Est-il légal de scraper Bluesky ?

Le scraping de données publiques sur Bluesky est généralement légal, car la plateforme est construite sur un protocole ouvert spécifiquement conçu pour l'accessibilité des données et la transparence. Cependant, vous devez toujours respecter les lois régionales sur la protection de la vie privée comme le RGPD et vous assurer de ne pas scraper de contenu utilisateur privé ou de perturber les services via des requêtes à haute fréquence.

Bluesky dispose-t-il d'une API officielle ?

Oui, Bluesky est construit sur le AT Protocol, qui fournit une API XRPC publique. Contrairement aux plateformes qui nécessitent un long processus d'approbation pour les développeurs, de nombreux endpoints Bluesky sont publics et peuvent être consultés avec des requêtes HTTP standard ou la bibliothèque officielle 'atproto'.

Comment éviter d'être bloqué par Bluesky ?

Le moyen le plus efficace d'éviter les blocages est de respecter les limitations de débit (erreurs 429) et de surveiller les en-têtes de rate-limit. Pour le scraping basé sur le web, l'utilisation de proxies résidentiels tournants et l'imitation des empreintes de navigateur humain sont recommandées pour éviter les blocages basés sur l'IP et les déclenchements de Proof-of-Work.

Puis-je scraper des médias comme des images et des vidéos ?

Oui, les posts sur Bluesky incluent des métadonnées qui renvoient à des blobs hébergés pour les images et les vidéos. Les scrapers peuvent extraire ces URLs et télécharger le contenu, souvent accompagné du texte alternatif fourni par l'utilisateur, ce qui est excellent pour l'entraînement d'AI basé sur la vision.

Qu'est-ce que le AT Protocol et quel est son impact sur le scraping ?

Le AT Protocol est la fondation sous-jacente de Bluesky qui permet un réseau décentralisé de serveurs. Pour les scrapers, cela signifie que les données sont structurées et accessibles via un standard API unifié, ce qui les rend beaucoup plus stables et faciles à analyser que les structures DOM traditionnelles des médias sociaux.

Ai-je besoin d'un compte pour scraper Bluesky ?

Bien qu'une grande partie de Bluesky soit publique et puisse être consultée ou scrapée sans compte, certains endpoints et les vues de profils complets peuvent nécessiter une authentification. Dans ces cas, utiliser un 'App Password' plutôt que votre mot de passe principal est la méthode sécurisée et recommandée.

À quelle fréquence dois-je scraper Bluesky pour les mises à jour en temps réel ?

Pour des données véritablement en temps réel, la connexion au Firehose (websocket) est idéale. Pour un scraping standard, des intervalles de 5 à 15 minutes sont généralement suffisants pour capturer les sujets tendances sans déclencher de limitation de débit agressive.

Quelle est la différence entre un Handle et un DID ?

Un handle est un identifiant lisible par l'homme (comme @user.bsky.social), tandis qu'un DID (Decentralized Identifier) est une chaîne unique et permanente. Lors du scraping, il est préférable de stocker le DID, car les handles peuvent changer alors que le DID reste le même, garantissant ainsi la cohérence des données.

Comment scraper Bluesky (bsky.app) : Méthodes API et Web

Découvrez comment scraper les posts, profils et données d'engagement de Bluesky (bsky.app). Maîtrisez l'API du AT Protocol et les techniques de web scraping...

Commencer le Scraping Gratuit

bsky.appMoyen

Couverture:GlobalUnited StatesJapanUnited KingdomGermanyBrazil

Données Disponibles6 champs

LocalisationDescriptionImagesInfo VendeurDate de PublicationAttributs

Tous les Champs Extractibles

Contenu texte du postHorodatage du postHandle de l'auteurNom d'affichage de l'auteurDID de l'auteurNombre de LikesNombre de RepostsNombre de RéponsesBio de l'utilisateurNombre de FollowersNombre de FollowingsURLs des imagesTexte alternatif des imagesLangue du postHashtagsURI du threadLocalisation de l'utilisateur

Exigences Techniques

JavaScript Requis

Sans Connexion

A une Pagination

API Officielle Disponible

Protection Anti-Bot Détectée

Rate LimitingIP BlockingProof-of-WorkSession Token Rotation

Voir la Documentation API

À Propos de Bluesky

Découvrez ce que Bluesky offre et quelles données précieuses peuvent être extraites.

