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Reddit Post- & Kommentar-Scraper

Soziale MedienMCPMCP
Holen Sie sich Beiträge, Kommentare, Antworten, Daten usw. auf Reddit über die URLs alter Reddit-Beiträge.
Standard&höhere
Zugangsebene
Unterstützter Modus
$0,1/1000 Zeilen
Kosten der Nutzung
2026/08/24
Zuletzt aktualisiert
Versuchen!

📌 Wie können Sie Reddit-Beiträge, Kommentare und Antworten aus Beitrags-URLs extrahieren?

Diese Vorlage sammelt Beitrags- und Diskussionsdaten aus übermittelten Old Reddit-Beitrags-URLs, einschließlich Subreddit, Beitragstitel und -text, Autor, Upvotes, Bilder und Links im Text, Anzahl der Kommentare, Kommentartekst und Metadaten, Antworten sowie Kommentar-URLs und -IDs. Sie ist nützlich für Social-Listening-Teams, akademische Forscher und Community-Analysten.

Die Daten werden von Old Reddit gesammelt. Reddit ist eine Community-Diskussionsplattform, die in Subreddits, Beiträge, Kommentare und Antwort-Threads organisiert ist.

💰 Preise

Aktueller Preis: $0,1/1.000 Zeilen. Die Abrechnung basiert auf der Anzahl der vom Task erzeugten Ausgabezeilen.

📦 Ausgabe

Die aktuell veröffentlichte Implementierung kann die folgenden Felder zurückgeben:

  • Input_URL
  • SubReddit
  • Post_Title
  • Post_Body
  • Post_Upvote
  • Post_Author
  • Post_Image
  • Post_Body_URLs
  • Comment_Count
  • Comment_body
  • Commentor
  • Commentor_points
  • Comment_Time
  • Comment_URL
  • Comment_ID
  • Replies_body
  • Replier
  • Replier_points
  • Replied_Time
  • Load_More_Comment_Count
  • msg_type
  • content
  • link_id
  • sort
  • children
  • id
  • limit_children
  • r
  • renderstyle
  • HTML_Source
  • Status
{
  "Input_URL": null,
  "SubReddit": null,
  "Post_Title": null,
  "Post_Body": null,
  "Post_Upvote": null,
  "Post_Author": null,
  "Post_Image": null,
  "Post_Body_URLs": null,
  "Comment_Count": null,
  "Comment_body": null,
  "Commentor": null,
  "Commentor_points": null,
  "Comment_Time": null,
  "Comment_URL": null,
  "Comment_ID": null,
  "Replies_body": null,
  "Replier": null,
  "Replier_points": null,
  "Replied_Time": null,
  "Load_More_Comment_Count": null,
  "msg_type": null,
  "content": null,
  "link_id": null,
  "sort": null,
  "children": null,
  "id": null,
  "limit_children": null,
  "r": null,
  "renderstyle": null,
  "HTML_Source": null,
  "Status": null
}

🎯 Anwendungsfälle

  • Analysieren Sie Diskussionsthemen anhand von Beitragstexten, Kommentaren und Antworten.
  • Messen Sie das Engagement anhand von Beitrags-Upvotes, Kommentarzahlen und Kommentator-Punkten.
  • Untersuchen Sie die Konversationsstruktur mithilfe von Kommentar-IDs, URLs und Antwortfeldern.
  • Erstellen Sie Zeitreihen-Diskussionsdatensätze mithilfe von Kommentar- und Antwort-Zeitstempeln.

🐙 Warum Octoparse

  • Einsatzbereiter Workflow: Die Extraktionsschritte für Old Reddit sind bereits konfiguriert, sodass Sie den Scraper nicht von Grund auf neu erstellen müssen.
  • Flexible Ausführung: Führen Sie den vorgefertigten Task in der Cloud aus, ohne einen lokalen Computer für die Sammlung online halten zu müssen.
  • Strukturierte, wiederholbare Ausgabe: Die Ergebnisse werden in konsistenten Zeilen zurückgegeben, die im Vergleich zu manuell kopierten Seiten einfacher zu vergleichen, zu filtern, zu deduplizieren und zu verarbeiten sind.
  • Verifizierte Eingabe-Leitplanken: Das Formular zeigt die aktuellen Eingaben, auswählbaren Werte und sinnvollen Grenzen an, die für diese Vorlage konfiguriert sind.
  • Praktische Datenübergabe: Überprüfen Sie die Ergebnisse in Octoparse und exportieren oder verarbeiten Sie sie mit den von Ihrer Octoparse-Umgebung unterstützten Optionen.

📝 Eingabe

Füllen Sie die folgenden Felder aus:

  • Old Reddit-Beitrags-URLs (Erforderlich) — Old Reddit-Beitrags-URLs. Bis zu 100.000 Einträge pro Durchlauf.

🚀 Anwendung

  1. Öffnen Sie die Vorlage und wählen Sie Ausprobieren oder Starten.
  2. Füllen Sie die oben aufgeführten Eingabefelder aus.
  3. Starten Sie den Task im unterstützten Cloud-Ausführungsmodus.
  4. Überprüfen Sie die Ausgabezeilen und exportieren oder verarbeiten Sie die strukturierten Daten.

⚠️ Einschränkungen

Die Ergebnisse hängen davon ab, was die Quellseite zur Laufzeit bereitstellt. Ein aufgeführtes Ausgabefeld kann leer sein, wenn die Quellseite diesen Wert nicht liefert. Die oben gezeigten Eingabegrenzen werden von der Vorlage erzwungen.

💡 Tipps

Verwenden Sie spezifische, gültige Eingaben und überprüfen Sie ein repräsentatives Ergebnis, bevor Sie einen großen Stapel starten. Entfernen Sie doppelte Eingaben, wenn wiederholte Datensätze nicht benötigt werden.

❓ FAQ

Wie sammelt Octoparse Daten von Old Reddit?

Die Python-Automatisierung öffnet jede Old Reddit-Beitrags-URL, parst den Beitrag, lädt den Kommentarbaum, fordert bei Vorhandensein zusätzliche Kommentarzweige an und lädt strukturierte Beitrags-, Kommentar- und Antwortdatensätze hoch.

Welche Eingaben benötigt dieser Reddit Post & Comments Scraper?

Verwenden Sie die im Abschnitt „Eingabe“ gezeigten Felder und akzeptierten Werte. Es werden nur benutzerrelevante Grenzwerte und auswählbare Optionen aufgeführt.

Welche Daten kann ich aus Old Reddit extrahieren?

Die aktuellen Ausgabefelder und eine repräsentative JSON-Datenvorschau sind im Abschnitt „Ausgabe“ aufgeführt. Die Verfügbarkeit von Feldern kann variieren, wenn die Quellseite einen Wert nicht anzeigt.

Wie viel kostet dieser Reddit Post & Comments Scraper?

Der aktuelle Preis beträgt $0,1/1.000 Zeilen, und die Abrechnung basiert auf der Anzahl der vom Task erzeugten Ausgabezeilen.

Warum können einige Old Reddit-Felder leer sein?

Quellseiten geben nicht immer jeden Wert für jeden Datensatz preis, und Layouts können je nach Artikel, Markt oder aktueller Seitenantwort variieren. Die Vorlage gibt ein Feld zurück, wenn die aktuelle Seite es bereitstellt.

Kann ich die gesammelten Old Reddit-Daten exportieren?

Sie können die strukturierten Zeilen in Octoparse überprüfen und sie mit den von Ihrer Octoparse-Umgebung unterstützten Optionen exportieren oder verarbeiten.

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