Как просмотреть ролики Instagram или публикации, направленные на прямое сообщение чат-бота

Преодоление ограничений Instagram DM для чат-ботов

Когда я впервые начал создавать чат-бота для Instagram, я представлял, что он обрабатывает все типы взаимодействий, с которыми сталкиваются пользователи, включая доступ к общим публикациям и роликам. В конце концов, потенциал чат-бота по привлечению пользователей во многом зависит от бесперебойной коммуникации. 😊

Однако я быстро столкнулся с блокпостом. Пользователи отправляли посты и ролики из Instagram в личные сообщения чат-бота, но бот мало что мог с ними сделать. Такие инструменты, как Chatfuel, ManyChat и даже SendPulse, не поддерживают такую ​​функциональность. Это заставило меня озадачиться и искать решение.

Как разработчик, я знал, что должен быть обходной путь. Я хотел, чтобы мой чат-бот разблокировал эту возможность, будь то с помощью API или специального кодирования. Обещание лучшего взаимодействия с пользователем поддерживало мою мотивацию, несмотря на первоначальные неудачи.

В этой статье я поделюсь своим опытом решения этой проблемы, изучения потенциальных решений и выявления того, что сработало. Если вы находитесь в похожей ситуации, оставайтесь здесь, чтобы узнать практические шаги, которые помогут вашему чат-боту взаимодействовать с публикациями и роликами Instagram, которыми вы делитесь в личных сообщениях. 🚀

// Import necessary modules
const express = require('express');
const bodyParser = require('body-parser');
const fetch = require('node-fetch');
const app = express();
app.use(bodyParser.json());
// Webhook endpoint to receive messages
app.post('/webhook', async (req, res) => {
  try {
    const { entry } = req.body; // Extract entry from Instagram payload
    const messaging = entry[0].messaging[0];
    if (messaging.message && messaging.message.attachments) {
      const mediaUrl = messaging.message.attachments[0].payload.url;
      console.log('Media URL:', mediaUrl);
      // Process the media URL as needed
    }
    res.status(200).send('Event received');
  } catch (error) {
    console.error('Error processing webhook:', error);
    res.status(500).send('Internal Server Error');
  }
});
// Start the server
const PORT = process.env.PORT || 3000;
app.listen(PORT, () => console.log(`Server running on port ${PORT}`));

from flask import Flask, request, jsonify
import requests
import os
app = Flask(__name__)
@app.route('/webhook', methods=['POST'])
def webhook():
    try:
        data = request.json
        entry = data['entry'][0]
        messaging = entry['messaging'][0]
        if 'attachments' in messaging['message']:
            media_url = messaging['message']['attachments'][0]['payload']['url']
            print(f"Received Media URL: {media_url}")
        return jsonify({'status': 'success'}), 200
    except Exception as e:
        print(f"Error: {e}")
        return jsonify({'status': 'error'}), 500
if __name__ == '__main__':
    app.run(port=5000)

// Jest Test for Node.js
const request = require('supertest');
const app = require('./app');
describe('Webhook Endpoint', () => {
  it('should return success on valid payload', async () => {
    const res = await request(app)
      .post('/webhook')
      .send({ entry: [{ messaging: [{ message: { attachments: [{ payload: { url: 'http://test.com/media.jpg' } }] } }] }] });
    expect(res.statusCode).toBe(200);
  });
});

# Pytest Test for Python
import app
import pytest
@pytest.fixture
def client():
    app.app.config['TESTING'] = True
    return app.app.test_client()
def test_webhook(client):
    payload = {
        "entry": [{
            "messaging": [{
                "message": {
                    "attachments": [{
                        "payload": {
                            "url": "http://test.com/media.jpg"
                        }
                    }]
                }
            }]
        }]
    }
    response = client.post('/webhook', json=payload)
    assert response.status_code == 200

