Come estrarre dati da Reddit con Python: 4 metodi che funzionano davvero

Google paga 60 milioni di dollari all’anno per ottenere in licenza i dati di Reddit. L’accordo di OpenAI, stando a quanto riportato, vale 70 milioni. Questo ti fa capire quanto valore sia nascosto in quelle discussioni nei commenti. Se hai mai provato a raccogliere a mano thread, commenti o dati di sentiment da Reddit, conosci già bene la frustrazione: scroll infinito, copia-incolla senza fine e troppe schede aperte.

Negli ultimi mesi ho dedicato parecchio tempo ad aiutare il team di Thunderbit a capire come le persone estraggono davvero i dati di Reddit nel 2025. Lo scenario è cambiato parecchio dopo la revisione dei prezzi delle API di Reddit nel 2023, e molte guide online ormai sono superate oppure coprono solo un singolo metodo. Per questo ho raccolto tutto ciò che funziona davvero oggi — quattro approcci distinti, dallo scripting completo in Python all’estrazione senza codice — così puoi scegliere quello più adatto al tuo livello e al tuo caso d’uso. Che tu stia costruendo un dataset per NLP, monitorando un subreddit per citazioni del brand o semplicemente cercando un foglio di calcolo con i post più in tendenza, questa guida fa per te.

Cos’è lo scraping di Reddit (e perché è importante)?

Lo scraping di Reddit consiste nell’estrarre in modo programmatico post, commenti, dati utente e metadati dalle pagine o dalle API di Reddit. Invece di navigare manualmente tra i thread e copiare il testo, usi uno script o uno strumento per raccogliere dati strutturati su larga scala.

Perché farlo? Reddit ospita oltre e genera circa . È il posto in cui le persone condividono opinioni senza filtri su prodotti, servizi, concorrenti e trend — un tipo di segnale autentico che è quasi impossibile trovare in siti di recensioni patinati o blog aziendali. Google paga circa per una licenza sui contenuti di Reddit, e l’accordo di OpenAI è stato riportato intorno ai . Se le più grandi aziende di AI al mondo pagano cifre a nove zeri per questi dati, vale decisamente la pena imparare come accedervi anche da soli.

Perché estrarre Reddit con Python nel 2025?

Python è il linguaggio predefinito per lo scraping di Reddit — PRAW, requests, BeautifulSoup e pandas coprono ogni fase, dalle chiamate API all’esportazione dei dati. Ma il motivo va oltre gli strumenti.

Ecco i casi d’uso più comuni che vedo nei team business e research:

La base utenti di Reddit ha raggiunto circa , con — +24% anno su anno. E dopo il core update di Google dell’agosto 2024, i contenuti di Reddit sono diventati circa nei risultati organici.

Traduzione: i dati che estrai da Reddit sono sempre più gli stessi che Google mostra agli utenti nelle ricerche.

Quale metodo dovresti usare per estrarre Reddit? (Confronto rapido)

La domanda più frequente nei forum sullo scraping di Reddit è letteralmente: "Quale metodo dovrei usare?" Così ho creato questa tabella. Scegli la riga giusta e parti.

Se vuoi progetti Python completi con estrazione approfondita dei commenti, inizia dal Metodo 1 (PRAW). Ti serve un’estrazione rapida entro 10 minuti e senza configurazioni? Prova il Metodo 2 (il trucco del .json). Vuoi imparare lo scraping HTML o hai bisogno di campi personalizzati? Vai sul Metodo 3 (BeautifulSoup). E se preferisci evitare Python del tutto e ottenere semplicemente i dati, passa al Metodo 4 ().

Cosa è cambiato: l’aggiornamento ai prezzi dell’API di Reddit 2023–2024 (e cosa funziona ancora gratis)

Quasi nessuna guida sullo scraping parla di questo — ed è il contesto più importante per chi oggi vuole estrarre dati da Reddit.

