Instagram, API, Python : un examen complet de la connexion de votre application

« Nous avons confiance en Dieu ; tous les autres doivent apporter des données. »
— William Edwards Deming

En ce qui concerne le créneau de la récupération de données et des réseaux sociaux, les API (interfaces de programmation d'applications) servent de passerelles, permettant à votre application de communiquer et de partager des données de manière fluide. Pourtant, cela ne fonctionne pas sans aide. C'est la raison pour laquelle « Instagram API Python » ou « Instagram Python API » sont des requêtes de recherche si populaires.

Et aujourd'hui, ce n'est pas l'API en soi, mais Python est la rock star de l'article. Nous allons ici examiner de plus près le langage de programmation, examiner ses points forts et fournir un guide pratique sur la façon de connecter votre application à une API pour la récupération de données Instagram à l'aide de Python. Tu es partante ? Allons-y !

Pourquoi utiliser Python : l'API Instagram, de la création aux interactions

« Le code, c'est comme l'humour. Quand il faut l'expliquer, c'est nul. »
— Maison Cory

Le choix du langage de programmation idéal est essentiel pour atteindre une vitesse de développement élevée et une évolutivité étendue. Alors, pourquoi utiliser l'API Python Instagram pour la création ou simplement pour les interactions ? Python est un langage largement utilisé pour le développement et la communication d'API, car il offre une lisibilité et une prise en charge étendue des bibliothèques, ce qui permet aux développeurs de gérer de petites requêtes ainsi que des opérations de données à grande échelle.

Les programmeurs qui ont besoin de communiquer avec des API par le biais d'interactions rapides devraient envisager Python en raison de sa syntaxe facile à comprendre et de sa nature simple. Python permet aux développeurs de produire et d'exécuter des requêtes d'API via un code minimal, tandis que les instructions de langage de niveau inférieur nécessitent une création de code standard excessive.

Python présente un avantage considérable grâce à ses nombreux collection de bibliothèques et de frameworks de programmation qui s'étend à Flacon, Framework Django REST (DRF), API rapide et d'autres. En outre, pour améliorer la vitesse de développement, il fournit des fonctionnalités intégrées essentielles pour les fonctions d'authentification, de gestion des demandes et de traitement des réponses.

Bien que Python ne soit pas toujours plus rapide que d'autres langages tels que Java, Go ou C++ en termes d'opérations réseau, il fonctionne bien car la latence du réseau en est le principal facteur, ce qui rend la vitesse du langage lui-même moins cruciale.

De plus, Python est bien supporté par un vaste communauté, garantissant aux développeurs l'accès à une documentation complète, à des ressources de dépannage et à des intégrations tierces.

Pour les développeurs comme pour les entreprises, Python fournit un moyen évolutif, facile à gérer et efficace d'interagir avec les API, qu'il s'agisse de l'API Instagram officielle ou de solutions de données tierces. Le vaste écosystème framework de Python et le soutien de la communauté permettent aux développeurs de simplifier le processus d'acquisition des données et d'automatiser les opérations sur les réseaux sociaux tout en intégrant les données Instagram dans leurs propres applications sans trop de tracas.

Choisir votre mode d'utilisation de Python : API Instagram Graph ou solution tierce

Comme vous pouvez déjà le deviner, les API sont une solution très répandue et populaire utilisée pour récupérer des données à partir des réseaux sociaux, y compris la plateforme Instagram. Ainsi, la toute première chose à faire est de choisir l'API à intégrer à votre application.

Pour faire court, il y a deux choix principaux : l'API Instagram Graph officielle ou une solution tierce comme API Data365 pour les réseaux sociaux. Examinons-les donc de plus près pour faciliter votre choix.

API Python et Instagram Graph : préparer le terrain pour l'intégration

L'API Instagram Graph permet aux développeurs d'accéder par programmation aux données des comptes Instagram Business et Creator à l'aide de Python. Cela inclut la récupération des détails du profil utilisateur, du contenu multimédia (comme des photos, des vidéos et des légendes) et des statistiques d'engagement (likes, commentaires, etc.). Il permet également aux développeurs de gérer les commentaires, de suivre les performances des hashtags et de recueillir des informations sur l'audience, mais l'accès est limité aux comptes professionnels et aux comptes de créateurs (les comptes personnels sont exclus).

Pour interagir avec l'API Instagram Graph (Python ou non), vous devez d'abord créer un compte Facebook Developer et enregistrer une application via la plateforme Facebook for Developers. L'application doit être liée à un compte Instagram Business ou Creator, ce qui nécessite d'associer le compte Instagram à une page Facebook. Après avoir configuré l'application, vous pouvez générer un message de courte durée jeton d'accès à l'aide de l'explorateur d'API Graph et échangez-le contre un jeton à longue durée de vie afin de maintenir un accès continu.

Python demandes La bibliothèque facilite l'envoi de requêtes HTTP et la gestion des réponses depuis l'API Instagram Graph. Pour l'exemple de l'API Instagram Python, une requête GET de base à https://graph.facebook.com/v22.0/{user_id} ? fields=name, username&access_token=page-access-token renvoie les détails du profil lorsqu'il est authentifié avec un jeton valide.

