使用gallery-dl工具提取Instagram关注列表
2025-05-17 07:31:54作者:傅爽业Veleda
在社交媒体数据分析和个人账号管理中,经常需要获取Instagram账号的关注列表数据。开源项目gallery-dl提供了一个简单有效的解决方案来实现这一需求。
gallery-dl是一个功能强大的命令行工具,主要用于从各种网站下载图片和视频内容。但它的功能不仅限于媒体下载,还可以用于提取社交媒体账号的相关信息。
提取Instagram关注列表的方法
要获取某个Instagram用户的关注列表,可以使用以下命令格式:
gallery-dl -g https://www.instagram.com/USER/following > following.txt
这个命令会将指定用户的关注列表输出到一个文本文件中。其中:
-g参数表示只获取URL而不下载内容USER需要替换为目标Instagram账号的用户名> following.txt将输出重定向到文本文件
技术实现原理
gallery-dl通过Instagram的公开API接口获取用户数据。当请求关注列表时,它会模拟浏览器行为,发送经过认证的HTTP请求,然后解析返回的JSON格式数据,提取出关注用户的用户名信息。
使用注意事项
- 目前该功能仅支持获取关注列表(following),暂不支持获取粉丝列表(followers)
- 需要确保目标账号的隐私设置为公开,否则可能无法获取完整数据
- 大量频繁请求可能会触发Instagram的访问限制
- 建议合理使用该功能,遵守Instagram的服务条款
进阶应用
获取的关注列表数据可以用于:
- 社交媒体分析
- 账号关系网络研究
- 内容营销策略制定
- 竞争对手分析
对于需要更复杂数据分析的用户,可以将输出的文本文件导入到Excel、Python或R等工具中进行进一步处理和分析。
总结
gallery-dl提供了一个简单高效的方式来提取Instagram公开账号的关注列表数据。虽然功能上目前还有所限制,但对于基本的关注列表导出需求已经足够。开发者可以基于这个工具构建更复杂的数据分析流程,为社交媒体研究提供数据支持。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
671
156
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217