Nel giugno 2023, Reddit ha introdotto per la prima volta dal 2008 piani a pagamento per l’accesso alle API. Le conseguenze sono state enormi:

• Pushshift è sparito per l’uso pubblico. Reddit ha revocato l’accesso API a Pushshift nel maggio 2023. I ricercatori che lo usavano (oltre lo citavano) hanno perso da un giorno all’altro la loro principale fonte di dati. Il successore per i dati storici è , ma non esiste un sostituto pubblico per un’API live.
• Le app di terze parti sono state chiuse. Apollo, Reddit is Fun, Sync, BaconReader e altre hanno cessato l’attività entro il 30 giugno 2023, dopo che Reddit ha comunicato allo sviluppatore di Apollo costi API da .
• Oltre 8.500 subreddit sono andati offline in segno di protesta, tra cui r/funny (40 milioni di iscritti), r/gaming e r/science ().

Cosa è ancora gratuito nel 2025:

Il resta disponibile per usi non commerciali, personali e accademici — 100 richieste al minuto per client ID OAuth. PRAW funziona perfettamente con questo livello per uno scraping di entità moderate. L’accesso senza autenticazione (compreso l’endpoint .json) è limitato a circa 10 richieste al minuto.

La conclusione pratica: per task di scraping piccoli o medi, il livello gratuito è più che sufficiente. Per utilizzi su larga scala o commerciali, dovrai contattare Reddit per un accesso enterprise, usare l’endpoint .json o BeautifulSoup (che non richiedono chiavi API), oppure usare uno strumento come Thunderbit che non dipende affatto dalle API di Reddit.

Prima di iniziare

• Difficoltà: da principiante a intermedio (varia in base al metodo)
• Tempo richiesto: circa 15–30 minuti per i Metodi 1–3; circa 5 minuti per il Metodo 4
• Cosa ti serve:
  • Python 3.8+ installato (per i Metodi 1–3)
  • Un account Reddit (per il Metodo 1)
  • Il browser Chrome (per il Metodo 4)
  • (per il Metodo 4)

Metodo 1: come estrarre Reddit con Python usando PRAW (passo dopo passo)

PRAW (Python Reddit API Wrapper) è il modo più diffuso e meglio documentato per estrarre Reddit con Python. Gestisce per te autenticazione, rate limiting e paginazione, ed è mantenuto attivamente — l’ultima release stabile è PRAW 7.8.1 (ottobre 2024), compatibile con Python 3.8 fino alla 3.13.

Passo 1: crea un’app Reddit e ottieni le credenziali API

Vai su e scorri fino in fondo. Clicca "are you a developer? create an app..."

Compila il modulo:

• Name: qualsiasi nome descrittivo (ad esempio, "my-reddit-scraper")
• App type: seleziona script
• Redirect URI: inserisci http://localhost:8080 (obbligatorio ma non usato per le app script)
• Description: facoltativa

Clicca Create app. Vedrai le credenziali:

• client_id — la stringa di 14 caratteri subito sotto il nome dell’app (etichettata come "personal use script")
• client_secret — il campo etichettato "secret"

Dovrai anche accettare i e la di Reddit prima che la creazione dell’app venga completata.

Nota importante: dalla fine del 2024, i nuovi sviluppatori potrebbero dover inviare una richiesta di accesso e attendere l’approvazione. È il principale punto di attrito per chi usa PRAW per la prima volta, e non c’è modo di aggirarlo.

Passo 2: installa PRAW e crea un’istanza Reddit

Apri il terminale ed esegui:

1pip install praw pandas

Poi crea un’istanza Reddit in sola lettura:

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 è True per impostazione predefinita per le app script senza password

Il formato di user_agent è importante. Reddit limita attivamente stringhe generiche come python-requests/2.x. Usa il formato consigliato da Reddit: piattaforma:app_id:versione (by u/nomeutente).

Passo 3: estrai i post da un subreddit

Ecco come recuperare i post più votati di r/python dell’ultimo mese e salvarli in un DataFrame 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())

Puoi sostituire .top() con .hot(), .new() o .controversial(), e time_filter accetta "all", "day", "hour", "month", "week" o "year".

Attenzione: Reddit limita qualsiasi elenco a circa 1.000 elementi, indipendentemente da quanto alto imposti limit. È un limite lato Reddit, non di PRAW.

Passo 4: esporta i dati Reddit in CSV o Excel

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

PRAW gestisce automaticamente il rate limiting — legge gli header X-Ratelimit-Remaining e X-Ratelimit-Reset in ogni risposta e sospende le chiamate quando necessario. Per uno scraping moderato, raramente serve aggiungere ritardi manuali.

