Facebook API Python: Der Leitfaden für Leute, die die Daten einfach schon haben wollen

„Der beste Weg, die Zukunft vorherzusagen, besteht darin, sie zu erfinden.“

— Alan Kay, Informatiker und Pionier

Facebook ist nicht nur die soziale Plattform, die dein Onkel immer noch nutzt — es ist eine lebendige, atmende Datenbank mit Seiten, Gruppen, Konversationen, Trends und Stimmungen. Jep, 3,07 Milliarden Nutzer oder 38% der Weltbevölkerung Generieren Sie Inhalte ohne Unterbrechung.

Die einzige Herausforderung? Auf diese Facebook-Daten zugreifen und mit dem, was Sie bekommen, etwas Nützliches tun. Hier kommen APIs und Python ins Spiel.

In diesem Artikel werden wir aufschlüsseln, wie das Trio Facebook, API, Python alles für Ihr Projekt ändern kann. Lassen Sie uns also tief eintauchen.

Holen Sie sich Python: Facebook-API oder ein anderes Tool — es passt immer

„Du brauchst keine andere Sprache. Du brauchst einen besseren Ansatz.“

APIs, offizielle, Drittanbieter oder benutzerdefinierte, sprechen alle HTTP, geben Daten in JSON (meistens) oder ähnlichen Formaten zurück und erfordern eine Art Anfrage-/Antwort-Workflow.

Und Python ist Ihr Schweizer Taschenmesser unter den Programmiersprachen, das komplexe API-Interaktionen in eleganten, lesbaren Code umwandelt.

Es gibt mindestens 5 Gründe, Python für Facebook, API und deren Interaktionen zu nutzen:

1. Minimale Komplexität, maximale Wirkung
   Während andere Sprachen ausführliche Konfigurationen und komplexe Setups erfordern, können Sie mit Python API-Aufrufe mit nur wenigen Importen tätigen. Das Anfragen Die Bibliothek macht HTTP-Kommunikation zu etwas so Einfachem wie dem Aufrufen einer Funktion.
2. Datenverarbeitung auf natürliche Weise
   APIs geben in der Regel JSON-, XML- oder CSV-Daten zurück. Pythons integrierte Unterstützung für diese Formate, kombiniert mit Bibliotheken wie Pandas, json, und xml.etree, sorgt dafür, dass sich die Datentransformation eher intuitiv als umständlich anfühlt.
3. Asynchrone Funktionen
   Moderne Anwendungen erfordern Geschwindigkeit. Pythons Asyncio, aiohttp, und httpx Bibliotheken ermöglichen gleichzeitige API-Aufrufe und reduzieren so die Wartezeiten bei der Arbeit mit mehreren Endpunkten oder großen Datensätzen erheblich.
4. Reichtum des Ökosystems
   Von Authentifizierungshelfern bis hin zu spezialisierten API-Clients deckt das Paket-Ökosystem von Python praktisch jedes API-Interaktionsszenario ab, auf das Sie stoßen werden. Benötigen Sie eine OAuth2-Behandlung? Es gibt fordert oauthlib an. Arbeiten Sie mit GraphQL? Versuchen Sie gql oder Python-GraphQL-Client.
5. Flexibilität des Frameworks
   Ob Sie APIs erstellen mit Flasche, Schnelle API, Django REST-Frameworkoder wenn Sie sie mit einfachen Skripten verwenden, passt sich Python an den Umfang und die Komplexität Ihres Projekts an.

Hier ist also Ihr unverzichtbares Python-API-Toolkit, das ausreicht, um loszulegen und mit dem Data-Mining-Tool zu interagieren, unabhängig davon, ob es sich um Facebook Graph API+Python oder eine andere Kombination wie Data365+Python handelt:

• Anfragen — der Goldstandard für HTTP-Anfragen;
• aio/httpx — für asynchrone Operationen mit hoher Leistung;
• Pandas — Kraftpaket für Datenmanipulation und -analyse;
• json — integriertes JSON-Parsen und Generieren;
• pydantisch — Datenvalidierung und Einstellungsverwaltung.

Im Kern macht Python die Arbeit mit APIs einfach viel weniger schmerzhaft und viel produktiver.

Facebook, Python, API: Kommunikation, die alles zum Klicken bringt

Die Frage ist nicht wenn du brauchst Facebook-Daten, es ist wie du wirst es bekommen, ohne dabei deinen Verstand zu verlieren.

Ja, Sie müssen wählen, mit welcher API Sie kommunizieren möchten: offiziell, von Drittanbietern oder selbst erstellt. Jede hat ihre eigene... Persönlichkeit.