Voici un exemple Python de l'API Instagram montrant comment effectuer cette demande à l'aide du langage de programmation :

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)

Qu'il s'agisse de C++, de JavaScript ou de Python, d'accès à des données plus détaillées par l'API Instagram Graph (publications récentes, likes et commentaires), vous devrez demander des autorisations spécifiques telles que instagram_basic et instagram_manage_comments. Cependant, en ce qui concerne Python, il existe des bibliothèques de traitement de données flexibles, telles que pandas, qui peut ensuite vous aider à analyser ces données.

En utilisant l'API Python d'Instagram, tenez compte des limites et des exigences. Alors, voici un petit conseil, vérifiez-les tous d'abord. Une liste complète des points de terminaison disponibles et des exigences d'authentification est disponible dans la documentation Python de l'API Instagram.

Exploration des solutions disponibles : API Data365 pour les réseaux sociaux et Python

En ce qui concerne les outils qui ne sont pas connectés à Meta/Instagram, l'API Data365 mérite votre attention. Data365 est un fournisseur réputé de solutions de données pour les réseaux sociaux, spécialisé dans l'extraction de données en temps réel à partir de plateformes majeures telles que Instagram, Twitter, Facebook, TikTok, et plus encore depuis 2018.

Elle diffère des API et des scrapers officiels, tant que Data365 n'a pas besoin d'accéder à vos comptes ni de créer qui que ce soit, ce qui signifie que vous pouvez accéder aux données publiques sans vous connecter.

En outre, ses principaux avantages incluent une infrastructure auto-évolutive capable d'augmenter le volume des demandes 5 à 6 fois en quelques minutes, garantissant une puissance de traitement stable, optimisée pour la charge de travail attendue. Grâce à cette fonctionnalité, l'API Data365 s'adapte de manière dynamique dans le cadre de votre plan acheté pour maintenir un débit élevé et si la demande dépasse les limites de votre forfait, Data365 continue à prendre en charge vos opérations de manière fluide.

Les données sont collectées au moment de votre demande. Le traitement de la demande et la collecte des données prennent un temps minimal (en fonction du volume de données et du nombre de demandes, mais généralement pas plus d'une minute), mais les données seront exactes et à jour. Un autre avantage réside dans la standardisation des structures de données issues des réseaux sociaux populaires en un seul endroit, fournies dans un format JSON facile à traiter. Cette interface unifiée permet aux équipes de développement de se concentrer sur le perfectionnement du produit plutôt que sur l'ajustement des formats de données.

Les réseaux sociaux sont devenus la priorité de Data365 depuis sa création afin de développer une compréhension approfondie de la plateforme pour une adaptation rapide et fournir des solutions d'extraction de données fiables. Ainsi, les agences de marketing, les développeurs d'IA, les entreprises de cybersécurité, les chercheurs et les autres personnes qui ont besoin d'informations en temps réel et d'une extraction de nombreux ensembles de données peuvent bénéficier de l'utilisation de Data365.

Les développeurs peuvent l'intégrer à l'aide de Python demandes et pandas bibliothèques en obtenant une clé API et en envoyant des requêtes HTTP aux points de terminaison. Vous trouverez ci-dessous des instructions détaillées sur la manière d'indirectement et d'intégrer l'API des réseaux sociaux à votre application.

API, Instagram, Python : exemple de code et guide pratique

« N'importe quel imbécile peut écrire du code compréhensible par un ordinateur. Les bons programmeurs écrivent du code que les humains peuvent comprendre. »
— Martin Fowler

Pour démontrer le côté pratique de Python en matière d'interactions avec les API, expliquons étape par étape le processus de connexion d'une application à une API à l'aide de Python. Comme nous ne pouvons faire référence qu'à notre propre produit, nous utiliserons l'API Data365 Social Media à titre d'exemple. Vous trouverez ci-dessous un guide détaillé sur la façon d'intégrer l'API Data365 à Python pour récupérer efficacement les données Instagram en temps réel sans créer de comptes ni avoir à vous connecter.

Connexion à une API à l'aide de Python : guide étape par étape

Étape 1 : Configuration de votre environnement

Les premières choses sont les premières. Assurez-vous donc que Python est installé sur votre système et configuré correctement.

Python est préinstallé sur la plupart des systèmes macOS et Linux, mais si vous devez l'installer sur Windows, par exemple, ou le mettre à jour, rendez-vous sur site web officiel de Python et téléchargez la version requise.

Ensuite, vous devez installer les bibliothèques requises. Utiliser pépin pour installer les bibliothèques Python essentielles :

pip install requests pandas

• demandes: pour envoyer des requêtes HTTP à l'API ;
• pandas: Pour le traitement des données récupérées (facultatif, uniquement si vous comptez traiter les données brutes récupérées).

Étape 2 : Commencez à utiliser l'API Data365

Pour interagir avec l'API Social Media de Data365, vous devez obtenir des informations d'identification API (jeton d'accès à l'API). Cette clé d'API est requise pour l'authentification et l'accès aux fonctionnalités de l'API. Pour cela, il suffit réserver un appel avec un responsable pour discuter des exigences de votre projet, découvrez comment Data365 peut vous aider, demander un accès à l'API et obtenir votre clé d'API pour un test si nécessaire.

