API Facebook Python : le guide pour les personnes qui veulent déjà accéder aux données

« La meilleure façon de prédire l'avenir est de l'inventer. »

— Alan Kay, informaticien et pionnier

Facebook n'est pas simplement la plateforme sociale que votre oncle utilise toujours, c'est une base de données vivante contenant des pages, des groupes, des conversations, des tendances et des sentiments. Ouaip, 3,07 milliards d'utilisateurs, soit 38 % de la population mondiale générez du contenu en continu.

Le seul défi ? Accéder à ces données Facebook et faire quelque chose d'utile avec ce que vous obtenez. C'est là que les API et Python entrent en jeu.

Dans cet article, nous allons expliquer comment le trio Facebook, API, Python peut tout changer pour votre projet. Alors, plongeons plus en profondeur.

Téléchargez Python : API Facebook ou tout autre outil, il convient toujours

« Vous n'avez pas besoin d'une autre langue. Vous avez besoin d'une meilleure approche. »

Les API, qu'elles soient officielles, tierces ou personnalisées, utilisent toutes le protocole HTTP, renvoient les données au format JSON (principalement) ou dans des formats similaires, et nécessitent une sorte de flux de travail de demande/réponse.

Python est le meilleur langage de programmation que vous pouvez utiliser pour transformer les interactions complexes des API en un code élégant et lisible.

Il y a au moins 5 raisons d'utiliser Python pour Facebook, son API et ses interactions :

1. Complexité minimale, impact maximal
   Alors que d'autres langages nécessitent des configurations verbeuses et complexes, Python vous permet d'effectuer des appels d'API en quelques importations seulement. Le demandes library transforme la communication HTTP en quelque chose d'aussi simple que d'appeler une fonction.
2. Traitement des données rendu naturel
   Les API renvoient généralement des données JSON, XML ou CSV. Le support intégré de Python pour ces formats, combiné à des bibliothèques telles que pandas, jason, et xml.etree, rend la transformation des données intuitive plutôt que fastidieuse.
3. Fonctionnalités asynchrones
   Les applications modernes exigent de la rapidité. Pythons asyncio, aio http, et httpx les bibliothèques permettent des appels d'API simultanés, réduisant ainsi considérablement les temps d'attente lorsque vous travaillez avec plusieurs points de terminaison ou de grands ensembles de données.
4. Richesse de l'écosystème
   Qu'il s'agisse d'assistants d'authentification ou de clients d'API spécialisés, l'écosystème de packages de Python couvre pratiquement tous les scénarios d'interaction avec les API que vous rencontrerez. Vous avez besoin de gérer OAuth2 ? Il y a requêtes-oauthlib. Vous travaillez avec GraphQL ? Essayez gql ou client python-graphql.
5. Flexibilité du cadre
   Que vous créiez des API avec Flacon, API rapide, Framework Django REST, ou en les utilisant avec de simples scripts, Python s'adapte à l'échelle et à la complexité de votre projet.

Voici donc votre boîte à outils d'API Python essentielle pour démarrer et interagir avec l'outil d'exploration de données, qu'il s'agisse de l'API Facebook Graph et Python ou de toute autre combinaison telle que Data365+Python :

• demandes — la référence absolue en matière de requêtes HTTP ;
• aiohttp/httpx — pour des opérations asynchrones performantes ;
• pandas — une centrale de manipulation et d'analyse des données ;
• jason — analyse et génération JSON intégrées ;
• pydantique — validation des données et gestion des paramètres.

À la base, Python rend simplement le travail avec les API beaucoup moins pénible et beaucoup plus productif.

Facebook, Python, API : une communication qui permet de tout cliquer

La question n'est pas si vous avez besoin de données Facebook, c'est comment vous allez l'obtenir sans perdre votre santé mentale au cours du processus.

Oui, vous devez choisir l'API à laquelle vous souhaitez parler : officielle, tierce ou personnalisée. Chacune a sa propre... personnalité.

Décomposons-les.

API Graph officielle : l'écosystème de Meta pour vous

Si vous souhaitez accéder officiellement aux données de Facebook, vous devez utiliser l'API Graph, le guichet unique de Meta pour les développeurs. Il est stable, très documenté et en constante évolution, d'autant plus que Meta a fusionné Facebook, Instagram et WhatsApp sur une seule plateforme.

Voici dans quoi vous vous engagez :

• Endpoints structurés : pages, utilisateurs, groupes, événements, publicités, informations ;
• Authentification OAuth 2.0 : sécurisée, mais nécessite une configuration ;
• Autorisations strictes : la plupart des données au niveau des utilisateurs sont protégées par des scopes et des critiques d'applications ;
• Limites et quotas tarifaires : conçus pour prévenir les abus et tout contrôler ;
• Intégrations commerciales : idéales pour les marques, les partenaires et les applications autorisées.

