Dans le monde effréné du réseautage professionnel, rester informé des dernières activités et publications sur LinkedIn peut constituer un aspect crucial pour de nombreuses entreprises et particuliers. En tant que développeur, exploiter l'API Piloterr pour accéder à ces activités vous permet non seulement de rester informé, mais ouvre également de nombreuses opportunités pour l'analyse de données, le suivi des tendances et le réseautage ciblé. Dans ce guide complet, nous verrons comment exploiter l'API Piloterr pour récupérer les activités les plus récentes.
Utilisez l'API LinkedIn Posts ou l'API LinkedIn Scraping complète pour une sortie structurée.
Le script que nous partageons décrit une méthode pour récupérer les activités LinkedIn correspondant à des mots-clés ou hashtags spécifiques, en utilisant les API fournies par Piloterr.
Comment exécuter le code ?
- Copiez le code
- Créez un nouveau fichier
get_linkedin_activities_from_google.py - Remplacez le token API par le vôtre
- Remplacez QUERY par votre secteur, un sujet métier ou tout autre thème que vous souhaitez analyser
- Exécutez le script avec
py get_linkedin_activities_from_google.py
import requests
PILOTERR_API_KEY = 'YOUR-TOKEN-API-REPLACE-ME'
QUERY = 'Formation'
def get_linkedin_post_details(known_url: str):
api_url = "https://piloterr.com/api/v2/linkedin/post/info"
headers = {
"x-api-key": PILOTERR_API_KEY
}
params = {
"query": known_url
}
response = requests.get(
url=api_url,
headers=headers,
params=params
)
if response.status_code == 200:
return response.json()
else:
return "Error: Unable to fetch data"
def get_linkedin_post_url_from_google(query: str):
google_api_url = "https://piloterr.com/api/v2/google/search"
headers = {
"x-api-key": PILOTERR_API_KEY
}
data = {
"query": query
}
response = requests.post(
url=google_api_url,
headers=headers,
json=data
)
if response.status_code == 200:
search_results = response.json()['organic_results']
# Extract LinkedIn URL from search results
for result in search_results:
if 'linkedin.com/posts' in result['link']:
posts.append(result['link'])
return "LinkedIn URL not found in search results"
else:
return "Error: Unable to perform search"
# Example usage
posts = []
search_query = f"site:linkedin.com inurl:posts after:2023-01-01 besoin AROUND(5) {QUERY}"
linkedin_url = get_linkedin_post_url_from_google(search_query)
print(f"Count of LinkedIn posts found: {len(posts)}. Fetching details...")
parsed_posts = []
for p in posts:
get_post_details = get_linkedin_post_details(p)
parsed_posts.append(get_post_details)
print(parsed_posts)
Description du fonctionnement du script
1. Extraction des posts LinkedIn via Google Search
Le script utilise une requête de recherche avec des paramètres spécifiques pour trouver des posts LinkedIn via Google Search. Cela est réalisé à l'aide de l'API Piloterr pour la recherche Google.
Il emploie des opérateurs de recherche comme site:, inurl:, after: et AROUND() pour affiner la recherche vers des posts LinkedIn spécifiques contenant les mots-clés souhaités dans une certaine plage de dates.
2. Collecte des détails des posts depuis LinkedIn
Une fois les URL des posts LinkedIn obtenues à partir des résultats Google Search, le script utilise une autre API Piloterr : Linkedin Post Info pour récupérer des informations détaillées sur chaque post.
Ces informations peuvent inclure le contenu du post, les détails de l'auteur, le nombre de commentaires, de likes, etc.
3. Exécution du script :
- Le script initialise une liste vide posts pour stocker les URL des posts LinkedIn.
- Il forme ensuite une requête de recherche intégrant les mots-clés souhaités et les paramètres de recherche.
- Après obtention des URL, le script récupère les détails de chaque post et les stocke dans
parsed_posts.
Résultat
[
{
"id": "7043937317610287104",
"url": "https://www.linkedin.com/posts/najettefellache_i-strongly-believe-that...",
"text": "I strongly believe that employees’ know-how is the company's most...",
"author": {
"url": "https://www.linkedin.com/in/najettefellache",
"full_name": "Najette Fellache 🔆",
"image_url": "https://media.licdn.com/dms/image/D4E03AQGvUg...",
"profile_type": "person"
},
"hashtags": [],
"image_url": "https://media.licdn.com/dms/image/C5622AQGsOm8y...",
"like_count": 125,
"comments_count": 4,
"date_published": "2023-03-21T13:32:06.530Z",
"total_engagement": 129,
"mentioned_profiles": []
}
]
Conclusion
L'article explique comment l'utilisation de mots-clés spécifiques pour rechercher et analyser les activités LinkedIn peut constituer un outil puissant. Cette méthode aide à suivre les tendances, analyser les données et améliorer le réseautage. Elle permet aux utilisateurs de rester à jour dans leur secteur et soutient la croissance stratégique dans le monde numérique.