Bluesky est une plateforme de médias sociaux décentralisée construite sur le AT Protocol (Authenticated Transfer Protocol), initialement incubée comme un projet interne chez Twitter. Elle met l'accent sur le choix de l'utilisateur, la transparence algorithmique et la portabilité des données, fonctionnant comme un site de microblogging où les utilisateurs partagent des posts textuels courts, des images, et participent à des conversations suivies. La plateforme est conçue pour être ouverte et interopérable, permettant aux utilisateurs d'héberger leurs propres serveurs de données tout en participant à un réseau social unifié.

La plateforme contient une mine de données sociales publiques, incluant des posts en temps réel, des profils d'utilisateurs, des métriques d'engagement comme les reposts et les likes, ainsi que des 'Starter Packs' curatés par la communauté. Comme le protocole sous-jacent est open-source par conception, une grande partie de ces données est accessible via des endpoints publics, ce qui en fait une ressource précieuse pour les chercheurs et les développeurs. Les données sont d'une qualité particulièrement élevée en raison de l'accent mis par la plateforme sur les communautés professionnelles et techniques.

Scraper Bluesky est essentiel pour le social listening moderne, l'étude de marché et les études académiques sur les systèmes décentralisés. Alors que des utilisateurs influents migrent des géants sociaux traditionnels, Bluesky offre une fenêtre claire et en temps réel sur l'évolution des tendances sociales et du discours public sans les barrières API restrictives et coûteuses communes aux écosystèmes de médias sociaux hérités.

Pourquoi Scraper Bluesky?

Découvrez la valeur commerciale et les cas d'utilisation pour l'extraction de données de Bluesky.

Analyse de sentiment en temps réel du discours public

Suivi de la migration des utilisateurs depuis d'autres plateformes sociales

Recherche académique sur les réseaux sociaux décentralisés

Génération de leads pour les produits SaaS et technologiques

Analyse concurrentielle pour l'engagement de marque

Jeux de données d'entraînement pour les model de traitement du langage naturel (NLP)

Défis du Scraping

Défis techniques que vous pouvez rencontrer lors du scraping de Bluesky.

L'architecture Single Page Application (SPA) nécessite un rendu JavaScript pour les vues web

Structures JSON imbriquées complexes dans les réponses de l'API du AT Protocol

Limites de débit sur les endpoints XRPC publics nécessitant une rotation de session pour les gros volumes

Les classes CSS dynamiques dans le frontend basé sur React rendent le scraping basé sur les sélecteurs fragile

La gestion du flux Firehose en temps réel nécessite un traitement websocket haute performance

Scrapez Bluesky avec l'IA

Aucun code requis. Extrayez des données en minutes avec l'automatisation par IA.

Comment ça marche

Décrivez ce dont vous avez besoin

Dites à l'IA quelles données vous souhaitez extraire de Bluesky. Tapez simplement en langage naturel — pas de code ni de sélecteurs.

L'IA extrait les données

Notre intelligence artificielle navigue sur Bluesky, gère le contenu dynamique et extrait exactement ce que vous avez demandé.

Obtenez vos données

Recevez des données propres et structurées, prêtes à exporter en CSV, JSON ou à envoyer directement à vos applications.

Pourquoi utiliser l'IA pour le scraping

L'interface no-code permet aux non-développeurs de scraper des données sociales complexes

Gère automatiquement le rendu dynamique et la pagination par défilement infini

L'exécution basée sur le cloud contourne les restrictions d'IP locales et les limitations de débit

Intégration directe avec Google Sheets et les webhooks pour des alertes en temps réel

Commencer le scraping gratuitement

Pas de carte de crédit requiseOffre gratuite disponibleAucune configuration nécessaire

Scrapers Web No-Code pour Bluesky

Alternatives pointer-cliquer au scraping alimenté par l'IA

Plusieurs outils no-code comme Browse.ai, Octoparse, Axiom et ParseHub peuvent vous aider à scraper Bluesky sans écrire de code. Ces outils utilisent généralement des interfaces visuelles pour sélectionner les données, bien qu'ils puissent avoir des difficultés avec le contenu dynamique complexe ou les mesures anti-bot.

