GitHub Scraper API

Githubをスクレイピングして、ユーザー名、略歴、所有しているリポジトリ、アクティビティ、作成日、説明などの公開データを収集します。インフラストラクチャやプロキシサーバー、ブロックの心配なしに、完全な制御、柔軟性、拡張性を維持できます。

  • クレジットを入手し、無料でお試しください。
  • 専用のアカウントマネージャー
  • 複数の形式で結果を取得
  • 迅速な開発を可能にするノーコードインターフェース
クレジットカードは必要ありません
GitHub scraper API hero image

Githubのデータのみをご希望であれば、スクレイピングの必要はありません。Githubデータセットをご購入いただけます

コードの例

ブロックされる心配なくGitHubデータを簡単にスクレイピングできます。

Input
JSON
curl -H "Authorization: Bearer API_TOKEN" -H "Content-Type: application/json" -d '[{"url":"https://github.com/TheAlgorithms/Python/blob/master/divide_and_conquer/power.py"},{"url":"https://github.com/AkarshSatija/msSync/blob/master/index.js"},{"url":"https://github.com/WerWolv/ImHex/blob/master/main/gui/source/main.cpp"}]' "https://api.brightdata.com/datasets/v3/trigger?dataset_id=gd_lyrexgxc24b3d4imjt&format=json&uncompressed_webhook=true"
Output
JSON
[
  {
    "timestamp": "2025-01-27",
    "url": "https:\/\/github.com\/cloudxlab\/ml\/blob\/master\/.gitignore?raw=true",
    "id": "[email protected]",
    "code_language": "Ignore List",
    "code": [
      "projects\/deploy_mnist\/venv\/",
      "projects\/deploy_mnist\/__pycache__\/",
      "projects\/deploy_mnist\/trained_models\/*.pkl",
      "projects\/deploy_mnist\/flask_app\/__pycache__\/"
    ],
    "num_lines": 4,
    "user_name": "cloudxlab",
    "user_url": "https:\/\/github.com\/cloudxlab"
  },
  {
    "timestamp": "2025-01-03",
    "url": "https:\/\/github.com\/termux\/termux-packages\/blob\/master\/disabled-packages\/gimp3\/gimp-2.99.12-libheif-1.13.patch?raw=true",
    "id": "37346186@disabled-packages\/gimp3\/gimp-2.99.12-libheif-1.13.patch",
    "code_language": "Diff",
    "code": [
      "https:\/\/gitlab.gnome.org\/GNOME\/gimp\/-\/commit\/a61299ddb184babca015a846c72bf3e1a57faf2a",
      "",
      "From a61299ddb184babca015a846c72bf3e1a57faf2a Mon Sep 17 00:00:00 2001",
      "From: =?UTF-8?q?Daniel=20Novomesk=C3=BD?= \[email protected]\u003E",
      "Date: Sat, 3 Sep 2022 13:19:33 +0200",
      "Subject: [PATCH] plug-ins: fix builing with libheif 1.13.0+",
      "",
      "---"
    ],
    "num_lines": 76,
    "user_name": "termux",
    "user_url": "https:\/\/github.com\/termux"
  },
  {
    "timestamp": "2025-01-02",
    "url": "https:\/\/github.com\/quadratichq\/quadratic\/blob\/qa\/quadratic-client\/public\/pyodide\/cssselect-1.2.0-py2.py3-none-any.whl.me...",
    "id": "426848256@quadratic-client\/public\/pyodide\/cssselect-1.2.0-py2.py3-none-any.whl.metadata",
    "code_language": null,
    "code": [
      "Metadata-Version: 2.1",
      "Name: cssselect",
      "Version: 1.2.0",
      "Summary: cssselect parses CSS3 Selectors and translates them to XPath 1.0",
      "Home-page: https:\/\/github.com\/scrapy\/cssselect",
      "Author: Ian Bicking",
      "Author-email: [email protected]",
      "Maintainer: Paul Tremberth"
    ],
    "num_lines": 63,
    "user_name": "quadratichq",
    "user_url": "https:\/\/github.com\/quadratichq"
  },
  {
    "timestamp": "2025-01-06",
    "url": "https:\/\/github.com\/LRH1993\/android_interview\/blob\/master\/node_modules\/throttleit\/package.json?raw=true",
    "id": "98419904@node_modules\/throttleit\/package.json",
    "code_language": "JSON",
    "code": [
      "{",
      "  \u0022_args\u0022: [",
      "  [",
      "    {",
      "    \u0022name\u0022: \u0022throttleit\u0022,",
      "    \u0022raw\u0022: \u0022throttleit@^1.0.0\u0022,",
      "    \u0022rawSpec\u0022: \u0022^1.0.0\u0022,",
      "    \u0022scope\u0022: null,"
    ],
    "num_lines": 179,
    "user_name": "LRH1993",
    "user_url": "https:\/\/github.com\/LRH1993"
  },
  {
    "timestamp": "2025-01-27",
    "url": "https:\/\/github.com\/apachecn\/ailearning\/blob\/master\/.gitignore?raw=true",
    "id": "[email protected]",
    "code_language": "Ignore List",
    "code": [
      "# Byte-compiled \/ optimized \/ DLL files",
      "__pycache__\/",
      "*.py[cod]",
      "*$py.class",
      ".vscode",
      "data",
      "",
      "# C extensions"
    ],
    "num_lines": 108,
    "user_name": "apachecn",
    "user_url": "https:\/\/github.com\/apachecn"
  }
]
        
