如何使用 Python 抓取 Reddit：目前可行的 4 種方法

Google 每年支付 6,000 萬美元授權 Reddit 資料，OpenAI 的協議據說更高達 7,000 萬美元。這足以說明那些留言串裡到底藏了多少寶藏。如果你曾經嘗試手動蒐集 Reddit 上的討論串、留言或情緒資料，你一定懂那種痛苦：無止盡的滑動、複製貼上，以及分頁開到爆炸。

我在上一季花了不少時間，協助 Thunderbit 團隊研究 2025 年大家到底是怎麼擷取 Reddit 資料的。自從 Reddit 於 2023 年調整 API 計價後，整個環境已經大幅改變，而網路上的大多數教學不是已經過時，就是只講單一做法。所以我把目前真正還能用的方法整理成一篇完整指南——共四種路線，從完整 Python 腳本到完全免寫程式的擷取方式都有，方便你依照自己的技術背景與使用情境挑選。無論你是要建立 NLP 資料集、監測某個 subreddit 的品牌聲量，還是單純想把熱門貼文整理成試算表，這篇都能派上用場。

什麼是 Reddit 擷取？為什麼這麼重要？

Reddit 擷取，是指透過程式化方式，從 Reddit 頁面或 API 中提取貼文、留言、使用者資料與中繼資料。你不需要一篇篇手動瀏覽討論串再複製文字，而是用腳本或工具大規模收集結構化資料。

為什麼值得做？Reddit 擁有超過 ，每天大約產生 。這裡聚集了人們對產品、服務、競品與趨勢最直接、最真實的看法——這種原始聲音，在修飾過的評論網站或企業部落格上幾乎找不到。Google 每年大約支付 取得 Reddit 內容授權，而 OpenAI 的協議據說高達 。如果地表上最大的 AI 公司都願意花九位數買這些資料，那就很值得你自己學會如何取得。

為什麼 2025 年還要用 Python 抓 Reddit？

Python 幾乎是 Reddit 擷取的標準語言——PRAW、requests、BeautifulSoup 和 pandas 可以串起從 API 呼叫到資料匯出的每一個步驟。但「為什麼要用」不只是工具問題。

以下是我在商務與研究團隊最常看到的用途：

Reddit 的每月活躍用戶在 2025 年估計已達 ，每週活躍獨立訪客達 ，年增率達 24%。而在 Google 2024 年 8 月核心更新之後，Reddit 內容在自然搜尋結果中的能見度大約提升了 。

換句話說，你從 Reddit 擷取到的資料，往往也正是 Google 會顯示給搜尋者看的內容。

該用哪種方法抓 Reddit？快速比較

在 Reddit 擷取論壇裡，最常被問到的問題就是：「我到底該用哪一種方法？」所以我做了這張表，直接照你的需求選。

如果你想做完整的 Python 專案，而且需要深度留言擷取，先從方法 1（PRAW）開始。如果你只想在 10 分鐘內快速抓一批資料，而且不想做任何設定，就試試方法 2（.json 技巧）。如果你想學 HTML 擷取，或需要自訂欄位，那就用方法 3（BeautifulSoup）。如果你乾脆不想碰 Python，只想直接拿到資料，就跳到方法 4（）。

2023–2024 Reddit API 計價更新發生了什麼？還有哪些方法仍可免費使用？

幾乎沒有任何擷取教學會提到這件事，但這其實是今天要抓 Reddit 時最重要的背景。

2023 年 6 月，Reddit 首次自 2008 年以來針對 API 存取推出付費方案。後續影響非常大：

• Pushshift 對公開使用失效。 Reddit 在 2023 年 5 月撤回了 Pushshift 的 API 存取權。依賴它的研究者（有超過 引用 Pushshift）一夕之間失去主要資料來源。歷史資料的替代方案是 ，但沒有公開的即時 API 替代品。
• 第三方 App 紛紛關閉。 Apollo、Reddit is Fun、Sync、BaconReader 等都在 2023 年 6 月 30 日前後停用，原因是 Reddit 對 Apollo 開發者開出每年 的 API 費用。
• 超過 8,500 個 subreddit 進入黑屏抗議。 包括 r/funny（4,000 萬訂閱者）、r/gaming 和 r/science 等社群都曾停擺抗議（）。

2025 年仍可免費使用的部分：

仍可用於非商業、個人與學術用途——每個 OAuth client ID 每分鐘 100 次查詢。PRAW 在這個額度下可穩定運作，適合中等規模的擷取。未驗證存取（包含 .json 端點）則大約限制在每分鐘 10 次請求。

**實務結論：**對小到中型的擷取任務，免費方案其實綽綽有餘。若是大規模或商業用途，你就需要聯絡 Reddit 取得企業級存取、改用不需 API key 的 .json 端點或 BeautifulSoup，或直接使用像 Thunderbit 這種完全不依賴 Reddit API 的工具。