Si vous souhaitez obtenir plus de détails techniques sur l'API Graph de Meta, vous pouvez lisez notre article précédent avec toutes les nuances décrites.

Les dernières versions de l'API Graph (v23.0 au moment de la rédaction de cet article) continuent de renforcer l'accès aux données pour s'aligner sur les réglementations en matière de confidentialité tout en continuant à soutenir les opérations de niveau professionnel. Selon la documentation de l'API Facebook, le processus consiste à : enregistrer votre application, configurer les autorisations, la soumettre pour révision et, une fois approuvée, vous obtenez des jetons délimités pour chaque type de données.

Et oui, avec l'API Facebook Graph, Python fonctionne également très bien. Vous vous authentifierez avec des jetons OAuth, atteindrez des points de terminaison tels que /me/comptes, /page/fil d'actualité, ou /aperçus, et analysez vos résultats sous forme de simple JSON en utilisant le bon vieux demandes colis.

Officiel. Solide Mais pas vraiment prêt à l'emploi.

API Data365 pour les réseaux sociaux : quand vous voulez les données, pas les maux de tête

Parfois, vous n'avez besoin que de données publiques brutes sur Facebook, et non de la gymnastique OAuth, de critiques d'applications en plusieurs étapes ou de demandes d'autorisation interminables. C'est là qu'intervient l'API Social Media de Data365 : rapide, flexible et conçue pour les personnes qui ont besoin de données Facebook dès maintenant, et non après des semaines d'approbation.

Data365 ne fait pas partie de Meta et n'est pas lié à l'API Graph officielle. Data365.co fonctionne de manière indépendante, vous donnant un accès automatique aux données publiques (uniquement) de Facebook.

En choisissant Data365 comme outil de prédilection pour l'exploration de données, voici ce que vous obtenez :

• Collecte de données en temps réel
  Contrairement aux API qui fournissent des résultats pré-mis en cache, Data365 extrait de nouvelles données au moment de votre demande. Cela signifie qu'il n'y a pas de métriques obsolètes.
• Accès aux données publiques
  Tout ce qui est visible publiquement par un utilisateur Facebook déconnecté est accessible via l'API Data365, tout en étant automatisé et structuré (car il est vraiment difficile de récupérer des milliards de comptes manuellement).
• Mise à l'échelle automatique horizontale dynamique
  Des pics de volume de demandes ? Pas de problème L'infrastructure s'adapte de manière dynamique au volume de vos demandes et s'adapte en fonction des besoins de votre plan pour garantir un traitement stable, même lorsque vous extrayez des données pour des projets d'analyse à grande échelle.
• Structure de données unifiée et conviviale pour les développeurs
  L'API Data365 Social Media renvoie les données au format JSON clair et standardisé. Aucun ajustement constant du format ou aucun mappage de schéma n'est requis.
• Accès multiplateforme flexible (ne payez que ce dont vous avez besoin)
  Vous avez uniquement besoin de données Facebook ? C'est fait. Vous voulez une couverture multiplateforme ? Vous pouvez accéder aux données publiques depuis Instagram, TikTok, Twitter (X), Reddit, ou d'autres réseaux sociaux populaires réunis sous un même toit. (F — flexibilité)
• Entièrement compatible avec Python (et indépendant du langage)
  Que vous utilisiez Python, JavaScript, Go ou même des plateformes low-code, vous êtes prêt à partir, les mêmes points de terminaison fonctionnent de manière cohérente.

Voici à quoi cela pourrait ressembler en utilisant Python :

"""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)

Simple. Aucun jeton à actualiser. Aucun avis sur OAuth. Plus besoin d'attendre que Meta approuve vos scopes.

Qu'il s'agisse de prototyper, de créer des tableaux de bord ou de mener des recherches, ou quoi que ce soit d'autre, Data365 vous permet d'accéder très rapidement aux données publiques.

Vous voulez un examen plus approfondi ? Consultez notre intégralité Tutoriel API Python sur Instagram, le processus est quasiment identique pour Facebook.

Les données sont là. Nous vous aiderons à y parvenir. Rapide, propre et évolutif. Découvrons comment Data365 s'adapte à votre projet. Contactez-nous pour commencer.

Créez votre propre API avec Python (Oui, vraiment. Si vous le pouvez)

« N'expliquez pas votre philosophie. Incarne-le. » — Epictète

Si ni les règles de Meta ni les solutions tierces ne vous conviennent, il ne vous reste qu'une option : la créer vous-même.