より迅速な導入

1回の API 呼び出し。大量のデータ。

データディスカバリー

データの構造とパターンを検出し、効率的で的を絞ったデータ抽出を行います。

一括要求処理

サーバーの負荷を軽減し、大規模なスクレイピングタスクのデータ収集を最適化します。

データ解析

未加工のHTMLを構造化データに効率的に変換し、データの統合と分析を容易にします。

データ検証

データの信頼性を確保し、手作業での確認と前処理にかかる時間を節約できます。

仕組み

プロキシや CAPTCHA の心配はもうありません

  • 自動 IP ローテーション
  • CAPTCHA 解決ツール
  • ユーザーエージェントローテーション
  • カスタムヘッダー
  • JavaScript レンダリング
  • レジデンシャルプロキシ

料金設定

GitHubスクレイパーAPIサブスクリプションプラン

pay as you go plan icon
従量制プラン
$1.5/ 1K RECORDS
月額固定契約なし
無料トライアル
月額契約なしの従量課金制
2nd plan icon
ビジネス拡大プラン
$1.27/ 1K RECORDS
$499 Billed monthly
無料トライアル
業務を拡大したいチーム向けに調整
3rd plan icon
企業向け
$1.12/ 1K RECORDS
$999 Billed monthly
無料トライアル
幅広い運用ニーズのある大規模チーム向けに設計
4th plan icon
PREMIUM
$1.05/ 1K RECORDS
$1999 Billed monthly
無料トライアル
重要な操作のための高度なサポートと機能
エンタープライズ
業界リーダー向け: トップティアのビジネス要件に対するエリートデータサービス
お問い合わせ
  • アカウントマネージャー
  • カスタムパッケージ
  • プレミアムSLA
  • 優先サポート
  • カスタマイズされた オンボーディング
  • SSO
  • カスタマイズ
  • 監査ログ
これらの支払い方法を受け付けています:
最高峰の DX

簡単に開始可能。容易にスケーリング可能。

比類のない安定性

世界をリードするプロキシインフラストラクチャを利用することで、一貫したパフォーマンスを確保し、障害を最小限に抑えることができます。

Web スクレイピングをシンプルに

本番環境に対応した API でスクレイピングを自動化することで、リソースを節約し、メンテナンスの手間を減らせます。

無限のスケーラビリティ

最適なパフォーマンスを維持しつつ、データ需要に合わせてスクレイピングプロジェクトを簡単にスケーリングできます。

柔軟性

お客様のワークフローに合わせてカスタマイズ

Webhook や API 配信を使用して、JSON、NDJSON、または CSV ファイルで構造化 LinkedIn データを取得できます。

スケーラブル

ビルトインのインフラストラクチャとブロック解除

お客様がプロキシやブロック解除インフラストラクチャを管理する必要がないので、最大限の制御と柔軟性を実現できます。どの地理上の位置からでも、CAPTCHA やブロックを回避して簡単にデータをスクレイピングできます。

