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facebook api爬蟲的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦量化通寫的 零基礎入門的Python自動化投資：10年操盤手團隊量化通，教你從零開始學程式交易，讓你輕鬆選股、判斷買賣時機，精準獲利 和洪錦魁的 Python網路爬蟲：大數據擷取、清洗、儲存與分析 王者歸來(第二版)都 可以從中找到所需的評價。
另外網站facebook貼文爬蟲-python selenium - 宋卡波也說明：先說為什麼不用facebook graph api抓取？因為現在連公開內容抓取也需要送審應用程式（上圖），一直還沒搞懂/去走一遍流程（抓取自己粉絲頁的數據 ...
這兩本書分別來自采實文化 和深智數位所出版 。
國立高雄科技大學 海事資訊科技系 李建邦所指導 陳韋翔的 應用文字探勘技術探討海洋政策於社群網路的推廣成效分析 （2020），提出facebook api爬蟲關鍵因素是什麼，來自於文字探勘、社群分析、語意分析、海洋委員會。
而第二篇論文中央警察大學 資訊管理研究所 王朝煌所指導 黃薾萱的 社群媒體網站鑑識之比較分析 - 以Facebook與Instagram為例 （2020），提出因為有 網路鑑識、社群媒體網站鑑識、社群媒體快照、應用程式介面、網路爬蟲的重點而找出了 facebook api爬蟲的解答。
最後網站手把手教你用Python爬虫爬取facebook脸书页面（附代码）則補充：from selenium import webdriver def get_driver except: return webdriver.F.
零基礎入門的Python自動化投資：10年操盤手團隊量化通，教你從零開始學程式交易，讓你輕鬆選股、判斷買賣時機，精準獲利
為了解決facebook api爬蟲 的問題，作者量化通 這樣論述：
沒時間盯盤、不會選股、不敢停損停利⋯⋯ 讓投資新手或資深股民都相當困擾， 其實，只要學會程式交易，機器人幫你自動化投資， 這些問題就能一勞永逸， 連文科人也可以輕鬆上手！ ★ 第一次用Python投資理財就上手 ★ 5大策略╳3大數據整理套件╳2大爬蟲基礎╳基礎語法╳選股模型╳LINE即時通知 ★ 超過5,000名學員實證，可以簡單學習、好用的自動化投資法 如果你有這些問題，必讀本書： ．想要投資卻不知道怎麼開始 ．沒有程式基礎，也不知道怎麼入門用Python投資理財 ．資訊爆炸的時代，不知道哪些才是有用的數據
．到底要怎麼快速取得股市的報價 ．總是沒有時間看即時的股市資訊，導致錯失進出場良機 ◎ AI取代人工投資，程式交易已成為時代主流 隨著科技與網路的進步，AI逐漸取代人力，處理重複且瑣碎的工作， 也可以應用在投資理財的領域， 無論是基金、股市、期貨、加密貨幣，都可以看到AI的應用， 就連美國高盛集團也只剩三名人工交易員，幾乎所有交易流程皆透過電腦程式自動化， 國內外金融機構導入金融科技（FinTech）推出相關服務，大專院校紛紛開設相關課程， 「程式交易」明顯已經成為時代的主流。 ◎ 程式交易，讓你更輕鬆賺錢
、賺自由 程式交易可以把原本由「人」操作的投資，全部交由電腦程式自動執行， 不僅能隨時追蹤股市行情，讓你不錯過買賣時機，減輕盯盤壓力， 更能用最嚴謹、最即時的數據，優化你的投資策略，戰勝不敢停損的心魔， 輕鬆獲利的同時，更獲得自由！ ◎ 程式交易的入門首選──Python 目前有各種可以應用在投資的交易程式，包括：Python、Multicharts、TradingView、MT4…… 而Python是一種廣泛使用的程式語言，適用於各作業系統，函式庫也非常豐富， 就連沒學過程式的小學生、文科生，都能輕鬆上手。
