12 款我在真實工作流程中親自測試過的最佳 Reddit 爬蟲

Reddit 目前在超過 10 萬個活躍社群中，回報每週 4.716 億個不重複活躍用戶（）——但要把這些資料以結構化、可用的格式從 Reddit 匯出，卻比以往都更難。從 2023 年的 API 計價大改版、Pushshift 作為公開資料庫的退場，到 Reddit 最近對 AI 公司的訴訟，整個爬取環境和兩年前已經完全不同。

我在 從事資料擷取工具的開發與測試多年，也一路看著 Reddit 爬取的討論，從「直接用 PRAW 就好」變成「等等，現在到底還有什麼能用？」所以我實際上手測試了 12 款 Reddit 爬蟲——無程式碼、低程式碼、完整程式碼都有——想找出在 2026 年，哪些工具最適合需要 Reddit 資料、又不想被流程折騰的銷售、行銷、研究與營運團隊。以下是我的發現。

為什麼 Reddit 資料對銷售、行銷與研究團隊很重要

Reddit 不只是另一個社群平台。這裡的人會匿名、沒有濾鏡地說出真正想法，而投票機制也會把最有用的答案推到前面。這讓它成為商業團隊的資料寶庫，但若要手動大規模監看，幾乎不可能。光是在 2024 年下半年（H2 2024），Reddit 用戶就建立了 和 。平均下來，大約是每天 130 萬篇貼文與 970 萬則留言。

Reddit 自家的商業資料也印證了這件事： 的 Reddit 用戶表示，他們會先在 Reddit 上深入研究產品；而平均每秒有 在 Reddit 社群中尋求推薦，並獲得平均 14 則個人回覆。像 Škoda Auto 這類品牌，就曾利用 Reddit 反饋共同設計產品，帶來 與 84% 的正面情緒；Nespresso 也因 Reddit 推動的活動，讓 。

以下是商業團隊實際如何使用 Reddit 資料：

問題很明確：你不可能手動追蹤一天幾千個討論串。這就是爬蟲派上用場的地方——但規則已經變了。

Reddit 的 API 取締（2023–2026）：哪些還能用，哪些已經壞了

如果你沒有跟上 Reddit 的存取政策，簡單來說就是：免費、無限的 API 存取，以及 Pushshift 作為公開資料庫的舊世界，已經結束了。在挑選爬蟲之前，先理解這些變化非常重要，因為它們直接決定了哪些工具還能真的交付成果。

變化時間線

目前還能用什麼

• 官方 Data API 免費額度：每個 OAuth client ID 每分鐘 ，以 10 分鐘區間平均計算。
• 「.json」端點：在任何 Reddit URL 後面加上「.json」仍可回傳資料，但有速率限制，不適合大規模使用。
• 瀏覽器型爬取：像 Thunderbit 或 Octoparse 這類直接讀取渲染後頁面的工具，不會受到同樣形式的 API 額度限制。
• 雲端爬取服務：Apify、Oxylabs 這類平台會在自身端處理渲染、代理與重試。

已經壞掉的部分

• Pushshift 作為公開歷史資料來源：實際上已經沒有了。到 2026 年，它只限於 。
• 用 PRAW 做商業規模抓取：同時受免費額度與 Reddit 更廣泛條款限制。
• 任何預設 API 可自由商用的工作流：都過時了。

這如何影響工具選擇

結論：API 優先工具現在最適合開發者與範圍明確的工作負載；瀏覽器優先與雲端爬蟲工具，則更適合非技術或較高流量的使用情境。

無程式碼、低程式碼、完整程式碼：如何選對 Reddit 爬取方式

Reddit 爬蟲的受眾其實非常分裂。有些人需要 Reddit 資料，但完全沒有工程支援；有些人有技術型營運人員，卻沒有專職爬蟲團隊；也有人想要完整的程式碼控制。正確做法取決於你站在哪一種需求上。

最近在 有位使用者貼文說：「我正在做一個 reddit scrapper，但我拿不到 reddit api keys。」另一位在 則描述自己用 Zapier + Airtable + Softr，完全不寫後端程式碼就做出即時 Reddit 儀表板。這些都不是特例。根據 ， 表示他們面對 Reddit 的主要障礙是對平台不夠了解，另有 39% 擔心帳號被封鎖。

