API Python de Instagram: integración perfecta, interacción sencilla

«Confiamos en Dios; todos los demás deben aportar datos».
— William Edwards Deming

Hablando del nicho de la recuperación de datos y las redes sociales, las API (interfaces de programación de aplicaciones) sirven como puentes, lo que permite que su aplicación se comunique y comparta datos sin problemas. Sin embargo, no funciona sin ayuda. Esa es la razón por la que la «API Python de Instagram» o la «API de Python de Instagram» son consultas de búsqueda tan populares.

Y hoy no es la API como propia, sino que Python es una estrella del artículo. Aquí analizaremos más de cerca el lenguaje de programación, examinaremos sus puntos fuertes y proporcionaremos una guía práctica sobre cómo conectar tu aplicación a una API para la recuperación de datos de Instagram mediante Python. ¿Te apuntas? ¡Vamos!

Por qué usar Python: la API de Instagram, desde la creación hasta las interacciones

«El código es como el humor. Cuando tienes que explicarlo, es malo».
— Casa Cory

La selección de un lenguaje de programación ideal es vital para lograr una alta velocidad de desarrollo y una mayor escalabilidad. Entonces, ¿por qué usar la API de Python para Instagram para crear o solo para interactuar? Python es un lenguaje muy utilizado para el desarrollo de API y la comunicación porque ofrece legibilidad y un amplio soporte de biblioteca, lo que permite a los desarrolladores gestionar pequeñas solicitudes junto con operaciones de datos a gran escala.

Los programadores que necesitan comunicarse con las API a través de interacciones rápidas deberían considerar Python debido a su sintaxis fácil de entender y su naturaleza simple. Python ofrece a los desarrolladores la capacidad de producir y ejecutar solicitudes de API con un código mínimo, mientras que las instrucciones de lenguaje de nivel inferior exigen una creación excesiva de código repetitivo.

*El famoso «¡Hola, mundo!» programa en diferentes lenguajes de programación*

Python exhibe una poderosa ventaja a través de su amplia colección de bibliotecas y marcos de programación que se extiende a Frasco, Marco REST de Django (PDF), API rápida y otros. Además, para mejorar la velocidad de desarrollo, proporciona capacidades integradas esenciales para las funciones de autenticación, administración de solicitudes y procesamiento de respuestas.

Aunque Python no siempre es más rápido que otros lenguajes como Java, Go o C++ en términos de operaciones de red, funciona bien porque la latencia de la red es el factor principal aquí, lo que hace que la velocidad del lenguaje en sí sea menos crucial.

Además, Python está bien respaldado por un vasta comunidad, garantizando que los desarrolladores tengan acceso a documentación completa, recursos de solución de problemas e integraciones de terceros.

Tanto para desarrolladores como para empresas, Python proporciona una forma escalable, fácil de mantener y eficiente de interactuar con las API, ya sea la API oficial de Instagram o soluciones de datos de terceros. El amplio ecosistema de marcos y el respaldo de la comunidad de Python permiten a los desarrolladores simplificar el proceso de adquisición de datos y automatizar las operaciones en las redes sociales, al tiempo que integran los datos de Instagram en sus propias aplicaciones sin demasiados problemas.

Cómo elegir tu forma de usar Python: API Graph de Instagram o solución de terceros

Como ya puede adivinar, las API son una solución muy extendida y popular que se utiliza para recuperar datos de las redes sociales, incluida la plataforma Instagram. Por lo tanto, lo primero que debe hacer es elegir la API que se integrará en su aplicación.

Resumiendo, hay dos opciones principales: la API Graph oficial de Instagram o una solución de terceros como API de redes sociales de Data365. Por lo tanto, echémosles un vistazo más de cerca para facilitar su elección.

API Graph de Python e Instagram: sentando las bases para la integración

La API Graph de Instagram permite a los desarrolladores acceder mediante programación a los datos de las cuentas de empresa y creador de Instagram mediante Python. Esto incluye recuperar los detalles del perfil del usuario, el contenido multimedia (como fotos, vídeos y subtítulos) y las métricas de participación (me gusta, comentarios, etc.). También permite a los desarrolladores gestionar los comentarios, hacer un seguimiento del rendimiento de los hashtags y recopilar información sobre la audiencia, pero el acceso está limitado a las cuentas empresariales y de creadores (se excluyen las cuentas personales).

