Cum să extragi date din Reddit cu Python: 4 metode care funcționează acum

Google plătește 60 de milioane de dolari pe an pentru licențierea datelor Reddit. Se pare că acordul OpenAI ajunge la 70 de milioane de dolari. Asta îți spune ceva despre ce se ascunde în acele threaduri de comentarii. Dacă ai încercat vreodată să colectezi manual discuții, comentarii sau date de sentiment din Reddit, știi deja cât de frustrant poate fi: scroll fără sfârșit, copy-paste la greu și prea multe taburi deschise.

Am petrecut o bună parte din trimestrul trecut ajutând echipa noastră de la Thunderbit să cerceteze cum extrag oamenii date din Reddit în 2025. Contextul s-a schimbat radical după actualizarea tarifelor API ale Reddit din 2023, iar majoritatea ghidurilor online sunt fie depășite, fie acoperă doar o singură metodă. Așa că am strâns la un loc tot ce funcționează cu adevărat acum — patru abordări diferite, de la scripting Python complet până la extracție fără cod — ca să poți alege varianta potrivită pentru nivelul tău și pentru cazul tău de utilizare. Fie că construiești un dataset pentru NLP, monitorizezi un subreddit pentru mențiuni de brand sau pur și simplu vrei un spreadsheet cu postările în trend, ghidul acesta te ajută.

Ce înseamnă să extragi date din Reddit și de ce contează?

Extracția de date din Reddit înseamnă să colectezi programatic postări, comentarii, date despre utilizatori și metadate din paginile Reddit sau din API. În loc să navighezi manual prin threaduri și să copiezi textul, folosești un script sau un instrument pentru a aduna date structurate, la scară mare.

De ce merită? Reddit găzduiește peste și generează, în medie, . Acolo oamenii își exprimă fără filtru opiniile despre produse, servicii, competitori și trenduri — genul de semnal autentic pe care îl găsești foarte greu pe site-uri de review lustruite sau pe bloguri corporate. Google plătește aproximativ pentru o licență de conținut Reddit, iar acordul OpenAI este, se pare, de . Dacă cei mai mari jucători AI din lume plătesc sume uriașe pentru aceste date, merită să înveți cum să le accesezi și tu.

De ce să extragi date din Reddit cu Python în 2025?

Python este limba standard pentru scraping pe Reddit — PRAW, requests, BeautifulSoup și pandas acoperă tot fluxul, de la apeluri API până la exportul datelor. Dar motivul merge dincolo de instrumente.

Iată cele mai frecvente scenarii pe care le văd în echipele de business și cercetare:

Baza de utilizatori Reddit a ajuns la aproximativ , cu — cu 24% mai mult față de anul precedent. Iar după actualizarea core Google din august 2024, conținutul Reddit a devenit de aproximativ în rezultatele organice.

Pe scurt: datele pe care le extragi din Reddit sunt tot mai des aceleași date pe care Google le afișează utilizatorilor.

Ce metodă ar trebui să folosești pentru a extrage date din Reddit? (Comparație rapidă)

Întrebarea cea mai frecventă pe forumurile despre scraping pe Reddit este literalmente: „Ce metodă ar trebui să folosesc?” Așa că am făcut tabelul de mai jos. Alege rândul potrivit și pornește.

Dacă vrei proiecte Python complete, cu extracție profundă a comentariilor, începe cu Metoda 1 (PRAW). Ai nevoie de o extragere rapidă în următoarele 10 minute, fără setup? Încearcă Metoda 2 (trucul cu .json). Vrei să înveți scraping HTML sau ai nevoie de câmpuri personalizate? Mergi pe Metoda 3 (BeautifulSoup). Iar dacă preferi să sari peste Python și să obții pur și simplu datele, treci direct la Metoda 4 ().

Ce s-a schimbat: actualizarea tarifelor API Reddit din 2023–2024 și ce mai funcționează gratuit

Aproape niciun ghid de scraping nu vorbește despre asta — și este contextul cel mai important pentru oricine extrage date din Reddit astăzi.