開始之前

• 難度： 初學者到中階（依方法而異）
• 所需時間： 方法 1–3 約 15–30 分鐘；方法 4 約 5 分鐘
• 你需要準備：
  • 已安裝 Python 3.8+（方法 1–3）
  • 一個 Reddit 帳號（方法 1）
  • Chrome 瀏覽器（方法 4）
  • （方法 4）

方法 1：使用 PRAW 透過 Python 抓取 Reddit（逐步教學）

PRAW（Python Reddit API Wrapper）是目前最受歡迎、文件也最完整的 Python Reddit 擷取方式。它會幫你處理驗證、速率限制與分頁，而且持續維護中——最新穩定版是 PRAW 7.8.1（2024 年 10 月），支援 Python 3.8 到 3.13。

第 1 步：建立 Reddit App 並取得 API 憑證

前往 並滑到最下方，點擊 「are you a developer? create an app...」

填寫表單：

• Name： 任意有辨識度的名稱（例如「my-reddit-scraper」）
• App type： 選擇 script
• Redirect URI： 輸入 http://localhost:8080（script app 需要，但其實不會用到）
• Description： 可選

點擊 Create app 後，你會看到以下憑證：

• client_id — 位於 app 名稱正下方的 14 位字串（標示為「personal use script」）
• client_secret — 標示為「secret」的欄位

在建立 app 之前，你還需要接受 Reddit 的 與 。

提醒一下：自 2024 年底起，新開發者可能需要先提交存取申請並等待審核。這是第一次使用 PRAW 時最大的門檻，目前沒有繞過方式。

第 2 步：安裝 PRAW 並建立 Reddit 實例

打開終端機並執行：

1pip install praw pandas

接著建立一個唯讀的 Reddit 實例：

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# 對沒有密碼的 script app，reddit.read_only 預設為 True

user_agent 的格式很重要。Reddit 會主動限流像 python-requests/2.x 這種太泛用的字串。請使用 Reddit 建議的格式：platform:app_id:version (by u/username)。

第 3 步：從 subreddit 擷取貼文

以下示範如何抓取 r/python 過去一個月的熱門貼文，並存成 pandas DataFrame：

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())

你可以把 .top() 換成 .hot()、.new() 或 .controversial()，而 time_filter 可接受 "all"、"day"、"hour"、"month"、"week" 或 "year"。

要注意的是：無論你把 limit 設多高，Reddit 對任何列表回傳都大約只會給你 1,000 筆。這是 Reddit 端的限制，不是 PRAW 的問題。

第 4 步：將 Reddit 資料匯出成 CSV 或 Excel

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

PRAW 會自動處理速率限制——它會讀取每次回應中的 X-Ratelimit-Remaining 與 X-Ratelimit-Reset 標頭，並在必要時自動暫停。對中等規模的擷取來說，通常不需要額外手動加延遲。

如何用 Python 抓取 Reddit 留言（深度巢狀討論串）

留言擷取，往往才是最多人卡關的地方。

Reddit 的留言是樹狀結構：每則留言都可能有子留言，而有些分支會被折疊在「load more comments」連結後面。在 PRAW 的世界裡，這些隱藏分支會以 MoreComments 物件呈現。

先建立一個腦中的模型：

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")

使用 replace_more() 取得所有隱藏留言

replace_more() 方法會走訪整個留言樹，把每個 MoreComments 佔位符替換成它實際指向的留言：

1submission = reddit.submission(id="abcdef")
2submission.comments.replace_more(limit=10)  # 大型討論串的實務上限
3all_comments = submission.comments.list()   # 以廣度優先攤平

如果設成 limit=None，就會把所有 MoreComments 節點全部替換掉——但如果討論串有 5,000 則以上留言，這可能要花好幾分鐘，因為每次替換都是一次 API 請求，而且每次最多只會回傳大約 100 則留言。對大型討論串來說，我建議先從 limit=10 或 limit=20 開始，真的需要完整性時再提高。

把巢狀留言攤平成表格

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

頂層留言的 parent_id 會以 t3_ 開頭（也就是 submission 的 fullname）。depth 欄位可用來判斷每則留言的巢狀層級，對篩選或視覺化都很有幫助。要注意的一點是：len(all_comments) 通常不會等於 submission.num_comments，因為被刪除、移除或被垃圾過濾器擋掉的留言不會出現在樹狀結構中。

方法 2：.json 端點技巧——不靠 API Key 也能抓 Reddit

在任何 Reddit URL 後面加上 .json 就行。就是這麼簡單。你會直接拿到結構化 JSON，無需驗證、無需註冊 app、也不用安裝 pip 套件。

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

這個技巧很多論壇使用者都知道，但幾乎沒有教學完整介紹。

可直接執行的 Python 程式碼

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"])

