איך לגרד נתונים מ-Reddit עם Python: 4 שיטות שעובדות עכשיו

Google משלמת 60 מיליון דולר בשנה כדי לקבל רישיון לנתוני Reddit. לפי הדיווחים, העסקה של OpenAI עומדת על 70 מיליון דולר. זה כבר אומר הרבה על מה שמסתתר בתוך שרשורי התגובות האלה. אם אי פעם ניסיתם לאסוף ידנית דיונים, תגובות או נתוני סנטימנט מ-Reddit, אתם כבר מכירים את התסכול: גלילה אינסופית, העתקה והדבקה, ועומס כרטיסיות בלי סוף.

השקעתי חלק נכבד מהרבעון האחרון בלסייע לצוות שלנו ב-Thunderbit לחקור איך אנשים באמת מחלצים נתונים מ-Reddit בשנת 2025. המגרש השתנה בצורה דרמטית מאז עדכון התמחור של Reddit ל-API ב-2023, ורוב המדריכים ברשת או מיושנים או מכסים רק שיטה אחת. לכן ריכזתי כאן את כל מה שבאמת עובד כרגע — ארבע גישות שונות, מתסריט Python מלא ועד חילוץ בלי קוד — כדי שתוכלו לבחור את מה שמתאים לרמת הידע ולשימוש שלכם. בין אם אתם בונים סט נתונים ל-NLP, מנטרים קהילה לאזכורי מותג, או פשוט רוצים גיליון נתונים של פוסטים חמים, המדריך הזה יסגור לכם את הפינה.

מה זה גירוד נתונים מ-Reddit, ולמה זה חשוב?

גירוד נתונים מ-Reddit הוא תהליך של חילוץ אוטומטי של פוסטים, תגובות, נתוני משתמשים ומטא-דאטה מהעמודים או מה-API של Reddit. במקום לדפדף ידנית בשרשורים ולהעתיק טקסט, משתמשים בסקריפט או בכלי ייעודי כדי לאסוף נתונים מובנים בהיקף גדול.

למה בכלל להתאמץ? ב-Reddit יש יותר מ- והוא מייצר לפי הערכות . זה המקום שבו אנשים משתפים דעות לא מסוננות על מוצרים, שירותים, מתחרים ומגמות — אות אותנטי שכמעט בלתי אפשרי למצוא באתרי ביקורות מלוטשים או בבלוגים תאגידיים. Google משלמת בערך עבור רישיון לתוכן של Reddit, ועסקת OpenAI מדווחת על . אם חברות ה-AI הגדולות בעולם משלמות סכומים כאלה על הנתונים האלה, שווה ללמוד איך לגשת אליהם בעצמכם.

למה לגרד Reddit עם Python בשנת 2025?

Python הוא שפת ברירת המחדל לגירוד נתונים מ-Reddit — ‏PRAW, ‏requests, ‏BeautifulSoup ו-pandas מכסות את כל השלבים, מקריאות ל-API ועד לייצוא הנתונים. אבל ה"למה" חורג מהכלים.

אלו מקרי השימוש הנפוצים ביותר שאני רואה בצוותי עסקים ומחקר:

מספר המשתמשים של Reddit הגיע לפי הערכות ל-, עם — עלייה של 24% משנה לשנה. ואחרי עדכון הליבה של Google באוגוסט 2024, תוכן מ-Reddit הפך לנראה בכ- בתוצאות חיפוש אורגניות.

במילים פשוטות: הנתונים שאתם מגרדים מ-Reddit הם יותר ויותר אותם נתונים ש-Google מציגה למשתמשים.

איזו שיטה כדאי לבחור כדי לגרד Reddit? (השוואה מהירה)

השאלה הנפוצה ביותר בפורומים של גירוד Reddit היא ממש "איזו שיטה לבחור?" אז בניתי את הטבלה הזו. בחרו את השורה שלכם והמשיכו.

