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本文目录一览：
- 1、、twitter、facebook登录、whatsapp分享、微信分享
- 2、能利用爬虫技术做到哪些很酷很有趣很有用的事情
- 3、怎样用python爬新浪微博大V所有数据
facebook、twitter、facebook登录、whatsapp分享、微信分享
所谓爬虫，是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。
对于国外第三方的分享元素图谱，是写在 html 的 head 部分，分为以下几个：
facebook 分享官方英文文档
分享原理：告诉 facebook 你想要分享的 url，facebook 爬虫机器人会主动向这个 url 发起爬虫操作，拿到对应的 html 解析，分别拿到相应的 html 元素图谱。所以，内网，是无法拿到相应的 html 元素图谱的，所以 内网分享不会有图
分享示例：
比如，分享的地址是 ，则设置App Doma 为 luotuxiu.cn
方式 1：超链接分享( 注意 url 需要 encode )
方式 2：接入 facebook sdk（前提是先引入 facebook sdk js，并做初始化）
比如输入我的博客地址，可以看到以下截图：
可以对着上面的表格一一可以看到，facebook 一一解析了 html 的元素
facebook 登录英文文档地址
接入 facebook 登录需要引入 facebook sdk，共计需要 5 个步骤
Valid OAuth Redirect URIs：这个是回调地址，必填。也就是，你想要哪个网址使用 facebook 登录，就填哪个网址，一般来讲，填写通用地址接口，比如填写： 即可，后面文件名可以不用填写。
登录完后，返回的 response 的示例：
一般拿着 accessToken 去做登录态也可以，有一个接口可以校验登录态是否生效
同时也有一个 get 请求可以校验 token 是否生效：
其中，input_token 是你要校验的 token，access_token 是在 facebook 后台对应的这个 app 的 token。如果正确，返回值如下：
分享原理和 facebook 是一样的，通过爬虫获取分享信息
官网文档：
无需带上 appid 即可，注意，url 对应的 value 值 需要 encode，hashtags 传的是话题（类似微博的话题）
注意，在手机端会自动识别所有元数据，同 facebook 是通过爬虫抓到数据，所以也需要和 facebook 一样设置所有的 title，image 等数据
注意，这里和 facebook 一样，可能有 网站更新了但是分享的内容没有及时更新的 bug ，此时用这个工具重新 preview 一下即可，可以手动触发爬虫
分享原理和 facebook 是一样的，通过爬虫获取分享信息
注意，在手机端会自动识别所有元数据，同 facebook 是通过爬虫抓到数据，所以也需要和 facebook 一样设置所有的 title，image 等数据
分享原理是通过发送微信 jssdk api 获取分享信息
官方文档
注意，这里，签名的生成，需要后端去调用微信的 api，然后前端需要访问后端一个接口来返回每次的签名
更多精彩文章可以看 我的博客 ，如有错误，欢迎指正，共同进步
能利用爬虫技术做到哪些很酷很有趣很有用的事情
2011年夏天我在google实习的时候做了一些<a href="http://www.liedaoshou.com/twitter" title="Twitter“>Twitter数据相关的开发，之后我看到了一片关于利用twitter上人的心情来预测股市的论文()。实习结束后我跟几个朋友聊了聊，我就想能不能自己做一点twitter的数据挖掘，当时只是想先写个爬虫玩玩，没想最后开发了两年多，抓取了一千多万用户的400亿条tweet。
上分析篇
先给大家看一些分析结果吧。大家几点睡觉呢? 我们来统计一下sleep这个词在twitter上出现的频率。
看来很多人喜欢在睡前会说一声我睡了。那我们再看一个更有意思的 :”Thursday”这个词的每天出现的频率。
这里2月2号是周四，不出意料，这一天提到周四的频率最高。而且好像离周四越近这个频率越高。可是，为什么2月1号的频率反而低了呢？是因为2月1号大家不说周四而说明天了（有的人会说2月2号也可以说是今天，但是因为在2月2号提到当天的次数太高，因此还是有很多人用周四这个词）。
做了词频统计我们还可以做一些语义分析。我们可以利用unsupervised learning来分析一条tweet的感情色彩。我们对每一条tweet的高兴程度在0至1之间打分，并对每天做平均值，就得到了下面这张图。这里最明显的特征恐怕就是周期性了。是的，大家普遍周末比较高兴。不过这张图的开始和中间有两个点与周期不吻合。如果我告诉你这两天是1月1日和2月14日，那你肯定会想到为什么了，元旦和情人节很多人是很高兴的（不排除slient majority存在的可能）。
怎样用python爬新浪微博大V所有数据
先上结论，通过公开的api如果想爬到某大v的所有数据，需要满足以下两个条件：
1、在你的爬虫开始运行时，该大v的所有微博发布量没有超过回溯查询的上限，新浪是2000，twitter是3200。
2、爬虫程序必须不间断运行。
新浪微博的api基本完全照搬twitter，其中接口的参数特性与底层的NoSQL密不可分，建议先看点Nosql数据库的设计理念有助于更好的理解api设计。
一般来说，如果决定爬某个大v，第一步先试获取该用户的基本信息，中间会包含一条最新的status，记下其中的id号作为基准，命名为baseId。
接口中最重要的两个参数：
since_id：返回ID比since_id大的微博（即比since_id时间晚的微博），默认为0。
max_id：返回ID小于或等于max_id的微博，默认为0。
出于各种原因，获取statuses的接口，固定为按id降序排列（scan_index_forward=false），即最新的statuses返回在前。假设该微博第一天上线，就一个用户，发了一百条，id是1到100。而你在该用户发了第50条的时候开始运行的爬虫，即baseId=50。
假设按每次获取10条历史数据递归，先将max_id设为baseId，获取该用户id为41－50的微博，再将max_id设为41重复循环，直到返回微博数量为1或0。这步没有问题。
获取用户最新的statuses就有些蛋疼了，since_id＝50，同样获取10条数据，返回的并不是id值为51－60的数据，而是100-91的数据。简单说就是你没法从since_id逐步更新到用户当前status，而是得一口气从用户当前status更新到上次爬虫运行时得到的最后一条status。假设你的爬虫一个月才运行一次，该用户在这期间发了2300条微博，根据限制你只能更新2000条，这其中最老的300条在你的系统内就会出现“断档”。
最后一条，以上只针对公开的api，stackoverflow上twitter API可以申请权限突破数量限制和更改排序机制，微博也应该有类似机制。
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