ж из Беларуси

Инста-логины из привязок ВК-профилей

Парсер инстаграмов из профилей ВК

Как спарсить подписчиков ВКонтакте в инстаграм?

Как можно спарсить из групп ВКонтакте Instagram аккаунты пользователей?

Как можно собрать ЦА в инстаграм?

Парсер из вк в соцсети

Как спарсить подписчиков конкурентов, их username Инстаграм?

Спарсить инста акки из группы вк

Напарсить для рекламного кабинета Инстаграм логины из ВКонтакте

Как парсить из ВК инстаграм-аккаунты?

Спарсить instagram id из списка подписчиков групп

Есть ли возможность собрать свою ЦА в Инстаграм?

С подписчиков групп ВК собрать инсты их друзей

barkov net инстаграм

Конвертировать данные клиентов в ВК в инстаграмы

Выгрузить Instagram-аккаунты таким образом, чтобы выгружались и intagram людей и их id вк рядом

Парсер Инстаграма

Парсер Инстаграма
  • Вход
  • Панель инструментов пользователя
  • Свяжитесь с нами
  • Попробовать бесплатно

Собирайте данные Instagram: подписчики, фотографии, комментарии, имя, учетные записи, аватары, бизнес-категории, хэштеги, ID, код страны, регион, профиль, просмотры, сообщения, изображение профиля, временная метка, основные моменты, лайки, биография, адрес и средний уровень вовлеченности.

Попробовать бесплатно

Используйте Data Collector от Bright Data
или купите набор данных Instagram

 

  • Парсинг аудитории Instagram и мониторинг репутации вашего бренда
  • Легко находите новые тренды
  • Собирайте данные о топовых лидерах мнений
  • Извлекайте публичные данные: комментарии, профили и другое

Instagram Scraper Обзор

  • Обеспечивает простой сбор данных без кодирования
  • Платформа «Все в одном» интегрируется с нашим ведущим в отрасли прокси Instagram.
  • Использует запатентованную технологию для разблокировки сайтов
  • Адаптируется к любым изменениям сайта: Bright Data подстраивается под изменения структуры сайта Instagram
  • Постоянно масштабируется — вы можете быстро и полностью собирать нужные данные
  • Полностью соответствует передовому опыту отрасли и правилам конфиденциальности (GDPR, CCPA)
Попробовать бесплатно

Как это работает

Выберите веб-сайт, с которого хотите собирать данные.

Выберите частоту: в реальном времени или по расписанию, а также формат доставки: JSON, CSV, HTML, или XSLS.

Решите, куда отправлять готовые данные: webhook, email, Amazon S3, Google Cloud, Microsoft Azure, SFTP, или API.

STEP 4

Choose the file format and where to send the data

Хотите узнать больше?

Поговорите с экспертом, чтобы обсудить ваши потребности в сборе данных и увидеть нашу платформу в действии.

Попробовать бесплатно

Contact us & get a free sample


Bright Insights eCommerce Report

  • 15,000+ Customers Worldwide
  • GDPR & CCPA compliant
  • 24/7 superb customer support
  • Used by: Fortune 500 Companies, Academia, SMBs, NGOs

GLOBAL MARKET LEADER


RECOGNIZED BY

Уже есть аккаунт? Вход

  • Более 15,000+ клиентов по всему миру
  • Компания №1в области веб-данных
  • 2200+ патентов и это число продолжает расти
  • Наши услуги используют: Компании из списка Fortune 500, научные учреждения, малый и средний бизнес, НПО

ЛИДЕР МИРОВОГО РЫНКА


ПРИЗНАН

Работает на базе отмеченной наградами прокси-сети

Join our Partner Program

Dataset Sample Request

Already have an account? Log in

GLOBAL MARKET LEADER

RECOGNIZED BY

Заказать звонок

Уже есть аккаунт? Вход

  • Более 15,000+ клиентов по всему миру
  • Компания №1в области веб-данных
  • 2200+ патентов и это число продолжает расти
  • Наши услуги используют: Компании из списка Fortune 500, научные учреждения, малый и средний бизнес, НПО

ЛИДЕР МИРОВОГО РЫНКА


ПРИЗНАН

Работает на базе отмеченной наградами прокси-сети

Парсинг Instagram | Scraping Fish

Этот пост в блоге представляет собой исчерпывающее руководство по очистке общедоступной информации профиля Instagram и сообщений с использованием Scraping Fish API.

Мы будем собирать сообщения из профиля, в котором перечислены старые дома для продажи, чтобы найти лучшее предложение.