אם אתם רוצים פרויקטי Python מלאים עם חילוץ תגובות עמוק, התחילו בשיטה 1 (PRAW). צריכים משיכת נתונים מהירה ב-10 הדקות הקרובות בלי התקנה? נסו את שיטה 2 (טריק ה-.json). רוצים ללמוד גירוד HTML או צריכים שדות מותאמים אישית? לכו על שיטה 3 (BeautifulSoup). ואם אתם מעדיפים לדלג על Python לגמרי ופשוט לקבל את הנתונים, קפצו לשיטה 4 ().

מה השתנה: עדכון התמחור של Reddit ל-API ב-2023–2024, ומה עדיין עובד בחינם

כמעט אף מדריך גירוד לא מדבר על זה — וזה ההקשר החשוב ביותר לכל מי שמגרד Reddit היום.

ביוני 2023, Reddit הציגה לראשונה מאז 2008 שכבות בתשלום לגישה ל-API. ההשלכות היו עצומות:

• Pushshift נעלם מהשימוש הציבורי. Reddit שללה את הגישה של Pushshift ל-API במאי 2023. חוקרים שהתבססו עליו (יותר מ- ציטטו את Pushshift) איבדו בן לילה את מקור הנתונים המרכזי שלהם. היורש לנתונים היסטוריים הוא , אבל אין תחליף ציבורי ל-API חי.
• אפליקציות צד שלישי נסגרו. Apollo, Reddit is Fun, Sync, BaconReader ואחרות נסגרו עד 30 ביוני 2023, אחרי ש-Reddit נקבה למפתח של Apollo בעלות API של .
• יותר מ-8,500 סאברדיטים החשיכו במחאה, כולל r/funny ‏(40M מנויים), r/gaming ו-r/science ().

מה עדיין חינמי ב-2025:

עדיין זמינה לשימוש לא מסחרי, אישי ואקדמי — 100 שאילתות בדקה לכל OAuth client ID. ‏PRAW עובד מצוין תחת השכבה הזו עבור גירוד בהיקף בינוני. גישה ללא הזדהות (כולל נקודת הקצה .json) מוגבלת בערך ל-10 בקשות בדקה.

השורה התחתונה: עבור משימות גירוד קטנות עד בינוניות, השכבה החינמית מספיקה בהחלט. עבור שימוש גדול או מסחרי, תצטרכו או לפנות ל-Reddit לקבלת גישת Enterprise, להשתמש בנקודת הקצה .json או ב-BeautifulSoup (שלא דורשים API keys), או להשתמש בכלי כמו Thunderbit שלא תלוי בכלל ב-API של Reddit.

לפני שמתחילים

• רמת קושי: מתחיל עד בינוני (משתנה לפי השיטה)
• זמן נדרש: כ-15–30 דקות לשיטות 1–3; כ-5 דקות לשיטה 4
• מה צריך:
  • Python 3.8+ מותקן (לשיטות 1–3)
  • חשבון Reddit (לשיטה 1)
  • דפדפן Chrome (לשיטה 4)
  • (לשיטה 4)

שיטה 1: איך לגרד Reddit עם Python באמצעות PRAW (שלב אחר שלב)

PRAW ‏(Python Reddit API Wrapper) הוא הדרך הפופולרית והמתועדת ביותר לגרד Reddit עם Python. הוא מטפל בשבילכם באימות, בהגבלת קצב ובחלוקה לעמודים, והוא גם מתוחזק באופן פעיל — הגרסה היציבה העדכנית היא PRAW 7.8.1 (אוקטובר 2024), עם תמיכה ב-Python 3.8 עד 3.13.

שלב 1: יצירת אפליקציית Reddit וקבלת פרטי ה-API

עברו ל- וגללו לתחתית. לחצו על "are you a developer? create an app..."

מלאו את הטופס:

• Name: כל שם תיאורי (למשל, "my-reddit-scraper")
• App type: בחרו script
• Redirect URI: הזינו http://localhost:8080 (נדרש, אך לא בשימוש עבור script apps)
• Description: אופציונלי

לחצו על Create app. תראו את פרטי ההתחברות:

• client_id — המחרוזת בת 14 התווים שמופיעה ישירות מתחת לשם האפליקציה (מסומנת כ-"personal use script")
• client_secret — השדה שמסומן כ-"secret"

תצטרכו גם לאשר את של Reddit ואת לפני שהקמת האפליקציה תושלם.