Lassen Sie uns sie aufschlüsseln.

Offizielle Graph-API: Metas Ökosystem für dich

Wenn du offiziellen Zugriff auf Facebook-Daten haben möchtest, findest du die Graph API — Metas zentrale Anlaufstelle für Entwickler. Sie ist stabil, umfangreich dokumentiert und entwickelt sich ständig weiter, insbesondere seit Meta Facebook, Instagram und WhatsApp unter einer Plattform zusammengeführt hat.

Hier ist, worauf du dich einlässt:

• Strukturierte Endpunkte: Seiten, Nutzer, Gruppen, Ereignisse, Anzeigen, Einblicke;
• OAuth 2.0-Authentifizierung: sicher, erfordert aber Einrichtung;
• Strenge Berechtigungen: Die meisten Daten auf Benutzerebene werden hinter Geltungsbereichen und App-Bewertungen gespeichert;
• Tarifgrenzen und Kontingente: entworfen, um Missbrauch zu verhindern und alles zu kontrollieren;
• Geschäftsintegrationen: ideal für Marken, Partner und autorisierte Apps.

Wenn Sie weitere technische Informationen zur Graph-API von Meta wünschen, empfehlen wir Ihnen lesen Sie unseren vorherigen Beitrag mit allen beschriebenen Nuancen.

Die neuesten Versionen der Graph API (zum Zeitpunkt der Erstellung dieses Artikels Version 23.0) verschärfen den Datenzugriff weiter, um den Datenschutzbestimmungen zu entsprechen und gleichzeitig Geschäftsabläufe zu unterstützen. Laut der API-Dokumentation von Facebook besteht der Prozess aus: Registrierung deiner App, Konfiguration von Berechtigungen, Einreichung zur Überprüfung. Nach der Genehmigung erhältst du für jeden Datentyp bereichsbezogene Token.

Und ja, mit der Facebook Graph API spielt Python auch großartig. Sie authentifizieren sich mit OAuth-Token und erreichen Endpunkte wie /ich/konten, /feed, oder /Einblicke, und analysieren Sie Ihre Ergebnisse als einfaches JSON mit dem guten alten Anfragen Paket.

Offiziell. Solide. Aber nicht gerade Plug-and-Play.

Data365 Social Media API: Wenn Sie die Daten wollen, nicht die Kopfschmerzen

Manchmal brauchst du nur rohe öffentliche Facebook-Daten, nicht die OAuth-Gymnastik, mehrstufige App-Bewertungen oder endlose Genehmigungsanfragen. Hier kommt die Social Media API von Data365 ins Spiel: schnell, flexibel und speziell für Personen konzipiert, die Facebook-Daten jetzt benötigen, nicht erst nach wochenlangen Genehmigungen.

Data365 ist nicht Teil von Meta und nicht an die offizielle Graph-API gebunden. Data365.co arbeitet unabhängig und bietet Ihnen automatisierten Zugriff auf öffentliche (nur) Facebook-Daten.

Wenn Sie sich also für Data365 als Ihr bevorzugtes Tool für Data Mining entscheiden, erhalten Sie Folgendes:

• Datenerfassung in Echtzeit
  Im Gegensatz zu APIs, die vorab zwischengespeicherte Ergebnisse bereitstellen, ruft Data365 zum Zeitpunkt Ihrer Anfrage neue Daten ab. Das bedeutet, dass es keine veralteten Metriken gibt.
• Öffentlicher Datenzugriff
  Alles, was für einen ausgeloggten Facebook-Nutzer öffentlich sichtbar ist, ist über die Data365-API zugänglich, jedoch automatisiert und strukturiert (da es wirklich ziemlich schwierig ist, Milliarden von Konten manuell abzurufen).
• Dynamische horizontale Autoskalierung
  Steigt das Anforderungsvolumen? Kein Problem. Die Infrastruktur passt sich dynamisch an Ihr Anforderungsvolumen an und wird im Rahmen Ihres Plans nach Bedarf skaliert, um eine stabile Verarbeitung zu gewährleisten, auch wenn Sie Daten für umfangreiche Analyseprojekte abrufen.
• Einheitliche, entwicklerfreundliche Datenstruktur
  Die Data365 Social Media API gibt Daten in sauberem, standardisiertem JSON zurück. Es sind keine ständigen Formatanpassungen oder Schemazuordnungen erforderlich.
• Flexibler plattformübergreifender Zugriff (zahlen Sie nur für das, was Sie benötigen)
  Benötigen Sie nur Facebook-Daten? Erledigt. Willst du plattformübergreifende Berichterstattung? Zugriff auf öffentliche Daten erhalten Sie von Instagram, TikTok, Twitter (X), Reddit, oder andere beliebte soziale Medien unter einem Dach. (F — Flexibilität)
• Vollständig Python-freundlich (und sprachunabhängig)
  Egal, ob Sie Python, JavaScript, Go oder sogar Low-Code-Plattformen verwenden — Sie können loslegen, dieselben Endpunkte funktionieren konsistent.

