博客园文章发布时间统计

我只是想看一下大家都是啥时候发博客而已！！

第一步：

把 https://www.cnblogs.com/ 的文章列表先拿下来，只有200页，时间范围是一个月多几天，不知道是不是全部的，就这样吧

代码很简单：https://github.com/dytttf/little_spider/blob/master/cnblogs/blog_index_spider.py

数据格式如下：

data = {
  "https://www.cnblogs.com/xxx.html": {
    "url": "https://www.cnblogs.com/xxx.html",
    "title": "xxx",
    "summary": "xxx",
    "author": "xxx",
    "author_url": "https://www.cnblogs.com/xxx/",
    "ctime": "2019-11-11 11:11"
  }
}

第二步：

使用pandas把数据都加载进来

data_list = list(data.values())
df = pd.DataFrame(data_list)

第三步：

转换一下发布时间格式，然后去掉一下30天之外的数据

# 转换时间格式
df["ctime"] = pd.to_datetime(df["ctime"])
# 去掉30天之外的
df = df[df["ctime"] > df["ctime"].max() - datetime.timedelta(days=30)]

第四步：

获取一下小时分布，画个图看看

df["hour"] = df["ctime"].apply(lambda x: x.hour)
hour_counter = df["hour"].value_counts().sort_index()
hour_counter.plot.bar()
plt.show()

有点小惊讶，早上竟然这么多。我一直以为晚上会是高峰，看来大家白天很闲啊。不过也有可能是昨天晚上写好了，没来得及发吧

本想就此结束，不过图都开始画了，在多画几张吧

第五步：

不知道一个月内哪天发布的博客比较多，看一下

df["day"] = df["ctime"].apply(lambda x: x.day)
day_counter = df["day"].value_counts().sort_index()
day_counter.plot.bar()
plt.show()

好吧，这个好像还是挺平均的，没啥可看的

第六步：

看一下有没有博客狂人

author_counter = df["author"].value_counts()[:100]
author_counter.plot.bar()
# 输出前五
print(author_counter[:5])
plt.show()

好像也没有特别多的，看一下前5都是谁吧

"""
阿里巴巴云原生     22
极客挖掘机       22
程序新视界       20
chen_hao    16
赐我白日梦       13
"""

第七步：

看一下大家都在发啥类型的帖子，对标题分词做个词云

for cat in ["title", "summary"]:
    text = re.sub("[^w]", " ", " ".join(list(df[cat])))
    # 清理空格和单字
    word_counter = Counter([x for x in jieba.cut(text) if len(x.strip()) > 1])
    top_30 = word_counter.most_common(30)
    # 词云
    title_word_cloud = WordCloud(
        background_color="white", font_path="simsun.ttf"
    ).generate_from_frequencies(dict(top_30))
    plt.imshow(title_word_cloud)
    plt.axis("off")
    plt.show()

标题词云：

ps：

1、身为Pythoneer，很不服Java

2、如何？大家很喜欢用问句作为标题？

3、一系列各种实现、源码、解析、框架、模式、原理。感觉学不过来了

摘要词云：

 ps:

1、我们使用一个啥？可以实现啥？博主都很喜欢用我们来拉近距离:)

词云还是挺好玩的。。。 

最后附上代码：

https://github.com/dytttf/little_spider/blob/master/cnblogs/analysis.py