שימו לב: מאז סוף 2024, מפתחים חדשים עשויים להידרש להגיש בקשת גישה ולהמתין לאישור. זו נקודת החיכוך הגדולה ביותר למי שמשתמש ב-PRAW בפעם הראשונה, ואין דרך לעקוף אותה.

שלב 2: התקנת PRAW ויצירת מופע Reddit

פתחו את הטרמינל והריצו:

1pip install praw pandas

לאחר מכן צרו מופע Reddit לקריאה בלבד:

1import praw
2reddit = praw.Reddit(
3    client_id="YOUR_CLIENT_ID",
4    client_secret="YOUR_CLIENT_SECRET",
5    user_agent="python:reddit-scraper:v1.0 (by u/yourname)",
6)
7# reddit.read_only is True by default for script apps without a password

פורמט ה-user_agent חשוב. Reddit מגבילה בפועל מחרוזות כלליות כמו python-requests/2.x. השתמשו בפורמט המומלץ של Reddit: platform:app_id:version (by u/username).

שלב 3: גירוד פוסטים מסאברדיט

כך שולפים את הפוסטים המובילים מ-r/python עבור החודש האחרון ושומרים אותם ב-DataFrame של pandas:

1import pandas as pd
2subreddit = reddit.subreddit("python")
3rows = []
4for post in subreddit.top(time_filter="month", limit=500):
5    rows.append({
6        "id": post.id,
7        "title": post.title,
8        "selftext": post.selftext,
9        "score": post.score,
10        "upvote_ratio": post.upvote_ratio,
11        "num_comments": post.num_comments,
12        "author": str(post.author) if post.author else "[deleted]",
13        "created_utc": post.created_utc,
14        "url": post.url,
15        "permalink": f"https://reddit.com{post.permalink}",
16    })
17df = pd.DataFrame(rows)
18print(df.head())

אפשר להחליף את .top() ב-.hot(), .new() או .controversial(), ו-time_filter מקבל את הערכים "all", "day", "hour", "month", "week" או "year".

אזהרה חשובה: Reddit מגבילה כל רשימה לכ-1,000 פריטים, לא משנה כמה גבוה תגדירו את limit. זו מגבלה בצד של Reddit, לא של PRAW.

שלב 4: ייצוא נתוני Reddit ל-CSV או Excel

1df.to_csv("reddit_python_top.csv", index=False)
2df.to_json("reddit_python_top.json", orient="records", lines=True)

PRAW מטפל בהגבלת הקצב אוטומטית — הוא קורא את כותרות X-Ratelimit-Remaining ו-X-Ratelimit-Reset בכל תגובה וממתין בין קריאות לפי הצורך. עבור גירוד בהיקף בינוני, בדרך כלל אין צורך להוסיף השהיות ידניות.

איך לגרד תגובות מ-Reddit עם Python (שרשורים מקוננים לעומק)

גירוד תגובות הוא המקום שבו רוב האנשים נתקעים.

Reddit שומרת תגובות כעץ: לכל תגובה יכולות להיות תגובות-בת, וחלק מהענפים מוסתרים מאחורי קישורי "load more comments". בעולם של PRAW, הענפים המוסתרים האלה מיוצגים כאובייקטים מסוג MoreComments.

כך זה נראה בראש:

1Submission (t3_abc123)
2├── Comment A (top-level)
3│   ├── Reply A1
4│   │   └── Reply A1a
5│   └── Reply A2
6├── Comment B (top-level)
7│   └── MoreComments (hidden — "load more comments")
8└── MoreComments (hidden — "continue this thread")

שימוש ב-replace_more() כדי לשלוף את כל התגובות המוסתרות

השיטה replace_more() עוברת על עץ התגובות ומחליפה כל מציין מקום של MoreComments בתגובות האמיתיות שאליהן הוא מצביע:

1submission = reddit.submission(id="abcdef")
2submission.comments.replace_more(limit=10)  # practical cap for large threads
3all_comments = submission.comments.list()   # flattened breadth-first

אם מגדירים limit=None, מוחלף כל צומת MoreComments — אבל בשרשור עם 5,000+ תגובות זה יכול לקחת כמה דקות, כי כל החלפה היא בקשת API אחת שמחזירה עד בערך 100 תגובות. בשרשורים גדולים אני ממליץ להתחיל עם limit=10 או limit=20 ולהגדיל רק אם באמת צריך שלמות.

