接触博客园有不短的时间了，今天突然想到，我们博客园各位博友，一天中哪个时间段比较活跃？又有多少夜猫子在深更半夜，冒着“聪明绝顶”的风险熬夜码字看博文？首页所有博文中，哪个博友发布博文数量最多？又是哪个博友大范围“收割”阅读量和评论量？我们的各类排行榜中，谁能独占鳌头？
今天，博主就现学现卖，用刚学完基础知识的 python 爬取下博客园相关数据，给大家分享下咱们博客园那些隐藏的“小秘密”。
方案
想法出现了，怎么实现呢？
第一反应就是想获取各位博友的登录信息和访问记录。这些数据应该是最准确的统计了。
但是，不幸的是，博主把博客园翻了个“底朝天”，也没有找到哪些地方能获取到各位博友的登录信息和访问记录。
想想也是，这些相当于各位博友的私密信息了，怎么会公开呢？咱就不痴心妄想了。
爬不到登录信息和访问记录，还能用哪些数据呢？
博主想了下，咱们在博客园逛游，一般都会先去首页看下有没有什么有趣的技术或者人生经验分享，碰到感兴趣的还可以和博主聊聊，缓解下紧绷的神经。
那既然首页是多人访问的页面，我们统计首页博文的浏览量和评论量，应该也能在一定程度上反映出各位博友的活跃时间了。
于是，统计方案就定下来了：
获取首页博文的浏览量和评论量，按时段进行统计。
实现
目标：
获取首页博文的浏览量和评论量
爬取数据
这还不简单，哪怕博主我是刚学完基础知识，也知道 python 在爬取 html 元素方面是专业的。
一番折腾，终于按小时分段，获取到了第一页博文的浏览量和评论量：
import requestsimport reimport jsonimport time
CRAWLING_URL = 'https://www.cnblogs.com/'def downloadPage():
"""获取页面内容"""
print('获取页面内容用时')
url = CRAWLING_URL
res = requests.get(url).text
html = BeautifulSoup(res, 'lxml')
data = {}
postList = html.find_all(class_='post_item_foot') for postInfo in postList:
content = postInfo.contents # 发布时间字符串
timeStr = content[2][11:27]
localTime = time.localtime(time.mktime(
time.strptime(timeStr, '%Y-%m-%d %H:%M'))) # 以2018-11-01 15 格式时间 作为 key
timeIndex = time.strftime("%Y-%m-%d %H", localTime)
viewStr = content[4].contents[0].contents[0]
commontStr = content[3].contents[0].contents[0] # 浏览量
view = int(re.findall("d+", viewStr)[0]) # 评论量
commont = int(re.findall("d+", commontStr)[0]) if timeIndex in data:
data[timeIndex]['view'] += view
data[timeIndex]['commont'] += commont
data[timeIndex]['postCount'] += 1
else:
data[timeIndex] = { 'view': view, 'commont': commont, 'postCount': 1
}
return data
第一页拿到了，离所有数据还远吗？
事实证明，真的挺远的、、、
当博主想拿第二页的数据时，很明显的可以看到第二页的地址是：
https://www.cnblogs.com/#p2
于是博主这样做了
# ...CRAWLING_URL = 'https://www.cnblogs.com/#p'def crawlData(page, data):
url = CRAWLING_URL + str(page)
# ...
def main():
pageNum = 11
data = {}
for page in range(1, pageNum): data = crawlData(page, data)
page += 1
print(data)
看出来了吗？博主是直接将地址栏里的地址拼接上页码，想获取到对应页码的数据。
事实证明，还是太嫩了。运行了好几次，发现统计数据明显不对，获取到的第二页的数据明显不是浏览器显示的。
翻到第二页，看着页面元素，和第一页的一样啊，怎么爬到的数据就不对呢？
作为一个后端开发，马上就意识到，在后面的页码页，肯定有额外的 ajax 请求，获取对应数据，展示到页面。
翻到 network，果不其然。在非第一页的页面中，都会请求一个接口，获取指定页码的数据。原因找到了，赶紧修改请求地址和请求方式。
# ...CRAWLING_URL = 'https://www.cnblogs.com/mvc/AggSite/PostList.aspx'def crawlData(page, data):
"""获取页面内容"""
url = CRAWLING_URL
headers = { 'Content-Type': 'application/json',
}
params = json.dumps({ 'CategoryId': 808, 'CategoryType': "SiteHome", 'ItemListActionName': "PostList", 'PageIndex': page, 'ParentCategoryId': 0, 'TotalPostCount': 4000,
})
res = requests.post(url, data=params, headers=headers, verify=False).text # ...
至此，首页博文的总浏览量、评论量以及发布数量已经按小时为区段进行汇总了。
存储数据 学习Python中有不明白推荐加入交流群
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数据拿到了，下一步就是数据存储了。这里，我们选用最简单的 excel 表格存储，也就是将统计的数据导出到 excel 表格中，以供后续分析统计。
def main():
pageNum = 11
data = {} # 获取所有数据
for page in range(1, pageNum):
data = crawlData(page, data)
print('已完成: %s/%s' % (page, pageNum - 1))
page += 1
# excel 表格存储
col = 2
ws1['A1'] = '日期'
ws1['B1'] = '查看人数'
ws1['C1'] = '评论人数'
ws1['D1'] = '发布数量'
for postCount in data:
col_A = 'A%s' % col
col_B = 'B%s' % col
col_C = 'C%s' % col
col_D = 'D%s' % col
col_E = 'E%s' % col
col_F = 'F%s' % col
ws1[col_A] = postCount
ws1[col_B] = data[postCount]['view']
ws1[col_C] = data[postCount]['commont']
ws1[col_D] = data[postCount]['postCount']
col += 1
wb.save(filename=dest_filename)
print('-------------SUCCESS--------------')
这样，我们就将数据存储到 excel 表格中了。
分析数据
下一步就是数据分析。由于个人能力所限，这里先用 excel 表格进行相关的统计。
由于博客园只提供 200 页的数据量，最后的数据到 8 月 20 日左右，所以 9 月份和 10 月份的数据是比较完整的。但是考虑到 10 月份有十一假期的原因，以及当前时间距离十月份较近，所以最终取 9 月份的数据进行相关统计。
周数据
上图是 8.25-9.30 连续 5 周的数据统计，0 表示 周日。由图可以比较明显的看出一些趋势：
每周的前四天是博文发布数量较高的，后三天发布数量明显减少；
查看人数和评论人数的趋势较为相符，两者的比例在 208:1 左右，也就是说平均 208 个阅读里面才会 1 个评论。
这里博主比较不解的是，为什么会在每周一有一个阅读高峰期？难道刚休息完，周一的时候会更有动力看博文补补课？
天统计
上图是 9.3 - 9.6 按小时分段统计数据。可以看出：
博文发布一般集中在上午 8-10 点，下午的 16-18 点以及晚上的 20-22 点
看来各位博友晚上即使不加班的也会努力码字啊，抓住下班后的两小时，很棒的习惯诶，博主也要更加努力向各位博友看齐了。
最后，就是我们的重磅戏，各类排行榜。这里需要将时间分组修改为发布作者名称分组。
各类排行榜
以上排行榜数据时间段： 2018-08-21 09:24 至 2018-11-07 09:27 。
好了，园子的小秘密就分享到这里。有兴趣的博友可以发掘下其他的小秘密。注意不要恶意攻击噢！
源码地址：https://github.com/zibinli/python
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