Мы подготовили сопроводительную записную книжку Python, опубликованную в репозитории GitHub: instagram-scraping-fish. Чтобы иметь возможность запустить его и на самом деле очистить данные, вам понадобится ключ Scraping Fish API, который вы можете получить здесь: Scraping Fish Requests Packs. Стартовый пакет из 1000 запросов API стоит всего 2 доллара и позволит вам запустить это руководство и поиграть с API самостоятельно ⛹️. Без ключа Scraping Fish API вы, скорее всего, будете мгновенно заблокированы ⛔️.

Вариант использования парсинга​

В качестве примера для тестирования возможностей Scraping Fish для парсинга Instagram мы будем извлекать и анализировать данные из постов, опубликованных общедоступным профилем Stare domy 🏚 (Старые дома). Это совокупный список старых домов для продажи в Польше. Описания сообщений в этом профиле содержат довольно структурированные данные об объекте, включая местоположение, цену, размер и т. д.

Конечная точка профиля Instagram

Первая конечная точка, которую нам нужно вызвать для нашего профиля:0013 https://www.instagram.com/staredomynasprzedaz/?__a=1&__d=dis . Он дает нам JSON с:

  • идентификатором пользователя, необходимым для следующих запросов,
  • общая информация профиля (не используется в этом сообщении в блоге, но доступна в ответе),
  • первая страница сообщений и
  • курсор следующей страницы для получения следующая порция постов.

Для следующих запросов на получение следующих страниц с сообщениями мы будем использовать конечную точку Instagram GraphQL API, которая требует идентификатор пользователя и курсор из предыдущего ответа: https://instagram.com/graphql/query/?query_id=17888483320059182&id={user_id}&first=24&after={end_cursor}

Параметр query_id фиксируется на 17888483320050142 . Вам не нужно его менять, и значение остается неизменным независимо от профиля Instagram и страницы с публикациями пользователей.

Вы можете поиграть со значением первого параметра запроса , чтобы получить большее количество сообщений на странице, чем 24, установленных в этом руководстве, и уменьшить общее количество запросов. Однако имейте в виду, что использование слишком большого значения может выглядеть подозрительно и привести к запросу на вход в Instagram вместо действительного JSON.

Чтобы получить информацию о следующей странице из ответа JSON, мы можем использовать следующую функцию:

 def parse_page_info(response_json: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Union[Optional[bool], Optional[str]] ]: 
 top_level_key = "graphql", если "graphql" в response_json, иначе "данные" 
 user_data = response_json[top_level_key].get("user", {}) 
 page_info = user_data.get("edge_owner_to_timeline_media", {}). get("page_info", {}) 
 return page_info

Анализ сообщений из ответа JSON

Теперь, когда у нас есть конечные точки для профиля пользователя и страниц с сообщениями, мы можем написать функцию для анализа ответа JSON для получения необходимой информации о сообщении.

Структура ответа от обеих конечных точек, описанных выше, примерно одинакова, но ключ объекта верхнего уровня для ответа профиля — graphql , а для запроса GraphQL — data . Мы уже учли это в следующем коде анализа информации о странице.

Функция, которая извлекает основную информацию о сообщениях, связана с доступом к соответствующим ключам в ответе JSON:

 def parse_posts(response_json: Dict[str, Any]) -> List[Dict[str, Any]]: 
 top_level_key = "graphql", если "graphql" в response_json, иначе "данные" 
 user_data = response_json[top_level_key]. get("user", {}) 
 post_edges = user_data.get("edge_owner_to_timeline_media", {}).get("edges", []) 
 posts = [] 
 для узла в post_edges: 
 post_json = node.get ("узел", {}) 
 шорткод = post_json.get("шорткод") 
 image_url = post_json.get("display_url") 
 caption_edges = post_json.get("edge_media_to_caption", {}).get("края" , []) 
 description = caption_edges[0]. get("узел", {}).get("текст") if len(caption_edges) > 0 else None 
 n_comments = post_json.get("edge_media_to_comment", {}).get( "count") 
 likes_key = "edge_liked_by" if "edge_liked_by" в post_json else "edge_media_preview_like" 
 n_likes = post_json.get(likes_key, {}).get("count") 
 timestamp = post_json.get("taken_at_timestamp") 
 posts.append({ 
 "shortcode": шорткод, 
 "image_url": image_url, 
 "description": описание, 
 "n_comments": n_comments, 
 "n_likes": n_likes, 
 "timestamp": timestamp, 
 }) 
 return posts

Возвращает список словарей, представляющих сообщения, которые содержат:

  • шорткод: вы можете его использовать чтобы получить доступ к посту по адресу https://www.instagram.com/p//
  • image_url 🏞
  • описание: текст поста 📝
  • n_comments: количество комментариев 💬
  • n_likes: количество лайков 👑
  • временная метка: когда сообщение было создано ⏰

