--- title: "Como fazer scraping do Pinterest em 2026" slug: how-to-scrape-pinterest date: 2025-06-09T12:29:21+00:00 modified: 2025-11-04T08:49:31+00:00 permalink: https://brightdata.com.br/blog/dados-do-site/how-to-scrape-pinterest type: blog --- [ Blog ](https://brightdata.com.br/blog "Blog") / [Dados do site](https://brightdata.com.br/blog/dados-do-site) [Dados do site](https://brightdata.com.br/blog/dados-do-site) # Como fazer scraping do Pinterest em 2026 Saiba como extrair dados dinâmicos do Pinterest usando Python, navegadores sem cabeça e APIs de raspagem automatizadas para obter resultados rápidos e dimensionáveis. 10 min de leitura [ ![Jacob Nulty](https://media.brightdata.com.br/2024/12/Jacob-Nulty-50x50.jpg) ](https://brightdata.com/blog/authors/jake-nulty) [Jake Nulty Technical Writer ](https://brightdata.com/blog/authors/jake-nulty) ![How to Scrape Pinterest blog image](https://media.brightdata.com.br/2025/02/How-to-Scrape-Pinterest.svg) A extração de dados do [Pinterest](https://www.pinterest.com/) é diferente da maioria dos [trabalhos de raspagem de HTML](/blog/procedimentos/html-web-scraping). O Pinterest gera todo o seu conteúdo dinamicamente e não deixa nenhuma de suas estruturas de dados, como JSON, na página. Se decidir acompanhar o processo, você aprenderá a coletar dados do Pinterest usando os seguintes métodos: - Extraia dados do Pinterest com o Playwright - Extraia dados do Pinterest com a API Scraper da Bright Data ## O que você pode extrair? Se você observar o Pinterest em seu navegador, todos os pins estão profundamente aninhados dentro de um elemento `div` com `data-test-id="pinWrapper"`. ![Inspecionar pino](https://media.brightdata.com/2025/02/Inspect-Pin.png)Se conseguirmos localizar todos esses objetos na página, poderemos extrair todos os seus dados, como - O título de cada pin. - A url que aponta diretamente para o pin. - A imagem do pin dos resultados da pesquisa. ## Raspando o Pinterest com o dramaturgo ### Primeiros passos Há muitas [bibliotecas de raspagem](/blog/dados-do-site/python-web-scraping-libraries) excelentes [em Python](/blog/dados-do-site/python-web-scraping-libraries), e usaremos o Playwright. Primeiro, você precisa ter certeza de que o Playwright está instalado. Você pode ver os documentos [aqui](https://playwright.dev/python/docs/intro). O Playwright é um dos melhores [navegadores sem cabeça](/blog/dados-do-site/best-headless-browsers) disponíveis. #### Instalar dramaturgo ```none pip install playwright ``` #### Instalar o Playwright’s Browsers ```none playwright install ``` ### Raspagem dos pinos reais Agora, vamos dar uma olhada em como extrair os pins reais do Pinterest. No código abaixo, criamos duas funções, `scrape_pins()` e `main()`. `scrape_pins()` abre um navegador e extrai dados do Pinterest. `main()` é usado como ponto de entrada para o tempo de execução assíncrono. ```none import asyncio from playwright.async_api import async_playwright import json user_agent = "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/133.0.0.0 Safari/537.36" async def scrape_pins(query): search_url = f"https://www.pinterest.com/search/pins/?q={query}&rs=typed" scraped_data = [] async with async_playwright() as p: browser = await p.chromium.launch() page = await browser.new_page(user_agent=user_agent) response = await page.goto(search_url) await asyncio.sleep(2) try: #find the pins on the page pins = await page.query_selector_all("div[data-test-id='pinWrapper']") #iterate through the pins and extract data for pin in pins: title_link = await pin.query_selector("a") pin_url = await title_link.get_attribute("href") title = await title_link.get_attribute("aria-label") img = await title_link.query_selector("img") img_src = await img.get_attribute("src") extracted_data = { "title": title, "url": pin_url, "img": img_src } #add the data to our results scraped_data.append(extracted_data) except: print(f"Failed to scrape pins at {search_url}") finally: await browser.close() #everything has finished, return our scraped data return scraped_data async def main(): search_query = "office" office_results = await scrape_pins(search_query) with open(f"{search_query}-results.json", "w") as file: try: json.dump(office_results, file, indent=4) except Exception as e: print(f"Failed to save results: {e}") if __name__ == "__main__": asyncio.run(main()) ``` `O scrape_pins()` executa as seguintes etapas durante o nosso scrape: - Crie nossa url: `search_url`. - Crie uma matriz para armazenar nossos resultados, `scraped_data`. - Abra uma nova instância do navegador. - Defina um `user_agent` personalizado para ser executado no modo headless. Sem ele, o Pinterest nos bloqueará. - Esperamos dois segundos para que o conteúdo seja carregado com `asyncio.sleep(2)`. - Encontramos todos os pinos visíveis na página usando este seletor: `div[data-test-id='pinWrapper']`. - Para cada pino, extraímos os seguintes dados: - `título`: O título do pino. - `url`: O URL que leva diretamente ao pino. - `img`: A imagem do pin exibida nos resultados da pesquisa. Aqui estão alguns dados de amostra do raspador do Playwright acima. ```none [ { "title": "A minimalist office featuring a soothing color palette of whites, greys, and natural wood accents, creating a calm and spacious feel3", "url": "/pin/10203536650743650/", "img": "https://i.pinimg.com/236x/b3/21/e2/b321e2485da40c0dde2685c3a4fdcb56.jpg" }, { "title": "a home office with two desks and an open door that leads to the outside", "url": "/pin/261912534574291013/", "img": "https://i.pinimg.com/236x/56/f1/29/56f129512885e1b3c9971b16f9445c9a.jpg" }, { "title": "home office decor, blakc home office, dark home office, moody home office, small home office", "url": "/pin/60094976273327121/", "img": "https://i.pinimg.com/236x/ba/75/c9/ba75c9be7e635cce3ee80acdf70d6f9f.jpg" }, { "title": "an office with a desk, chair and bookshelf in the middle of it", "url": "/pin/599682506666665720/", "img": "https://i.pinimg.com/236x/57/66/1d/57661dc80bebda3dfe946c070ee8ed13.jpg" }, { "title": "a home office with green walls and plants on the shelves, along with a computer desk", "url": "/pin/1147080967585091410/", "img": "https://i.pinimg.com/236x/ce/e8/b7/cee8b74151b29605a80e0f61898c249d.jpg" }, ``` ## Extração do Pinterest com a API Bright Data Scraper Com nossa [API do Pinterest Scraper](/products/web-scraper/pinterest), você pode automatizar completamente esse processo e não precisa se preocupar com navegadores sem cabeça, seletores ou qualquer outra coisa! ![Raspador do Pinterest da Bright Data](https://media.brightdata.com/2025/02/Bright-Data-Pinterest-Scraper-1024x515.png)Certifique-se de que você tenha [o Python Requests](/blog/dados-do-site/python-requests-guide) instalado. #### Solicitações de instalação ```none pip install requests ``` Depois de configurar sua chamada de API, você pode acioná-la no Python. Abaixo, também temos duas funções: `get_pins()` e `poll_and_retrieve_snapshot()`. - `get_pins()`: Essa função usa uma `palavra-chave` junto com sua `api_key`. Em seguida, ela cria e envia uma solicitação à nossa API do raspador. Essa solicitação aciona um scrape do Pinterest para a palavra-chave desejada. - `poll_and_retrieve_snapshot()` recebe sua `api_key` e o `snapshot_id`. Em seguida, verifica a cada 10 segundos se o snapshot está pronto. Quando o instantâneo estiver pronto, os dados são baixados e saímos da função. ```none import requests import json import time #function to trigger the scrape def get_pins(api_key, keyword): url = "https://api.brightdata.com/datasets/v3/trigger" headers = { "Authorization": f"Bearer {api_key}", "Content-Type": "application/json", } params = { "dataset_id": "gd_lk0sjs4d21kdr7cnlv", "include_errors": "true", "type": "discover_new", "discover_by": "keyword", } data = [ {"keyword":keyword}, ] #trigger the scrape response = requests.post(url, headers=headers, params=params, json=data) #return