În iunie 2023, Reddit a introdus pentru prima dată, după 2008, niveluri plătite pentru accesul API. Efectele au fost masive:

• Pushshift a încetat să mai fie disponibil public. Reddit a retras accesul API al Pushshift în mai 2023. Cercetătorii care se bazau pe el (peste l-au citat) au rămas peste noapte fără sursa principală de date. Succesorul pentru date istorice este , dar nu există un înlocuitor public pentru API-ul live.
• Aplicațiile terțe s-au închis. Apollo, Reddit is Fun, Sync, BaconReader și altele au fost închise până la 30 iunie 2023, după ce Reddit i-ar fi cerut dezvoltatorului Apollo pentru acces API.
• Peste 8.500 de subreddits au intrat în blackout în semn de protest, inclusiv r/funny (40M de abonați), r/gaming și r/science ().

Ce mai este gratuit în 2025:

rămâne disponibil pentru utilizare personală, academică și non-comercială — 100 de interogări pe minut per client ID OAuth. PRAW funcționează perfect în acest nivel pentru scraping moderat. Accesul fără autentificare (inclusiv endpoint-ul .json) este limitat la aproximativ 10 cereri pe minut.

Concluzia practică: Pentru sarcini de scraping mici și medii, nivelul gratuit este mai mult decât suficient. Pentru utilizare la scară mare sau comercială, va trebui fie să contactezi Reddit pentru acces enterprise, fie să folosești endpoint-ul .json sau BeautifulSoup (care nu necesită API key), fie să folosești un instrument precum Thunderbit, care nu depinde deloc de API-ul Reddit.

Înainte să începi

• Nivel de dificultate: Începător spre intermediar (variază în funcție de metodă)
• Timp necesar: ~15–30 de minute pentru Metodele 1–3; ~5 minute pentru Metoda 4
• De ce ai nevoie:
  • Python 3.8+ instalat (pentru Metodele 1–3)
  • Un cont Reddit (pentru Metoda 1)
  • Browserul Chrome (pentru Metoda 4)
  • (pentru Metoda 4)

Metoda 1: Cum să extragi date din Reddit cu Python folosind PRAW (pas cu pas)

PRAW (Python Reddit API Wrapper) este cea mai populară și cea mai bine documentată metodă de a extrage date din Reddit cu Python. Gestionează pentru tine autentificarea, rate limiting-ul și paginarea, iar proiectul este menținut activ — cea mai recentă versiune stabilă este PRAW 7.8.1 (octombrie 2024), cu suport pentru Python 3.8 până la 3.13.

Pasul 1: Creează o aplicație Reddit și obține datele API

Intră pe și derulează până jos. Apasă "are you a developer? create an app..."

Completează formularul:

• Name: orice nume descriptiv (de exemplu, „my-reddit-scraper”)
• App type: selectează script
• Redirect URI: introdu http://localhost:8080 (obligatoriu, dar nefolosit pentru aplicațiile script)
• Description: opțional

Apasă Create app. Vei vedea credențialele:

• client_id — șirul de 14 caractere aflat imediat sub numele aplicației (etichetat „personal use script”)
• client_secret — câmpul etichetat „secret”

Va trebui, de asemenea, să accepți și ale Reddit înainte ca procesul de creare să fie finalizat.

Un lucru important: din a doua jumătate a lui 2024, dezvoltatorii noi pot fi nevoiți să trimită o cerere de acces și să aștepte aprobarea. Acesta este cel mai mare obstacol pentru cei care folosesc PRAW prima dată și nu există o soluție de ocolire.

Pasul 2: Instalează PRAW și creează o instanță Reddit

Deschide terminalul și rulează:

1pip install praw pandas

Apoi creează o instanță Reddit read-only:

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 este True implicit pentru aplicațiile script fără parolă

Formatul pentru user_agent contează. Reddit limitează activ șirurile generice precum python-requests/2.x. Folosește formatul recomandat de Reddit: platformă:app_id:versiune (by u/nume_utilizator).

Pasul 3: Extrage postări dintr-un subreddit

Iată cum poți lua cele mai bune postări din r/python pentru ultima lună și să le salvezi într-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())

Poți înlocui .top() cu .hot(), .new() sau .controversial(), iar time_filter acceptă "all", "day", "hour", "month", "week" sau "year".

Atenție: Reddit limitează orice listare la aproximativ 1.000 de elemente, indiferent cât de mare setezi limit. Aceasta este o limită impusă de Reddit, nu de PRAW.

Pasul 4: Exportă datele Reddit în CSV sau Excel

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

PRAW gestionează automat rate limiting-ul — citește antetele X-Ratelimit-Remaining și X-Ratelimit-Reset la fiecare răspuns și face pauze între apeluri când este necesar. Pentru scraping moderat, rareori trebuie să adaugi întârzieri manuale.

