Web Scraping Instagram com Python: Guia Profissional de Scraping + Código

Web scraping Instagram python pode alavancar informações extremamente valiosas para um cientista de dados. Basicamente, trata-se de obter informações da plataforma do Instagram por meios ou dispositivos automatizados. Funciona por meio do site do Instagram ou da API (Interface de Programação de Aplicações).

Várias informações podem ser extraídas: perfis de usuários, publicações, comentários, hashtags, seguidores e outros insights valiosos para a análise de dados.

Esta é a última parte da nossa série Guia de Código de Web Scraping da GoLogin. Veja aqui mais conteúdo útil sobre esse tópico:

 

Benefícios do Web Scraping no Instagram

Análise e Pesquisa de Ciência de Dados

Pesquisadores, analistas e empresas podem saber mais sobre o comportamento, as tendências e as preferências dos usuários ao extrair dados do Instagram.

Isso pode ser usado para examinar a atividade do usuário, pesquisar tendências de mercado e localizar pessoas ou hashtags influentes.

Análise da Concorrência

Com o web scraping do Instagram, as empresas podem acompanhar as atividades de seus rivais, seguir seus planos de marketing e obter uma vantagem competitiva.

As empresas podem usar esse conhecimento para aprimorar seus próprios planos e manter-se atualizadas com os desenvolvimentos do mercado.

Marketing de Influenciadores

O scraping do Instagram é útil para identificar e avaliar os influenciadores que podem promover uma marca ou um produto com sucesso.

Antes de iniciar a cooperação, as empresas podem avaliar a contagem de seguidores de um influenciador, a taxa de engajamento, a qualidade do conteúdo e os dados demográficos do público por meio da coleta de dados do usuário.

Curadoria de Conteúdo

Encontrar informações geradas pelo usuário relativas a um determinado assunto ou hashtag pode ser facilitado com a ajuda do scraping do Instagram.

O engajamento e a interação gerada pelo usuário desse conteúdo podem ser aprimorados por meio da curadoria e do compartilhamento em sites, blogs e perfis de mídia social.

Monitoramento de Mídia Social e Gerenciamento de Marca

O Instagram pode ser extraído pelas marcas para manter o controle de menções, hashtags e material de marca relacionado a seus produtos ou serviços.

Isso permite que as empresas avaliem o sentimento dos usuários, respondam às avaliações e mantenham uma presença ativa no site.

Desenvolvimento de Produtos

As empresas podem aprender mais sobre as preferências, os interesses e as necessidades de seus clientes analisando os dados do Instagram. Esse conhecimento pode ajudar na criação de novos recursos, produtos ou iniciativas de marketing que atendam às necessidades do mercado-alvo.

No entanto, é essencial observar que o web scraping de dados do Instagram está sujeito aos termos de serviço do Instagram e às limitações da API. O Instagram tem restrições para proteger a privacidade do usuário e evitar abusos.

É fundamental ler essas políticas e diretrizes para garantir a conformidade durante a extração de dados da plataforma.

Como o Navegador GoLogin é Usado para Scraping

Você já tentou extrair dados de um site, mas não conseguiu devido a proteções contra scraping? Quando você tenta obter informações, mas o site não permite, isso pode ser irritante. O Navegador Antidetecção da GoLogin pode ajudar nessa situação.

Ao simular os hábitos de navegação de um usuário genuíno, essa aplicação torna muito mais difícil para os sites identificarem você como um bot. Com a ajuda dessa ferramenta eficaz, você pode coletar facilmente os dados de que precisa e, ao mesmo tempo, superar as proteções antirrastreamento.

A seguir, examinaremos mais detalhadamente os recursos do Navegador Antidetecção da GoLogin. Também discutiremos como ele pode ajudá-lo a superar as dificuldades de web scraping.