the snapshot_id return response.json()["snapshot_id"] def poll_and_retrieve_snapshot(api_key, snapshot_id, output_file="snapshot-data.json"): #create the snapshot url snapshot_url = f"https://api.brightdata.com/datasets/v3/snapshot/{snapshot_id}?format=json" headers = { "Authorization": f"Bearer {api_key}" } print(f"Polling snapshot for ID: {snapshot_id}...") while True: response = requests.get(snapshot_url, headers=headers) if response.status_code == 200: print("Snapshot is ready. Downloading...") snapshot_data = response.json() #write the snapshot to a new json file with open(output_file, "w", encoding="utf-8") as file: json.dump(snapshot_data, file, indent=4) print(f"Snapshot saved to {output_file}") break elif response.status_code == 202: print("Snapshot is not ready yet. Retrying in 10 seconds...") else: print(f"Error: {response.status_code}") print(response.text) break time.sleep(10) if __name__ == "__main__": API_KEY = "YOUR-BRIGHT-DATA-API-KEY" KEYWORD = "office" snapshot_id = get_pins(API_KEY, KEYWORD) poll_and_retrieve_snapshot(API_KEY, snapshot_id) ``` Aqui estão alguns dados de amostra do arquivo baixado. Como nossa solicitação de acionamento tinha `"include_errors": "true"`, o arquivo também incluiu pinos com erros. Os dados de amostra abaixo incluem dois pinos de erro, bem como dois pinos com dados corretos. ```none [ { "post_type": null, "timestamp": "2026-02-17T15:26:17.248Z", "input": { "url": "https://www.pinterest.com/pin/jh46IGe2", "discovery_input": { "keyword": "office" } }, "warning": "Bad input. Wrong id!", "warning_code": "dead_page", "discovery_input": { "keyword": "office" } }, { "post_type": null, "timestamp": "2026-02-17T15:26:18.757Z", "input": { "url": "https://www.pinterest.com/pin/4471026676503806548", "discovery_input": { "keyword": "office" } }, "warning": "Bad input. Page does not exist.", "warning_code": "dead_page", "discovery_input": { "keyword": "office" } }, { "url": "https://www.pinterest.com/pin/929782285570058239", "post_id": "929782285570058239", "title": "Essential Tips for Designing a Functional Small Office Space: Maximize Efficiency", "content": "17 Smart Tips for Designing a Productive Small Office Space", "date_posted": "2026-02-06T15:00:47.000Z", "user_name": "wellnesswink", "user_url": "https://www.pinterest.com/wellnesswink", "user_id": "929782422978147260", "followers": 232, "likes": 0, "categories": [ "Explore", "Home Decor" ], "attached_files": [ "https://i.pinimg.com/originals/c8/c0/d5/c8c0d5fb45352e40535db4510049a142.jpg" ], "image_video_url": "https://i.pinimg.com/originals/c8/c0/d5/c8c0d5fb45352e40535db4510049a142.jpg", "video_length": 0, "post_type": "image", "comments_num": 0, "discovery_input": { "keyword": "office" }, "timestamp": "2026-02-17T15:26:19.502Z", "input": { "url": "https://www.pinterest.com/pin/929782285570058239", "discovery_input": { "keyword": "office" } } }, { "url": "https://www.pinterest.com/pin/889812838892568569", "post_id": "889812838892568569", "title": "20 Modern Masculine Home Office Design Ideas for Men", "content": "Explore 25 chic home office decor ideas that blend style and functionality. 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Nossa API [rastreia](/blog/procedimentos/web-crawling-with-python) o Pinterest em busca de sua `palavra-chave` e, em seguida, coleta todos os pins individuais que encontra durante o rastreamento. A conveniência não é o único benefício dessa abordagem. Nossa API do Pinterest Scraper extrai seus dados a um custo extremamente baixo. Nosso arquivo de resultados total tinha quase 45.000 linhas e custou apenas US$ 0,97 para ser gerado. ![Custo de raspagem do Pinterest](https://media.brightdata.com/2025/02/Pinterest-Scrape-Cost.png)Contratar alguém para criar um raspador com a mesma qualidade provavelmente custaria várias centenas de dólares e você teria que esperar dias pelos seus dados. Com a nossa API Scraper, você