Kako si ogledati Instagram kolute ali objave, usmerjene na neposredno sporočilo klepetalnika

Premagovanje omejitev Instagram DM za klepetalnice

Ko sem prvič začel graditi klepetalnega robota za Instagram, sem si predstavljal, da upravlja vse vrste interakcij, ki mu jih uporabniki vržejo na pot, vključno z dostopom do skupnih objav in kolutov. Navsezadnje je potencial chatbota, da pritegne uporabnike, močno odvisen od brezhibne komunikacije. 😊

Vendar sem hitro naletel na cestno zaporo. Uporabniki so pošiljali objave in kolute na Instagramu v DM-je chatbota, vendar bot z njimi ni mogel narediti veliko. Orodja, kot so Chatfuel, ManyChat in celo SendPulse, niso podpirala te vrste funkcionalnosti. Zaradi tega sem bil zmeden in iskal rešitev.

Kot razvijalec sem vedel, da mora obstajati rešitev. Želel sem, da moj chatbot odklene to zmožnost prek API-jev ali kodiranja po meri. Obljuba o boljši interakciji z uporabniki me je ohranjala motivirano kljub začetnim neuspehom.

V tem članku bom delil svojo pot reševanja te težave, raziskovanja možnih rešitev in razkrivanja, kaj je delovalo. Če ste v podobni situaciji, ostanite in se naučite praktičnih korakov, s katerimi boste svojemu klepetalnemu robotu omogočili interakcijo z objavami in koluti na Instagramu, ki so deljeni v DM-jih. 🚀

// 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

Razlaga skriptov za dostop do medijev za Instagram Chatbot

Skript Node.js izkorišča Express.js za ustvarjanje webhooka, ki posluša dohodne dogodke iz Instagrama. Zasnovan je za zajemanje sporočil, pri katerih uporabniki pošiljajo medije, kot so objave ali koluti, v DM-je robota. Ključni del scenarija je uporaba razčlenjevalnik telesa, ki pomaga izvleči koristni tovor JSON, ki ga Instagram pošlje webhooku. Z obdelavo teh podatkov lahko dostopamo do matrike "vnos" v obremenitvi in ​​pridobimo medijsko povezavo, shranjeno v ugnezdeni lastnosti "priponke". Ta pristop je učinkovit, ker zagotavlja, da so vsa dohodna sporočila razčlenjena in sistematično obdelana. 😊

Za interakcijo z mediji skript uporablja polje »payload.url«, ki zagotavlja neposredno povezavo do objave ali koluta na Instagramu v skupni rabi. To povezavo je nato mogoče obdelati za nadaljnja dejanja, kot je shranjevanje predstavnosti ali sprožitev odzivov robota po meri. Na primer, če uporabniki pošljejo kolut, ki promovira izdelek, lahko bot izvleče to povezavo in odgovori s podrobnimi informacijami o izdelku. Skript poudarja prilagodljivost, zaradi česar je idealen za robote, zasnovane za obvladovanje dinamičnih uporabniških interakcij.

V rešitvi Python se Flask uporablja za ustvarjanje podobnega webhooka. Tukaj, jsonify igra pomembno vlogo, saj skriptu omogoča, da se odzove na Instagramove zahteve za preverjanje veljavnosti webhooka in pošlje odgovore v formatu JSON. Ko uporabnik deli predstavnost v DM, aplikacija Flask iz tovora sporočila izvleče »media_url«. Ta modularnost zagotavlja, da lahko razvijalci hitro prilagodijo bota za obravnavo drugih vrst uporabniških vnosov. Na primer, če uporabnik pošlje kolut, ki prikazuje storitev, lahko bot uporabi URL, da pridobi sorodno vsebino in jo v realnem času deli nazaj z uporabnikom. 🚀

Testiranje je bistveni del obeh skriptov. V implementaciji Node.js knjižnica »supertest« razvijalcem omogoča simulacijo zahtev HTTP za webhook in zagotavlja, da pravilno obravnava veljavne in neveljavne obremenitve. Podobno uporablja skript Python Pytest za potrditev njegove funkcionalnosti. Na primer, med testiranjem lahko simuliramo scenarij, kjer uporabnik deli kolut, bot pa mora vrniti določen odgovor. Ti testi ne le potrjujejo funkcionalnosti, ampak tudi pomagajo optimizirati delovanje in varnost skriptov, s čimer zagotavljajo, da so pripravljeni za produkcijsko uvedbo.

Raziskovanje izzivov dostopa do medijev v Instagramovih klepetalnih robotih

Eden od spregledanih vidikov gradnje Instagram chatbota je izziv obdelave objave in koluti delijo uporabniki v neposrednih sporočilih. Številnim že pripravljenim platformam za klepetalne robote primanjkuje zmožnosti pridobivanja in uporabe medijskih povezav iz teh sporočil. Ta omejitev lahko moti potek dela za podjetja, na primer odgovarjanje na poizvedbe o določenih izdelkih, predstavljenih v kolutih. Na primer, uporabnik lahko pošlje kolut dizajnerske torbe, da poizveduje o razpoložljivosti, vendar bot ne uspe pridobiti vsebine. Rešitev tega zahteva preseganje orodij brez kode za integracijo programskih API-jev.

Ključ do odklepanja te funkcionalnosti je v API-ju Instagram Graph, ki razvijalcem omogoča programski dostop do uporabniških interakcij. API podpira integracije webhook, ki obvestijo vašega bota, kadar koli prejme sporočilo, ki vsebuje predstavnost. Z razčlenjevanjem koristnega tovora, poslanega webhooku, lahko roboti izvlečejo medijske URL-je in jih uporabijo za nadaljnjo obdelavo, kot je pridobivanje metapodatkov ali zagotavljanje prilagojenih odgovorov. Ta pristop ponuja več nadzora in omogoča napredne interakcije, kot je priporočanje podobnih artiklov ali avtomatizacija podpore strankam.

Poleg tega uporaba robustnih ogrodij za testiranje, kot sta Jest za Node.js ali Pytest za Python, zagotavlja, da so rešitve po meri zanesljive in varne. Simulacija različnih primerov uporabe med testiranjem pomaga optimizirati zmogljivost in zmanjša verjetnost napak med izvajanjem. Na primer, test bi lahko posnemal uporabnika, ki si deli kolut z več oznakami izdelkov, s čimer bi zagotovil, da bot z njim ravna elegantno. S sprejetjem teh strategij lahko razvijalci zgradijo s funkcijami bogate Instagram chatbote, ki resnično izboljšajo uporabniško izkušnjo. 😊