הפיכת תגובות מקוננות לטבלה

1rows = []
2for c in all_comments:
3    rows.append({
4        "comment_id": c.id,
5        "parent_id": c.parent_id,   # t1_xxx = parent comment, t3_xxx = submission
6        "depth": c.depth,
7        "author": str(c.author) if c.author else "[deleted]",
8        "body": c.body,
9        "score": c.score,
10        "created_utc": c.created_utc,
11        "is_submitter": c.is_submitter,
12    })
13comments_df = pd.DataFrame(rows)

לתגובות ברמה העליונה יש parent_id שמתחיל ב-t3_ (ה-fullname של ה-submission). העמודה depth מראה עד כמה כל תגובה מקוננת לעומק — שימושי לסינון או להמחשה. נקודת תורפה: len(all_comments) בדרך כלל לא יתאים ל-submission.num_comments, כי תגובות שנמחקו, הוסרו או סוננו כספאם אינן מופיעות בעץ.

שיטה 2: טריק נקודת הקצה .json — גרדו את Reddit בלי API key

הוסיפו .json לכל URL של Reddit. זה הכול. תקבלו JSON מובנה בחזרה — בלי הזדהות, בלי רישום אפליקציה, בלי התקנת pip.

דוגמה: https://www.reddit.com/r/python/hot.json

משתמשים בפורומים מזכירים את הטריק הזה כל הזמן, אבל כמעט אף מדריך לא מכסה אותו.

דוגמת קוד Python שעובדת

1import requests
2headers = {"User-Agent": "python:reddit-scraper:v1.0 (by /u/yourname)"}
3r = requests.get(
4    "https://www.reddit.com/r/python/hot.json",
5    headers=headers,
6    params={"limit": 100},
7)
8data = r.json()
9for post in data["data"]["children"]:
10    p = post["data"]
11    print(p["title"], p["score"], p["num_comments"], p["author"])

כותרת ה-User-Agent קריטית. Reddit חוסמת או מאטה מחרוזות כלליות כמו python-requests/2.31.0 — כפי ש-, "הגבלת הקצב הזו מבוססת על user-agent." השתמשו באותו פורמט תיאורי כמו ב-PRAW.

איך מטפלים בעימוד עם הפרמטר after

נקודת הקצה .json מחזירה כ-25 תוצאות כברירת מחדל (מקסימום 100 לבקשה). כדי לקבל יותר, משתמשים במצביע after שמוחזר מהתגובה:

1import requests, time
2headers = {"User-Agent": "python:reddit-scraper:v1.0 (by /u/yourname)"}
3after = None
4all_posts = []
5for _ in range(10):  # up to ~1000 posts
6    r = requests.get(
7        "https://www.reddit.com/r/python/hot.json",
8        headers=headers,
9        params={"limit": 100, "after": after},
10    )
11    data = r.json()
12    all_posts.extend(data["data"]["children"])
13    after = data["data"].get("after")
14    if not after:
15        break
16    time.sleep(6)  # ~10 QPM = one request every 6 seconds

הערך after הוא טוקן מצביע (בפורמט: t3_xxxxxx). כמו ב-PRAW, התקרה הקשיחה היא בערך 1,000 פריטים בסך הכול על פני בקשות מעומדות.

המגבלות של שיטת .json

• אין גישה עמוקה לעץ התגובות — מקבלים תגובות ברמה העליונה ועוד שכבת "more" אחת, אבל אין הרחבה אוטומטית כמו replace_more() של PRAW
• קריאה בלבד — בלי הצבעה, פרסום או ניהול
• כ-10 בקשות בדקה לתעבורה ללא הזדהות — לולאות אגרסיביות יפעילו שגיאות 429
• אותה מגבלת 1,000 פריטים כמו ב-API המאומת

השיטה הזו מתאימה במיוחד למשיכות מהירות חד-פעמיות, לאבטיפוס, או למצבים שבהם לא רוצים לרשום אפליקציית API.