Ainsi, lorsque vous (ou votre équipe de développement) avez les compétences techniques et les exigences spécifiques que les solutions prêtes à l'emploi ne peuvent pas satisfaire, Python vous offre la solution complète pour créer des pipelines de données personnalisés :

• Cadres : API rapide, Flacon, ou Framework Django REST pour les API RESTful.
• Moteurs de raclage : Dramaturge, Sélénium, Belle soupe pour l'extraction de données publiques.
• Files d'attente de tâches : Céleri + Redis pour la planification et le traitement parallèle.
• Mise à l'échelle asynchrone : aio http, httpx pour des requêtes simultanées de haute performance.
  

L'avantage ? Vous contrôlez totalement :

• Fréquence de planification ;
• logique d'analyse des données ;
• Stockage dorsal ;
• Points de terminaison d'API frontaux pour les clients ou les tableaux de bord.

Prêt à explorer cette voie ? Il existe des tonnes de matériel pour commencer (sans rien dire sur les communautés Python). Vous pouvez donc vous plonger dans la création d'API Python REST grâce à des didacticiels étape par étape, explorer des frameworks populaires tels que FastAPI et Flask pour trouver la solution idéale, et apprendre le développement d'API à partir de zéro avec des exemples Python pratiques sur lesquels vous pouvez vous appuyer.

Ce n'est pas pour les âmes sensibles, mais si votre équipe possède les compétences nécessaires, les API personnalisées offrent une flexibilité inégalée et une adéquation imbattable à votre projet.

API+Facebook+Python : exemples de transformation de points finaux en résultats

Alors, que pouvez-vous réellement faire avec Facebook, API, Python ? Beaucoup. En fait, le ciel est la limite (et les lois). Pourtant, si vous n'avez aucune idée, voici une courte liste d'exemples de Facebook, d'API et de Python illustrant comment les données publiques peuvent vous être utiles :

• Marketing et agences : suivre l'engagement des publications, mesurer les performances des publicités, surveiller les hashtags de marque, analyser les réactions du public ;
• Recherche sur les concurrents : surveillez les publications de vos concurrents, la façon dont les abonnés réagissent et les publicités diffusées ;
• Équipes chargées des produits : recueillir les commentaires des clients, identifier les points faibles ou valider les idées de fonctionnalités grâce à l'analyse des publications et des commentaires ;
• Chercheurs : étudier les conversations publiques, la désinformation, les mouvements sociaux ou le discours politique à grande échelle ;
• Cybersécurité : recherchez les mots clés signalés, la désinformation, les violations des politiques ou les risques d'atteinte à la réputation en temps réel ;
• Équipes de support client : surveillez les mentions, les plaintes et les questions sur les pages et les groupes publics.
  

Suivez votre chemin et transformez les données de Facebook en résultats. Et faites-le sans avoir à vous soucier des API. Planifiez une visite guidée gratuite et découvrez comment Data365 vous simplifie la vie.

API Python de Facebook : moins de drame, plus de données

En fin de compte, Facebook possède les données. Les API y accèdent. Mais Python ? Python est ce qui permet de tout cliquer.

Qu'il s'agisse de parler à l'API Facebook Graph officielle, d'éviter les formalités administratives avec Data365 ou de créer votre propre solution personnalisée, Python gère les demandes, analyse les réponses et assure la circulation des données pendant que vous dormez.

Le seul véritable choix ? Quelle API répond à vos besoins :

• API Graph pour les intégrations complètes approuvées par Meta (et les documents qui l'accompagnent) ;
• Data365 pour un accès rapide et flexible avec une configuration minimale ;
• Votre propre stack personnalisé pour un contrôle total, si vous êtes prêt à créer.

Le choix dépend de votre calendrier et de vos exigences. Vous avez besoin d'une fiabilité de niveau professionnel et le processus d'approbation ne vous dérange pas ? L'API Facebook Graph tient ses promesses. Vous souhaitez accéder immédiatement à de grands volumes de données sans trop de bureaucratie ? Data365 vous permet d'y parvenir plus rapidement. Vous avez des cas extrêmes qui nécessitent un contrôle total ? La création de votre propre solution vous donne exactement ce dont vous avez besoin.

Mais quelle que soit la méthode que vous choisissez, Python est votre moteur. Du code propre, des bibliothèques infinies et plus jamais de copier-coller sur une feuille de calcul à 2 heures du matin. Vous vous concentrez sur les données publiques de Facebook et API+Python s'occupe des choses ennuyeuses.

Si Data365 semble être votre type de raccourci, parlons-en. Notre équipe est prête à vous expliquer exactement comment il peut s'adapter à votre projet. Remplissez le formulaire.