Para interactuar con la API Graph de Instagram (Python o no), primero tendrás que configurar una cuenta de desarrollador de Facebook y registrar una aplicación a través de la plataforma Facebook para desarrolladores. La aplicación debe estar vinculada a una cuenta empresarial o de creador de Instagram, para lo cual es necesario asociar la cuenta de Instagram a una página de Facebook. Después de configurar la aplicación, puede generar una de corta duración token de acceso usar el Graph API Explorer e intercambiarlo por un token de larga duración para mantener el acceso continuo.

De Python peticiones La biblioteca facilita el envío de solicitudes HTTP y la gestión de las respuestas desde la API Graph de Instagram. Para ver el ejemplo de la API de Instagram en Python, una solicitud GET básica a https://graph.facebook.com/v22.0/{user_id}? fields=name, username&access_token=page-access-token devuelve los detalles del perfil cuando se autentica con un token válido.

Este es un ejemplo de Python en la API de Instagram sobre cómo hacer esa solicitud con el lenguaje de programación:

import requests


# Access token and user_id (replace with your actual token)
access_token = 'YOUR_ACCESS_TOKEN'
user_id = 'instagram_user_id'


# Define the API endpoint
url = f"https://graph.facebook.com/v22.0/{user_id}?fields=name,username&access_token=page-access-token"


# Send GET request
response = requests.get(url)


# Handle response
if response.status_code == 200:
   data = response.json()
   print(f"User ID: {data.get('id')}")
   print(f"Username: {data.get('username')}")
else:
   print(f"Error: {response.status_code}")
   print(response.text)

No importa si hablamos de C++, JavaScript o Python, la API Graph de Instagram tiene acceso a datos más detallados (publicaciones recientes, me gusta y comentarios), necesitarás solicitar permisos específicos como instagram_basic e instagram_manage_comments. Sin embargo, en lo que respecta a Python, existen bibliotecas de procesamiento de datos flexibles, como pandas, que a su vez pueden ayudarle a analizar estos datos.

Al usar la API Python de Instagram, considere los límites y requisitos. Entonces, aquí tienes un pequeño consejo, compruébalos primero. Puedes encontrar una lista completa de los puntos finales disponibles y los requisitos de autenticación en la documentación de Python de la API de Instagram.

Exploración de las soluciones disponibles: API de redes sociales de Data365 y Python

Cuando se trata de herramientas que no están conectadas a Meta/Instagram, la API de Data365 merece su atención. Data365 es un proveedor acreditado de soluciones de datos para redes sociales, especializado en la extracción de datos en tiempo real de las principales plataformas, como Instagram, Twitter, Facebook, TikTok, y más desde 2018.

Se diferencia de las API y los scrapers oficiales en que Data365 no requiere acceder a tus cuentas ni crear a nadie, lo que significa que puedes acceder a los datos públicos sin necesidad de iniciar sesión.

Además, sus principales ventajas incluyen una infraestructura escalable automáticamente capaz de aumentar el volumen de solicitudes de 5 a 6 veces en cuestión de minutos, lo que garantiza una potencia de procesamiento estable y optimizada para la carga de trabajo esperada. Gracias a esta función, la API de Data365 se ajusta de forma dinámica al plan adquirido para mantener un alto rendimiento y, si la demanda supera los límites de los paquetes, Data365 continúa respaldando sus operaciones sin problemas.

Los datos se recopilan en el momento de su solicitud. El procesamiento de la solicitud y la recopilación de datos requieren un tiempo mínimo (según el volumen de datos y el número de solicitudes, pero normalmente no más de un minuto), pero los datos serán precisos y estarán actualizados. Otra ventaja son las estructuras de datos estandarizadas de las redes sociales más populares en un solo lugar, entregadas en un formato JSON fácil de procesar. Esta interfaz unificada permite a los equipos de desarrollo centrarse en perfeccionar los productos en lugar de ajustar los formatos de los datos.

Las redes sociales se convirtieron en el enfoque central de Data365 desde su fundación, con el fin de desarrollar una comprensión profunda de la plataforma para una rápida adaptación y proporcionar soluciones confiables de extracción de datos. Por lo tanto, las agencias de marketing, los desarrolladores de inteligencia artificial, las empresas de ciberseguridad, los investigadores y otras personas que necesitan información en tiempo real y una recuperación sustancial de conjuntos de datos pueden beneficiarse del uso de Data365.

Los desarrolladores pueden integrarlo usando Python peticiones y pandas bibliotecas mediante la obtención de una clave de API y el envío de solicitudes HTTP a los puntos finales. A continuación encontrará instrucciones paso a paso sobre cómo redirigir e integrar la API de redes sociales en su aplicación.