以下是取捨矩陣：

無程式碼（Thunderbit、Browse AI、Octoparse、ScrapeStorm、ParseHub）：最適合行銷、銷售與研究團隊。Thunderbit 的 2 步驟 AI 流程是這裡最快的路徑。

低程式碼 / API 服務（Apify、ScrapingBee、Oxylabs、Firecrawl、ScrapeGraphAI）：最適合有些技術資源、又需要規模與代理管理的團隊。

完整程式碼（PRAW、Scrapy）：最適合想要最高控制權的開發者——但必須承擔 API 限制與持續維護。

我如何測試並排名這 12 款 Reddit 爬蟲

我用以下標準評估每個工具：

• 易用性：無程式碼、低程式碼，還是完整程式碼？
• Reddit 專屬功能：留言串結構、子版塊定位、歷史資料
• 處理 Reddit 目前 API 限制與反機器人偵測的能力
• 定價模式與免費額度限制
• 資料匯出選項：CSV、JSON、Sheets 等
• 排程／週期性爬取支援
• 最適合的使用情境

先給你一張總表，方便在看個別評測前快速掃描：

接下來是各工具的個別評測。

1. Thunderbit：最適合商業團隊的最快無程式碼 Reddit 爬蟲

是我們公司自己打造的人工智慧網頁爬蟲，所以我對它的 Reddit 能力可說是瞭若指掌。它是一個 Chrome 擴充功能，只要 2 步就能抓取 Reddit（以及任何網站）——不用寫程式、不用 API 金鑰、也不用設定。核心想法是：應該由 AI 判斷頁面上有什麼資料，而不是你自己去猜。

針對 Reddit，Thunderbit 提供：

• AI 建議欄位：在任何子版塊頁面點一下按鈕，Thunderbit 會自動偵測像是貼文標題、作者、按讚數、留言數、URL 和日期等欄位。
• 子頁爬取：進入每篇貼文 URL，擷取全文、熱門留言、flair 與巢狀回覆。這就是不用碰 API 也能取得深度留言資料的方法。
• 專用 Reddit 貼文留言爬蟲：Thunderbit 有一個 ，可從貼文 URL 擷取所有留言、討論串連結、回覆數與巢狀留言。
• 分頁與無限捲動：透過 自動處理 Reddit 的「載入更多」行為。
• 雲端爬取：針對公開的 Reddit 頁面，Cloud Scraping 一次最多可處理 50 頁，以提升速度。
• 免費匯出：資料可送到 Excel、Google Sheets、Airtable、、CSV 或 JSON——匯出不設付費牆。
• 排程爬取：輸入自然語言排程（例如「每週一上午 9 點」）、貼上子版塊 URL，資料就會自動匯出到你的目的地。

價格：免費額度（6 頁），之後是以點數計費的付費方案，起價約每月 9 美元。詳見 。

最適合：需要快速取得 Reddit 資料的非技術銷售、行銷與營運團隊。對於高價值討論串分析也很強，尤其是你想從單篇貼文頁面取得完整渲染後留言資料時。

用 Thunderbit 5 步驟抓取一個子版塊

1. 安裝 並前往一個子版塊（例如 r/SaaS）。
2. 點擊 「AI 建議欄位」——Thunderbit 會自動偵測欄位：貼文標題、作者、按讚數、留言數、URL、日期。
3. 點擊 「爬取」——資料會在幾秒內填入。公開頁面可使用 Cloud Scraping 加速。
4. 點擊 「爬取子頁」 進一步補強——AI 會逐一造訪每個貼文 URL，擷取全文、熱門留言、flair 與巢狀回覆。
5. 匯出到 Google Sheets、Excel、Airtable 或 Notion——完全免費。

想看實際操作流程，可以到 了解。

偏好程式碼？ 下面是約 15 行 Python 的 PRAW 對應寫法：

1import praw
2reddit = praw.Reddit(
3    client_id="YOUR_ID",
4    client_secret="YOUR_SECRET",
5    user_agent="reddit-scraper-demo/0.1"
6)
7subreddit = reddit.subreddit("SaaS")
8for post in subreddit.hot(limit=10):
9    print(post.title, post.score, post.num_comments, post.permalink)

Thunderbit 大約 30 秒、零程式碼就能完成。PRAW 則代表你要設定 API 憑證、寫腳本，還得處理速率限制。兩者各有位置——但對大多數商業使用者來說，2 步驟路徑更勝一籌。