Cum să extragi comentarii din Reddit cu Python (threaduri imbricate în profunzime)

Extracția comentariilor este punctul în care majoritatea oamenilor se blochează.

Reddit stochează comentariile ca un arbore: fiecare comentariu poate avea comentarii copil, iar unele ramuri sunt ascunse în spatele linkurilor de tipul „load more comments”. În lumea PRAW, aceste ramuri ascunse sunt reprezentate ca obiecte MoreComments.

Modelul mental este acesta:

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")

Folosește replace_more() pentru a prelua toate comentariile ascunse

Metoda replace_more() parcurge arborele de comentarii și înlocuiește fiecare placeholder MoreComments cu comentariile reale pe care le indică:

1submission = reddit.submission(id="abcdef")
2submission.comments.replace_more(limit=10)  # limită practică pentru threaduri mari
3all_comments = submission.comments.list()   # aplatizat breadth-first

Dacă setezi limit=None, vor fi înlocuite toate nodurile MoreComments — dar într-un thread cu peste 5.000 de comentarii, asta poate dura câteva minute, pentru că fiecare înlocuire înseamnă o cerere API care returnează cel mult ~100 de comentarii. Pentru threaduri mari, îți recomand să începi cu limit=10 sau limit=20 și să crești doar dacă ai nevoie de acoperire completă.

Transformă comentariile imbricate într-un tabel

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

Comentariile de nivel superior au parent_id care începe cu t3_ (fullname-ul submissionului). Coloana depth îți arată cât de adânc este imbricat fiecare comentariu — utilă pentru filtrare sau vizualizare. Un detaliu important: len(all_comments) de obicei nu va corespunde cu submission.num_comments, deoarece comentariile șterse, eliminate și filtrate ca spam nu apar în arbore.

Metoda 2: Trucul cu endpoint-ul .json — extrage din Reddit fără API key

Adaugă .json la orice URL Reddit. Atât. Primești JSON structurat înapoi — fără autentificare, fără înregistrare de aplicație, fără instalare pip.

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

Utilizatorii de forum vorbesc constant despre acest truc, dar aproape niciun tutorial nu îl explică.

Un exemplu de cod Python care funcționează

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"])

Antetul User-Agent este esențial. Reddit blochează sau limitează user-agent-urile generice precum python-requests/2.31.0 — după cum a documentat , „această limitare se bazează pe user-agent”. Folosește același format descriptiv ca la PRAW.

Cum gestionezi paginarea cu parametrul after

Endpoint-ul .json returnează, implicit, aproximativ 25 de rezultate (maximum 100 per cerere). Ca să obții mai multe, folosește cursorul after din răspuns:

1import requests, time
2headers = {"User-Agent": "python:reddit-scraper:v1.0 (by /u/yourname)"}
3after = None
4all_posts = []
5for _ in range(10):  # până la ~1000 de postări
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 cereri/min = o cerere la fiecare 6 secunde

Valoarea after este un token cursor (format: t3_xxxxxx). La fel ca în PRAW, plafonul maxim este de aproximativ 1.000 de elemente în total, pe toate cererile paginate.

Limitările metodei .json

• Fără acces la arborele complet al comentariilor — primești comentariile de nivel superior plus un nivel de stubs „more”, dar nu extindere automată ca în replace_more() din PRAW
• Doar citire — fără votare, postare sau moderare
• ~10 cereri pe minut pentru traficul fără autentificare — buclele agresive vor declanșa erori 429
• Aceeași limită de 1.000 de elemente ca API-ul autentificat

Metoda aceasta este ideală pentru extrageri rapide, prototipare sau situațiile în care nu vrei să înregistrezi o aplicație API.

Metoda 3: Cum să extragi date din Reddit cu BeautifulSoup (parsare HTML)

Dacă ai mai făcut web scraping, probabil cunoști BeautifulSoup. Ideea-cheie pentru Reddit: folosește old.reddit.com în locul interfeței noi, bazate pe React. Interfața veche este randată pe server, mai ușoară și mult mai simplu de parsatt — confirmă că este încă online și prietenoasă cu scraping-ul.