User-Agent 標頭非常關鍵。Reddit 會封鎖或限流像 python-requests/2.31.0 這類泛用字串——正如 ：「這種限流是依據 user-agent 來判斷的。」請使用和 PRAW 相同的描述式格式。

如何使用 after 參數處理分頁

.json 端點預設會回傳大約 25 筆結果（每次最多 100 筆）。如果要更多，可以使用回應中的 after 游標：

1import requests, time
2headers = {"User-Agent": "python:reddit-scraper:v1.0 (by /u/yourname)"}
3after = None
4all_posts = []
5for _ in range(10):  # 最多約 1000 筆貼文
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)  # 約 10 QPM = 每 6 秒一次請求

after 的值是一個游標 token（格式：t3_xxxxxx）。跟 PRAW 一樣，跨多頁請求後的總上限大約是 1,000 筆。

.json 方法的限制

• 無法深入取得留言樹——只能拿到頂層留言與一層「more」殘留，不會像 PRAW 的 replace_more() 那樣自動展開
• 唯讀——不能投票、發文或執行版務操作
• 未驗證流量每分鐘約 10 次請求——大量迴圈容易觸發 429 錯誤
• 同樣有 1,000 筆清單上限——和已驗證 API 一樣

這個方法最適合快速單次抓取、原型驗證，或是不想建立 API app 的情境。

方法 3：使用 BeautifulSoup 抓取 Reddit（HTML 解析）

如果你以前做過網頁擷取，大概對 BeautifulSoup 不陌生。針對 Reddit 的關鍵技巧是：使用 old.reddit.com，不要用新的 React 前端。舊版介面是伺服器端渲染、頁面較輕量，也更容易解析——都證實它至今仍在線，而且相當適合爬取。

安裝 Requests 與 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")

從 DOM 擷取貼文資料

在 old.reddit.com 上，每則貼文都位於 class 為 thing 的 <div> 中。最穩定的選擇器是 data-* 屬性：

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    })

建議優先使用 data-* 屬性，而不是巢狀 class 選擇器——Reddit 多年來一直在調整 class 名稱，但這些資料屬性通常是由模板產生，變動不大。

在 old.reddit.com 上處理分頁

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)  # 禮貌性延遲

什麼時候該用 BeautifulSoup，什麼時候該用 PRAW？

如果你想學 DOM 擷取、不想註冊 OAuth app，或需要 PRAW 沒有提供的自訂欄位，BeautifulSoup 會是很好的選擇。但它也比較脆弱——HTML 結構可能無預警變動，2025 年的 IP 封鎖比以前更嚴格，而且分頁與錯誤處理都得自己寫。若重視穩定性與資料深度，PRAW 更勝一籌。

方法 4：不用寫程式，直接用 Thunderbit 抓 Reddit

老實說，很多搜尋「how to scrape Reddit with Python」的人，其實不是真的想寫 Python。他們想要的是資料。如果你也是這樣，那這一段就是你的捷徑。

是我們團隊特別為這類需求打造的 AI Chrome 擴充功能——不用寫程式，就能從網頁中擷取結構化資料。

第 1 步：安裝 Thunderbit 並打開 Reddit 頁面

先安裝 ，然後開啟任一 Reddit subreddit 或貼文頁面（例如 reddit.com/r/python）。

不需要 API key、不需要 Python 環境，也不用打任何終端機指令。

第 2 步：點擊「AI Suggest Fields」，讓 AI 自動讀頁面

點擊瀏覽器工具列上的 Thunderbit 圖示，然後按下 「AI Suggest Fields」。Thunderbit 的 AI 會掃描頁面，並自動建議欄位，例如貼文標題、使用者名稱、讚數、留言數、發文日期、貼文描述、社群名稱與貼文 URL。

你可以依需求新增、刪除或重新命名欄位。例如你只在乎標題和分數，那就把其他欄位刪掉即可。

第 3 步：點擊「Scrape」並匯出資料

按下 「Scrape」 後，Thunderbit 會自動擷取資料並處理分頁。表格填滿後，你可以直接匯出到 Excel、Google Sheets、Airtable 或 Notion，不需要寫任何 CSV 程式碼。

如果你需要更深入的資料，Thunderbit 的子頁面擷取可以讓你點進單篇討論串，自動把留言資料補進你的表格。概念上這和 PRAW 的 replace_more() 很像——但你完全不用寫程式。

加碼：定時擷取，持續監控 Reddit

如果你需要每天追蹤某個 subreddit——例如監控 r/SaaS 的品牌提及，或是某個利基社群中的競品討論——Thunderbit 的排程爬蟲就能重複執行。你只要用自然語言描述間隔（例如「每週一到五上午 9 點」），工具就會自動完成，並把最新資料送到你連結好的試算表或資料庫。