שיטה 3: איך לגרד Reddit עם BeautifulSoup (ניתוח HTML)

אם כבר גירדתם אתרים בעבר, כנראה שאתם מכירים את BeautifulSoup. התובנה החשובה ב-Reddit: השתמשו ב-old.reddit.com במקום בממשק החדש המבוסס React. הממשק הישן נבנה בצד השרת, קל יותר, והרבה יותר פשוט לניתוח — מאשרים שהוא עדיין פעיל וידידותי לגירוד.

הגדרה של Requests ו-BeautifulSoup

1pip install requests beautifulsoup4

1import requests
2from bs4 import BeautifulSoup
3headers = {"User-Agent": "python:reddit-scraper:v1.0 (by /u/yourname)"}
4r = requests.get("https://old.reddit.com/r/python/", headers=headers)
5soup = BeautifulSoup(r.text, "html.parser")

חילוץ נתוני פוסטים מה-DOM

ב-old.reddit.com, כל פוסט נמצא בתוך <div> עם המחלקה thing. הסלקטורים היציבים ביותר הם מאפייני data-*:

1for thing in soup.select("div#siteTable > div.thing"):
2    title_el = thing.select_one("a.title")
3    print({
4        "title":    title_el.get_text(strip=True) if title_el else None,
5        "author":   thing.get("data-author"),
6        "score":    thing.get("data-score"),
7        "comments": thing.get("data-comments-count"),
8        "domain":   thing.get("data-domain"),
9        "url":      title_el.get("href") if title_el else None,
10    })

מומלץ להעדיף את מאפייני data-* על פני סלקטורים מקוננים של מחלקות — Reddit שינתה שמות מחלקות לאורך השנים, אבל מאפייני הנתונים מונעים מתבנית וכמעט שלא משתנים.

טיפול בעימוד ב-old.reddit.com

1import time
2url = "https://old.reddit.com/r/python/"
3all_rows = []
4while url:
5    r = requests.get(url, headers=headers)
6    soup = BeautifulSoup(r.text, "html.parser")
7    for thing in soup.select("div#siteTable > div.thing"):
8        title_el = thing.select_one("a.title")
9        all_rows.append({
10            "title":    title_el.get_text(strip=True) if title_el else None,
11            "author":   thing.get("data-author"),
12            "score":    thing.get("data-score"),
13            "comments": thing.get("data-comments-count"),
14            "url":      title_el.get("href") if title_el else None,
15        })
16    nxt = soup.select_one("span.next-button a")
17    url = nxt["href"] if nxt else None
18    time.sleep(2)  # politeness delay

מתי להשתמש ב-BeautifulSoup לעומת PRAW

BeautifulSoup מתאים כשאתם רוצים ללמוד גירוד DOM, לא רוצים לרשום אפליקציית OAuth, או צריכים שדות מותאמים אישית ש-PRAW לא חושף. אבל הוא שברירי יותר — מבנה ה-HTML יכול להשתנות בלי אזהרה, חסימות IP נעשו אגרסיביות יותר ב-2025, ואתם צריכים לכתוב בעצמכם את כל קוד העימוד וטיפול השגיאות. מבחינת אמינות ועומק, PRAW מנצח.

שיטה 4: איך לגרד Reddit בלי קוד בעזרת Thunderbit

וידוי: הרבה אנשים שמחפשים "how to scrape Reddit with Python" לא באמת רוצים לכתוב Python. הם רוצים את הנתונים. אם זה אתם, החלק הזה הוא היציאה הקלה.

הוא תוסף Chrome מבוסס AI שהצוות שלנו בנה במיוחד לשימוש כזה — חילוץ נתונים מובנים מעמודי אינטרנט בלי לכתוב קוד.

שלב 1: התקינו את Thunderbit ופתחו עמוד Reddit

התקינו את , ואז עברו לכל עמוד סאברדיט או פוסט ב-Reddit (למשל reddit.com/r/python).

בלי API key, בלי סביבת Python, בלי פקודות טרמינל.