Workflow Typique avec les Outils No-Code

Installer l'extension de navigateur ou s'inscrire sur la plateforme

Naviguer vers le site web cible et ouvrir l'outil

Sélectionner en point-and-click les éléments de données à extraire

Configurer les sélecteurs CSS pour chaque champ de données

Configurer les règles de pagination pour scraper plusieurs pages

Gérer les CAPTCHAs (nécessite souvent une résolution manuelle)

Configurer la planification pour les exécutions automatiques

Exporter les données en CSV, JSON ou se connecter via API

Défis Courants

Courbe d'apprentissage

Comprendre les sélecteurs et la logique d'extraction prend du temps

Les sélecteurs cassent

Les modifications du site web peuvent casser tout le workflow

Problèmes de contenu dynamique

Les sites riches en JavaScript nécessitent des solutions complexes

Limitations des CAPTCHAs

La plupart des outils nécessitent une intervention manuelle pour les CAPTCHAs

Blocage d'IP

Le scraping agressif peut entraîner le blocage de votre IP

Exemples de Code

import requests

def scrape_bsky_api(handle):
    # Utilisation de l'endpoint API XRPC public pour les données de profil
    url = f"https://bsky.social/xrpc/app.bsky.actor.getProfile?actor={handle}"
    headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"}
    
    try:
        response = requests.get(url, headers=headers)
        response.raise_for_status()
        data = response.json()
        print(f"Nom d'affichage : {data.get('displayName')}")
        print(f"Abonnés : {data.get('followersCount')}")
    except Exception as e:
        print(f"La requête a échoué : {e}")

scrape_bsky_api('bsky.app')

Quand Utiliser

Idéal pour les pages HTML statiques avec peu de JavaScript. Parfait pour les blogs, sites d'actualités et pages e-commerce simples.

Avantages

●Exécution la plus rapide (sans surcharge navigateur)
●Consommation de ressources minimale
●Facile à paralléliser avec asyncio
●Excellent pour les APIs et pages statiques

Limitations

●Ne peut pas exécuter JavaScript
●Échoue sur les SPAs et contenu dynamique
●Peut avoir des difficultés avec les systèmes anti-bot complexes

from playwright.sync_api import sync_playwright

def scrape_bluesky_web():
    with sync_playwright() as p:
        browser = p.chromium.launch(headless=True)
        page = browser.new_page()
        page.goto("https://bsky.app/profile/bsky.app")
        
        # Attendre que React affiche les éléments de post via data-testid stable
        page.wait_for_selector('[data-testid="postText"]')
        
        # Extraire le texte des premiers posts
        posts = page.query_selector_all('[data-testid="postText"]')
        for post in posts[:5]:
            print(post.inner_text())
            
        browser.close()

scrape_bluesky_web()

Quand Utiliser

Parfait pour les sites riches en JavaScript, les SPAs et les pages nécessitant des interactions utilisateur comme le défilement infini ou les clics.

Avantages

●Exécution JavaScript complète
●Gère le contenu dynamique et les SPAs
●Mécanismes d'attente intégrés
●Support multi-navigateurs

Limitations

●Plus lent que les requêtes HTTP
●Utilisation mémoire plus élevée
●Configuration plus complexe
●Peut être détecté par les systèmes anti-bot

import scrapy
import json

class BlueskySpider(scrapy.Spider):
    name = 'bluesky_api'
    # Ciblage de l'API publique du flux d'auteur
    start_urls = ['https://bsky.social/xrpc/app.bsky.feed.getAuthorFeed?actor=bsky.app']

    def parse(self, response):
        data = json.loads(response.text)
        for item in data.get('feed', []):
            post_data = item.get('post', {})
            yield {
                'cid': post_data.get('cid'),
                'text': post_data.get('record', {}).get('text'),
                'author': post_data.get('author', {}).get('handle'),
                'likes': post_data.get('likeCount')
            }

Quand Utiliser

Idéal pour les projets de scraping à grande échelle nécessitant des pipelines de données structurées, des middlewares et du crawling distribué.

Avantages

●Planification et throttling des requêtes intégrés
●Système de middleware puissant
●Export vers plusieurs formats
●Excellent pour les projets à grande échelle

Limitations

●Courbe d'apprentissage plus raide
●Pas de support JavaScript sans plugins
●Surdimensionné pour les tâches de scraping simples

const puppeteer = require('puppeteer');

(async () => {
  const browser = await puppeteer.launch();
  const page = await browser.newPage();
  await page.goto('https://bsky.app/profile/bsky.app');

  // Utilisation de data-testid pour des sélecteurs plus stables dans la SPA
  await page.waitForSelector('div[data-testid="postText"]');

  const postData = await page.evaluate(() => {
    const items = Array.from(document.querySelectorAll('div[data-testid="postText"]'));
    return items.map(item => item.innerText);
  });

  console.log('Derniers posts :', postData.slice(0, 5));
  await browser.close();
})();

Quand Utiliser

Idéal pour l'automatisation spécifique à Chrome, la génération de PDFs ou les captures d'écran. Parfait pour les sites optimisés pour Chrome.