2. Apify Reddit Scraper：雲端驅動的大量子版塊擷取

是一個雲端爬取平台，而不是單一 Reddit 工具。它托管社群建立的「Actors」——也就是預先做好的爬蟲，可在 Apify 的基礎設施上執行，並內建代理輪換與反封鎖機制。

• Reddit 專屬 actor：有多種選項，包括 （約每 1K 貼文 0.60 美元起）與 。每個都支援子版塊列表（hot、new、top、rising）、關鍵字搜尋、使用者檔案與時間篩選。
• 巢狀留言：Apify 有專用的 actor，可設定深度與父子欄位，是深度討論串擷取中最強的選擇之一。
• 排程：付費方案內建 。
• 匯出： 以及 API 整合與 webhook。
• 價格：免費額度（約 5 美元/月點數、約 1K 結果）；付費方案從每月 49 美元起。

最適合：需要可擴展、可重複執行的 Reddit 資料收集，且手上有些技術資源的團隊。如果你需要大規模深度留言樹，專用的 deep scraper actor 確實很有差異化。

注意：不同 actor 的品質與價格會不同，正式投入工作流程前務必先測試。

3. PRAW（Python Reddit API Wrapper）：開發者首選，但有上限

仍然是標準的程式碼優先 Reddit API wrapper。如果你是 Python 開發者，它大概會是你最先想到的工具——而對小型、範圍明確的專案來說，它仍然很好用。但到了 2026 年，它已經屬於「適合有限工作負載的開發者工具」，而不是萬用解答。

• 最新版本：
• 主要功能：存取所有 API 端點（submissions、comments、使用者資訊）；串流即時貼文；透過 走訪完整留言樹
• 關鍵限制：受 Reddit API 速率限制影響（）、，以及 2023 年以來更嚴格的 ToS 執行。PRAW 本身也提醒，超過「十幾個左右」的 就可能碰到速率限制。
• 匯出：你自己寫出什麼就匯出什麼（CSV、JSON、資料庫等）
• 排程：可透過 cron job 自行處理（需要伺服器與維護）
• 價格：免費且開源，但商業使用可能需要 Reddit 的付費 API 額度。

最適合：需要客製化 Reddit 整合、且能接受 API 天花板的小到中型專案的 Python 開發者與資料科學家。

4. Octoparse：視覺化點選式 Reddit 爬取

Octoparse 是一款無程式碼的視覺化網頁爬蟲，採點選式介面。不同於許多通用視覺爬蟲，它確實提供公開的 Reddit Scraper 範本——這很重要，因為 Reddit 的頁面結構常常會讓很多工具卡住。

• Reddit 範本：需要 old.reddit.com，每次執行最多支援 1,000 個 Reddit 貼文 URL，並可擷取留言／回覆串。範本也提醒，可能漏掉折疊或「載入更多」留言。若想看更深入比較，請參考我們的 。
• 分頁與無限捲動：支援，但 Reddit 的動態載入仍可能有點棘手。
• 匯出：CSV、Excel、JSON、HTML、XML、資料庫、Google Sheets。
• 排程：付費方案可用，並支援監控與父子任務。
• 價格：免費方案包含 10 個任務、2 個同時執行，以及每次匯出最多 10,000 列。付費方案大約每月 69–75 美元起。

最適合：需要一款可用於 Reddit 和其他網站、又不用寫程式的多功能爬取工具的團隊。Reddit 範本確實比通用視覺爬蟲更有優勢。

5. Browse AI：預先建立的 Reddit 機器人，加上變更監控

Browse AI 走的是另一條路：你不用從零打造爬蟲，而是使用針對特定網站設計的預建「機器人」。在 Reddit 方面，Browse AI 明確列出 Reddit 首頁與子版塊貼文爬蟲、Reddit 搜尋結果爬蟲，以及 Reddit 監控自動化。

• 監控：可設定新貼文、關鍵字提及，或特定子版塊變動的提醒。排程支援每小時、每日、每週、每月或自訂模式。
• 整合：CSV、JSON、Google Sheets、Airtable、Zapier、Make、API 與 webhooks。
• 價格：免費額度包含每月 50 點數、2 個網站與 3 位使用者。付費方案約每月 49 美元起。