שלב 2: לחצו על "AI Suggest Fields" ותנו ל-AI לקרוא את העמוד

לחצו על אייקון Thunderbit בסרגל הכלים של הדפדפן, ואז על "AI Suggest Fields." ה-AI של Thunderbit סורק את העמוד ומציע אוטומטית עמודות כמו כותרת פוסט, שם משתמש, הצבעות, מספר תגובות, תאריך פרסום, תיאור הפוסט, שם הקהילה וכתובת ה-URL של הפוסט.

אפשר להוסיף, להסיר או לשנות שמות של עמודות לפי הצורך. למשל, אם מעניינות אתכם רק כותרות הפוסטים והציונים, פשוט מחקו את שאר השדות.

שלב 3: לחצו על "Scrape" וייצאו את הנתונים

לחצו על "Scrape" ו-Thunderbit יחלץ את הנתונים, תוך טיפול אוטומטי בעימוד. אחרי שהטבלה מתמלאת, אפשר לייצא ישירות ל-Excel, Google Sheets, Airtable או Notion — בלי לכתוב קוד CSV.

עבור נתונים עמוקים יותר, subpage scraping של Thunderbit מאפשר להיכנס לשרשורים בודדים ולהעשיר את הטבלה עם נתוני תגובות באופן אוטומטי. מבחינה רעיונית זה דומה ל-replace_more() של PRAW — אבל בלי לכתוב אפילו שורת קוד אחת.

בונוס: גירוד מתוזמן לניטור רציף של Reddit

אם אתם צריכים לעקוב מדי יום אחרי סאברדיט — למשל ניטור אזכורי מותג ב-r/SaaS או דיוני מתחרים בקהילה נישתית — ה-scheduled scraper של Thunderbit מטפל בהרצות חוזרות. אתם מתארים את התדירות בשפה פשוטה (למשל, "כל יום חול ב-9:00") והכלי עושה את השאר, ומעביר נתונים עדכניים לגיליון או למסד הנתונים המחוברים.

אפשר ללמוד עוד על יכולות הגירוד של Reddit ב-Thunderbit בערוץ ה-YouTube של .

טיפים ושיטות מומלצות לגירוד Reddit עם Python

את רוב הדברים האלה למדתי בדרך הקשה — והם רלוונטיים בלי קשר לשיטה שבחרתם למעלה.

כבדו את תנאי השימוש של Reddit ואת מגבלות הקצב

של Reddit אוסרים במפורש גירוד מסחרי בלי אישור בכתב — וזה חל על כל שיטות הגישה, לא רק על ה-API. לשימוש אישי, אקדמי ומחקר פנימי, שכבת ה-OAuth החינמית ותהליכי העבודה של Thunderbit נמצאים בטווח שימוש סביר.

תזכורת מהירה למגבלות קצב:

הגדירו תמיד מחרוזת User-Agent תיאורית. זו הסיבה הנפוצה ביותר לכך שמגרדים מתחילים נתקלים בשגיאות 429 או 403.

שמרו וארגנו את הנתונים בצורה נקייה

• השתמשו ב-DataFrames של pandas עם סדר עמודות קבוע כדי לייצא ל-CSV/Excel בצורה צפויה
• המירו created_utc לחותמות זמן קריאות: pd.to_datetime(df["created_utc"], unit="s")
• בצעו deduplication לפי id כשמגרדים כמה סוגי מיון (hot, new ו-top חופפים לא פעם)
• טפלו בכותבים שנמחקו: str(post.author) if post.author else "[deleted]"

טפלו בשגיאות נפוצות בצורה חכמה

מקרי שימוש בגירוד Reddit: מה אפשר לעשות עם הנתונים?