◎ 第一次用Python投資理財就上手 致力於提供程式交易教學的量化通， 團隊累積數十年的投資經驗，管理資產規模達上億元， 多次受邀至各大專院校與知名企業擔任講師， 擅長用深入淺出的方式帶領投資新手輕鬆學會程式交易， 因此，透過本書，你將從零開始學到── ．5大策略：趨勢策略、動能策略、反轉逆勢策略、通道策略、籌碼策略 ．零基礎學Python：從安裝到建置開發環境、基本語法、資料整理 ．3大數據整理套件：datetime、csv、pandas ．2大爬蟲基礎：get、post ．選股模型：建立選股架構，實踐
個人的選股策略 ．LINE即時通知：設定不同種類的訊息，免費推送至到不同的群組 本書會用圖解和步驟的方式，帶你從零開始學會用Python投資理財， 還有許多實戰技巧和範例，讓你能避開人性的投資盲點， 優化選股策略，自動化投資，精準獲利！ 本書幫你解決對程式交易的疑問： ．要選擇哪種程式語言與軟體呢？ ．完全不會寫程式，要怎麼開始？ ．要準備多少資金？如何用最小的成本開始？ ．電腦設備要很好才能做程式交易嗎？ ．要如何知道程式執行的結果？ 專業推薦 Adam｜HiSKIO專業線上
學習平台CEO Nic｜在地上滾的工程師 蔡明志｜輔仁大學資管系副教授、多本Python程式語言書籍作家 好評推薦 「很開心聽到量化通即將出版新書，他們對於量化交易領域一直有著自己的堅持與想像，在過去與他們合作的過程當中，感受到他們在內容製作上相當用心，並且對簡單化專業知識與複雜資訊的企圖心非常強烈。如果你在網路上看過相關內容卻仍然一知半解，透過本書，相信能以友善且有系統的方式，從零開始一步步建構必要的知識點，無痛地上手Python程式交易，開啟新的投資方式。」──Adam，HiSKIO專業線上學習平台CEO 「不管先學
程式還是先學投資，當兩個技能組合在一起的時候，可以探索不一樣的收入模式，透過這本書入門會是個不錯的選擇！」──Nic，在地上滾的工程師
應用文字探勘技術探討海洋政策於社群網路的推廣成效分析
為了解決facebook api爬蟲 的問題，作者陳韋翔 這樣論述：
雖然目前已經有很多文獻針對社群行銷進行研究，探討如何藉由操作社群媒體上的資源，達到有效行銷目標之策略，但卻較少有針對政府單位於社群平台的政策宣導成效進行分析。為了瞭解與探討政府單位於社群平台政策的宣導成效，本研究將以海洋委員會的官方社群平台為例進行深入研析。在研究中期望透過文字探勘及語意分析的技術，針對海洋委員會的官方社群平台所發表之文章內容進行分析。由於目前Facebook因資安政策所以已無法直接透過Facebook Graph API進行資料串接獲得相關訊息，因此，本研究改為透過網路爬文的技術針對海洋委員會官方Facebook蒐集資料，如：貼文內容、貼文時間、回覆數量以及按讚數量等訊息。
本研究設計自動爬文程式，藉由長期資料蒐集，並依目前所蒐集到的資料進行語意分析，探討貼文內容之語意議題，並以文字雲與語意網路進行呈現。本研究最後再進行語意分析以了解貼文廣度與深度之關聯，探討影響貼文推廣之因素，瞭解究竟何種貼文類型或貼文時間點較易受到民眾的喜愛，並可做為未來海洋委員會進行滾動式修正於社群平台的文章特性之依據。
Python網路爬蟲：大數據擷取、清洗、儲存與分析 王者歸來(第二版)
為了解決facebook api爬蟲 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
Python網路爬蟲 大數據擷取、清洗、儲存與分析 王者歸來(第二版) ★★★本書第一版是【博客來2020年】【電腦書年度暢銷榜第3名】★★★ ★★★★★【26個主題】+【400個實例】★★★★★ ★★★★★從【零】開始的【網路爬蟲入門書籍】★★★★★ ★★★★★大數據【擷取】、【清洗】、【儲存與分析】★★★★★ ★★★★★【網路趨勢】+【了解輿情】★★★★★ 第二版和第一版做比較，增加下列內容： ★：全書增加約50個程式實例 ★：網路趨勢，了解輿情 ★：網路關鍵字查詢 ★：YouBike資訊 ★：國際金融資料查詢 ★：博客來圖書排行榜 ★：中央氣象局