obtém seus dados em minutos por apenas uma fração do custo. ## Conclusão A extração de dados do Pinterest não precisa ser difícil. Quer você crie seu próprio raspador usando [o Playwright](/blog/procedimentos/playwright-web-scraping) ou opte por uma solução totalmente automatizada como o nosso Raspador do Pinterest, a abordagem correta depende de suas necessidades. Para uma extração de dados do Pinterest rápida, confiável e dimensionável, [a API Scraper da Bright Data](/products/web-scraper) elimina o incômodo de lidar com navegadores sem cabeça, proxies e CAPTCHAs, fornecendo dados estruturados sem esforço. **Resultados mais rápidos** – Obtenha dados em minutos, não em horas **Custo-benefício** – Pague apenas pelo que você extrair **Sem manutenção** – Evite lidar com solicitações bloqueadas Inicie sua avaliação gratuita hoje mesmo e simplifique sua coleta de dados do Pinterest com a API do Web Scraper da Bright Data! Contate-nosTeste grátis![google social icon](/wp-content/themes/brightdata/assets/images/ic_google.svg) Índice Dedicated Scraper APIs & No-Code Scrapers Over 1000 scrapers for all popular domains. Simplify your web scraping. [See pricing](/pricing/web-scraper "See pricing") Just want data? Skip scraping. Hundreds of ready-to-use datasets from all popular domains. [See pricing](/pricing/datasets "See pricing") [ ](https://news.ycombinator.com/submitlink?t=Como+fazer+scraping+do+Pinterest+em+2026&u=https://brightdata.com.br/blog/dados-do-site/how-to-scrape-pinterest) [ ](https://www.linkedin.com/shareArticle?mini=true&title=Como+fazer+scraping+do+Pinterest+em+2026&url=https://brightdata.com.br/blog/dados-do-site/how-to-scrape-pinterest) [ ](http://www.reddit.com/submit?title=Como+fazer+scraping+do+Pinterest+em+2026&url=https://brightdata.com.br/blog/dados-do-site/how-to-scrape-pinterest) ## Você também pode estar interessado em [ ![OpenHuman with Bright Data](https://media.brightdata.com.br/2026/09/OpenHuman-with-Bright-Data.png) ](https://brightdata.com.br/blog/ai/openhuman-with-bright-data "Acesso à Web Pronto para Produção no OpenHuman Através do Bright Data CLI") [AI ![Antonello Zanini](https://media.brightdata.com.br/2022/12/Antonello-Zanini-2-50x50.jpg) Antonello Zanini Technical Writer ### Acesso à Web Pronto para Produção no OpenHuman Através do Bright Data CLI Integre o Bright Data CLI ao OpenHuman para habilitar acesso à web pronto para produção e coleta de dados para agentes de IA. 09-Sep-2026 14 min de leitura ](https://brightdata.com.br/blog/ai/openhuman-with-bright-data) [ ![Multimodal Web Scraping with MiniMax](https://media.brightdata.com.br/2026/09/Multimodal-Web-Scraping-with-MiniMax.png) ](https://brightdata.com.br/blog/dados-do-site/multimodal-web-scraping-with-minimax "Scraping de Dados Multimodal com MiniMax") [Dados do site ![Antonello Zanini](https://media.brightdata.com.br/2022/12/Antonello-Zanini-2-50x50.jpg) Antonello Zanini Technical Writer ### Scraping de Dados Multimodal com MiniMax Combine a API Web Unlocker da Bright Data com a visão MiniMax M3 para extrair dados estruturados de imagens e capturas de tela de páginas web. 09-Sep-2026 5 min de leitura ](https://brightdata.com.br/blog/dados-do-site/multimodal-web-scraping-with-minimax) [ ![The 10 Best CLI Tools for Codex in 2026](https://media.brightdata.com.br/2026/08/The-10-Best-CLI-Tools-for-Codex-in-2026.png) ](https://brightdata.com.br/blog/ai/best-cli-tools-for-codex "As 10 Melhores Ferramentas CLI para Codex em 2026 – Testadas & Classificadas") [AI ![Daniel Shashko](https://media.brightdata.com.br/2022/04/Daniel-Shashko-2-50x50.png) Daniel Shashko Web Data & AI Expert ### As 10 Melhores Ferramentas CLI para Codex em 2026 – Testadas & Classificadas As 10 ferramentas CLI que tornam o Codex mais rápido e capaz, começando com o Bright Data CLI para acesso real à web de dentro do sandbox. 06-Sep-2026 24 min de leitura ](https://brightdata.com.br/blog/ai/best-cli-tools-for-codex)