| 我写此文的目的在于展示以编程的方式使用Instagram的基本方法。我的方法可用于数据分析、计算机视觉以及任何你所能想到的酷炫项目中。
Instagram是最大的图片分享社交媒体平台，每月活跃用户约五亿，每日有九千五百万的图片和视频被上传到Instagram。其数据规模巨大，具有很大的潜能。本文将给出如何将Instagram作为数据源而非一个平台，并介绍在项目中使用本文所给出的开发方法。
PI和工具简介
Instagram提供了官方API，但是这些API有些过时，并且当前所提供的功能也非常有限。因此在本文中，我使用了LevPasha提供的非Instagram官方API。该API支持所有关键特性，例如点赞、加粉、上传图片和视频等。它使用Python编写，本文中我只关注数据端的操作。
我推荐使用Jupyter Notebook和IPython。使用官方Python虽然没有问题，但是它不提供图片显示等特性。
安装
你可以使用pip安装该软件库，命令如下：
| python -m pip
install -e git+https://github.com/LevPasha/Instagram-API-python.git#egg=InstagramAPI |
如果系统中尚未安装ffmpeg，那么在Linux上，可以使用如下命令安装：
| sudo apt-get
install ffmpeg |
对于Windows系统，需在Python解释器中运行如下命令：
import imageio
imageio.plugins.ffmpeg.download() |
下面使用API，实现登入Instragram：
from InstagramAPI
import InstagramAPI
username="YOURUSERNAME"
InstagramAPI = InstagramAPI(username, "YOURPASSWORD")
InstagramAPI.login() |
如果登录成功，那么你会收到“登陆成功”的消息。
基本请求
做好上面的准备工作后，我们可以着手实现首次请求：
InstagramAPI.getProfileData()
result = InstagramAPI.LastJson |
{u'status':
u'ok',
u'user': {u'biography': u'',
u'birthday': None,
u'country_code': 20,
u'email': aaa@hotmail.com',
u'external_url': u'',
u'full_name': u'Nour Galaby',
u'gender': 1,
u'has_anonymous_profile_picture': False,
u'hd_profile_pic_url_info': {u'height': 1080,
u'url': u'https://instagram.fcai2-1.fna.fbcdn.net/t51.2885-1aaa7448121591_1aa.jpg',
u'width': 1080},
u'hd_profile_pic_versions': [{u'height': 320,
u'url': u'https://instagram.fcai2-1.fna.fbcdn.net/t51.2885-19/s320x320/19aa23237_4337448121591_195310aaa32_a.jpg',
u'width': 320},
{u'height': 640,
u'url': u'https://instagram.fcai2-1.fna.fbcdn.net/t51.2885-19/s640x640/19623237_45581744812153_44_a.jpg',
u'width': 640}],
u'is_private': True,
u'is_verified': False,
u'national_number': 122,
u'phone_number': u'+201220',
u'pk': 22412229,
u'profile_pic_id': u'1550239680720880455_22',
u'profile_pic_url': u'https://instagram.fcai2-1.fna.fbcdn.net/t51.2885-19/s150x150/19623237_455817448121591_195310166162_a.jpg',
u'show_conversion_edit_entry': False,
u'username': u'nourgalaby'}} |
如上所示，结果是以JSON格式给出的，其中包括了所有请求的数据。
你可以使用正常的键值方式访问结果数据。例如：
你也可以使用工具（例如Notepad++）查看JSON数据，并一探究竟。
获取并查看Instagram时间线
下面让我们实现一些更有用的功能。我们将请求排在时间线最后的帖子，并在Jupyter Notebook中查看。
下面代码实现获取时间线：
| InstagramAPI.timelineFeed() |
类似于前面的请求实现，我们同样使用LastJson()查看结果。查看结果JSON数据，我们可以看到其中包括一系列称为“条目”的键值。列表中的每个元素保存了时间线上特定帖子的信息，其中包括如下元素：
[text]：保存了标题下的帖子文本内容，包括hashtag。
[likes]：帖子中的点赞数。
[created_at]：帖子创建时间。
[comments]：帖子的评论。
[image_versions]：保存有指向实际JPG文件的链接，可使用该链接在Jupyter Notebook中显示图片。
函数
函数Get_posts_from_list()和Get_url()在帖子列表上循环，查找每个帖子中的URL，并附加到我们的空列表中。
上述函数完成后，我们将得到一个URL列表，如下所示：
我们可以使用IPython.display模块查看图片，代码如下：
在IPython Notebook中查看图片是十分有用的功能，我们之后还会使用这些函数去查看结果，敬请继续。
获取最受欢迎的帖子
现在我们已经知道了如何发出基本请求，但是如何实现更复杂的请求呢？下面我们要做一些类似的事情，即如何获取我们的帖子中最受欢迎的。要实现这个目的，首先需要获取当前登录用户的所有帖子，然后将帖子按点赞数排序。
获取用户的所有帖子
要获取所有帖子，我们将使用next_max_id和more_avialable值在结果列表上执行循环。
import time
myposts=[]
has_more_posts = True
max_id=""
while has_more_posts:
InstagramAPI.getSelfUserFeed(maxid=max_id)
if InstagramAPI.LastJson['more_available'] is
not True:
has_more_posts = False #stop condition
print "stopped"
max_id = InstagramAPI.LastJson.get('next_max_id','')
myposts.extend(InstagramAPI.LastJson['items'])
#merge lists
time.sleep(2) # Slows the script down to avoid
flooding the servers
print len(myposts) |
保存和加载数据到磁盘
因为上面的请求可能需要很长的时间才能完成，我们并不想在没有必要时运行它，因此好的做法是将结果保存起来，并在继续工作时再次加载。为此，我们将使用Pickle。Pickle可以将任何变量序列化并保存到文件中，进而加载它们。下面给出一个工作例子：