Объяснение сценариев доступа к медиа-файлам чат-бота Instagram

Скрипт Node.js использует Express.js для создания веб-перехватчика, который прослушивает входящие события из Instagram. Он предназначен для захвата сообщений, в которых пользователи отправляют медиафайлы, такие как сообщения или ролики, в личные сообщения бота. Ключевой частью сценария является использование анализатор тела, который помогает извлечь полезную нагрузку JSON, которую Instagram отправляет в вебхук. Обрабатывая эти данные, мы можем получить доступ к массиву «entry» в полезных данных и получить медиассылку, хранящуюся во вложенном свойстве «attachments». Этот подход эффективен, поскольку обеспечивает систематический анализ и обработку всех входящих сообщений. 😊

Для взаимодействия с медиа скрипт использует поле payload.url, которое предоставляет прямую ссылку на общий пост или ролик в Instagram. Затем эту ссылку можно обработать для дальнейших действий, таких как сохранение медиафайлов или запуск пользовательских ответов ботов. Например, если пользователи отправляют ролик, рекламирующий продукт, бот может извлечь эту ссылку и ответить подробной информацией о продукте. Скрипт подчеркивает гибкость, что делает его идеальным для ботов, предназначенных для динамического взаимодействия с пользователем.

В решении Python Flask используется для создания аналогичного веб-перехватчика. Здесь jsonify Функция играет важную роль, позволяя сценарию отвечать на запросы проверки веб-перехватчика Instagram и отправлять ответы в формате JSON. Когда пользователь делится медиафайлами в DM, приложение Flask извлекает «media_url» из полезных данных сообщения. Эта модульность гарантирует, что разработчики смогут быстро адаптировать бота для обработки других типов пользовательского ввода. Например, если пользователь отправляет ролик, демонстрирующий услугу, бот может использовать URL-адрес для получения соответствующего контента и обмена им с пользователем в режиме реального времени. 🚀

Тестирование является неотъемлемой частью обоих сценариев. В реализации Node.js библиотека «супертест» позволяет разработчикам имитировать HTTP-запросы к веб-перехватчику, гарантируя, что он правильно обрабатывает допустимые и недопустимые полезные данные. Аналогично, сценарий Python использует Пайтест для проверки его работоспособности. Например, во время тестирования мы можем смоделировать сценарий, когда пользователь делится роликом, а бот должен вернуть определенный ответ. Эти тесты не только проверяют функциональность, но также помогают оптимизировать производительность и безопасность сценариев, обеспечивая их готовность к производственному развертыванию.

Исследование проблем доступа к медиа в чат-ботах Instagram

Одним из упущенных из виду аспектов создания чат-бота в Instagram является проблема обработки данных. посты и катушки которыми пользователи делятся в личных сообщениях. Многие готовые платформы чат-ботов не имеют возможности извлекать и использовать медиа-ссылки из этих сообщений. Это ограничение может нарушить рабочие процессы предприятий, например, ответы на запросы о конкретных продуктах, представленных в роликах. Например, пользователь может отправить рулон дизайнерской сумки, чтобы узнать о наличии, но бот не может получить содержимое. Решение этой проблемы требует выхода за рамки инструментов без кода для интеграции программных API.

Ключ к разблокировке этой функциональности лежит в API Instagram Graph, который позволяет разработчикам программно получать доступ к взаимодействию с пользователем. API поддерживает интеграцию веб-перехватчиков, которые уведомляют вашего бота при получении сообщения, содержащего медиа. Анализируя полезную нагрузку, отправленную на веб-перехватчик, боты могут извлекать URL-адреса мультимедиа и использовать их для дальнейшей обработки, например для получения метаданных или предоставления индивидуальных ответов. Этот подход обеспечивает больший контроль, обеспечивая расширенные возможности взаимодействия, такие как рекомендация аналогичных товаров или автоматизация поддержки клиентов.

Кроме того, использование надежных сред тестирования, таких как Jest для Node.js или Pytest для Python, гарантирует надежность и безопасность пользовательских решений. Моделирование различных вариантов использования во время тестирования помогает оптимизировать производительность и снижает вероятность ошибок во время выполнения. Например, тест может имитировать использование пользователем ролика с несколькими тегами продуктов, гарантируя, что бот справится с этим корректно. Приняв эти стратегии, разработчики могут создавать многофункциональные чат-боты Instagram, которые действительно улучшают качество обслуживания пользователей. 😊