Come estrarre i commenti di Reddit con Python (thread annidati profondi)

L’estrazione dei commenti è il punto in cui la maggior parte delle persone si blocca.

Reddit organizza i commenti come un albero: ogni commento può avere risposte figlie, e alcuni rami sono compressi dietro i link "load more comments". Nel mondo di PRAW, questi rami nascosti sono rappresentati dagli oggetti MoreComments.

Ecco il modello mentale:

1Submission (t3_abc123)
2├── Commento A (livello superiore)
3│   ├── Risposta A1
4│   │   └── Risposta A1a
5│   └── Risposta A2
6├── Commento B (livello superiore)
7│   └── MoreComments (nascosto — "load more comments")
8└── MoreComments (nascosto — "continue this thread")

Usare replace_more() per recuperare tutti i commenti nascosti

Il metodo replace_more() percorre l’albero dei commenti e sostituisce ogni segnaposto MoreComments con i commenti reali a cui punta:

1submission = reddit.submission(id="abcdef")
2submission.comments.replace_more(limit=10)  # limite pratico per thread grandi
3all_comments = submission.comments.list()   # lista appiattita in breadth-first

Impostando limit=None sostituisci ogni singolo nodo MoreComments — ma in un thread con oltre 5.000 commenti, l’operazione può richiedere diversi minuti, perché ogni sostituzione corrisponde a una richiesta API che restituisce al massimo circa 100 commenti. Per thread grandi, consiglio di partire con limit=10 o limit=20 e aumentare solo se serve completezza assoluta.

Appiattire i commenti annidati in una tabella

1rows = []
2for c in all_comments:
3    rows.append({
4        "comment_id": c.id,
5        "parent_id": c.parent_id,   # t1_xxx = commento padre, 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)

I commenti di primo livello hanno parent_id che inizia con t3_ (il fullname della submission). La colonna depth indica quanto è profondo ogni commento nell’albero — utile per filtri o visualizzazioni. Un dettaglio da tenere presente: len(all_comments) di solito non coinciderà con submission.num_comments perché i commenti eliminati, rimossi o filtrati dallo spam non compaiono nell’albero.

Metodo 2: il trucco dell’endpoint .json — estrarre Reddit senza chiave API

Aggiungi .json a qualsiasi URL di Reddit. Tutto qui. Ottieni JSON strutturato in risposta — niente autenticazione, niente registrazione di app, niente installazione via pip.

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

Gli utenti dei forum citano questo trucco continuamente, eppure quasi nessun tutorial lo spiega.

Uno snippet Python funzionante

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"])

L’header User-Agent è fondamentale. Reddit blocca o limita user agent generici come python-requests/2.31.0 — come ha documentato , "this rate limiting is based on user-agent." Usa lo stesso formato descrittivo di PRAW.

Come gestire la paginazione con il parametro after

L’endpoint .json restituisce circa 25 risultati di default (massimo 100 per richiesta). Per ottenere di più, usa il cursore after dalla risposta:

1import requests, time
2headers = {"User-Agent": "python:reddit-scraper:v1.0 (by /u/yourname)"}
3after = None
4all_posts = []
5for _ in range(10):  # fino a ~1000 post
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 richieste al minuto = una richiesta ogni 6 secondi

Il valore after è un token cursore (formato: t3_xxxxxx). Come per PRAW, il tetto massimo resta circa 1.000 elementi totali su richieste paginate.

Limiti del metodo .json

• Nessun accesso profondo all’albero dei commenti — ottieni i commenti di primo livello più un livello di stub "more", ma non l’espansione automatica di replace_more() di PRAW
• Sola lettura — niente voto, pubblicazione o moderazione
• Circa 10 richieste al minuto per traffico non autenticato — i loop aggressivi generano errori 429
• Lo stesso limite di 1.000 elementi dell’API autenticata

Questo metodo è ideale per estrazioni rapide e occasionali, prototipi o situazioni in cui non vuoi registrare un’app API.

Metodo 3: come estrarre Reddit con BeautifulSoup (parsing HTML)

Se hai già fatto web scraping, probabilmente conosci BeautifulSoup. L’idea chiave per Reddit è questa: usa old.reddit.com invece della nuova interfaccia basata su React. La vecchia interfaccia è renderizzata lato server, più leggera e molto più semplice da analizzare — confermano che è ancora online e adatta allo scraping.