你可以在 進一步了解 Thunderbit 的 Reddit 擷取功能。

使用 Python 抓 Reddit 的技巧與最佳實踐

以下大多是我踩過坑後學到的，不管你前面選哪一種方法都適用。

尊重 Reddit 的服務條款與速率限制

Reddit 的 明確禁止未經書面批准的商業擷取——而且這條規範適用於所有存取方式，不只 API。若是個人、學術或內部研究用途，免費 OAuth 方案與 Thunderbit 的工作流程都在合理使用範圍內。

速率限制速查表：

務必設定具描述性的 User-Agent 字串。這通常是新手第一次抓資料時最常碰到 429 或 403 錯誤的原因。

請妥善儲存與整理資料

• 使用 pandas DataFrame 並明確指定欄位順序，讓 CSV/Excel 匯出更可預測
• 將 created_utc 轉為可讀時間：pd.to_datetime(df["created_utc"], unit="s")
• 若跨不同排序方式抓取（hot、new、top 常會重疊），請用 id 去重
• 處理被刪除的作者：str(post.author) if post.author else "[deleted]"

常見錯誤要優雅處理

Reddit 擷取的應用場景：資料抓來之後能做什麼？

擷取只是第一步，真正有影響力的是後面怎麼用：

• 業務團隊： 監看 r/SaaS、r/smallbusiness 或 r/Entrepreneur 等 subreddit 中「正在找能做 X 的工具」的貼文，將符合條件的內容送進潛在客戶名單或 CRM 工作流程。你也可以用 Thunderbit 的定時爬蟲做每日監控。
• 行銷與內容團隊： 追蹤品牌提及、分析情緒趨勢，並從熱門問題中挖掘內容靈感。把 Reddit 匯出資料和 Google Sheets 結合，方便團隊協作。
• 電商與營運團隊： 監控競品產品討論中反覆出現的抱怨。像 r/BuyItForLife 這類 subreddit 和各垂直領域社群，都是蒐集產品回饋的金礦。
• 研究人員與分析師： 建立 NLP 資料集——2024 年的學術論文就使用了 到 不等的資料集，用於情緒與情感分類。PRAW 產出的語料在同行審查中也具備可引用性。

如果你想更深入了解如何用有效工具 或 ，Thunderbit 部落格裡都有完整教學。

總結

2025 年的 Reddit 擷取，和兩年前已經完全不同。2023 年的 API 變動終結了 Pushshift、關閉了許多人喜愛的第三方 App，也引入了付費方案。

但免費方案對個人與學術用途依然可用，而且現在取得資料的方法比以往更多。

以下是一句話版本的各方法總結：

不管你是 Python 老手，還是希望午餐前就把資料整理成試算表的人，這四種方法裡總有一種適合你。如果你想完全跳過寫程式，可以 ，看看它如何用幾次點擊就把 Reddit 資料抓下來。如果你想繼續磨練 Python 擷取技巧，也可以先把這篇收藏起來——隨著 Reddit 生態持續變化，我也會持續更新。

想了解更多網頁擷取方式，歡迎參考我們的指南：、與。

常見問題

用 Python 抓 Reddit 合法嗎？

Reddit 的 禁止未經書面批准的商業擷取。免費 OAuth 方案可供個人、非商業與學術用途使用。這項法律規範不會因為你用 API、.json 端點或 HTML 擷取而改變。若要大規模擷取，務必先查看 Reddit 當前條款。

Reddit 在 2023 年 API 改版後，PRAW 還能用嗎？

可以。PRAW 7.8.1（2024 年 10 月）仍在積極維護中，而且會自動在 內運作。2023 年的收費變動主要影響的是高流量與商業 API 使用，不太影響一般的 PRAW 擷取模式。

沒有 API key 也能抓 Reddit 嗎？

可以——.json 端點與 BeautifulSoup 的 HTML 解析都不需要 API key。 也不需要 API key。不過，這三種方法在商業使用上仍然要遵守 Reddit 的服務條款。

我要怎麼抓 Reddit 留言，而不只是貼文？

使用 PRAW 時，先執行 submission.comments.replace_more(limit=10)，再呼叫 submission.comments.list()，就能把巢狀留言樹攤平成清單。若用 Thunderbit，則可以透過子頁面擷取，自動將每篇討論串的留言資料補充到貼文清單中。

不寫程式的話，最快抓 Reddit 的方法是什麼？

讓你只要點兩下，就能抓取 Reddit 貼文與留言，並直接匯出到 Excel、Google Sheets、Airtable 或 Notion——不需要 Python、不需要 API key，也不用額外設定。

深入了解