So könnte es mit Python aussehen:

"""This is a code example for demonstration only"""


import requests


# Define API credentials
access_token = "YOUR_DATA365_BEARER_TOKEN"


# Step 1: Create a data collection task
search_request = "challenge"
post_url = f"https://data365.co/facebook/search/{search_request}/posts/latest/update"


post_params = {
  "access_token": access_token,
  "load_posts": True,
  "max_posts": 100  # Number of posts to retrieve
}


try:
  post_response = requests.post(post_url, params=post_params)
  post_response.raise_for_status()
  print("POST request successful. Data refreshed.")
except requests.exceptions.RequestException as exc:
  print(f"Error during POST request: {exc}")

"""It takes up to a minute to collect information. So run this part of the code in a minute."""


import requests


access_token = "YOUR_DATA365_BEARER_TOKEN"


# Step 2: Check task status.
search_request = "challenge"
status_url = f"https://data365.co/facebook/search/{search_request}/posts/latest/update"


get_params = {
  "access_token": access_token,
}


response = requests.get(status_url, params=get_params)
if response.status_code == 200:
  data = response.json()
  status = data.get("data", {}).get("status")
  print(f"Task status: {status}")
else:
  print(f"Error: {response.status_code}")
  print(response.text)


# Step 3: Retrieve results
search_request = "challenge"
results_url = f"https://data365.co/facebook/search/{search_request}/posts/latest/posts"
get_params = {
  "access_token": access_token,
}


response = requests.get(results_url, params=get_params)
if response.status_code == 200:
  data = response.json()
  posts = data.get("data", {}).get("items", [])


  print("Search results:")
  print(posts)
else:
  print(f"Error: {response.status_code}")
  print(response.text)

Einfach. Keine Token zum Aktualisieren. Keine OAuth-Bewertungen. Sie müssen nicht darauf warten, dass Meta Ihre Bereiche genehmigt.

Wenn Sie Prototypen entwickeln, Dashboards erstellen, Recherchen durchführen oder was auch immer Sie tun, Data365 bringt Sie sehr schnell zu den öffentlichen Daten.

Willst du einen genaueren Blick darauf werfen? Schauen Sie sich unser vollständiges an API-Python-Tutorial auf Instagram, der Vorgang ist für Facebook nahezu identisch.

Die Daten sind da. Wir helfen Ihnen dabei. Schnell, sauber, skalierbar. Lassen Sie uns herausfinden, wie Data365 zu Ihrem Projekt passt. Kontaktieren Sie uns, um loszulegen.

Erstellen Sie Ihre eigene API mit Python (Ja, wirklich. Wenn du kannst)

„Erkläre nicht deine Philosophie. Verkörpern Sie es.“ — Epictetus

Wenn weder die Regeln von Meta noch die Lösungen von Drittanbietern zu Ihrem Vorteil passen, haben Sie immer noch eine Option übrig: Erstellen Sie es selbst.

Wenn Sie (oder Ihr Entwicklungsteam) also über die technischen Fähigkeiten und spezifischen Anforderungen verfügen, die Standardlösungen nicht erfüllen können, bietet Ihnen Python den vollen Stack, um maßgeschneiderte Datenpipelines zu erstellen:

• Frameworks: Schnelle API, Flasche, oder Django REST-Framework für RESTful-APIs.
• Schabmaschinen: Dramatiker, Selen, Schöne Suppe für die Extraktion öffentlicher Daten.
• Aufgabenwarteschlangen: Sellerie + Redis zur Planung und Parallelverarbeitung.
• Asynchrone Skalierung: aiohttp, httpx für leistungsstarke gleichzeitige Anfragen.
  

Der Vorteil? Sie haben die volle Kontrolle:

• Häufigkeit der Planung;
• Logik zum Analysieren von Daten;
• Backend-Speicher;
• Frontend-API-Endpunkte für Kunden oder Dashboards.

