خب، توی پست قبلی، فهمیدیم چطوری میشه به اطلاعات insight اکانتمون دست پیدا کنیم. توی این پست کد پایتونی که برای جمع آوری و مرتب کردن این دیتا ها نوشتم رو توضیح میدم.
اول از همه بگم کد رو از اینجا میتونین بهش دسترسی داشته باشین.
خب، حالا شروع میکنیم. اول از همه import کردن کتاب خونه های مورد نیاز
pandas : برای ساختن یک دیتا فریم از داده ها
strftime: برای کار با زمان
json : برای خوندن فایل جیسونی که خود اینستاگرام در اختیارمون قرار میده
urllib.request : برای اتصال به صفحه‌ی دیتا
import pandas as pd from time import strftime import urllib.request , json
بعدش یه تابع داریم برای شمارش لغات و جمله ها در یک متن (این یه قابلیتیه که خودم اضافه کردم، برای یک تست ساده که ببینم ایا بلندی و کوتاهی کپشن با لایک ارتباطی داره) :
def w_s_count(string): word=1 senteces=0 for i in string: if i==' ': word+=1 if i=='.': senteces+=1 return [word,senteces]
حالا نوبت میرسه به وارد کردن اطلاعات اکانت و Access token داخل کد:
#Acess Token given from facebook app access_token=' ' account_id=' ' #given from last tutorial account=' ' #account id from instagram
توی مرحله‌ی بعد اطلاعات رو به وسیله‌ی urllib.request دریافت میکنیم ( فقط باید فیلتر شکنتون روشن باشه)
باید بگم این لینک ها از پست قبلی (قسمت اول این آموزش) برداشته شده.
من اطلاعات رو به چهار دسته تقسیم کردم و توی چهار بخش دریافتشون کردم:
general information :اطلاعات عمومی اکانت، مثل تعداد فالور، پست و ..
account insight : مثل تعداد reach، impression و ...
post info : اطلاعات عمومی پست ها شامل تعداد لایک و کامت
post insight: اطلاعاتی مثل، تعداد Save، reach و ... پست ها
#give json files #general information with urllib.request.urlopen('https://graph.facebook.com/v6.0/{}/?fields=followers_count%2Cfollows_count%2Cmedia_count%2Cstories&access_token={}'.format(account_id,access_token)) as url: general_info=json.loads(url.read().decode()) pass
#account insight with urllib.request.urlopen('https://graph.facebook.com/v6.0/{}/insights?metric=impressions%2Creach%2Cprofile_views%2Cwebsite_clicks%2Cemail_contacts&period=day&access_token={}'.format(account_id,access_token)) as url: account_insight=json.loads(url.read().decode()) pass account_insight=account_insight['data']
#posts id posts_id_list=[] with urllib.request.urlopen('https://graph.facebook.com/v6.0/{}/media?access_token={}'.format(account_id,access_token)) as url: posts_id=json.loads(url.read().decode()) pass for id in posts_id['data']: posts_id_list.append(id['id'])
#posts with urllib.request.urlopen('https://graph.facebook.com/v6.0/{}/media?fields=like_count%2Ccomments_count%2Cmedia_type%2Cid%2Ctimestamp%2Ccaption&access_token={}'.format(account_id,access_token)) as url: posts_info=json.loads(url.read().decode()) pass posts_info=posts_info['data']
#Posts_insight posts_insight_list=[] for id in posts_id_list: with urllib.request.urlopen("https://graph.facebook.com/v6.0/{}/insights?metric=engagement%2Cimpressions%2Creach%2Csaved&access_token={}".format(id,access_token)) as url: post_inight=json.loads(url.read().decode()) posts_insight_list.append(post_inight['data']) pass
و توی مرحله‌ی بعد اطلاعات رو از فایل های جیسون به دیکشنری های پایتون منتقل میکنیم. در واقع توی این مرحله یجوری اطلاعات رو با لیبل های مشخص داخل از فایل های جیسون استخراج میکنیم.
#extract data general_info_dict={'Number of Followers':general_info['followers_count'], 'Number of Following':general_info['follows_count'], 'Number of Media':general_info['media_count'], 'Number of Posts':len(posts_id_list)} if 'stories' in list(general_info.keys()): general_info_dict['Number of Stories']=len(general_info['stories']['data']) else: general_info_dict['Number of Stories']=0 account_insight_dict={'impressions':account_insight[0]['values'][1]['value'], 'Reach':account_insight[1]['values'][1]['value'], 'Profile Views':account_insight[2]['values'][1]['value'], 'Website click':account_insight[3]['values'][1]['value'], 'Email click':account_insight[4]['values'][1]['value']} posts_dict={'Post Number':[i for i in range(len(posts_id_list),0,-1)], 'Time of creation':[posts_info[i]['timestamp'][:10] for i in range(len(posts_id_list))], 'Title':[posts_info[i]['caption'][:50] for i in range(len(posts_id_list))], 'Number of words':[w_s_count(posts_info[i]['caption'])[0] for i in range(len(posts_id_list))], 'Number of senteces':[w_s_count(posts_info[i]['caption'])[1] for i in range(len(posts_id_list))], 'Likes':[posts_info[i]['like_count'] for i in range(len(posts_id_list))], 'Comments':[posts_info[i]['comments_count'] for i in range(len(posts_id_list))], 'Engagement':[posts_insight_list[i][0]['values'][0]['value'] for i in range(len(posts_id_list))], 'Impressions':[posts_insight_list[i][1]['values'][0]['value'] for i in range(len(posts_id_list))], 'Reach':[posts_insight_list[i][2]['values'][0]['value'] for i in range(len(posts_id_list))], 'Saved':[posts_insight_list[i][3]['values'][0]['value'] for i in range(len(posts_id_list))]} posts_dict['Person/Seen']=[posts_dict['Impressions'][i]/posts_dict['Reach'][i] for i in range(len(posts_id_list))]
و در آخر هم از دیکشنری ها دیتافریم میسازیم و خروجی اکسل میگیریم.
#creat DataFrame general_info_Dframe=pd.DataFrame(general_info_dict,index=[strftime("%y/%m/%d")]) account_insight_Dframe=pd.DataFrame(account_insight_dict,index=[strftime("%y/%m/%d")]) posts_Dframe=pd.DataFrame(posts_dict,index=[strftime("%y/%m/%d") for i in range(len(posts_id_list))])
#creat csvs general_info_Dframe.to_excel('General Information of {}_{}.xlsx'.format(account,strftime('%y-%m-%d'))) account_insight_Dframe.to_excel('Insight of {}_{}.xlsx'.format(account,strftime('%y-%m-%d'))) posts_Dframe.to_excel('Posts Insights of {}_{}.xlsx'.format(account,strftime('%y-%m-%d')),encoding = 'utf-8-sig')
و تمام!
سعی کردم کلیت کار رو توضیح بدم ولی بازم اگه سوال یا پیشنهادی بود حتما بگین.
و یه سوال از اهل فن، به نظرتون این دیتا ها پتانسیل اجرای یک مدل یادگیری ماشین رو داره ؟