API, Instagram, Python: código de ejemplo y guía práctica

«Cualquier tonto puede escribir código que un ordenador pueda entender. Los buenos programadores escriben código que los humanos pueden entender».
— Martín Fowler

Para demostrar la practicidad de Python en las interacciones de API, repasemos paso a paso el proceso de conectar una aplicación a una API mediante Python. Como solo podemos hacer referencia a nuestro propio producto, usaremos la API de redes sociales de Data365 como ejemplo. A continuación, encontrarás una guía detallada sobre cómo integrar la API de Data365 con Python para recuperar datos de Instagram en tiempo real de manera eficiente sin crear cuentas ni necesidad de iniciar sesión.

Conexión a una API mediante Python: una guía paso a paso

Paso 1: Configurar el entorno

Lo primero es lo primero. Por lo tanto, asegúrese de tener Python instalado en su sistema y de configurarlo correctamente.

Python viene preinstalado en la mayoría de los sistemas macOS y Linux, pero si necesitas instalarlo en Windows, por ejemplo, o actualizarlo, ve a sitio web oficial de Python y descarga la versión necesaria.

Después de eso, debe instalar las bibliotecas necesarias. Utilice pip para instalar las bibliotecas esenciales de Python:

pip install requests pandas

peticiones: Para enviar solicitudes HTTP a la API;
pandas: Para procesar los datos recuperados (opcional, solo si va a procesar los datos sin procesar recuperados).

Paso 2: Comience con la API de Data365

Para interactuar con la API de redes sociales de Data365, necesita obtener las credenciales de la API (token de acceso a la API). Esta clave de API es necesaria para la autenticación y el acceso a las funciones de la API. Para eso, simplemente reservar una llamada con un gerente para analizar los requisitos de su proyecto, descubra cómo Data365 puede ayudarlo, solicitar acceso a la API y obtener su clave de API para realizar una prueba si es necesario.

Durante la llamada, el gerente lo guiará a través de las funciones básicas y podrá obtener más información para iniciar la prueba:

Familiarícese con los puntos finales de la API de Data365;
Entender qué tipos de datos se pueden recopilar;
Consulte los filtros y parámetros de clasificación disponibles para cada red social;
Obtenga ejemplos de respuestas.

Comenzando con la prueba y durante toda la colaboración, cuando necesite ayuda, puede ponerse en contacto con Data365 equipo de soporte por correo electrónico para obtener más instrucciones o ajustes.

Paso 3: Escribir el código Python

A veces es más fácil mostrar que describir. Por lo tanto, este es un ejemplo del aspecto que puede tener un script de Python para recuperar datos de Instagram mediante la API de Data365.

Ejemplo 1: Recuperar datos de perfil de Instagram

Cuando trabajas con la API de Data365, primero envías una solicitud POST para iniciar la recopilación de datos (por ejemplo, para un perfil o una publicación). Para asegurarte de que la solicitud se ha procesado correctamente, puedes comprobar el estado de la solicitud y, una vez finalizada, utilizar una solicitud GET para recuperar los resultados.

La latencia promedio es de alrededor de un minuto (puede oscilar entre 10 segundos y 10 minutos, según los datos solicitados) para procesar la actualización. En este ejemplo se obtienen los detalles básicos del perfil disponibles públicamente, como el nombre de usuario, el nombre completo, el recuento de seguidores, la biografía y el recuento de publicaciones.

import requests


# Define API credentials
api_key = "YOUR_DATA365_API_KEY"
user_name = "instagram_username"


# Define the API endpoint
post_url = f"https://api.data365.co/v1.1/instagram/profile/{user_name}/update"
params = {
   "access_token": api_key,
}


try:
   # Handle the response
   post_response = requests.post(post_url, params=params)
   post_response.raise_for_status()  # Raise an exception for bad status codes (4xx or 5xx)
   print("POST request successful.")
except requests.exceptions.RequestException as e:
   print(f"Error during POST request: {e}")




import requests


# Define API credentials
api_key = "YOUR_DATA365_API_KEY"
user_name = "instagram_username"


# Define the API endpoint
url = f"https://api.data365.co/v1.1/instagram/profile/{user_name}"
# Set request parameters
params = {
   "access_token": api_key,
}