★：租屋網站 ★：生活應用 下列是本書有關網路爬蟲知識的主要內容： ★：認識搜尋引擎與網路爬蟲 ★：認識約定成俗的協議robots.txt ★：從零開始解析HTML網頁 ★：認識與使用Chrome開發人員環境解析網頁 ★：認識Python內建urllib、urllib2模組，同時介紹好用的requests模組 ★：說明lxml模組 ★：XPath方法解說 ★：css定位網頁元素 ★：Cookie觀念 ★：自動填寫表單 ★：使用IP代理服務與實作 ★：偵測IP ★：更進一步解說更新的模組Requests-HTML ★：認識適用大
型爬蟲框架的Scrapy模組 在書籍內容，筆者設計爬蟲程式探索下列相關網站： ☆：國際與國內股市資訊 ☆：基金資訊 ☆：股市數據 ☆：人力銀行 ☆：維基網站 ☆：主流媒體網站 ☆：政府開放數據網站 ☆：YouBike服務網站 ☆：PTT網站 ☆：電影網站 ☆：星座網站 ☆：小說網站 ☆：博客來網站 ☆：中央氣象局 ☆：露天拍賣網站 ☆：httpbin網站 ☆：python.org網站 ☆：github.com網站 ☆：ipstack.com網站API實作 ☆：Google API實作 ☆：Facebook
API實作 探索網站成功後，筆者也說明下列如何下載或儲存不同資料格式的數據： ★：CSV檔案格式 ★：JSON檔案格式 ★：XML、Pickle ★：Excel ★：SQLite 在設計爬蟲階段我們可能會碰上一些技術問題，筆者也以實例解決下列相關問題： ☆：URL編碼與中文網址觀念 ☆：將中文儲存在JSON格式檔案 ☆：亂碼處理 ☆：簡體中文在繁體中文Windows環境資料下載與儲存 ☆：解析Ajax動態加載網頁，獲得更多頁次資料 ☆：使用Chromium瀏覽器協助Ajax動態加載
社群媒體網站鑑識之比較分析 - 以Facebook與Instagram為例
為了解決facebook api爬蟲 的問題，作者黃薾萱 這樣論述：
社群媒體鑑識乃網路鑑識的一環。國外雖已有許多社群媒體鑑識的相關研究，然而國內相關研究偏重於被告或嫌犯用以上網終端設備的鑑識，且資料擷取多以商用鑑識工具為主。本研究主要探討社群媒體業者網站系統的鑑識方法。我們以Facebook(FB)和Instagram(IG)為例，探討不同社群媒體在資料擷取的差異，以研究社群媒體網站鑑識的方法與策略。研究者擬達成以下研究目的：(1)了解社群媒體網站鑑識的方法種類；(2)比較不同的社群媒體網站鑑識方法在程序、資料及時間面向上的差異；(3)提出最有效率的社群媒體網站鑑識之建議方式。 研究者閱讀許多文獻後認為「社群媒體網站鑑識」是「對儲存於社群媒體網站系統中
的資料進行社群媒體鑑識」。因此可透過社群媒體業者提供的應用程式介面(API)、網路爬蟲與手動方法，擷取社群媒體網站端的資料，以進行社群媒體網站鑑識。本研究設計「程序」、「資料」以及「時間」三個面向的實驗，針對兩個社群媒體（Facebook和Instagram），比較分析三種社群媒體網站鑑識的方法。在實驗結果分析中，分別將社群媒體網站鑑識在三個面向的狀況進行分析與比較，而後再綜合分析與比較之。 最後，根據以上分析，本研究得出三個結論：(1)社群媒體網站鑑識的方法種類有「透過API擷取資料」、「透過網路爬蟲擷取資料」以及「手動擷取資料」三種；(2)「透過API擷取資料」在程序、資料及時間面向上都
與另外兩個社群媒體網站鑑識的方法有較大的差異；(3)最有效率的社群媒體網站鑑識之建議方式為「先透過API快速擷取資料，再依『資料是否分散在多個頁面』和『資料性質』決定透過網路爬蟲或手動方法進一步進行更完整資料的蒐集」。 透過本研究，希冀提供給進行社群媒體網站鑑識時技術面的參考，包含在操作上的範圍限制與需求，並考量實務上的可行性，促使執法者得以實際應用，實現社群媒體網站鑑識在偵查階段與審判階段的目的與意義。