הגירוד הוא רק שלב ראשון. הנה מה שבאמת מזיז את המחט:

• צוותי מכירות: לנטר קהילות כמו r/SaaS, r/smallbusiness או r/Entrepreneur לאיתור פוסטים בסגנון "מחפש כלי שעושה X". להעביר התאמות לרשימות לידים או לתהליכי CRM. להשתמש ב-scheduled scraper של Thunderbit לניטור יומי.
• צוותי שיווק ותוכן: לעקוב אחרי אזכורי מותג, לנתח מגמות סנטימנט ולחפור בשאלות טרנדיות לרעיונות תוכן. לשלב ייצוא מ-Reddit עם Google Sheets לשיתוף צוותי.
• מסחר אלקטרוני ותפעול: לנטר דיונים על מוצרים של מתחרים כדי למצוא תלונות חוזרות. קהילות כמו r/BuyItForLife וקהילות אנכיות הן מכרות זהב לפידבק על מוצרים.
• חוקרים ואנליסטים: לבנות סטים של נתוני NLP — מאמרים אקדמיים ב-2024 השתמשו בסטים של עד לסיווג סנטימנט ורגשות. איסוף הקורפוס ב-PRAW ניתן לציטוט בביקורת עמיתים.

אם אתם רוצים להעמיק ב- או ב-, סקרנו את תהליכי העבודה האלה בפירוט בבלוג של Thunderbit.

סיכום

גירוד נתונים מ-Reddit בשנת 2025 נראה שונה לגמרי ממה שהיה לפני שנתיים. השינויים ב-API ב-2023 חיסלו את Pushshift, סגרו אפליקציות צד שלישי אהובות והכניסו שכבות בתשלום.

אבל השכבה החינמית עדיין חיה ובועטת לשימוש אישי ואקדמי, ויש יותר דרכים מאי פעם להגיע לנתונים.

הנה תקציר שורה אחת לכל שיטה:

בין אם אתם ותיקי Python או אנשים של גיליון אלקטרוני עד הצהריים — אחת מארבע השיטות האלה תביא אתכם לשם. אם בא לכם לדלג לגמרי על קוד, אפשר ולראות איך הוא מטפל ב-Reddit בכמה קליקים. ואם אתם רוצים להמשיך לחדד את כישורי גירוד ה-Python שלכם, שמרו את המדריך הזה — אעדכן אותו ככל שהנוף של Reddit ימשיך להשתנות.

לעוד מידע על גישות לגירוד אתרים, כדאי לעיין במדריכים שלנו על , , ו-.

שאלות נפוצות

האם חוקי לגרד Reddit עם Python?

של Reddit אוסרים גירוד מסחרי בלי אישור בכתב. שכבת ה-OAuth החינמית זמינה לשימוש אישי, לא מסחרי ואקדמי. המסגרת המשפטית אינה תלויה בצינור הגישה — היא חלה בין אם משתמשים ב-API, בנקודת הקצה .json או בגירוד HTML. תמיד בדקו את התנאים הנוכחיים של Reddit לפני גירוד בהיקף גדול.

האם PRAW עדיין עובד אחרי שינויי ה-API של Reddit ב-2023?

כן. PRAW 7.8.1 (אוקטובר 2024) מתוחזק באופן פעיל ופועל אוטומטית במסגרת . שינויי התמחור של 2023 השפיעו בעיקר על שימוש מסחרי ובהיקף גבוה ב-API, ולא על דפוסי גירוד רגילים עם PRAW.

אפשר לגרד Reddit בלי API key?

כן — נקודת הקצה .json וניתוח HTML עם BeautifulSoup עובדים בלי API key. גם לא דורש API key. עם זאת, שלוש השיטות עדיין כפופות לתנאי השימוש של Reddit בשימוש מסחרי.

איך מגרדים תגובות מ-Reddit, לא רק פוסטים?

עם PRAW, משתמשים ב-submission.comments.replace_more(limit=10) ואז ב-submission.comments.list() כדי לשטח את עץ התגובות המקונן לרשימה. עם Thunderbit, משתמשים ב-subpage scraping כדי להעשיר אוטומטית גירוד של רשימת פוסטים גם בנתוני תגובות מכל שרשור.

מה הדרך המהירה ביותר לגרד Reddit בלי לכתוב קוד?

מאפשר לגרד פוסטים ותגובות מ-Reddit בשני קליקים ולייצא ישירות ל-Excel, Google Sheets, Airtable או Notion — בלי Python, בלי API key, ובלי התקנה.

לקריאה נוספת