保存：
import pickle
filename=username+"_posts"
pickle.dump(myposts,open(filename,"wb")) |
加载：
import pickle
filename="nourgalaby_posts"
myposts=pickle.load(file=open(filename)) |
按点赞数排序
现在我们得到了一个名称为“myposts”的有序字典。要实现根据字典中的某个键值排序，我们可以使用Lambda表达式，代码如下：
myposts_sorted
= sorted(myposts, key=lambda k:
k['like_count'],reverse=True)
top_posts=myposts_sorted[:10]
bottom_posts=myposts_sorted[-10:] |
如下代码可以实现和上面一样的显示：
image_urls=get_images_from_list(top_posts)
display_images_from_url(image_urls) |
过滤图片
我们可能想要对我们的帖子做一些过滤。例如，可能有的帖子中是视频，但是我们只想要图片帖子。我们可以这样做过滤：
myposts_photos=
filter(lambda k: k['media_type']==1, myposts)
myposts_vids= filter(lambda k: k['media_type']==2,
myposts)
print len(myposts)
print len(myposts_photos)
print len(myposts_vids) |
当然，你可以对结果中的任何变量做过滤，发挥你的创造力吧！
通知
InstagramAPI.getRecentActivity()
get_recent_activity_response= InstagramAPI.LastJson
for notifcation in get_recent_activity_response['old_stories']:
print notifcation['args']['text'] |
结果可能是：
userohamed3
liked your post.
userhacker32 liked your post.
user22 liked your post.
userz77 liked your post.
userwww77 started following you.
user2222 liked your post.
user23553 liked your post. |
仅来自特定用户的通知
现在，我们可以按我们的要求操作并玩转通知。例如，我可以获得来自于特定用户的通知列表：
username="diana"
for notifcation in get_recent_activity_response['old_stories']:
text = notifcation['args']['text']
if username in text:
print text |
让我们尝试一些更有意思的操作，例如：得到你被点赞最多的时刻，一天中何时人们点赞最多。要实现这些操作，我们将绘制一个关系图，显示一天中的时刻和你所收到点赞数的关系。
下面的代码绘制了通知的时间日期：
import pandas
as pd
df = pd.DataFrame({"date":dates})
df.groupby (df["date"] .dt.hour).count().plot
(kind="bar",title="Hour" ) |
正如在此例中所看到的，我在下午六点到十点间得到的点赞最多。如果你了解社交媒体，你就会知道这是高峰使用时间，大多数企业选取此时间段发帖以获得最大的认可度。
获取粉丝和被粉列表
下面我将获取粉丝和跟帖列表，并在列表上执行一些操作。
要使用getUserFollowings和getUserFollowers这两个函数，你首先需要取得user_id。下面给出了一种获取user_id的方式：
现在你可以如下调用函数。注意，如果粉丝数量非常大，你需要做多次请求（下文将详细介绍）。现在我们做了一次请求去获取粉丝和被粉列表。JSON结果中给出了用户列表，其中包含每个粉丝和被粉者的信息。
InstagramAPI.getUserFollowings(user_id)
print len(InstagramAPI.LastJson['users'])
following_list=InstagramAPI.LastJson['users']
InstagramAPI.getUserFollowers(user_id)
print len(InstagramAPI.LastJson['users'])
followers_list=InstagramAPI.LastJson['users'] |
如果粉丝数量很大，那么给出的结果可能并非完整列表。
获得所有的粉丝
获得所有粉丝列表类似于获得所有帖子。我们将发出一个请求，然后对结果使用next_max_id键值做迭代处理。
在此感谢Francesc Garcia所提供的支持。
| import time
followers = []
next_max_id = True
while next_max_id:
print next_max_id
#first iteration hack
if next_max_id == True: next_max_id=''
_ = InstagramAPI.getUserFollowers(user_id,maxid=next_max_id)
followers.extend ( InstagramAPI.LastJson.get('users',[]))
next_max_id = InstagramAPI.LastJson.get('next_max_id','')
time.sleep(1)
followers_list=followers |
对于被粉列表也可以同样做，但是我并不会这样做，因为就我而言，一次请求就足以获取我的所有被粉者。
现在我们得到了JSON格式的所有粉丝和被粉者的列表数据。我将转化该列表为一种对用户更友好的数据类型，即集合，以方便在数据上做一系列的操作。
我只取其中的“username”键值，并在其上使用set()。
user_list =
map(lambda x: x['username'] , following_list)
following_set= set(user_list)
print len(following_set)
user_list = map(lambda x: x['username'] , followers_list)
followers_set= set(user_list)
print len(followers_set) |
这里我选取了所有用户名的集合。对“full_name”也可同样操作，并且结果更为用户友好。但是结果可能并非唯一，因为一些用户可能没有提供全名。
现在我们得到了两个集合。我们可以做如下操作：
这里我给出了粉丝的一些统计数字。你可以做很多事情，例如保存粉丝列表并稍后做对比，以了解掉粉的情况。
上面我们给出了可对Instagram数据进行的操作。我希望你已经学会了如何使用Instagram
API，并具备了一些使用这些API可以做哪些事情的基本想法。敬请关注一下官方API，它们依然在开发中，未来你可以使用它们做更多的事情。如有任何疑问或建议，欢迎联系我。
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