Avantages

●Excellente intégration Chrome DevTools
●Idéal pour la génération PDF et captures d'écran
●Fort support communautaire
●Bon pour les fonctionnalités spécifiques Chrome

Limitations

●Chrome/Chromium uniquement
●Consommation de ressources plus élevée
●Peut être détecté par les systèmes anti-bot
●Plus lent que les méthodes basées sur HTTP

Comment Scraper Bluesky avec du Code

Python + Requests

import requests

def scrape_bsky_api(handle):
    # Utilisation de l'endpoint API XRPC public pour les données de profil
    url = f"https://bsky.social/xrpc/app.bsky.actor.getProfile?actor={handle}"
    headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"}
    
    try:
        response = requests.get(url, headers=headers)
        response.raise_for_status()
        data = response.json()
        print(f"Nom d'affichage : {data.get('displayName')}")
        print(f"Abonnés : {data.get('followersCount')}")
    except Exception as e:
        print(f"La requête a échoué : {e}")

scrape_bsky_api('bsky.app')

Python + Playwright

from playwright.sync_api import sync_playwright

def scrape_bluesky_web():
    with sync_playwright() as p:
        browser = p.chromium.launch(headless=True)
        page = browser.new_page()
        page.goto("https://bsky.app/profile/bsky.app")
        
        # Attendre que React affiche les éléments de post via data-testid stable
        page.wait_for_selector('[data-testid="postText"]')
        
        # Extraire le texte des premiers posts
        posts = page.query_selector_all('[data-testid="postText"]')
        for post in posts[:5]:
            print(post.inner_text())
            
        browser.close()

scrape_bluesky_web()

Python + Scrapy

import scrapy
import json

class BlueskySpider(scrapy.Spider):
    name = 'bluesky_api'
    # Ciblage de l'API publique du flux d'auteur
    start_urls = ['https://bsky.social/xrpc/app.bsky.feed.getAuthorFeed?actor=bsky.app']

    def parse(self, response):
        data = json.loads(response.text)
        for item in data.get('feed', []):
            post_data = item.get('post', {})
            yield {
                'cid': post_data.get('cid'),
                'text': post_data.get('record', {}).get('text'),
                'author': post_data.get('author', {}).get('handle'),
                'likes': post_data.get('likeCount')
            }

Node.js + Puppeteer

const puppeteer = require('puppeteer');

(async () => {
  const browser = await puppeteer.launch();
  const page = await browser.newPage();
  await page.goto('https://bsky.app/profile/bsky.app');

  // Utilisation de data-testid pour des sélecteurs plus stables dans la SPA
  await page.waitForSelector('div[data-testid="postText"]');

  const postData = await page.evaluate(() => {
    const items = Array.from(document.querySelectorAll('div[data-testid="postText"]'));
    return items.map(item => item.innerText);
  });

  console.log('Derniers posts :', postData.slice(0, 5));
  await browser.close();
})();

Que Pouvez-Vous Faire Avec Les Données de Bluesky

Explorez les applications pratiques et les insights des données de Bluesky.

Suivi de la réputation de marque

Les entreprises peuvent suivre en temps réel le sentiment et les mentions de marque parmi des groupes d'utilisateurs techniques et professionnels à haute valeur ajoutée.

Comment implémenter :

1Configurez un scraper de mots-clés pour les noms de marque et les termes de produits.
2Scrapez tous les posts et réponses chaque heure pour capturer les mentions récentes.
3Effectuez une analyse de sentiment sur le texte des posts en utilisant des NLP model pré-entraînés.
4Visualisez les tendances de sentiment sur un tableau de bord pour détecter rapidement les problèmes de relations publiques.

Utilisez Automatio pour extraire des données de Bluesky et créer ces applications sans écrire de code.

