
Python Instagram Scraper: commenti
Lo scraping dei commenti può aiutarci ad identificare i migliori commentatori del nostro profilo e la frequenza con cui commentano. Ad esempio il profilo pubblico del Van Gogh Museum, ha proposto in un post pubblico di indovinare quanti girasoli erano dipinti nella famosa opera di Van Gogh.
Attraverso lo scrapping si sarebbe in grado di selezionare i vincitori del quiz. Un possibile esempio di codice potrebbe essere il seguente, recuperando tutti i commenti possiamo controllarne il contenuto parola per parola controllando se è un numero intero.
Scrappando i primi 24 commenti possiamo trovare i profili che avevano risposto correttamente:
Per un brand, un influencer questo tipo di analisi può aiutare a conoscere meglio i propri i followers attraverso le loro risposte consentendo di sapere quali post creare e quali strategie utilizzare per trarne vantaggio. HashtagsNel 2011 Instagram, ispirandosi a Twitter, introduce gli hashtags: facendo precedere una parola o una frase da # è possibile condividere i contenuti in base agli interessi. Per conoscere gli hashtags nella didascalia (caption) di una foto o nel commento di un'utente splittiamo il testo e word by word cerchiamo il simbolo # utilizzando una regex o più semplicemente starstwith.
DatamodelPartendo dal json del commento iniziamo a crearci il datamodel con campi che ci interessano.
Per il momento useremo il testo del commento (text), l'identificativo (id) , la data di creazione (created_at) ed il proprietario (owner).
Sitografia[1] Nilay Patel , No, Instagram can't sell your photos: what the new terms of service really mean, The Verge, 18/12/2012 GraphQL Emoji |