Configurare Requests e 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")

Estrarre i dati dei post dal DOM

Su old.reddit.com, ogni post vive dentro un <div> con classe thing. I selettori più stabili sono gli attributi 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    })

Preferisci gli attributi data-* ai selettori di classe annidati — Reddit ha cambiato i nomi delle classi nel corso degli anni, ma gli attributi dati dipendono dal template e cambiano molto meno spesso.

Gestire la paginazione su 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)  # pausa di cortesia

Quando usare BeautifulSoup invece di PRAW

BeautifulSoup è una buona scelta quando vuoi imparare lo scraping del DOM, non vuoi registrare un’app OAuth o hai bisogno di campi personalizzati che PRAW non espone. Ma è più fragile — la struttura HTML può cambiare senza preavviso, il blocco IP nel 2025 è più aggressivo di un tempo e devi scrivere da solo tutta la paginazione e la gestione degli errori. Per affidabilità e profondità, vince PRAW.

Metodo 4: come estrarre Reddit senza codice con Thunderbit

Una confessione: molte persone che cercano "how to scrape Reddit with Python" in realtà non vogliono scrivere Python. Vogliono i dati. Se sei tu, questa sezione è la tua via d’uscita.

è un’estensione Chrome basata su AI che il nostro team ha creato proprio per casi come questo — estrarre dati strutturati da pagine web senza scrivere codice.

Passo 1: installa Thunderbit e apri una pagina Reddit

Installa la , poi vai su qualsiasi subreddit o pagina post di Reddit (ad esempio reddit.com/r/python).

Nessuna chiave API, nessun ambiente Python, nessun comando da terminale.

Passo 2: fai clic su "AI Suggest Fields" e lascia che l’AI legga la pagina

Fai clic sull’icona di Thunderbit nella barra del browser, poi premi "AI Suggest Fields." L’AI di Thunderbit analizza la pagina e propone automaticamente colonne come Titolo del post, Nome utente, Upvote, Numero di commenti, Data di pubblicazione, Descrizione del post, Nome della community e URL del post.

Puoi aggiungere, rimuovere o rinominare le colonne come preferisci. Per esempio, se ti interessano solo titolo e punteggio, elimina pure gli altri campi.

Passo 3: fai clic su "Scrape" ed esporta i dati

Premi "Scrape" e Thunderbit estrae i dati, gestendo automaticamente la paginazione. Una volta compilata la tabella, esporta direttamente in Excel, Google Sheets, Airtable o Notion — senza scrivere codice CSV.

Per dati più approfonditi, la funzione di estrazione delle sottopagine di Thunderbit ti permette di aprire i thread singolarmente e arricchire automaticamente la tabella con i commenti. Concettualmente è simile a replace_more() di PRAW — ma senza scrivere nemmeno una riga di codice.

Extra: scraping pianificato per monitorare Reddit in modo continuativo

Se devi controllare un subreddit ogni giorno — ad esempio per monitorare le menzioni del brand in r/SaaS o le discussioni sui concorrenti in una community di nicchia — lo scraper pianificato di Thunderbit gestisce le esecuzioni ripetute. Descrivi l’intervallo in linguaggio naturale (per esempio, "ogni giorno lavorativo alle 9:00") e lo strumento fa il resto, inviando dati freschi al foglio di calcolo o database collegato.

Puoi saperne di più sulle funzionalità di scraping Reddit di Thunderbit sul .

Consigli e best practice per estrarre Reddit con Python

Ho imparato quasi tutto questo a mie spese — valgono indipendentemente dal metodo che hai scelto sopra.

Rispetta i Termini di Servizio e i limiti di richiesta di Reddit

I di Reddit vietano esplicitamente lo scraping commerciale senza approvazione scritta — e questo vale per tutti i metodi di accesso, non solo per l’API. Per usi personali, accademici e di ricerca interna, il livello OAuth gratuito e i flussi di lavoro di Thunderbit rientrano in un uso ragionevole.

Promemoria sui limiti di richieste:

Imposta sempre una stringa User-Agent descrittiva. È la causa più comune degli errori 429 o 403 per chi inizia a fare scraping.

