使用python进行新浪微博应用开发

如何在新浪开放平台上创建一个应用？

 

1. 在开放平台-我的应用下面创建新的应用。按照提示一步一步创建，傻瓜式的。                                          
2. 点击刚才创建的应用进入详细页面，然后查看应用信息-基本信息下面。在程序开发过程中，我们需要app key 和 app secret来调用新浪API。

 

     3.   下载对应语言的sdk，当然这里以python为例。下载地址：http://code.google.com/p/sinaweibopy/。下载完成后将里面的weibo.py复制到你的应用程序同一目录下，或者复制到lib/site-package下。这样你的应用就可以调用sdk了。

 

 

    4.    在你的程序里面做如下测试，如果你幸运的话你应该能得到正确的返回结果了。

    

        from weibo import APIClient

        APP_KEY = 'xxxx' # app key
        APP_SECRET = 'xxxx' # app secret
        CALLBACK_URL = 'xxxxxx'# callback url       

        #利用官方微博SDK
        client = APIClient(app_key=APP_KEY, app_secret=APP_SECRET, redirect_uri=CALLBACK_URL)

        #用得到的url到新浪页面访问
        url = client.get_authorize_url()
        webbrowser.open_new(url)

        #手动输入新浪返回的code
        code = raw_input()

        #新浪返回的token，类似abc123xyz456，每天的token不一样
        r = client.request_access_token(code)
        access_token = r.access_token
        expires_in = r.expires_in # token过期的UNIX时间

        #设置得到的access_token
        client.set_access_token(access_token, expires_in)

        #有了access_token后，可以做任何事情了
        client.get.friendships__followers()

    

 

 5.     利用API做你能想到的任何事情，比如我做了一个粉丝和关注者的性别分析：

    

 

要实现这个统计很简单，首先获得某个用户的所有关注者：

 

def GetAllFriends(self,uid):
    """
    得到所有的关注对象
    返回：(screenName,gender)元组数组
    """
    resFollows = []
    nextCursor = -1
    while nextCursor != 0:
        followers = self.client.get.friendships__friends(uid=uid,count=200,cursor=nextCursor)
        nextCursor = followers["next_cursor"]
        for follower in followers["users"]:
            resFollows.append( (follower["screen_name"],follower["gender"]) )
    print len(resFollows)
    return resFollows

 

然后利用matplotlib这个第三方库进行绘图即可。关于matplotlib我想我后面会写一些文章进行说明的，很强大的一个二维绘图库。

def FriendsMaleOrFemale(uid):
    wb = MySinaWeiBo()
    m = 0
    f = 0
    n = 0
    for i in wb.GetAllFriends(uid):
       if i[1] == "m":
            m = m+1
       elif i[1] == "f":
            f = f+1
       else:
            n = n+1

    ind = np.arange(1,4) # np.arange(1,N+1)  # the x locations for the groups
    width = 0.25       # the width of the bars

    plt.subplot(111)
    rects1 = plt.bar(ind, (m,f,n), width,bottom = 0,align = 'center')

    #增加Y轴说明
    plt.ylabel(u'关注数')
    #增加标题
    plt.title(u'我关注的人性别分析(有效样本：%d)' % (m+f+n))
    #设置x坐标位置和文字
    plt.xticks(ind, (u"男",u"女",u"未知") )
    autolabel(rects1)
    plt.legend(rects1,(u"用户：%s" % wb.GetUserByUid(uid),))
    plt.show()