لا يمكن إنشاء حساب إنستغرام أو التحكم فيه تلقائيًا عبر كود بلغة بايثون أو سي شارب بطريقة رسمية، لأن إنستغرام لا يسمح بإنشاء الحسابات برمجيًا، كما أنه يمنع التحكم بالحسابات عبر الـ API الخاص به إلا ضمن حدود معينة، مثل نشر المحتوى أو جلب البيانات لحسابات الأعمال المصرح بها.
البدائل الممكنة:
استخدام Instagram Graph API (لإدارة الحسابات التجارية):
يمكن استخدام واجهة Instagram Graph API المقدمة من فيسبوك لإدارة حسابات الأعمال فقط، وليس الحسابات الشخصية.
يتطلب ذلك الحصول على Access Token عبر منصة مطوري فيسبوك.
لا يمكن إنشاء حسابات جديدة من خلال هذه الـ API.
استخدام مكتبات غير رسمية مثل Instagrapi:
هناك مكتبات مثل instagrapi التي تتيح بعض العمليات مثل تسجيل الدخول، نشر الصور، إرسال الرسائل، لكنها ليست مضمونة دائمًا لأن إنستغرام يقوم بتحديث نظام الحماية الخاص به بشكل مستمر.
لا يمكن إنشاء حساب جديد باستخدام هذه المكتبات.
المحاكاة باستخدام Selenium أو Playwright (طريقة غير رسمية وغير مضمونة):
يمكن استخدام أدوات مثل Selenium أو Playwright لمحاكاة المتصفح وتنفيذ الخطوات يدويًا لإنشاء الحساب، لكن هذه الطريقة قد تؤدي إلى حظر الحساب بسبب سياسات إنستغرام الصارمة ضد الأتمتة.
مثال على تسجيل الدخول باستخدام instagrapi في بايثون:
from instagrapi import Client cl = Client() cl.login("your_username", "your_password") user_info = cl.account_info() print(user_info)
⚠ ملاحظة: استخدام هذه الطرق قد يعرض حسابك للحظر أو التقييد من إنستغرام.
إذا كنت تريد بناء أداة رسمية، يفضل استخدام Instagram Graph API للحسابات التجارية فقط. أما إذا كنت تبحث عن أتمتة غير رسمية، فإن Selenium أو instagrapi قد تكون خيارًا، لكن مع مخاطر الحظر. 🚨
يبدو أن لديك كودًا لتحميل ملف CSV باستخدام pandas في بايثون، مع تحديد بعض القيم التي يجب اعتبارها كـ NaN (قيم مفقودة). ولكن تأكد من الأمور التالية: التحقق من اسم الملف: تأكد من أن مسار الملف "equity-post-HCT-survival-predictions/train.csv" صحيح وأن الملف موجود في نفس المجلد الذي تعمل منه، أو استخدم المسار الكامل. التأكد من استيراد pandas: قبل تشغيل الكود، تأكد من أنك قمت باستيراد pandas باستخدام: import pandas as pd التأكد من قراءة البيانات بشكل صحيح: بعد قراءة البيانات، يمكنك عرض بعض الصفوف الأولى للتأكد من أن القيم المفقودة قد تم التعامل معها بشكل صحيح: print(data_train.head()) print(data_train.isnull().sum()) # لمعرفة عدد القيم المفقودة في كل عمود