最適合：想要自動化 Reddit 監控、完全不想手動操作的非技術使用者。對品牌追蹤與競品提醒特別有用。想了解更多，可參考我們的 。

注意：我沒找到目前公開的證據，足以證明它能完整重建深度巢狀回覆樹，所以它比較適合說是監控與貼文層級擷取很強，但深度留言部分只能算部分支援。

6. ScrapingBee：結合代理管理的 API 式 Reddit 爬取

ScrapingBee 不是 Reddit 專用產品。它是一個通用爬取 API，會處理無頭瀏覽器、代理輪換與 CAPTCHA 解題。你送出一個 URL，就能拿回乾淨的 HTML、Markdown 或擷取後的 JSON。

• JavaScript 渲染：可處理 Reddit 動態頁面。
• 代理輪換：自動處理，以避免封鎖。
• 輸出格式：HTML、Markdown、純文字、擷取後 JSON。
• 沒有內建排程器：需整合 cron 或自動化工具。
• 價格：有 1,000 API 點數的免費試用，不需信用卡。方案從每月 49 美元起。

最適合：想要穩定存取 Reddit 頁面、但不想自己管理代理的開發者。它不是 Reddit 專門工具——沒有內建 Reddit 解析器或留言分層。完整分析可見我們的 。

7. Scrapy：為自訂 Reddit 管線打造的開源 Python 框架

如果你的團隊想掌握整個爬取堆疊，會是最有彈性的選擇。它是功能強大的開源 Python 框架，擁有 ，最新版本是 。

• 非同步處理：透過 XPath/CSS selector 快速爬取，精準定位。
• 可擴充性高：可透過 middleware 與 pipeline 處理分頁、留言走訪、資料清理、代理輪換、User-Agent 管理，以及 。
• 匯出：。
• 關鍵考量：Scrapy 開箱並不處理 Reddit 的反機器人機制。你必須自行加入代理輪換、User-Agent 管理與速率限制。
• 價格：免費且開源。

最適合：有經驗的 Python 開發者，正在建大型、客製化的 Reddit 爬取系統。如果你要最大控制權，而且能承擔維護成本，Scrapy 很難被超越。想比較 Python 爬取工具，可參考我們的 指南。

8. ScrapeStorm：適合初學者的 AI 桌面版 Reddit 爬蟲

ScrapeStorm 是一款 AI 驅動的桌面應用程式，可自動偵測任何網頁上的資料模式。當前版本為 v4.0.6（2025 年 12 月）。

• 自動偵測：AI 可辨識貼文資料（標題、分數、作者），不需手動設定。
• 視覺化介面：可微調選取內容、設定排程爬取（每小時／每日／每週），並匯出到 Excel、TXT、CSV、HTML、資料庫與 Google Sheets。
• 價格：永久免費額度；付費方案從每月 49.99 美元起。

最適合：想要 AI 輔助的 Reddit 爬取、又不想碰程式碼或複雜設定的初學者。若想深入了解，請看我們的 。

注意：我沒找到 Reddit 專屬文件能證明它可深度擷取巢狀留言。做表層爬取很適合，但討論串深度大概有限，除非你自己建立一個更仔細的流程圖工作流。

9. ParseHub：處理複雜 Reddit 頁面的視覺化桌面爬蟲

ParseHub 是一款桌面應用程式，使用視覺化點選介面，可處理大量 JavaScript 與動態載入頁面。它之所以在許多無程式碼工具中脫穎而出，是因為它明確支援遞迴／巢狀擷取模式。

• 巢狀資料：ParseHub 文件說明了 Jump、Relative Select 與 CSV Wide 等功能，可處理留言串擷取；如果你願意花時間學建構器，它比多數無程式碼 DOM 工具更強。
• 排程：付費方案最快可每分鐘執行一次。
• 匯出：CSV、JSON、Excel、API 存取。
• 價格：最多 5 個專案免費；付費約每月 89 美元起。

最適合：需要在不寫程式的前提下爬取複雜、JavaScript 很重的 Reddit 頁面結構的使用者——特別是願意學習視覺建構器進階功能的人。更多內容請看我們的 。

10. Firecrawl：為 AI 與 LLM 管線打造的 Web 資料 API

是一個專為抓取並把任何網頁轉成乾淨 Markdown 或結構化資料的 API，特別適合把資料送進 AI／LLM 應用程式。它不是原生的 Reddit 爬蟲，但如果你的目標是把 Reddit 內容送入 RAG 管線或知識庫，它非常合適。

