🎂 ☦️ 👉🏻 Habra megarating: los mejores artículos y estadísticas de Habr durante 12 años. Parte 2/2 💮 👨🏾‍⚕️ 👼🏼

Hola Habr

La primera parte examinó algunos patrones de desarrollo de un recurso tan interesante como habrahabr. El material resultó ser largo, por lo que la continuación está aquí. En esta parte, veremos al mismo tiempo cómo construir tales imágenes y, por último, completaremos nuestras estadísticas y calificaciones.

A quién le importan los resultados, por favor, bajo cat.

Títulos de artículos (nube de palabras)

Antes de la conclusión de la calificación de los artículos, se volvió interesante ver qué palabras clave son las más populares en los títulos. Es bastante obvio que la popularidad de las diferentes tecnologías cambia con el tiempo, quiero verlo en forma visual.

Esto es fácil de hacer con Python:

from wordcloud import WordCloud def split_words(s): try: words = re.split('[:?., "''()<>-\[\]|!]', s) return map(to_ascii, words) except: return [] def filter_words(s): s = s.decode('utf-8').encode("ascii", errors="ignore").decode() return len(s) > 2 def to_ascii(s): s = s.replace("'", '').replace("-", '').replace("|", '') return s.decode('utf-8').encode("ascii", errors="ignore").decode() titles = df['title'].str.lower() ts = titles.apply(lambda x: pd.value_counts(filter(filter_words, split_words(x)))).sum(axis = 0) ts = ts.sort_values(ascending=False) print(ts[:50]) print() s_all = "" for p in range(min(ts.shape[0], 200)): s_all += (ts.index[p] + ' ') * int(ts.values[p]) wc = WordCloud(width=1600, height=1200, background_color="white", relative_scaling=1.0, collocations=False, ).generate(s_all) plt.figure(figsize=(9,6)) plt.title("%d" % year) plt.xticks([]) plt.yticks([]) plt.tight_layout() file_name = 'habr-words-%d.png' % year plt.savefig(file_name)

Sin embargo, sería inconveniente mostrar una "hoja" de 12 imágenes; haremos todo esto en forma de animación gif. Eliminamos el código en una función separada y lo ejecutamos cíclicamente durante el rango de años deseado.

 import imageio images = [] for y in range(2006, 2019+1): file_name = make_words_cloud(df, y) images.append(imageio.imread(file_name)) imageio.mimsave('habr-words.gif', images, duration=2)

Y el último momento: para facilitar la comparación de palabras, nos aseguraremos de que las mismas palabras siempre coincidan con los mismos colores.

 colors_dict = dict() def random_color_func_(word=None, font_size=None, position=None, orientation=None, font_path=None, random_state=None): if word in colors_dict: return colors_dict[word] else: c = random_color_func(word, font_size, position, orientation, font_path, random_state) colors_dict[word] = c return c wc = WordCloud(width=2600, height=2200, background_color="white", relative_scaling=1.0, collocations=False, color_func=random_color_func_).generate(text) ...

El resultado final como GIF:

Y el tamaño de las palabras (es proporcional al número de entradas) y su diversidad hablan por sí mismas. Algunos patrones son interesantes: solo Google estaba inquebrantable en primer lugar, Flash, Opera y Yahoo desaparecieron, nadie escribió sobre Amazon hace 10 años y no había nombres como Tesla, Kotlin o GDPR.

Se hizo un intento similar para crear una distribución para las palabras rusas, pero terminó en un fracaso total: debido a la declinación de prefijos y terminaciones en el idioma ruso, el resultado fue más como un generador de números aleatorios. Un intento de "normalizar" todo esto, aislando sustantivos, llevándolos al caso nominativo, etc., probablemente no requeriría este artículo, sino el alcance de la disertación. Pero sería tentador ver cómo, por ejemplo, la palabra "Roskomnadzor" o "Duma" ha aumentado en la calificación de citas (pero no hablemos de cosas tristes).

En esto, finalmente terminamos con la programación y pasamos a la calificación real.

Calificación

Una vez más, la calificación no es oficial y no se garantiza una fiabilidad absoluta. Si, por ejemplo, el servidor devolvió el tiempo de espera de algún artículo, dicho artículo no se incluirá en la lista. Quizás hay algunos otros índices ocultos que no conozco. Verificar manualmente 206 mil artículos de 2006 a 2019 es bastante difícil. Si uno de los autores no se encuentra en el ranking, pero está seguro de que debería estar allí, escriba, lo agregaré manualmente. Es posible que algunos artículos de hace 10 años ya hayan quedado obsoletos, pero por cierto, eso es más interesante: puedes recordar algunos momentos olvidados.

Vamos :) Bueno, de todos los autores, te felicito en ausencia por entrar en la super-top. Aunque los nombres no se analizaron durante el análisis y no se registraron en la calificación, creo que quienes crearon los artículos probablemente se reconocerán a sí mismos.

Editar : como algunos usuarios han notado, un par de artículos se repiten dos veces. Esto no es un error de análisis, estos artículos realmente se presentaron repetidamente: los enlaces son diferentes y una redirección conduce al mismo artículo.

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Y una pequeña ventaja para aquellos que han leído hasta aquí: presentaremos una mini calificación de los artículos escritos en inglés. Esta calificación es esencialmente un año desde Anteriormente, simplemente no existía, pero eso es, eso es. Para obtenerlo, simplemente agregue una línea de código: seleccione en los artículos de filtro que tienen "/ en /" en el campo de enlace:

 df = df[df['link'].str.contains("/en/")]

Los resultados se muestran a continuación. No daré todas las categorías, porque Hay pocos artículos en inglés y se repite mucho.

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