转眼间，2018年即将过去，各种APP开始推送我在2018年做了那些时间，花了多少时间在这些APP上面。当然我们的生活还得掌握在自己的手上，我需要给我这一年来的写作做一个总结。
我的文章基本都在简书上，从2016年到现在将近写了300篇，本次的数据挖掘主要基于简书平台。
数据获取
数据挖掘的第一步是在于数据获取，数据获取的常见策略就是网页爬虫。我本身就是靠爬虫入门Python，后期也花了一些时间在爬虫的练习上，所以这一步难不倒我。代码如下:
# 构建抓取的主页面
headers = {
"user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/71.0.3578.98 Safari/537.36",
"accept": "text/html, */*; q=0.01"
}
# 构建爬取链接
url = "https://www.jianshu.com/u/9ea40b5f607a?order_by=shared_at"
data = {
'page': 1
}
# 爬取所有文章页面的URL
pattern = re.compile(r'<a.*href=("/p/[0-9a-zA-Z]*")>')
# 一共296篇，每页9篇
page_num = math.floor( 296 / 9)
page_url = []
for i in range(1, page_num+2):
data['page'] = i
r = requests.get(url = url, headers=headers, params=data)
# 判断返回码是否为200
if r.status_code == 200:
# 从主页面解析出其他页面的网址
hrefs = re.findall(pattern=pattern, string=r.text)
# 去重
hrefs = list(set(hrefs))
# 加入url
page_url += hrefs
# 随机等待几秒, 避免对服务器造成太大压力
time.sleep(random.random() * 10 / 2)
else:
#如果不为200, 则返回当前的爬取页面
print("current page is:{}".format(i))
break
# 保存所有的URL地址信息
url_file = open('page_url.txt','w')
for url in page_url:
url_file.write('https://www.jianshu.com' + url[1:-1] + '\n')
url_file.close()
# 为了方便进行时间分析，将时间以时间戳(timestamp)的形式进行存放
# 获取的时间是当地时间
def time_convert(localtime, fmt="%Y.%m.%d %H:%M"):
tmp_time = time.strptime(localtime,fmt)
tmp_stamp = time.mktime(tmp_time)
return tmp_stamp
def parse_page_url(url, headers):
r = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(r.content, "lxml")
# 标题
title = str(soup.find(attrs={"class":"title"}).string)
# 文章发布时间
publish_time = soup.find(attrs={"class":"publish-time"})
first_publish_time = time_convert(str(publish_time.string[:-1]))
## 并非所有文章都会有更新
if publish_time.get('title'):
last_update_time = time_convert(" ".join(publish_time['title'].split(" ")[1:]))
else:
last_update_time = ""
# 除了字数,标题和日期外， 其他是动态加载
# 仔细观察网页，发现最后有一个<script type="application/json">部分记录着需要的信息
# 多级结构
info_dict = json.loads(str(soup.find(attrs={"data-name":"page-data"}).string))
#print(info_dict)
likes_count = info_dict['note']['likes_count']
views_count = info_dict['note']['views_count']
public_wordage = info_dict['note']['public_wordage']
# 返回字典
return {
'title' : title,
'first_time': first_publish_time,
'last_time': last_update_time,
'likes': likes_count,
'views': views_count,
'words': public_wordage
}
stat_list = []
for url in open("./page_url.txt",'r'):
url = url.strip()
time.sleep(random.random() * 10 / 2)
print("Processing {}".format(url))
result = parse_page_url(url, headers=headers)
print("The title is {}".format(result['title']))
print("The view is {}".format(result['views']))
stat_list.append(result)
# 数据保存为JSON格式
with open('artile_stat.json','w', encoding="utf-8") as file:
file.write(json.dumps(stat_list,indent=2,ensure_ascii=False))
代码虽然很长，但是逻辑比较简单，就是先获取我所有的文章的URL，然后从每个URL中获取每个文章的如下信息(这里没有获取文章全文，后期如果做文本挖掘的话，会考虑下载全文。)
- 文章名
- 发表日期
- 字数
- 阅读量
- 喜欢数
其中获取阅读量和喜欢数的过程比较麻烦，因为简书稍微把这些信息藏了起来，利用了js脚本最后进行加载，所以找了半天。（估计未来就要用ajax技术反爬取了）
还有一点，我将时间也特意转成了时间戳的形式，方便涉及到时间序列的分析。
最后数据保存为JSON格式，便于不同程序间的数据交互。
数据探索
数据探索原本计划用的R语言，但是考虑连续性，就继续用了Python（毕竟我又不是只会一门R语言）。
加载数据，查看数据是否能够被pandas识别。
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_json('./artile_stat.json', encoding="utf-8")
df.head()
pandas非常智能的将时间戳用人类更加喜欢的形式进行了展示。
前5行
第一个问题: 我到目前为止一共写了多少字，有多少人看？
total_words = np.sum(df['words'])
total_views = np.sum(df['views'])
total_likes = np.sum(df['likes'])
print(total_words, total_views, total_likes)
# 334190 335781 1512
简书本身也是有字数统计和收获的喜欢数统计，我进行了比较之后发现两者基本吻合。而总阅读量则是简书没有提供给我的信息。
数据显示，从2016年开始到现在，我一共写了30多万字，有30多万的浏览次数，考虑到我写了快300篇，也就是平均每篇的1000阅读量。那么，只要我坚持写下去，再写700篇，阅读量就能破百万了。
# 统计不同年份的字数，喜欢数，字数
year_stat = df.groupby([pd.Grouper(freq="1Y", key="first_time")]).sum()
year_stat.iloc[:,1:3].plot(kind="line")
那么这些数据细化到每一年又是一种怎样的变化呢？
阅读量
喜欢数
尽管我写的东西的确实越来越多了，但是后期专业性越来强，技术内容越来越多，反而我的阅读量是越来越少。但是阅读量并不是衡量作品的最好指标，毕竟很多阅读量仅仅是来自于搜索引擎，喜欢数可能才是更好的指标，所以从这个角度，我写的东西反倒是更受专业的人的喜欢了。希望2019年，我也不在局限于我自己的专业领域，也要多扯淡，写点群众们喜闻乐见的文章。
以上算是年度性的总结，如果单独看2018年，还可以看下哪一个月的写作量最高，以及我喜欢在周几推送文章呢？
index = df.first_time > pd.to_datetime('2018-1-1',format="%Y-%m-%d")
year2018 = df[index]
month_stat = year2018.groupby(pd.Grouper(freq="1W",key="first_time"))
month_stat.count().iloc[:,2].plot(kind="line")
一年中的发表分布
我发现今年的6月份和7月份写的东西很少，然而我也记不起当时自己为何写的那么少，反思一下，可能天气太热，没有状态。
week_stat = year2018.groupby(df['first_time'].dt.dayofweek)['title'].count()
week_stat.plot(kind="bar")
一周的发文分布
这里的0表示周一，5和6就是周六和周日，这个分布就非常容易理解了，毕竟周末是休息的时间呀。
接下来就是评选下我的年度最受欢迎的文章了， 我最喜欢其中snakemake--我最喜欢的流程管理工具, 因为snakemake是我使用频率比较频繁的工具，所以里面会有很多新的体会在里面，而且我也安利了很多人去用它。
year2018.sort_values(by="views", ascending=False).iloc[0:10,:]
年度十佳
最后做一个词云，总结下我的2018吧。
# 词频分析
import jieba
all_words = "\n".join(df.title)
words = jieba.lcut(all_words)
counts = {}
stopwords = [line.strip() for line in open("./STOP_USE.txt", encoding="utf-8").readlines()]
for word in words:
if word not in stopwords:
if len(word) == 1:
continue
else:
counts[word] = counts.get(word,0) + 1
from PIL import Image
from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator
stopwords += list(STOPWORDS)
my_mask = np.array(Image.open("./mask.jpg"))
wc = WordCloud(width= 3000,
height= 1500,
max_words= 300,
background_color="white",
mask=my_mask,
stopwords=stopwords,
max_font_size=50,
font_path='./SourceHanSerifCN-Regular.ttf')
wc.generate(" ".join(words))
wc.to_file("result.pdf")
我的2018
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