Instalando e Configurando o GoLogin

eja a seguir as etapas para instalar e configurar o GoLogin:

1. Faça o download do GoLogin no site oficial e instale-o.
2. Execute o GoLogin e crie uma nova conta clicando no botão “Registrar-se”. Preencha seus dados e clique no botão “Criar Conta”. Use-o para fazer o login ou simplesmente faça o login pelo Google.
3. No painel principal, clique no botão “Criar Perfil” para criar um novo perfil. Preencha os detalhes, como o tipo de navegador, o agente do usuário, o tamanho da tela e o local. Você também pode optar por adicionar extensões e plug-ins. Clique no botão “Salvar” quando terminar. Mantenha as configurações padrão se você for novo no software.
4. Escolha um proxy: clique na aba “Proxy” e siga as instruções para definir suas configurações de proxy. Você pode começar com os proxies incorporados do GoLogin (clique em “Comprar Proxy” no canto superior direito para ver o saldo atual de proxies).
5. Depois que as configurações de proxy estiverem definidas, você poderá usar o GoLogin com outras aplicações inserindo o endereço de proxy e o número da porta. Realizar tarefas como web scraping, gerenciamento de mídia social e automação.

É só isso! Agora você está pronto para usar o GoLogin em suas tarefas de automação da Web.

Configurando o Ambiente Python

A configuração de um ambiente Python pode ser dividida em algumas etapas simples:

1. Faça o download e instale o Python em seu dispositivo a partir do site oficial do python. Certifique-se de fazer o download da versão correta do python de acordo com seu sistema operacional.
2. Instale um editor de código, como o Visual Studio Code, o Pycharm ou o Sublime Text, para escrever programas em python.
3. Instale o pacote e as bibliotecas necessárias para seu projeto. Para instalar qualquer pacote você pode executar o comando pip install <nome-do-pacote> no terminal de comando.
4. Configure um ambiente virtual. No entanto, você pode codificar em Python mesmo sem um ambiente virtual. Entretanto, a configuração de um ambiente virtual é considerada uma boa prática, pois garante que cada projeto tenha suas próprias dependências e pacotes, o que ajuda a evitar conflitos entre projetos.

Configurações necessárias para otimizar o web scraping do Instagram

• Definir o agente de usuário para emular dispositivos/navegadores.
• Utilizar proxies rotativos para evitar limites de taxa.
• Habilitar a proteção de impressão digital para evitar a detecção.
• Ajustar o fuso horário e o idioma para o público-alvo.
• Gerenciar cookies para manutenção da sessão.
• Habilitar WebRTC e WebGL spoofing para privacidade.
• Definir atrasos aleatórios entre os carregamentos de página.
• Instalar extensões de navegador relevantes, se necessário.
• Utilizar scripts ou integração de API para automação.

Vantagens do Python para web scraping no Instagram:

1. Simples de Entender e Usar: O Python tem uma sintaxe intuitiva que permite que novos usuários a compreendam rapidamente e comecem a fazer o data scraping. Sua vasta comunidade oferece uma grande variedade de ferramentas, guias e bibliotecas criadas expressamente para o web scraping.
2. Ampla Seleção de Bibliotecas: O Python oferece uma série de bibliotecas que facilitam as tarefas de web scraping, incluindo Beautiful Soup, Requests, Selenium e Scrapy. Essas bibliotecas incluem instrumentos para lidar com o parsing de HTML, envio de requisições HTTP, comunicação com sites que usam JavaScript e muito mais.
3. Ferramentas robustas de análise de dados, como Pandas e NumPy, que possibilitam extrair dados do Instagram e realizar análises detalhadas, visualização e manipulação de dados.
4. Integração com APIs: A versatilidade do Python permite que os desenvolvedores interajam com a API do Instagram usando bibliotecas como Requests ou Python-Instagram. Isso facilita o acesso autenticado aos dados do Instagram e fornece capacidades de scraping mais avançadas.

Vantagens do GoLogin para web scraping no Instagram

• Automação do Navegador: O GoLogin permite que você automatize as atividades do Instagram, incluindo login, exploração de perfis, leitura de feeds, ignorar anúncios e até mesmo respostas de IA a publicações. Simulando o comportamento humano, isso melhora a eficácia de scraping e reduz a chance de ser identificado como um bot.
• Rotação de IP e Proxies: O GoLogin oferece aos usuários a opção de alterar seus endereços de IP e utilizar proxies para contornar as restrições de frequência e acessar o Instagram de diversos locais. Isso ajuda a extrair muitos dados sem acionar as proteções contra scraping do Instagram.
• Agente de Usuário e Emulação de Dispositivo: O GoLogin permite alterar o agente de usuário e emular diferentes dispositivos, como celulares ou tablets. Isso permite extrair dados do Instagram como se eles fossem acessados de diferentes dispositivos, fornecendo uma perspectiva mais diversificada.