Полная логика очистки Instagram

Теперь мы готовы собрать все части вместе, чтобы реализовать полную логику очистки профиля пользователя Instagram, которая извлекает все сообщения пользователя страница за страницей: = "") -> List[Dict[str, Any]]:
# URL-адрес в Scraping Fish API должен быть закодирован: https://scrapingfish. com/docs/scraping-urls-with-query-params
ig_profile_url = quote_plus (f"https://www.instagram.com/{имя пользователя}/?__a=1&__d=dis")

def request_json(url: str) -> Dict[str, Any]:
response = request.get(url)
response.raise_for_status()
return response.json()

response_json = request_json(f"{url_prefix} {ig_profile_url}")

# получить user_id из ответа на запрос следующих страниц с сообщениями
user_id = response_json.get("graphql", {}).get("user", {}).get("id")
если не user_id:
print(f"Пользователь {username} не найден.")
return []
# разобрать первую партию сообщений из ответа профиля пользователя
posts = parse_posts(response_json=response_json)
page_info = parse_page_info(response_json=response_json)
# получить курсор следующей страницы /instagram.com/graphql/query/?query_id=17888483320059182&id={user_id}&first=24&after={end_cursor}"
)
response_json = request_json(f"{url_prefix}{posts_url}")
posts. extend(parse_posts(response_json) =ответ_json))
page_info = parse_page_info(response_json=response_json)
end_cursor = page_info.get("end_cursor")
возврат сообщений

Вот и все. Мы можем использовать эту функцию для очистки всех сообщений из произвольного общедоступного профиля Instagram. В нашем случае это будет staredomynasprzedaz :

 url_prefix = f"https://scraping.narf.ai/api/v1/?api_key={API_KEY}&url=" 
 posts = scrape_ig_profile(username="staredomynasprzedaz" , url_prefix=url_prefix)

При использовании Scraping Fish API это должно занимать около 2 секунд на страницу, поэтому профиль с 300 сообщениями будет очищен примерно за 25 секунд.

Since the returned posts are structured dictionaries in a list, we can create pandas data frame from it for easier data processing:

 df = pd.DataFrame(posts)
  • 03
    • . 0003

    шорткод

    image_url

    description

    n_comments

    n_likes

    timestamp

    0

    CbrYIabMBXS

    https://scontent-frt3-1. cdninstagram.com/v/t51 ...

    Ружаны, Гроново Эльблонске, woj. варминско-мазу...

    14

    475

    1648535479

    CbnRiJwsxsc

    https://scontent-frt3-2.cdninstagram.com/v/t51...

    Коморов, Михаловице, woj. mazowieckie \nCena:...

    28

    761

    1648397802

    2

    CbhVQU3MtTR

    https://scontent-frx5-2.cdninstagram. com/v/t51...

    Поморово, Лидзбарк-Варминьски, woj. варминско-м...

    14

    526

    1648198427

    3

    CbakX60Me4r

    https://scontent-frt3-2.cdninstagram.com/v/t51..

    Смыкув, Радгощ, вой. Малопольски \ ncena: 37 ...

    10

    264

    1647971472

    4 9

    4 9

    4

    2

    4

    49000 3

    2

    2

    2

    https://scontent-frt3-1.cdninstagram.com/v/t51...

    Dębowa Łęka, Wschowa, woj. lubuskie\nCena: 389...

    3

    436

    1647855253

    ...

    ...

    ...

    ...

    ...

    ...

    ...

    Разбор характеристик недвижимости из описания поста в м² 🏠

  • площадь участка в м² 📐

    • Информацию о функции, реализующей разбор описания на основе регулярных выражений, см. в блокноте, сопровождающем этот пост в блоге, здесь: https://github.com/mateuszbuda/instagram-scraping-fish/ blob/master/instagram-tutorial.ipynb

    Из этой информации мы можем просто вычислить дополнительные производные характеристики, например, цену за м² дома и участка:

     df["цена_за_дом_м2"] = df["цена"].div(df["размер_дома"]) 
     df["price_per_plot_m2"] = df["price"]. div(df["plot_area"])

    Исследование данных​

    На основе созданного нами фрейма данных мы можем извлечь некоторые полезные статистические данные, например, количество домов в каждой провинции и средняя цена за м²:

     df.groupby("провинция").agg({"price_per_house_m2": ["mean", "count"]}).sort_values(by=(" цена_за_дом_м2", "средняя"))