• 輸出格式：。JSON 擷取會消耗更多點數。
• 代理路由與 JS 渲染：有文件並已處理。
• 沒有內建排程器：需整合自動化工具。
• 價格：；付費從每月約 16 美元起。

最適合：把 Reddit 資料餵給 AI 模型、RAG 管線或知識庫的技術團隊。若想更深入比較，可參考我們的 。

注意：沒有原生的 Reddit 留言分層支援——它會以 Markdown 或結構化 JSON 提供頁面內容。很適合內容擷取，但不擅長樹狀討論串分析。

11. Oxylabs：具備企業級代理基礎設施的 Reddit 爬取方案

是專注企業的網頁爬取與代理服務。它同時提供原始代理與結構化的 ，具備排程、雲端傳送與大規模代理池。

• 規模：主打 與 15,000+ 合作夥伴。
• 排程器：有文件支援；週期性任務可送到 AWS S3 或 GCS。
• G2 評分：。
• 價格：；Web Scraper API 從每月 49 美元起，企業方案再往上。

最適合：需要高流量、穩定、可大規模擷取 Reddit 資料的大型企業或代理商。完整評測請參考我們的 。

注意：我沒找到 Reddit 專屬的 Oxylabs 範本或解析器。這比較像基礎設施方案——很強，但 Reddit 專屬邏輯得你自己搭。

12. ScrapeGraphAI：AI 驅動、提示詞式的 Reddit 擷取

是較新的 AI 優先工具之一。你只要用白話英文描述想擷取什麼，AI 就會處理其餘部分——不用 selector，也不用 schema。

• GitHub：。
• 輸出：。
• 價格： 與每分鐘 10 次請求；付費從每月約 17 美元起。

最適合：想用 AI 優先、提示詞驅動方式做 Reddit 爬取，而不想手動定義 selector 或 schema 的使用者。更多內容可見我們的 。

注意：我沒找到可用來衡量它留言串準確度的 Reddit 專屬公開文件。它是很強的通用提示詞式擷取器，但不是 Reddit 最佳化專家。

巢狀留言問題：哪些 Reddit 爬蟲能處理深層討論串

這一段常常被大多數「最佳 Reddit 爬蟲」清單跳過，但它對嚴肅研究最重要。Reddit 對話是樹狀結構，而這種結構在分析上非常有意義。一本 指出，理解 Reddit 的階層式討論串結構，對社會現象分析很重要。 則報告留言深度中位數為 3，最大值可達 828。

如果你在做情緒分析、AI 訓練資料收集，或質性研究，你需要完整留言樹，而不是只有頂層回覆。多數爬蟲之所以把留言扁平化，是因為它們只讀可見 DOM，或只用 API 的預設限制參數。

以下是它們的表現：

實務建議：如果是子版塊層級的大量爬取，扁平化資料通常就夠了。但如果是高價值的特定討論串（產品回饋、市場研究、競品情報），就該用會進入單篇貼文頁面、並擷取完整渲染後留言串的工具。

一次設定、長期運行：用排程爬取做品牌與市場情報監控

對很多商業團隊來說，真正的問題不是「我能不能爬一次 Reddit？」而是「我能不能每天持續抓品牌與競品提及，而且不用一直盯著它？」有位在 的使用者就描述了如何用 Zapier + Airtable + Softr 建立即時 Reddit 資料儀表板，用來看子版塊統計與成長趨勢，完全不寫後端程式碼。這正是排程爬取能做到的事情。

使用情境

• 追蹤 r/SaaS、r/ecommerce、r/startups 中對你品牌或競品的提及
• 監測價格討論與產品比較
• 在利基子版塊中挖掘正在尋找推薦的新潛在客戶
• 將每週 Reddit 摘要推送到 Slack 或 Email 給團隊

工具對比

Thunderbit 的排程爬蟲可讓你輸入像「每週一上午 9 點」這樣的內容，貼上子版塊 URL，然後按下排程。資料會自動匯出到 Sheets、Airtable 或 Notion，讓團隊可以直接建立提醒或儀表板，不必再碰爬蟲本身。若想了解更多 ，我們另外寫了一篇指南。

並排比較：12 款 Reddit 爬蟲一覽

有幾個趨勢很明顯。無程式碼工具在速度與易用性上勝出。程式碼工具在自訂性上勝出。雲端 API 工具則在規模上勝出。

若看 Reddit 專屬深度——尤其是巢狀留言——真正做得到的工具其實沒幾個：PRAW、Apify 的 deep scraper、Thunderbit 的留言範本，以及 ParseHub 的遞迴擷取。

