--- title: "Wie man Pinterest im Jahr 2026 scrapen kann" slug: how-to-scrape-pinterest date: 2025-06-09T11:58:24+00:00 modified: 2025-11-04T08:49:33+00:00 permalink: https://brightdata.de/blog/web-data-de/how-to-scrape-pinterest type: blog --- [ Blog ](https://brightdata.de/blog "Blog") / [Web Data](https://brightdata.de/blog/web-data-de) [Web Data](https://brightdata.de/blog/web-data-de) # Wie man Pinterest im Jahr 2026 scrapen kann Lernen Sie, wie Sie mit Python, Headless Browsern und automatisierten Scraper-APIs dynamische Pinterest-Daten extrahieren können, um schnelle, skalierbare Ergebnisse zu erzielen. 9 min lesen [ ![Jacob Nulty](https://media.brightdata.de/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.de/2025/02/How-to-Scrape-Pinterest.svg) Das Extrahieren von Daten aus [Pinterest](https://www.pinterest.com/) unterscheidet sich von den meisten [HTML-Scraping-Aufgaben](/blog/wie/html-web-scraping). Pinterest generiert alle seine Inhalte dynamisch und hinterlässt keine Datenstrukturen wie JSON auf der Seite. Wenn du dich entschließt, mitzumachen, erfährst du, wie du mit den folgenden Methoden Pinterest-Daten sammeln kannst: - Extrahieren von Pinterest-Daten mit Playwright - Extrahieren von Pinterest-Daten mit der Scraper-API von Bright Data ## Was können Sie extrahieren? Wenn Sie sich Pinterest in Ihrem Browser ansehen, sind alle Pins tief in einem `div-Element` mit `data-test-id="pinWrapper"` verschachtelt. ![Stift inspizieren](https://media.brightdata.com/2025/02/Inspect-Pin.png)Wenn wir alle diese Objekte auf der Seite finden, können wir alle ihre Daten extrahieren, z. B: - Der Titel der einzelnen Pins. - Die Url, die direkt auf die Stecknadel zeigt. - Das Bild der Stecknadel aus den Suchergebnissen. ## Scraping Pinterest mit Playwright ### Erste Schritte Es gibt eine Menge großartiger [Scraping-Bibliotheken in Python](/blog/web-data-de/python-web-scraping-libraries), und wir werden Playwright verwenden. Zunächst müssen Sie sicherstellen, dass Sie Playwright installiert haben. Sie können die Dokumentation [hier](https://playwright.dev/python/docs/intro) einsehen. Playwright ist einer der besten verfügbaren [Headless-Browser](/blog/web-data-de/best-headless-browsers). #### Dramatiker installieren ```none pip install playwright ``` #### Playwright’s Browsers installieren ```none playwright install ``` ### Kratzen der eigentlichen Pins Schauen wir uns nun an, wie wir die eigentlichen Pins von Pinterest abrufen. Im folgenden Code erstellen wir zwei Funktionen, `scrape_pins()` und `main()`. `scrape_pins()` öffnet einen Browser und extrahiert Daten von Pinterest. `main()` wird als Einstiegspunkt für die asynchrone Laufzeit verwendet. ```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()) ``` `scrape_pins()` führt bei unserem Scrape die folgenden Schritte durch: - Erstellen Sie unsere Url: `search_url`. - Erstellen Sie ein Array, um unsere Ergebnisse zu speichern, `scraped_data`. - Öffnen Sie eine neue Browser-Instanz. - Legen Sie einen benutzerdefinierten `user_agent` fest, um im Headless-Modus zu arbeiten. Ohne diesen wird Pinterest uns blockieren. - Mit `asyncio.sleep(2)` warten wir zwei Sekunden, bis der Inhalt geladen ist. - Wir finden alle sichtbaren Pins auf der Seite mit diesem Selektor: `div[data-test-id='pinWrapper']`. - Für jeden Pin werden die folgenden Daten extrahiert: - `Titel`: Der Titel der Stecknadel. - `url`: Die Url, die direkt zum Pin führt. - `img`: Das Bild des Pins, das in den Suchergebnissen angezeigt wird. Hier sind einige Beispieldaten aus dem oben genannten Playwright-Scraper. ```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" }, ``` ## Scraping von Pinterest mit der Bright Data Scraper API Mit unserer [Pinterest Scraper API](/products/web-scraper/pinterest) können Sie diesen Prozess vollständig automatisieren und müssen sich keine Gedanken über Headless-Browser, Selektoren oder ähnliches machen! ![Bright Data Pinterest Scraper](https://media.brightdata.com/2025/02/Bright-Data-Pinterest-Scraper-1024x515.png)Stellen Sie sicher, dass Sie [Python Requests](/blog/web-data-de/python-requests-guide) installiert haben. #### Installationsanfragen ```none pip install requests ``` Nachdem Sie Ihren API-Aufruf eingerichtet haben, können Sie ihn über Python auslösen. Im Folgenden finden Sie auch zwei Funktionen: `get_pins()` und `poll_and_retrieve_snapshot()`. - `get_pins()`: Diese Funktion benötigt neben Ihrem `api_key` ein `Schlüsselwort`. Sie erstellt und sendet dann eine Anfrage an unsere Scraper-API. Diese Anfrage löst ein Scrapen von Pinterest für Ihr gewünschtes Keyword aus. - `poll_and_retrieve_snapshot()` nimmt Ihren `api_key` und die `snapshot_id`. Sie prüft dann alle 10 Sekunden, ob der Schnappschuss bereit ist. Sobald der Snapshot bereit ist, werden die