Au cours de l'appel, le responsable vous expliquera les fonctionnalités de base et vous pourrez obtenir plus d'informations pour démarrer le test :

• Familiarisez-vous avec les points de terminaison de l'API Data365 ;
• Comprendre quels types de données peuvent être collectés ;
• Consultez les filtres de tri et les paramètres disponibles pour chaque réseau social ;
• Obtenez des exemples de réponses.

En commençant par le test et tout au long de la collaboration, si vous avez besoin d'aide, vous pouvez contacter Data365 équipe d'assistance par e-mail pour obtenir des instructions ou des réglages supplémentaires.

Étape 3 : Écrire le code Python

C'est parfois plus facile à montrer qu'à décrire. Voici donc un exemple de ce à quoi peut ressembler un script Python permettant de récupérer des données Instagram à l'aide de l'API Data365.

Exemple 1 : récupérer les données de profil Instagram

Lorsque vous utilisez l'API Data365, vous envoyez d'abord une requête POST pour lancer la collecte de données (par exemple, pour un profil ou une publication). Pour vous assurer que la demande a été traitée correctement, vous pouvez vérifier l'état de la demande et, une fois terminée, utiliser une requête GET pour récupérer les résultats.

La latence moyenne est d'environ une minute (elle peut aller de 10 secondes à 10 minutes, selon les données demandées) pour traiter la mise à jour. Cet exemple extrait les informations de base du profil accessibles au public, notamment le nom d'utilisateur, le nom complet, le nombre d'abonnés, la biographie et le nombre de publications.

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)

Résultat attendu :

{
"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"
}

Exemple 2 : récupérer les publications Instagram récentes

Vous pouvez utiliser l'API Data365 si vous souhaitez également collecter des publications accessibles au public à partir du fil d'un profil. En ajoutant un paramètre de requête spécifique à la même requête POST que nous avons utilisée précédemment, le système collectera non seulement des informations de profil public, mais mettra également à jour les données sur les publications demandées (à partir d'une autre URL de notre API) à partir de ce profil.

Il est possible d'atteindre le nombre maximum de dernières publications publiques nécessaires, par exemple 10 ou 1 000. Une fois la tâche terminée, les informations des publications sont disponibles avec une autre requête GET, ainsi que les likes, les commentaires et les URL des médias. Cet exemple extrait jusqu'à 10 publications récentes, ainsi que des likes, des commentaires et des URL multimédia.

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 bref, vous obtenez le numéro de publication, la légende, la date de création, le nombre de likes et de commentaires, ainsi que d'autres champs. Voici un extrait d'une sortie possible :

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
--------------------------------------------------

Étape 4 : Traitement et analyse des données

Remarque : L'API Data365 ne fournit pas d'outil d'analyse, alors que l'API Data365 vous donne un accès complet aux données brutes et en temps réel des réseaux sociaux, exactement telles qu'elles apparaissent publiquement, rien n'est filtré, moyenné ou prétraité. Cela garantit une flexibilité maximale, vous permettant de créer des flux de travail d'analyse personnalisés et d'intégrer les données dans vos propres tableaux de bord/solutions d'analyse pour un traitement ultérieur.

Exemple : Vous collectez des données et des indicateurs d'engagement (likes et commentaires) pour comprendre quel type de contenu trouve le plus d'écho auprès de votre public. Ainsi, en récupérant des données à l'aide de l'API Data365 et en chargeant davantage les données des publications Instagram dans Pandas à des fins d'analyse dans votre tableau de bord ou votre application, vous pouvez suivre : le taux d'engagement, l'engagement mensuel/trimestriel/annuel moyen, ou tout autre calcul nécessaire :

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 : points clés à retenir et quelques conseils

Python s'est imposé comme le langage de référence pour travailler avec des API, notamment l'API Instagram Graph et des solutions tierces. Sa simplicité, ses bibliothèques étendues et son solide soutien communautaire en font un outil idéal pour créer des intégrations d'API efficaces.

Avec Python, les développeurs peuvent automatiser la récupération des données, gérer l'authentification et traiter efficacement de grands ensembles de données. Qu'il s'agisse d'utiliser la documentation Python de l'API Instagram ou d'explorer des outils tiers tels que Data365, la polyvalence de Python garantit une intégration rationalisée et évolutive des données des réseaux sociaux à votre application.

Comme vous le voyez, Python est universel et en termes d'efficacité, la décision principale réside dans l'outil de récupération de données. L'API Instagram officielle fournit un accès structuré aux données des entreprises et des créateurs, tandis que des solutions tierces telles que les API Data365 proposent des alternatives et une personnalisation plus flexibles. Tout dépend des besoins et des objectifs de votre projet.

Si vous avez besoin d'aide ou si vous souhaitez en savoir plus sur la solution et ses fonctionnalités, n'hésitez pas à demander, et nos spécialistes vous fourniront tous les détails sur l'API Data365 et ses fonctionnalités.

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