Configurarea requests și 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")

Extracția datelor despre postări din DOM

Pe old.reddit.com, fiecare postare se află într-un <div> cu clasa thing. Cei mai stabili selectori sunt atributele 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    })

Preferă atributele data-* în locul selectorilor pe clase imbricate — Reddit a schimbat numele claselor de-a lungul anilor, dar atributele de date sunt generate din template și se modifică rar.

Cum gestionezi paginarea pe 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)  # pauză de politețe

Când să alegi BeautifulSoup și când PRAW

BeautifulSoup este potrivit când vrei să înveți scraping DOM, nu vrei să înregistrezi o aplicație OAuth sau ai nevoie de câmpuri personalizate pe care PRAW nu le expune. Dar este mai fragil — structura HTML se poate schimba fără avertisment, blocarea IP-urilor este mai agresivă în 2025 decât înainte, iar tu trebuie să scrii singur tot codul pentru paginare și tratarea erorilor. Pentru fiabilitate și profunzime, PRAW câștigă.

Metoda 4: Cum să extragi date din Reddit fără cod folosind Thunderbit

O mărturisire: mulți dintre cei care caută „cum să extragi date din Reddit cu Python” nu vor de fapt să scrie Python. Ei vor datele. Dacă și tu ești în această situație, secțiunea asta este ieșirea ta rapidă.

este o extensie Chrome bazată pe AI, creată de echipa noastră special pentru acest tip de utilizare — extragerea de date structurate din pagini web fără să scrii cod.

Pasul 1: Instalează Thunderbit și deschide o pagină Reddit

Instalează , apoi mergi la orice subreddit sau pagină de postare Reddit (de exemplu, reddit.com/r/python).

Fără API key, fără mediu Python, fără comenzi în terminal.

Pasul 2: Apasă „AI Suggest Fields” și lasă AI-ul să citească pagina

Apasă pe iconița Thunderbit din bara de instrumente a browserului, apoi dă click pe "AI Suggest Fields." AI-ul Thunderbit scanează pagina și propune automat coloane precum Post Title, User Name, Upvotes, Comments Count, Date Posted, Post Description, Community Name și Post URL.

Poți adăuga, elimina sau redenumi coloanele după cum ai nevoie. De exemplu, dacă te interesează doar titlurile și scorurile postărilor, șterge restul câmpurilor.

Pasul 3: Apasă „Scrape” și exportă datele

Apasă "Scrape" și Thunderbit extrage datele, gestionând automat paginarea. După ce tabelul este completat, exportă direct în Excel, Google Sheets, Airtable sau Notion — fără cod pentru CSV.

Pentru date mai profunde, subpage scraping din Thunderbit îți permite să intri în threaduri individuale și să îmbogățești automat tabelul cu date despre comentarii. Conceptual, este similar cu replace_more() din PRAW — dar fără să scrii niciun rând de cod.

Bonus: scraping programat pentru monitorizarea continuă a Reddit

Dacă trebuie să urmărești zilnic un subreddit — de exemplu, să monitorizezi mențiunile de brand în r/SaaS sau discuțiile despre competitori într-o comunitate de nișă — scraperul programat al Thunderbit se ocupă de rulările repetitive. Tu descrii intervalul în limbaj natural (de exemplu, „în fiecare zi lucrătoare la ora 9”) și instrumentul face restul, livrând date proaspete în spreadsheetul sau baza ta de date conectată.

Poți afla mai multe despre capabilitățile Thunderbit pentru scraping pe Reddit pe .

Sfaturi și bune practici pentru extragerea datelor din Reddit cu Python

Am învățat majoritatea acestor lucruri pe pielea mea — se aplică indiferent de metoda aleasă mai sus.

Respectă termenii Reddit și limitele de rată

ale Reddit interzic explicit scraping-ul comercial fără aprobare scrisă — și asta se aplică tuturor metodelor de acces, nu doar API-ului. Pentru uz personal, academic și de cercetare internă, nivelul gratuit OAuth și fluxurile Thunderbit sunt în limite rezonabile.

Fișă rapidă pentru rate limit:

Setează întotdeauna un șir User-Agent descriptiv. Acesta este cel mai frecvent motiv pentru care cei care scriu un scraper pentru prima dată primesc erori 429 sau 403.