如何替你的團隊選出最佳 Reddit 爬蟲

測完這 12 款之後，我會這樣分類：

• 銷售或行銷團隊，沒有開發者？ 從 Thunderbit 或 Browse AI 開始。Thunderbit 最適合一次性與排程爬取；Browse AI 在監控提醒上最強。
• 需要大量子版塊資料，但手上有些技術資源？ 選 Apify 或 Oxylabs。Apify 的 actor 生態系提供 Reddit 專屬選項；Oxylabs 則提供企業級基礎設施。
• 開發者要做自訂管線？ 選 PRAW 或 Scrapy。PRAW 適合 API 優先工作流；Scrapy 適合完全可控的爬取。只是要預留維護與速率限制管理的預算。
• 要把 Reddit 資料用在 AI/LLM 應用？ 選 Firecrawl、ScrapeGraphAI，或 Thunderbit 的 API。Firecrawl 在適合 RAG 的 Markdown 輸出上很強；ScrapeGraphAI 則很適合提示詞式擷取。
• 要持續監控與提醒？ 選 Thunderbit 排程爬蟲、Browse AI 或 Apify 排程。

關於法律與倫理的快速提醒

Reddit 現在的條款更嚴格了。商業用途的 API 存取需要批准，Pushshift 不再是公開資料庫，而且 Reddit 已經主動起訴多家公司，原因是未經授權的爬取。技術上雖然可以抓公開頁面，但政策風險確實存在。如果你的團隊正在收集個人資料、儲存已刪除內容，或大規模建立商業監控，建議先做法律審查。務必遵守 與 。

總結

Reddit 資料比以往更有價值，也比以往更難取得。2022 年可用的工具，不代表 2026 年還能照樣用。

API 優先的做法現在受到速率限制與商業限制約束。對多數商業團隊來說，瀏覽器型與雲端爬取工具已經成為實務上的預設選項。

如果你想看看現代 Reddit 爬取長什麼樣子，而且完全不用寫一行程式碼，不妨試試 。如果 Thunderbit 不是完美解答，也可以試試這份清單中的幾個其他工具。最好的爬蟲，是那個真的能在你需要的時間，把你需要的資料交給你，而且不會吃掉你的週末。

祝你爬取順利——也祝你的留言樹永遠完整展開。

常見問題

1. 2026 年抓取 Reddit 合法嗎？

Reddit 的 與 明確限制未經書面同意的爬取，而商業 API 使用也需要核准。Reddit 已經因未經授權的資料使用，對 Anthropic、Perplexity 等公司提起訴訟。技術上可以存取公開頁面，但政策與訴訟風險是真實存在的。如果你是大規模或商業用途爬取，建議先做法律審查。

2. 不寫程式也能抓 Reddit 嗎？

可以。2026 年最強的無程式碼選項是 Thunderbit、Browse AI、Octoparse、ScrapeStorm 與 ParseHub。對非技術使用者來說，Thunderbit 的 2 步驟 AI 流程是最快的路徑——不用 API 金鑰、不用設定、不用腳本。

3. 最好的免費 Reddit 爬蟲是哪個？

如果你是開發者，PRAW 仍然是最好的免費程式碼型選擇（但受 API 限制影響）。如果你不是技術人員，Thunderbit、Browse AI 與 Octoparse 都有實用的免費額度。Thunderbit 提供 6 頁免費，並可完整匯出到 Sheets、Excel、Airtable 與 Notion。

4. 我怎麼繞過 Reddit 的 1,000 篇貼文限制？

通常無法透過官方 API 乾淨地繞過——這個上限對清單型 API 工作流仍然是實際限制。更可行的替代方案是瀏覽器型爬取（Thunderbit、Octoparse）、雲端 actor 做法（Apify），或更窄的目標查詢。若要深度歷史資料，舊的 Pushshift 變通方法已經不可用了。

5. 我可以同時抓 Reddit 貼文和留言嗎？

可以，但工具品質差異很大。PRAW 能走訪完整留言樹（代價是吃 API 速率限制）。Apify 的 就是為此而設。Thunderbit 的 與子頁爬取，可以從單篇貼文頁面擷取完整渲染後留言串。ParseHub 的遞迴擷取若設定得當，也能處理巢狀留言。

延伸閱讀