🚤 🔅 👉🏻 Habra megarating: les meilleurs articles et statistiques de Habr depuis 12 ans. Partie 2/2 👸 👼🏼 ⏭️

Salut, Habr.

Dans la première partie , certains modèles de développement d'une ressource aussi intéressante que l'habrahabr ont été examinés. Le matériel s'est avéré long, donc la suite est là. Dans cette partie, nous verrons en même temps comment construire de telles images, et enfin, nous compléterons nos statistiques et notations.

Qui se soucie des résultats, s'il vous plaît, sous cat.

Titres d'articles (nuage de mots)

Avant la conclusion de la notation des articles, il est devenu intéressant de voir quels mots clés sont les plus populaires dans les rubriques. Il est assez évident que la popularité des différentes technologies change avec le temps, je veux voir cela sous une forme visuelle.

C'est facile à faire avec 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)

Cependant, il serait gênant d'afficher une «feuille» de 12 images - nous ferons tout cela sous forme d'animation gif. Nous retirons le code dans une fonction distincte et l'exécutons de manière cyclique pour la plage d'années souhaitée.

 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)

Et le dernier moment: pour faciliter la comparaison des mots, nous nous assurerons que les mêmes mots correspondent toujours aux mêmes couleurs.

 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) ...

Le résultat final sous forme de GIF:

Et la taille des mots (elle est proportionnelle au nombre d'entrées) et leur diversité parlent d'elles-mêmes. Certains modèles sont intéressants - seul Google était inébranlable en premier lieu, Flash, Opera et Yahoo ont disparu, personne n'a écrit sur Amazon il y a 10 ans, et il n'y avait pas de noms tels que Tesla, Kotlin ou GDPR.

Une tentative similaire a été faite pour créer une distribution pour les mots russes, mais elle s'est soldée par un échec complet - en raison de la déclinaison des préfixes et des terminaisons en russe, le résultat ressemblait plus à un générateur de nombres aléatoires. Une tentative de «normaliser» tout cela, isoler les noms, les ramener au cas nominatif, etc., nécessiterait probablement non pas cet article, mais la portée de la thèse. Mais il serait tentant de voir comment, par exemple, le mot «Roskomnadzor» ou «Douma» a augmenté dans la cote de citation (mais ne parlons pas de tristes choses).

Sur ce point, nous nous retrouvons finalement avec la programmation et passons à la note réelle.

Évaluation

Encore une fois, la cote n'est pas officielle et la fiabilité absolue n'est pas garantie. Si, par exemple, le serveur a renvoyé un délai d'attente sur un article, un tel article ne sera pas inclus dans la liste. Il y a peut-être d'autres index cachés que je ne connais pas. La vérification manuelle de 206 000 articles de 2006 à 2019 est assez difficile. Si l'un des auteurs ne s'est pas retrouvé dans le classement, mais est sûr qu'il devrait être là, écrivez, je l'ajouterai manuellement. Certains articles d'il y a 10 ans sont peut-être déjà dépassés, mais en passant, c'est plus intéressant - vous vous souvenez de moments oubliés.

Allons-y :) Eh bien, de tous les auteurs, je vous félicite par contumace d'être entré dans le super-top. Bien que les noms n'aient pas été analysés lors de l'analyse et n'aient pas été enregistrés dans la note, je pense que ceux qui ont créé les articles se reconnaîtront probablement.

Edit : comme certains utilisateurs l'ont remarqué, quelques articles sont répétés deux fois. Ce n'est pas une erreur d'analyse, ces articles ont été vraiment présentés à plusieurs reprises - les liens sont différents et une redirection mène au même article.

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Bonus

Et un petit bonus pour ceux qui ont lu jusqu'ici - nous vous présenterons une mini-note d'articles rédigés en anglais. Cette note est essentiellement d'un an depuis Auparavant, il n'y en avait tout simplement pas, mais c'est-à-dire. Pour l'obtenir, ajoutez simplement une ligne de code - sélectionnez dans les articles de filtre qui ont "/ en /" dans le champ du lien:

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

Les résultats sont présentés ci-dessous. Je ne donnerai pas toutes les catégories, car il y a peu d'articles en anglais et beaucoup se répètent.

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Conclusions

Il n'y aura aucune conclusion. Merci à tous pour votre attention et bonne lecture :)

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