Habra Megarating: Die besten Artikel und Statistiken von Habr seit 12 Jahren. Teil 2/2

Hallo Habr.

Im ersten Teil wurden einige Entwicklungsmuster einer so interessanten Ressource wie Habrahabr betrachtet. Das Material erwies sich als lang, daher ist die Fortsetzung hier. In diesem Teil werden wir gleichzeitig sehen, wie solche Bilder erstellt werden, und schließlich werden wir unsere Statistiken und Bewertungen vervollständigen.



Wer kümmert sich um die Ergebnisse, bitte unter Katze.

Artikeltitel (Wortwolke)


Vor dem Abschluss der Bewertung der Artikel wurde es interessant zu sehen, welche Keywords in den Überschriften am beliebtesten sind. Es ist ziemlich offensichtlich, dass sich die Popularität verschiedener Technologien im Laufe der Zeit ändert. Ich möchte dies in einer visuellen Form sehen.

Mit Python ist das ganz einfach:

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) 

Es wäre jedoch unpraktisch, ein „Blatt“ mit 12 Bildern anzuzeigen - wir werden dies alles in Form einer GIF-Animation tun. Wir nehmen den Code in einer separaten Funktion heraus und führen ihn zyklisch für den gewünschten Zeitraum von Jahren aus.

 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) 

Und im letzten Moment: Um den Vergleich von Wörtern zu vereinfachen, stellen wir sicher, dass dieselben Wörter immer mit denselben Farben übereinstimmen.

 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) ... 

Das Endergebnis als GIF:



Und die Größe der Wörter (proportional zur Anzahl der Einträge) und ihre Vielfalt sprechen für sich. Einige Muster sind interessant - nur Google war in erster Linie unerschütterlich, Flash, Opera und Yahoo waren verschwunden, niemand hat vor 10 Jahren über Amazon geschrieben, und es gab keine Namen wie Tesla, Kotlin oder GDPR.

Ein ähnlicher Versuch wurde unternommen, um eine Verteilung für russische Wörter zu erstellen, die jedoch völlig fehlschlug. Aufgrund der Deklination von Präfixen und Endungen in der russischen Sprache ähnelte das Ergebnis eher einem Zufallszahlengenerator. Ein Versuch, all dies zu „normalisieren“, Substantive zu isolieren, sie in den Nominativfall zu bringen usw., würde wahrscheinlich nicht diesen Artikel erfordern, sondern den Umfang der Dissertation. Aber es wäre verlockend zu sehen, wie zum Beispiel das Wort „Roskomnadzor“ oder „Duma“ in der Zitierbewertung gestiegen ist (aber lassen Sie uns nicht über traurige Dinge sprechen).

In diesem Punkt haben wir endlich die Programmierung und fahren mit der tatsächlichen Bewertung fort.

Bewertung


Auch hier ist die Bewertung inoffiziell und die absolute Zuverlässigkeit kann nicht garantiert werden. Wenn der Server beispielsweise bei einem Artikel eine Zeitüberschreitung zurückgegeben hat, wird ein solcher Artikel nicht in die Liste aufgenommen. Vielleicht gibt es noch einige andere versteckte Indizes, von denen ich nichts weiß. Die manuelle Überprüfung von 206.000 Artikeln von 2006 bis 2019 ist ziemlich schwierig. Wenn sich einer der Autoren nicht in der Rangliste befand, aber sicher ist, dass er dort sein sollte, schreiben Sie, ich werde es manuell hinzufügen. Einige Artikel von vor 10 Jahren sind möglicherweise bereits veraltet, aber das ist übrigens interessanter - Sie können sich an einige vergessene Momente erinnern.

Lass uns gehen :) Nun, von allen Autoren gratuliere ich dir in Abwesenheit zum Einstieg in das Super-Top. Obwohl die Namen während des Parsens nicht analysiert und nicht in der Bewertung erfasst wurden, denke ich, dass diejenigen, die die Artikel erstellt haben, sich wahrscheinlich selbst erkennen werden.

Bearbeiten : Wie einige Benutzer bemerkt haben, werden einige Artikel zweimal wiederholt. Dies ist kein Analysefehler, diese Artikel wurden wirklich wiederholt angelegt - die Links sind unterschiedlich und eine Weiterleitung führt zu demselben Artikel.

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Bonus


Und ein kleiner Bonus für diejenigen, die bis hierher gelesen haben - wir werden eine Mini-Bewertung von Artikeln in englischer Sprache erstellen. Diese Bewertung ist im Wesentlichen ein Jahr seit Früher gab es das einfach nicht, aber das heißt. Um es zu erhalten, fügen Sie einfach eine Codezeile hinzu - wählen Sie in den Filterartikeln "/ en /" im Linkfeld aus:

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

Die Ergebnisse sind unten gezeigt. Ich werde nicht alle Kategorien angeben, weil Es gibt nur wenige englischsprachige Artikel und vieles wird wiederholt.

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Schlussfolgerungen


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Source: https://habr.com/ru/post/de442168/


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