優れた安定性

実績のあるインフラストラクチャ

全世界 2 万社以上の企業に導入されている Bright Data プラットフォームは、アップタイム 99.99%、195 か国に広がる 7,200 万以上の実在のユーザー IP の使用で、安心してご利用いただけます。

コンプライアンス適合性

業界トップクラスのコンプライアンス

EU のデータ保護規制フレームワーク GDPR や CCPA をはじめ、各種のデータ保護法に準拠する当社のプライバシー慣行に基づき、お客様のプライバシー権の行使の要求などを尊重しています。

GitHub Scraper APIのユースケース

Githubのユーザープロフィールデータをスクレイピング

ワークフローをスクレイピングして、トレンドを把握

Githubデータをスクレイピングして、公開リポジトリへの新たなデプロイを発見

GitHubエンタープライズプロフィールと請求データを閲覧

なぜ2万人以上の顧客がBright Dataを選ぶのか

100% コンプライアンス徹底

顧客に提供されるすべてのデータは倫理的に取得され、すべての適用法に準拠しています.

24/7 グローバルサポート

専任の顧客サービスプロフェッショナルのチームがいつでもお手伝いいたします.

完全なデータカバー率

当社の顧客は世界中の7,200万以上のIPアドレスにアクセスし、任意のウェブサイトからデータを収集できます.

類を見ないデータ品質

当社の高度な技術と品質保証プロセスにより、正確で高品質なデータを確保します.

強力なインフラストラクチャ

当社のプロキシ解除インフラストラクチャにより、ブロックされることなく大規模なデータを収集することが容易になります

カスタムソリューション

私たちは、各顧客の独自のニーズと目標に合わせたソリューションを提供します.

もっと詳しく知りたいですか?

エキスパートと話して、あなたの スクレイピングのニーズをご相談ください.

GitHub Scraper APIに関するよくある質問

GitHub Scraper APIは、GitHub Webサイトからのデータ抽出を自動化するように設計された強力なツールで、ユーザーはさまざまなユースケースで大量のデータを効率的に収集し、処理できます。

GitHub Scraper APIは、GitHub Webサイトに自動リクエストを送信し、必要なデータポイントを抽出し、構造化された形式で提供します。このプロセスにより、正確で迅速なデータ収集が可能になります。

GitHub Scraper API URLで収集可能なデータポイント。ID、コード、行数、ユーザー名、ユーザーURL、サイズ、問題数、フォーク数、その他関連データ。

はい、GitHub Scraper APIはGDPRやCCPAを含むデータ保護規制に準拠するように設計されています。したがって、すべてのデータ収集活動が倫理的かつ合法的に行われます。

もちろんです!GitHub Scraper APIは競合分析に最適で、GitHub Webサイトでの競合他社の活動、トレンド、戦略に関する情報を収集できます。

GitHub Scraper APIは、さまざまなプラットフォームやツールと完璧に統合することができます。既存のデータパイプライン、CRMシステム、または分析ツールと組み合わせて使用すると、データ処理能力を向上させることができます。

GitHub Scraper APIには特定の使用制限がないため、必要に応じて柔軟に拡張できます。価格は1レコードあたり$0.001からで、Webスクレイピングプロジェクトの費用対効果の高い拡張性を実現できます。

はい、GitHub Scraper API専用のサポートを提供しています。当社のサポートチームは、APIの使用中に発生する可能性のある質問や問題について、24時間365日体制で対応しています。

Amazon S3、Google Cloud Storage、Google PubSub、Microsoft Azure Storage、Snowflake、SFTPをお使いいただけます。

JSON、NDJSON、JSON Lines、CSV、.gzファイル (圧縮済み) を利用できます。