# Send request
response = requests.get(url, params=params)




# Handle the response
if response.status_code == 200:
   data = response.json()


   # Extract profile information
   profile = data.get("data", {})
   print(f"Username: {profile.get('username')}")
   print(f"Full Name: {profile.get('full_name')}")
   print(f"Followers: {profile.get('followers_count')}")
   print(f"Following: {profile.get('followings_count')}")
   print(f"Bio: {profile.get('biography')}")
   print(f"Posts Count: {profile.get('posts_count')}")
else:
   print(f"Error: {response.status_code}")
   print(response.text)

Salida esperada:

{
"data": {
"id": "123456",
"username": "username",
"full_name": "Name Surname",
"profile_photo_url": "url",
"profile_photo_url_hd": "url",
"profile_avatar_url": "url",
"external_url": "url",
"business_category": [],
"langs": [],
"is_private": false,
"is_verified": true,
"is_business_account": true,
"public_phone_country_code": "1",
"public_phone_number": "123456",
"public_email": "email@example.com",
"is_joined_recently": true,
"followers_count": 123456,
"followings_count": 123456,
"posts_count": 100000,
"highlight_reels_count": 100,
"about_account": {},
},
"error": null,
"status": "ok"
}

Ejemplo 2: Obtener publicaciones recientes de Instagram

Puedes usar la API de Data365 si también estás interesado en recopilar publicaciones disponibles públicamente en el feed de un perfil. Al añadir un parámetro de consulta específico a la misma solicitud POST que utilizamos anteriormente, el sistema recopilará no solo la información del perfil público, sino que también actualizará los datos de las publicaciones solicitadas (desde otra URL de nuestra API) desde este perfil.

Es posible alcanzar el número máximo de publicaciones públicas más recientes que se necesitan, por ejemplo, 10 o 1000. Una vez finalizada la tarea, la información de las publicaciones estará disponible con otra solicitud GET, junto con los me gusta, los comentarios y las URL multimedia. En este ejemplo, se recuperan hasta 10 publicaciones recientes junto con los «me gusta», los comentarios y las URL multimedia.

import requests


# Define API credentials
api_key = "YOUR_DATA365_API_KEY"
user_name = "instagram_username"


# Define the API endpoint
post_url = f"https://api.data365.co/v1.1/instagram/profile/{user_name}/update"
params = {
   "access_token": api_key,
   "load_feed_posts": True,
   "max_posts": 10,
}


try:
   # Handle the response
   post_response = requests.post(post_url, params=params)
   post_response.raise_for_status()  # Raise an exception for bad status codes (4xx or 5xx)
   print("POST request successful.")
except requests.exceptions.RequestException as e:
   print(f"Error during POST request: {e}")




   
import requests


# Define API credentials
api_key = "YOUR_DATA365_API_KEY"
user_name = "instagram_username"
section = "feed"


# Define the API endpoint
url = f"https://api.data365.co/v1.1/instagram/profile/{user_name}/{section}/posts"
# Set request parameters
params = {
   "access_token": api_key,
}


# Send request
response = requests.get(url, params=params)




# Handle the response
if response.status_code == 200:
   data = response.json()


   posts = data.get("data", {}).get("items", [])
   for post in posts:
       print(f"Post ID: {post.get('id')}")
       print(f"Text: {post.get('text')}")
       print(f"Posted at: {post.get('created_time')}")
       print(f"Likes: {post.get('likes_count')}")
       print(f"Comments: {post.get('comments_count')}")
       print(f"Media URL: {post.get('attached_media_display_url')}")
       print("-" * 50)
else:
   print(f"Error: {response.status_code}")
   print(response.text)

En resumen, obtienes el ID de la publicación, el título, la fecha de creación, la cantidad de me gusta y comentarios, y otros campos. He aquí un extracto de un posible resultado:

Post ID: 123456789
Caption: "Sunset vibes 🌅"
Posted at: 2024-03-10T15:30:00Z
Likes: 3500
Comments: 210
Media URL: https://instagram.com/media/example.jpg
--------------------------------------------------

Paso 4: Procesamiento y análisis de datos

Nota: La API de Data365 no proporciona una herramienta de análisis, aunque la API de Data365 le brinda acceso total a los datos sin procesar y en tiempo real de las redes sociales exactamente como aparecen públicamente, no se filtra, se promedia ni se procesa previamente. Esto garantiza la máxima flexibilidad, lo que le permite crear flujos de trabajo de análisis personalizados e integrar los datos en sus propios paneles o soluciones de análisis para su posterior procesamiento.