Stochează și structurează datele curat

• Folosește DataFrame-uri pandas cu o ordine explicită a coloanelor pentru exporturi CSV/Excel previzibile
• Convertește created_utc în timestamp-uri ușor de citit: pd.to_datetime(df["created_utc"], unit="s")
• Elimină duplicatele după id când extragi date din mai multe sortări (hot, new și top se suprapun adesea)
• Gestionează autorii șterși: str(post.author) if post.author else "[deleted]"

Gestionează elegant erorile comune

Cazuri de utilizare pentru scraping Reddit: ce poți face cu datele?

Scraping-ul este doar primul pas. Iată ce contează cu adevărat:

• Echipe de vânzări: Monitorizează subreddits precum r/SaaS, r/smallbusiness sau r/Entrepreneur pentru postări de tipul „caut un instrument care face X”. Trimite potrivirile către liste de leaduri sau fluxuri CRM. Folosește scraperul programat Thunderbit pentru monitorizare zilnică.
• Marketing și echipe de content: Urmărește mențiunile de brand, analizează tendințele de sentiment și extrage întrebări în trend pentru idei de conținut. Combină exporturile Reddit cu Google Sheets pentru colaborare în echipă.
• Ecommerce și operațiuni: Monitorizează discuțiile despre produsele competitorilor pentru plângeri recurente. Subreddits precum r/BuyItForLife și comunitățile de nișă din anumite verticaluri sunt adevărate mine de aur pentru feedback de produs.
• Cercetători și analiști: Construiește dataseturi NLP — lucrări academice din 2024 au folosit seturi de date de la până la pentru clasificarea sentimentului și emoțiilor. Colectarea de corpus cu PRAW este ușor de citat în peer review.

Dacă vrei să mergi mai departe cu sau , am acoperit aceste fluxuri în detaliu pe blogul Thunderbit.

Concluzie

Scraping-ul Reddit în 2025 nu mai arată deloc ca acum doi ani. Schimbările din API din 2023 au eliminat Pushshift, au închis aplicațiile terțe iubite de utilizatori și au introdus niveluri plătite.

Dar nivelul gratuit este încă disponibil pentru uz personal și academic, iar acum există mai multe moduri ca oricând de a obține datele.

Iată rezumatul într-o singură frază pentru fiecare metodă:

Fie că ești un veteran Python, fie că ești genul care vrea spreadsheetul până la prânz, una dintre aceste patru metode te va duce la rezultat. Dacă preferi să sari complet peste cod, poți și vedea cum gestionează Reddit în doar câteva clicuri. Iar dacă vrei să-ți perfecționezi în continuare abilitățile de scraping în Python, salvează ghidul acesta — îl voi actualiza pe măsură ce ecosistemul Reddit continuă să evolueze.

Pentru mai multe informații despre abordările de web scraping, vezi ghidurile noastre despre , și .

Întrebări frecvente

Este legal să extragi date din Reddit cu Python?

ale Reddit interzic scraping-ul comercial fără aprobare scrisă. Nivelul gratuit OAuth este disponibil pentru utilizare personală, non-comercială și academică. În plan legal, regulile nu depind de metodă — se aplică indiferent dacă folosești API-ul, endpoint-ul .json sau scraping HTML. Verifică întotdeauna termenii actuali ai Reddit înainte de a extrage date la scară mare.

Mai funcționează PRAW după schimbările API Reddit din 2023?

Da. PRAW 7.8.1 (octombrie 2024) este întreținut activ și funcționează automat în limitele . Schimbările de preț din 2023 au afectat în principal utilizarea API la volum mare și comercială, nu tiparele obișnuite de scraping cu PRAW.

Pot extrage date din Reddit fără API key?

Da — endpoint-ul .json și parsarea HTML cu BeautifulSoup funcționează fără API key. nu necesită nici el API key. Toate cele trei metode rămân însă supuse Termenilor Reddit pentru uz comercial.

Cum extrag comentarii din Reddit, nu doar postări?

Cu PRAW, folosește submission.comments.replace_more(limit=10) urmat de submission.comments.list() pentru a aplatiza arborele imbricat de comentarii într-o listă. Cu Thunderbit, folosește subpage scraping pentru a îmbogăți automat o listă de postări cu datele comentariilor din fiecare thread.

Care este cea mai rapidă metodă de a extrage date din Reddit fără să programez?

îți permite să extragi postări și comentarii din Reddit în două clicuri și să exporți direct în Excel, Google Sheets, Airtable sau Notion — fără Python, fără API key, fără setup.

Află mai multe