Daten heruntergeladen und die Funktion wird beendet. ```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) ``` Hier sind einige Beispieldaten aus der heruntergeladenen Datei. Da unsere Trigger-Anforderung `"include_errors"` hatte `:` `"true" war`, enthielt die Datei auch Pins mit Fehlern. Die folgenden Beispieldaten enthalten zwei Fehlerpins sowie zwei Pins mit guten Daten. ```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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Unsere API [durchsucht](/blog/wie/web-crawling-with-python) Pinterest nach Ihrem `Schlüsselwort` und sammelt dann alle einzelnen Pins, die sie dabei findet. Bequemlichkeit ist nicht der einzige Vorteil, den wir aus diesem Ansatz ziehen. Unsere Pinterest Scraper API extrahiert Ihre Daten zu extrem niedrigen Kosten. Unsere gesamte Ergebnisdatei war fast 45.000 Zeilen lang und kostete nur 0,97 $. ![Pinterest Scrape Kosten](https://media.brightdata.com/2025/02/Pinterest-Scrape-Cost.png)Jemanden zu beauftragen, einen Scraper von gleicher Qualität zu erstellen, würde wahrscheinlich mehrere hundert Dollar kosten und Sie müssten tagelang auf Ihre Daten warten. Mit unserer Scraper-API erhalten Sie Ihre Daten innerhalb von Minuten zu einem Bruchteil der Kosten. ## Schlussfolgerung Das Extrahieren von Daten aus Pinterest muss nicht schwierig sein. Ob Sie Ihren eigenen Scraper mit [Playwright](/blog/wie/playwright-web-scraping) erstellen oder sich für eine vollautomatische Lösung wie unseren Pinterest Scraper entscheiden, hängt von Ihren Bedürfnissen ab. Für eine schnelle, zuverlässige und skalierbare Pinterest-Datenextraktion macht [die Scraper-API von Bright Data](/products/web-scraper) den Umgang mit Headless Browsern, Proxies und CAPTCHAs überflüssig und liefert mühelos strukturierte Daten. ✅ S **chnellere Ergebnisse** – Sie erhalten Daten in Minuten, nicht in Stunden ✅ **Kosteneffizient** – Sie zahlen nur für das, was Sie extrahieren ✅ **Keine Wartung** – Sie müssen sich nicht mit blockierten Anfragen herumschlagen Starten Sie noch heute Ihre kostenlose Testversion und optimieren Sie Ihr Pinterest-Scraping mit der Web Scraper API von Bright Data! Vertrieb kontaktierenGratis testen![google social icon](/wp-content/themes/brightdata/assets/images/ic_google.svg) Inhaltsverzeichnis 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=Wie+man+Pinterest+im+Jahr+2026+scrapen+kann&u=https://brightdata.de/blog/web-data-de/how-to-scrape-pinterest) [ ](https://www.linkedin.com/shareArticle?mini=true&title=Wie+man+Pinterest+im+Jahr+2026+scrapen+kann&url=https://brightdata.de/blog/web-data-de/how-to-scrape-pinterest) [ ](http://www.reddit.com/submit?title=Wie+man+Pinterest+im+Jahr+2026+scrapen+kann&url=https://brightdata.de/blog/web-data-de/how-to-scrape-pinterest) ## Das könnte Sie auch interessieren [ ![OpenHuman with Bright Data](https://media.brightdata.de/2026/09/OpenHuman-with-Bright-Data.png) ](https://brightdata.de/blog/ai/openhuman-with-bright-data "Produktionsreifer Web-Zugriff in OpenHuman über die Bright Data CLI") [AI ![Antonello Zanini](https://media.brightdata.de/2022/12/Antonello-Zanini-2-50x50.jpg) Antonello Zanini Technical Writer ### Produktionsreifer Web-Zugriff in OpenHuman über die Bright Data CLI Integrieren Sie die Bright Data CLI mit OpenHuman, um produktionsreifen Web-Zugriff und Datenerhebung für KI-Agenten zu ermöglichen. 09-Sep-2026 12 min lesen ](https://brightdata.de/blog/ai/openhuman-with-bright-data) [ ![Multimodal Web Scraping with MiniMax](https://media.brightdata.de/2026/09/Multimodal-Web-Scraping-with-MiniMax.png) ](https://brightdata.de/blog/web-data-de/multimodal-web-scraping-with-minimax "Multimodales Web-Scraping mit MiniMax") [Web Data ![Antonello Zanini](https://media.brightdata.de/2022/12/Antonello-Zanini-2-50x50.jpg) Antonello Zanini Technical Writer ### Multimodales Web-Scraping mit MiniMax Kombinieren Sie Bright Data Web Unlocker mit MiniMax M3 Vision, um strukturierte Daten aus Bildern und Webseiten-Screenshots zu extrahieren. 09-Sep-2026 4 min lesen ](https://brightdata.de/blog/web-data-de/multimodal-web-scraping-with-minimax) [ ![The 10 Best CLI Tools for Codex in 2026](https://media.brightdata.de/2026/08/The-10-Best-CLI-Tools-for-Codex-in-2026.png) ](https://brightdata.de/blog/ai/best-cli-tools-for-codex "Die 10 besten CLI-Tools für Codex im Jahr 2026 – Getestet & Bewertet") [AI ![Daniel Shashko](https://media.brightdata.de/2022/04/Daniel-Shashko-2-50x50.png) Daniel Shashko Web Data & AI Expert ### Die 10 besten CLI-Tools für Codex im Jahr 2026 – Getestet & Bewertet Die 10 CLI-Tools, die Codex schneller und leistungsfähiger machen, beginnend mit dem Bright Data CLI für echten Web-Zugriff aus der Sandbox heraus. 06-Sep-2026 20 min lesen ](https://brightdata.de/blog/ai/best-cli-tools-for-codex)