Conserva e struttura bene i dati

• Usa DataFrame pandas con ordine esplicito delle colonne per esportazioni CSV/Excel prevedibili
• Converti created_utc in timestamp leggibili: pd.to_datetime(df["created_utc"], unit="s")
• Elimina i duplicati su id quando estrai da ordinamenti diversi (hot, new e top spesso si sovrappongono)
• Gestisci gli autori eliminati: str(post.author) if post.author else "[deleted]"

Gestisci gli errori più comuni in modo elegante

Casi d’uso dello scraping di Reddit: cosa puoi farci davvero?

Lo scraping è solo il primo passo. Ecco cosa fa davvero la differenza:

• Team sales: monitora subreddit come r/SaaS, r/smallbusiness o r/Entrepreneur per post del tipo "cerco uno strumento che faccia X". Inserisci le corrispondenze nelle liste lead o nei workflow CRM. Usa lo scraper pianificato di Thunderbit per il monitoraggio giornaliero.
• Marketing e content team: traccia le menzioni del brand, analizza l’andamento del sentiment e raccogli domande in tendenza per idee contenutistiche. Combina gli export di Reddit con Google Sheets per collaborare in team.
• Ecommerce e operations: osserva le discussioni sui prodotti dei concorrenti per individuare lamentele ricorrenti. Subreddit come r/BuyItForLife e community di settore sono miniere d’oro di feedback di prodotto.
• Ricercatori e analisti: crea dataset NLP — articoli accademici del 2024 hanno utilizzato dataset da fino a per la classificazione di sentiment ed emozioni. La raccolta corpus con PRAW è citabile in peer review.

Se vuoi approfondire come o , abbiamo coperto questi flussi di lavoro in dettaglio sul blog di Thunderbit.

Conclusione

Lo scraping di Reddit nel 2025 non assomiglia affatto a quello di due anni fa. Le modifiche alle API del 2023 hanno eliminato Pushshift, chiuso app di terze parti amatissime e introdotto livelli a pagamento.

Ma il livello gratuito è ancora vivo e utile per impieghi personali e accademici, e oggi esistono più modi che mai per ottenere i dati.

Ecco il riassunto in una riga per ciascun metodo:

Che tu sia un veterano di Python o una persona che vuole un foglio di calcolo prima di pranzo, uno di questi quattro metodi ti porterà al risultato. Se preferisci saltare completamente il codice, puoi e vedere come gestisce Reddit in un paio di clic. E se vuoi continuare a migliorare le tue competenze di scraping in Python, salva questa guida nei preferiti — la aggiornerò man mano che il panorama di Reddit continuerà a evolversi.

Per altri approcci al web scraping, dai un’occhiata alle nostre guide su , e .

FAQ

È legale estrarre dati da Reddit con Python?

I di Reddit vietano lo scraping commerciale senza approvazione scritta. Il livello OAuth gratuito è disponibile per usi personali, non commerciali e accademici. La cornice legale non dipende dal canale usato — vale sia con l’API, sia con l’endpoint .json, sia con l’HTML scraping. Controlla sempre i termini aggiornati di Reddit prima di fare scraping su larga scala.

PRAW funziona ancora dopo i cambiamenti API di Reddit del 2023?

Sì. PRAW 7.8.1 (ottobre 2024) è mantenuto attivamente e opera automaticamente all’interno del . I cambiamenti di prezzo del 2023 hanno colpito soprattutto l’uso API ad alto volume e commerciale, non i normali pattern di scraping con PRAW.

Posso estrarre Reddit senza una chiave API?

Sì — l’endpoint .json e il parsing HTML con BeautifulSoup funzionano entrambi senza chiavi API. Anche non richiede alcuna chiave API. Tutti e tre i metodi restano comunque soggetti ai Termini di Servizio di Reddit per gli usi commerciali.

Come faccio a estrarre i commenti di Reddit, non solo i post?

Con PRAW, usa submission.comments.replace_more(limit=10) seguito da submission.comments.list() per appiattire l’albero dei commenti annidati in una lista. Con Thunderbit, usa l’estrazione delle sottopagine per arricchire automaticamente un’estrazione di post con i commenti di ciascun thread.

Qual è il modo più veloce per estrarre Reddit senza programmare?

La ti permette di estrarre post e commenti di Reddit in due clic ed esportare direttamente in Excel, Google Sheets, Airtable o Notion — senza Python, senza chiave API e senza configurazioni.

Scopri di più