Que Pouvez-Vous Faire Avec Les Données de Bluesky

Suivi de la réputation de marque
Les entreprises peuvent suivre en temps réel le sentiment et les mentions de marque parmi des groupes d'utilisateurs techniques et professionnels à haute valeur ajoutée.
1. Configurez un scraper de mots-clés pour les noms de marque et les termes de produits.
2. Scrapez tous les posts et réponses chaque heure pour capturer les mentions récentes.
3. Effectuez une analyse de sentiment sur le texte des posts en utilisant des NLP model pré-entraînés.
4. Visualisez les tendances de sentiment sur un tableau de bord pour détecter rapidement les problèmes de relations publiques.
Veille concurrentielle
Analysez les stratégies d'engagement des concurrents et la croissance de la communauté sur une plateforme ouverte.
1. Collectez une liste de handles de concurrents sur Bluesky.
2. Scrapez leur nombre d'abonnés et le volume quotidien de posts au fil du temps.
3. Analysez les posts les plus aimés pour déterminer les thèmes de contenu performants.
4. Identifiez les 'super-fans' qui interagissent fréquemment avec le contenu des concurrents.
Recherche sur les réseaux décentralisés
Les chercheurs académiques peuvent cartographier la topologie des réseaux décentralisés et des clusters communautaires.
1. Scrapez les 'Starter Packs' publics pour identifier des groupes communautaires définis.
2. Extrayez les réseaux de followers/following entre des acteurs spécifiques.
3. Appliquez la théorie des graphes pour visualiser la connectivité de l'écosystème du AT Protocol.
4. Suivez la vitesse et la profondeur de la diffusion de l'information.
Génération de leads B2B
Les équipes de vente peuvent trouver des leads de haute qualité en identifiant les utilisateurs discutant de problèmes industriels spécifiques.
1. Scrapez les posts contenant 'comment puis-je' ou 'besoin d'une alternative à' dans des secteurs de niche.
2. Extrayez la bio de l'utilisateur et son handle pour évaluer la qualité du prospect.
3. Filtrez les utilisateurs ayant un nombre significatif de followers dans les cercles pertinents.
4. Automatisez une approche personnalisée basée sur le contexte de leurs posts.
Entraînement de conversation AI model
Les développeurs peuvent extraire des jeux de données massifs de conversations humaines pour effectuer le fine-tuning de LLM.
1. Connectez-vous au Firehose de Bluesky pour diffuser tous les posts publics.
2. Filtrez les fils de discussion avec plus de 5 réponses pour garantir des données conversationnelles significatives.
3. Nettoyez les données en supprimant les PII et les liens non pertinents.
4. Formatez le résultat en JSONL pour les pipelines de fine-tuning de model.

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Conseils Pro pour Scraper Bluesky

Conseils d'experts pour extraire avec succès les données de Bluesky.

Privilégiez toujours l'API du AT Protocol au scraping du DOM, car elle est plus rapide et ne se cassera pas lors des mises à jour de l'interface utilisateur.

Surveillez l'en-tête 'X-RateLimit-Remaining' dans les réponses API pour éviter d'être bridé par le PDS.

Utilisez des 'App Passwords' pour le scraping authentifié afin de maintenir la sécurité des identifiants de votre compte principal.

Lors du scraping direct du site web, ciblez les attributs 'data-testid' qui sont spécifiquement conçus pour la stabilité des tests et du scraping.

Exploitez le flux websocket firehose sur 'wss

//bsky.network/xrpc/com.atproto.sync.subscribeRepos' pour les besoins de données en temps réel à haut volume.

Implémentez des stratégies de backoff exponentiel pour gérer les défis de Proof-of-Work occasionnellement déclenchés par une haute fréquence.

Témoignages

Ce Que Disent Nos Utilisateurs

Rejoignez des milliers d'utilisateurs satisfaits qui ont transforme leur flux de travail

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

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Pourquoi utiliser l'IA pour le scraping

How to scrape with AI:

Why use AI for scraping:

Scrapers Web No-Code pour Bluesky

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Workflow Typique avec les Outils No-Code

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Python + Playwright

Python + Scrapy

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Recherche sur les réseaux décentralisés

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Conseils Pro pour Scraper Bluesky

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Questions Fréquentes sur Bluesky

Est-il légal de scraper Bluesky ?

Bluesky dispose-t-il d'une API officielle ?

Comment éviter d'être bloqué par Bluesky ?

Puis-je scraper des médias comme des images et des vidéos ?

Qu'est-ce que le AT Protocol et quel est son impact sur le scraping ?

Ai-je besoin d'un compte pour scraper Bluesky ?

À quelle fréquence dois-je scraper Bluesky pour les mises à jour en temps réel ?

Quelle est la différence entre un Handle et un DID ?