    23

    province

    price_per_house_m2

    mean

    count

    opolskie

    1643.662176

    3

    Нижнесилезские

    1749.198578

    40

    zachodniopomorskie

    1873. 457787

    22

    lubuskie

    1997.868677

    10

    podkarpackie

    2283.578380

    46

    Лодзьке

    2444.755891

    7

    77

    podlaskie

    2689.675717

    46

    warmińsko - mazurskie

    2733.333333

    1

    lubelskie

    2781.316515

    18

    малопольские

    2879.480040

    47

    900ąląląl0003

    2969.714365

    25

    świętokrzyskie

    3005.367271

    2

    wielkopolskie

    3084. 229161

    7

    варминско-мазурское

    3099.135703

    29

    поморское

    3135.444546

    8

    kujawsko-pomorskie

    3885.582011

    6

    mazowieckie

    4167.280252

    20

    Мы также можем отфильтровать данные, чтобы найти дома, которые могут нас заинтересовать. Пример ниже ищет дома по цене ниже 200 000 злотых и площадью от 100 м² до 200 м². Вот ссылка на один из них по его шорткоду: https://www.instagram.com/p/CYv9.3e8Nvwh/

     df[(df["price"] < 200000.0) & (df["house_size"] < 200.0) & (df["house_size"] > 100.0)]
    900ą0003

    shortcode

    image_url

    description

    n_comments

    n_likes

    timestamp

    address

    province

    price

    house_size

    plot_area

    price_per_house_m2

    price_per_plot_m2

    31

    CYv93e8Nvwh

    https ://scontent-frt3-1. cdninstagram.com/v/t51...

    Ponikwa, Bystrzyca Kłodzka, woj. дольносилезские ...

    23

    701

    1642247030

    Ponikwa, Bystrzyca Kłodzka

    dolnośląskie

    165000.0

    120.00

    3882.0

    1375.000000

    42.503864

    57

    CXGiAE6sw6y

    https://scontent-frx5-1.cdn5instagram.1...0003

    Gadowskie Holendry, Tuliszków, woj. wielkopols...

    7

    462

    1638709205

    Gadowskie Holendry, Tuliszków

    wielkopolskie

    199000.0

    111.00

    3996.0

    1792.792793

    49,799800

    122

    CTSiKe4sGsx

    https://scontent-frx5-1. cdninstagram.com/v/t51...

    Gotówka, Ruda - Huta, woj. lubelskie\nCena: 18...

    3

    189

    1630522009

    Gotówka, Ruda - Huta

    lubelskie

    186000.0

    120.00

    1832.0

    1550.000000

    101.528384

    149

    CR040YUSVEV

    HTTPS: //SCONTENTVIO1-1.CDININNINNINNINNINNINNIIN. podkarpackie \nCena: 175 000 zł\...

    26

    547

    1627379773

    Leżajsk

    podkarpackie

    175000.0

    108.00

    912.0

    1620.370370

    191.885965

    181

    CQvirvJM0vi

    https://scontent-vie1-1. cdninstagram.com/v/ t51...

    Жонсник, Свежава, woj. dolnośląskie \nCena: ...

    4

    239

    1625052909

    dolnośląskie

    199000.0

    160.00

    1900.0

    1243.750000

    104.736842

    190

    CQhJJTFsyPt

    https:// scontent-vie1-1.cdninstagram.com/v/t51...

    Шимбарк, Горлице, woj. małopolskie \nЦена: 19...

    2

    222

    1624569758

    Szymbark, Gorlice

    małopolskie

    199000.0

    136.00

    9574.0

    1463.235294

    20.785461

    ...

    ...

    . ..

    ...

    ...

    ...

    ...

    ...

    ...

    ...

    ...

    ...

    		 Заключение Как видите, с помощью Scraping Fish API очень легко собирать общедоступные данные даже с таких сложных веб-сайтов, как Instagram. Аналогичным образом вы можете парсить профили других пользователей, а также другие веб-сайты, которые содержат актуальную информацию для вас или вашего бизнеса 📈.

    Давайте поговорим о вашем случае использования 💼​

    Свяжитесь с нами, используя нашу контактную форму. Мы можем помочь вам интегрировать Scraping Fish API в существующий рабочий процесс парсинга или настроить систему парсинга для вашего варианта использования.

    Парсер Instagram

    Парсер Instagram
    • Авторизоваться
    • Панель пользователя
    • Связаться с отделом продаж
    • Начать бесплатную пробную версию

    Очистка общедоступных данных Instagram: подписчики, электронные письма, фотографии, комментарии, имя, учетная запись, аватар, бизнес-категория, хэштег, подписчики, идентификатор, код страны, регион, название, профиль, просмотры, сообщения, изображение профиля, временная метка, основные моменты, лайки , биография, служебный адрес и средняя вовлеченность.

    Начать бесплатную пробную версию

    Воспользуйтесь сборщиком данных Bright Data,
    или приобретите набор данных Instagram

    • Очистите Instagram и отслеживайте репутацию своего бренда
    • Легко узнавайте о новых тенденциях
    • Соберите публичные данные о самых влиятельных лицах
    • Очистка общедоступных данных, таких как комментарии, профили и т. д.

    Обзор Instagram Scraper