Utilizando o Python com o GoLogin para web scraping do Instagram

Podem ser criados scripts de Python para gerenciar a interação com o Instagram e os recursos de automação do navegador do GoLogin. O GoLogin pode ser instruído a realizar determinadas operações no site do Instagram usando pacotes de Python como o Selenium, e os dados desejados podem ser coletados.

Por exemplo, um script de Python pode utilizar o Selenium para gerenciar o GoLogin, entrar em uma conta do Instagram, procurar hashtags ou perfis de usuários específicos, extrair dados de publicações ou de seguidores e salvá-los para processamento ou análise posterior.

Você pode criar soluções eficazes e confiáveis de scraping do Instagram que utilizem automação, comportamento simulado e ferramentas de análise de dados combinando os recursos do Python com o GoLogin.

Configurando o GoLogin para scraping do Instagram

Para configurar o GoLogin para extrair dados do Instagram, siga estes passos:

1. Configuração de Proxies:

• Obtenha proxies confiáveis de provedores respeitáveis ou crie sua própria lista de proxies.
• Abra o GoLogin e navegue até a seção “Proxies”.
• Adicione seus proxies clicando no botão “Adicionar Proxy” ou selecione um provedor de proxy entre as opções disponíveis.
• Insira os detalhes do proxy, incluindo endereço de IP, porta, nome de usuário e senha (se aplicável).
• Teste os proxies para garantir que estejam funcionando corretamente.

2. Configuração do Agente de Usuário:

• Vá para a seção “Perfis” no GoLogin.
• Crie um novo perfil ou selecione um já existente para scraping do Instagram.
• Nas configurações do perfil, encontre a opção “Agente de Usuário”.
• Escolha uma string de agente de usuário que represente um navegador ou dispositivo comumente usado.
• Você pode selecionar um agente de usuário predefinido na lista suspensa ou inserir uma string de agente de usuário personalizada.

3. Configuração de Cookies:

• Vá para a seção “Perfis” e selecione o perfil desejado para o scraping do Instagram.
• Nas configurações do perfil, localize a opção “Cookies”.
• Importe cookies se os tiver de uma sessão anterior ou exporte cookies de um navegador para importar para o GoLogin.
• Defina as configurações de retenção de cookies para manter a persistência da sessão durante as atividades de scraping.
• Opcionalmente, limpe os cookies antes de cada sessão para começar do zero.

4. Spoofing de WebRTC e WebGL:

• Nas configurações de perfil, localize as opções para spoofing de WebRTC e WebGL.
• Ative as duas opções para evitar a impressão digital do navegador e proteger sua identidade.
• Essas opções ajudam a disfarçar seu endereço de IP real e as configurações do navegador.

Ao configurar proxies, agentes de usuário e definições de cookies no GoLogin, você pode aprimorar o processo de web scraping no Instagram. Os proxies ajudam a evitar restrições baseadas em IP, os agentes de usuário imitam diferentes dispositivos ou navegadores e o gerenciamento de cookies garante a persistência da sessão.

Além disso, a ativação das opções WebRTC e WebGL protege sua identidade durante o web scraping do Instagram.

Web Scraping de dados do Instagram usando Python e o GoLogin:

1. Importe as Bibliotecas Necessárias:

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains
from time import sleep

2. Configure o Selenium com o GoLogin:

chrome_options = Options()
chrome_options.add_argument("--proxy-server=socks5://localhost:PORT") # Replace PORT with the proxy port
chrome_options.add_argument("--user-agent=YOUR_USER_AGENT") # Replace YOUR_USER_AGENT with desired user agent

# Path to chromedriver executable (Download from: https://sites.google.com/a/chromium.org/chromedriver/downloads)
driver = webdriver.Chrome(executable_path="PATH_TO_CHROMEDRIVER", options=chrome_options)