Ejemplo: Reúnes datos y métricas de participación (me gusta y comentarios) para entender qué tipo de contenido atrae más a tu audiencia. Por lo tanto, recuperando datos mediante la API de Data365 y cargando aún más los datos de las publicaciones de Instagram en Pandas para analizarlo en tu panel de control o aplicación, puedes hacer un seguimiento de: la tasa de participación, el promedio de participación mensual/trimestral/anual o cualquier otro cálculo necesario:

from datetime import datetime
import pandas as pd
import requests
from typing import Optional




def get_profile(api_key: str, user_name: str) -> dict:
   """
   Get the Instagram public profile details for a given user.
   """


   url = f"https://api.data365.co/v1.1/instagram/profile/{user_name}"
   params = {"access_token": api_key}
   response = requests.get(url, params=params)


   if response.status_code != 200:
       raise Exception(f"Request failed with status code: {response.status_code}\n{response.text}")


   data = response.json()
   return data.get("data", {})




def get_followers_count(profile: dict) -> Optional[int]:
   """
   Extracts the follower count from the profile data if publicly available.
   """


   return profile.get("followers_count")




def get_posts(api_key: str, user_name: str, section: str) -> list:
   """
   Get public posts for a given user.
   """


   url = f"https://api.data365.co/v1.1/instagram/profile/{user_name}/{section}/posts"
   params = {"access_token": api_key}
   response = requests.get(url, params=params)


   if response.status_code != 200:
       raise Exception(f"Request failed with status code: {response.status_code}\n{response.text}")


   data = response.json()
   return data.get("data", {}).get("items", [])




def full_months_diff(start_date: datetime) -> int:
   """
   Calculate the number of full months between a given date and today.
   """


   today = datetime.today()
   return (today.year - start_date.year) * 12 + (today.month - start_date.month)




def calculate_engagement_metrics(posts: list, followers_count: Optional[int]) -> None:
   """
   Processes posts data and calculates engagement metrics.
   """


   posts_df = pd.DataFrame(posts)


   # Calculate engagement (likes + comments)
   posts_df["engagement"] = posts_df["likes_count"] + posts_df["comments_count"]


   # Calculate how many full months have passed since the publication date.
   posts_df["created_time"] = pd.to_datetime(posts_df["created_time"])
   posts_df["full_months_since_posted"] = posts_df["created_time"].apply(full_months_diff)


   # Calculate the average monthly engagement.
   posts_df["average_monthly_engagement"] = posts_df["engagement"] / posts_df["full_months_since_posted"]


   # Calculate engagement rate (ratio of engagement to followers count)
   posts_df["engagement_rate"] = (posts_df["engagement"] / followers_count) if followers_count else None


   data_to_display = posts_df.to_string(
       columns=[
           "id", "created_time", "likes_count", "comments_count", "engagement",
           "full_months_since_posted", "average_monthly_engagement", "engagement_rate"
       ]
   )
   print(data_to_display)




if __name__ == "__main__":
   # Define API credentials
   api_key = "YOUR_DATA365_API_KEY"
   user_name = "instagram_username"
   section = "feed"


   profile = get_profile(api_key, user_name)
   followers_count = get_followers_count(profile)
   posts = get_posts(api_key, user_name, section)
   calculate_engagement_metrics(posts, followers_count)

Instagram, Python, API: conclusiones clave y algunos consejos

Python se ha establecido como el lenguaje de referencia para trabajar con las API, incluida la API Graph de Instagram y las soluciones de terceros. Su simplicidad, sus amplias bibliotecas y el sólido apoyo de la comunidad lo hacen ideal para crear integraciones de API eficientes.

Con Python, los desarrolladores pueden automatizar la recuperación de datos, administrar la autenticación y procesar grandes conjuntos de datos de manera eficiente. Ya sea que utilices la documentación de Python de la API de Instagram o busques herramientas de terceros como Data365, la versatilidad de Python garantiza una integración simplificada y escalable de los datos de las redes sociales con tu aplicación.

Como puede ver, Python es universal y, en lo que respecta a la eficacia, la decisión principal recae en la herramienta de recuperación de datos. La API oficial de Instagram proporciona un acceso estructurado a los datos de empresas y creadores, mientras que las soluciones de terceros, como las API de Data365, ofrecen alternativas y personalizaciones más flexibles. Todo depende de las necesidades y los objetivos de tu proyecto.

Si necesita ayuda u obtener más información sobre la solución y sus funciones, siéntete libre de preguntar, y nuestros especialistas le proporcionarán todos los detalles sobre la API de Data365 y sus funciones.