Bereit, diesen Weg zu erkunden? Zunächst gibt es Unmengen von Materialien (die nichts über die Python-Communities aussagen). So können Sie anhand von schrittweisen Tutorials in die Erstellung von Python-REST-APIs eintauchen, beliebte Frameworks wie FastAPI und Flask erkunden, um Ihr perfektes Match zu finden, und anhand praktischer Python-Beispiele, auf denen Sie aufbauen können, die API-Entwicklung von Grund auf erlernen.

Es ist nichts für schwache Nerven, aber wenn Ihr Team über die Fähigkeiten verfügt, bieten benutzerdefinierte APIs unübertroffene Flexibilität und passen unschlagbar zu Ihrem Projekt.

API+Facebook+Python: Beispiele für die Umwandlung von Endpunkten in Ergebnisse

Also, was können Sie eigentlich mit Facebook, API, Python tun? Eine Menge. Eigentlich ist der Himmel die Grenze (und die Gesetze). Wenn Sie jedoch keine Ideen haben, finden Sie hier eine kurze Liste von Facebook-, API- und Python-Beispielen dafür, wie öffentliche Daten für Sie funktionieren können:

• Marketing und Agenturen: Verfolgen Sie das Engagement nach Beiträgen, messen Sie die Anzeigenleistung, überwachen Sie Marken-Hashtags und analysieren Sie die Reaktionen des Publikums;
• Konkurrenzforschung: beobachte, welche Konkurrenten posten, wie Follower reagieren und welche Anzeigen geschaltet werden;
• Produktteams: Sammeln Sie Kundenfeedback, identifizieren Sie Schwachstellen oder validieren Sie Feature-Ideen mithilfe von Post- und Kommentaranalysen;
• Forschende: öffentliche Gespräche, Fehlinformationen, soziale Bewegungen oder politische Diskurse in großem Maßstab studieren;
• Cybersicherheit: in Echtzeit nach markierten Schlüsselwörtern, Fehlinformationen, Richtlinienverstößen oder Reputationsrisiken suchen;
• Kundenserviceteams: Überwachen Sie Erwähnungen, Beschwerden und Fragen auf öffentlichen Seiten und Gruppen.
  

Gehen Sie Ihren Weg und verwandeln Sie Facebook-Daten in Ergebnisse. Und das ohne die API-Kopfschmerzen. Vereinbaren Sie einen kostenlosen Walkthrough und sehen Sie, wie Data365 es einfach macht.

Facebook API Python: Weniger Drama, mehr Daten

Am Ende des Tages hat Facebook die Daten. APIs greifen darauf zu. Aber Python? Python ist es, was alles zum Klicken bringt.

Egal, ob Sie mit der offiziellen Facebook Graph-API kommunizieren, den Papierkram mit Data365 überspringen oder Ihre eigene benutzerdefinierte Lösung erstellen — Python verarbeitet die Anfragen, analysiert die Antworten und sorgt dafür, dass die Daten fließen, während Sie schlafen.

Die einzig echte Wahl? Welche API passt zu Ihren Bedürfnissen:

• Graph-API für vollständige META-genehmigte Integrationen (und den damit verbundenen Papierkram);
• Data365 für schnellen, flexiblen Zugriff mit minimalem Einrichtungsaufwand;
• Dein eigener benutzerdefinierter Stack für die totale Kontrolle, wenn du bereit bist zu bauen.

Die Wahl hängt von Ihrem Zeitplan und Ihren Anforderungen ab. Benötigen Sie Zuverlässigkeit auf Unternehmensebene und haben Sie nichts gegen den Genehmigungsprozess? Die Facebook Graph API liefert. Willst du sofortigen Zugriff auf große Datenmengen ohne zu viel Bürokratie? Data365 bringt Sie schneller ans Ziel. Haben Sie Randfälle, die eine vollständige Kontrolle erfordern? Wenn Sie Ihre eigene Lösung entwickeln, erhalten Sie genau das, was Sie benötigen.

Aber welchen Weg Sie auch einschlagen, Python ist Ihr Motor. Sauberer Code, endlose Bibliotheken und nie wieder 2 Uhr morgens das Kopieren und Einfügen von Tabellen. Du konzentrierst dich auf öffentliche Daten von Facebook und API+Python kümmert sich um die langweiligen Sachen.

Wenn Data365 nach Ihrer Art von Abkürzung klingt, lassen Sie uns sprechen. Unser Team ist bereit, Ihnen genau zu erklären, wie es zu Ihrem Projekt passen kann. Füllen Sie das Formular aus.