3. Faça Scraping dos Dados do Instagram:

Fazer Login no Instagram:

def login(username, password):
driver.get("https://www.instagram.com/accounts/login/")
sleep(2)

# Find and enter username
driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, 'input[name="username"]').send_keys(username)

# Find and enter password
driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, 'input[name="password"]').send_keys(password)

# Find and click login button
driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, 'button[type="submit"]').click()
sleep(5)

# Call login function with your Instagram credentials
login("YOUR_USERNAME", "YOUR_PASSWORD")

Scraping do Perfil do Usuário:

def scrape_profile(username):
driver.get(f"https://www.instagram.com/{username}/")
sleep(3)

# Extract profile data
profile_data = {
"username": username,
"followers": driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, 'span[id="react-root"] > section > main > div > header > section > ul > li:nth-child(2) > a > span').text,
"following": driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, 'span[id="react-root"] > section > main > div > header > section > ul > li:nth-child(3) > a > span').text,
# Add more data extraction as per your requirement
}

print(profile_data)

# Call scrape_profile function with desired Instagram username
scrape_profile("USERNAME_TO_SCRAPE")

Scraping das Publicações na Página da Hashtag:

def scrape_hashtag_posts(hashtag):
driver.get(f"https://www.instagram.com/explore/tags/{hashtag}/")
sleep(3)

# Scroll to load more posts (repeat as needed)
for _ in range(5):
driver.execute_script("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);")
sleep(2)

# Extract post data
post_elements = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, 'article > div:nth-child(3) > div > div')
post_data = []
for post in post_elements:
post_data.append({
"image_url": post.find_element(By.CSS_SELECTOR, 'img').get_attribute("src"),
"likes": post.find_element(By.CSS_SELECTOR, 'button > span').text,
# Add more data extraction as per your requirement
})

print(post_data)

# Call scrape_hashtag_posts function with desired hashtag
scrape_hashtag_posts("YOUR_HASHTAG")

Fechar o Navegador

driver.quit()

Analisando e armazenando os dados extraídos

1. Análise de Dados:

• Depois de extrair os dados desejados do Instagram usando Python e o GoLogin, você pode realizar a análise de dados usando bibliotecas como Pandas ou NumPy.
• Carregue os dados extraídos em uma estrutura de dados como um DataFrame do Pandas para facilitar a manipulação e a análise.
• Use diferentes técnicas de análise de dados, como agregação, filtragem, classificação e visualização, para obter insights dos dados extraídos.
• Realize análises estatísticas, identifique tendências, padrões ou anomalias e extraia informações significativas dos dados.

Exemplo:

import pandas as pd

# Assuming you have scraped profile data into a list of dictionaries
profile_data = [
{"username": "john_doe", "followers": "1,234", "following": "567"},
{"username": "jane_smith", "followers": "2,345", "following": "678"},
...
]

# Create a DataFrame from the scraped data
df = pd.DataFrame(profile_data)

# Perform data analysis on the DataFrame
# For example, calculate the average number of followers
avg_followers = df["followers"].str.replace(",", "").astype(int).mean()
print("Average number of followers:", avg_followers)

Saida:

Average number of followers: 1,789.5

2. Armazenando os Dados Extraídos:

Podemos armazenar os dados extraídos do Instagram em um arquivo do Excel, você pode utilizar a biblioteca Pandas no Python. Aqui está um exemplo de como você pode salvar os dados extraídos em um arquivo do Excel:

import pandas as pd

# Assuming you have scraped profile data into a list of dictionaries
profile_data = [
{"username": "john_doe", "followers": "1,234", "following": "567"},
{"username": "jane_smith", "followers": "2,345", "following": "678"},
...
]

# Create a DataFrame from the scraped data
df = pd.DataFrame(profile_data)

# Define the file path and name for the Excel file
excel_file_path = "scraped_data.xlsx"

# Save the DataFrame to an Excel file
df.to_excel(excel_file_path, index=False)

print("Scraped data saved to", excel_file_path)

Boas práticas para web scraping no Instagram:

1. Obedeça às Regras do Instagram. Elas especificam o que é permitido e proibido na plataforma, inclusive o scraping de dados. Seguir essas diretrizes o ajudará a não ter problemas.
2. Use APIs Oficiais: Tente usar a API oficial do Instagram sempre que possível para coletar dados. É uma técnica aprovada pelo Instagram que garante que você esteja cumprindo as regras. Para evitar abusos, as APIs frequentemente têm restrições e padrões em vigor.
3. Faça Scraping de Forma Ética: Faça scraping de forma sensata. Evite se envolver em qualquer atividade prejudicial ou mal-intencionada, como coletar ou enviar spam ou tentar obter acesso não autorizado a contas de usuários. Certifique-se de coletar apenas informações de livre acesso.
4. Vá Devagar: Implemente limitações de frequência e tempos de espera entre as requisições de scraping para evitar sobrecarregar os servidores do Instagram e ser colocado na lista negra. Isso evita que mecanismos contra scraping sejam acionados e ajuda a simular o comportamento humano. Observe as restrições de preços do Instagram.
5. Alterne Agentes de Usuário e Proxies: Use uma variedade de proxies e alterne entre eles com frequência. Isso diminui a probabilidade de ser bloqueado ao distribuir suas requisições de scraping em diversos endereços de IP. Alterne também os agentes de usuário para representar diferentes navegadores e dispositivos.
6. Respeite os Direitos Autorais e Propriedade Intelectual: Os direitos autorais e a propriedade intelectual devem ser respeitados ao remover conteúdo do Instagram. Evite conteúdo protegido por direitos autorais que possa ter sido copiado e publicado novamente sem a permissão necessária. Concentre-se em obter dados publicamente acessíveis e respeite os direitos de propriedade intelectual de terceiros.
7. Obtenha Consentimento para Dados Pessoais: Se você estiver extraindo dados pessoais do Instagram, certifique-se de ter o consentimento necessário ou de estar em conformidade com as leis de privacidade aplicáveis, como obter o consentimento do usuário ou aderir a regras como o GDPR na União Europeia.
8. Mantenha-se Atualizado: Fique atento a quaisquer modificações na arquitetura ou nas políticas do site do Instagram que possam ter impacto em seus esforços de scraping. Acompanhe as alterações nos termos de serviço do Instagram, na API e em quaisquer desenvolvimentos legais que envolvam data scraping.
9. Use os Dados Extraídos com Responsabilidade: Depois de obter dados do Instagram por meio de scraping, use-os de forma sensata e legal. Não use os dados para nenhuma atividade antiética ou ilegal. Tenha em mente a privacidade das pessoas e manuseie os dados com segurança.

Lembre-se de que, ao fazer web scraping no Instagram, é importante seguir suas regras e respeitar os direitos dos outros.

Mantenha-se informado, aja com responsabilidade e procure aconselhamento jurídico, se necessário, para garantir a conformidade com a lei e proteger a privacidade dos indivíduos.

Perguntas Frequentes Sobre Web Scraping

1. O que dá para fazer com web scraping?

O web scraping permite extrair dados de sites, que podem ser usados para diversas finalidades, como pesquisa de mercado, análise de dados, agregação de conteúdo, comparação de preços, geração de leads ou criação de aplicações.

2. Como criar um web scraping?

Para iniciar no web scraping, comece aprendendo uma linguagem de programação como Python. Familiarize-se com os conceitos básicos de HTML e CSS. Explore bibliotecas como BeautifulSoup ou Scrapy, que oferecem ferramentas convenientes para web scraping.

3. Como usar o scraper?

O uso de um scraper geralmente envolve fornecer a URL do site que você deseja extrair, definir os dados que deseja extrair (usando ferramentas como XPath ou seletores CSS) e executar o script do scraper para iniciar o processo de extração de dados.

4. Como fazer raspagem de dados?

Para extrair dados de um site, primeiro examine a estrutura HTML da página da Web. Identifique os elementos específicos que contêm os dados que você deseja extrair. Em seguida, utilize ferramentas de scraping, como as bibliotecas de Python, para direcionar e extrair os dados desejados com base em seus critérios definidos.

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