हैब्रेटैटिस्टिक्स: हेरेब बिना geektimes के कैसे रहता है

हाय, हैब्र।

यह लेख 2018 के लिए बेस्ट हैबर के लेखों की रैंकिंग की तार्किक निरंतरता है। और यद्यपि वर्ष अभी तक समाप्त नहीं हुआ है, लेकिन जैसा कि आप जानते हैं, गर्मियों में क्रमशः नियमों में बदलाव हुए, यह देखना दिलचस्प हो गया कि क्या इससे कुछ भी प्रभावित हुआ है।



आंकड़ों के अलावा, लेखों की एक अद्यतन रेटिंग दी जाएगी, साथ ही उन लोगों के लिए कुछ स्रोत कोड भी हैं जो इस काम में रुचि रखते हैं।

जो हुआ उसमें दिलचस्पी रखने वालों के लिए कट के नीचे जारी रहा। जो लोग साइट के अनुभागों के अधिक विस्तृत विश्लेषण में रुचि रखते हैं, वे अगले भाग को भी देख सकते हैं।

स्रोत डेटा

यह रेटिंग अनौपचारिक है, और मेरे पास कोई अंदरूनी डेटा नहीं है। जैसा कि यह देखना आसान है, ब्राउज़र के एड्रेस बार में देखा गया है, हैबर के सभी लेखों में एंड-टू-एंड नंबरिंग है। अगला एक तकनीकी मामला है, हम सिर्फ एक चक्र में एक पंक्ति में सभी लेख पढ़ते हैं (एक थ्रेड में और पॉज़ के साथ ताकि सर्वर लोड न हो)। पायथन (स्रोत कोड यहाँ है ) में एक साधारण पार्सर द्वारा स्वयं प्राप्त किए गए मानों को लगभग इस तरह से एक सीएसवी-फ़ाइल में संग्रहीत किया जाता है:

2019-08-11T22:36Z,https://habr.com/ru/post/463197/,"Blazor + MVVM = Silverlight , ",votes:11,votesplus:17,votesmin:6,bookmarks:40,views:5300,comments:73
2019-08-11T05:26Z,https://habr.com/ru/news/t/463199/," NASA ",votes:15,votesplus:15,votesmin:0,bookmarks:2,views:1700,comments:7

प्रसंस्करण

पार्स करने के लिए हम पायथन, पंडों और माटप्लोटलिब का उपयोग करेंगे। जिन लोगों को आंकड़ों में कोई दिलचस्पी नहीं है, वे इस हिस्से को छोड़ सकते हैं और तुरंत लेखों पर जा सकते हैं।

सबसे पहले आपको डाटासेट को मेमोरी में लोड करना होगा और वांछित वर्ष के लिए डेटा का चयन करना होगा।

 import pandas as pd import datetime import matplotlib.dates as mdates from matplotlib.ticker import FormatStrFormatter from pandas.plotting import register_matplotlib_converters df = pd.read_csv("habr.csv", sep=',', encoding='utf-8', error_bad_lines=True, quotechar='"', comment='#') dates = pd.to_datetime(df['datetime'], format='%Y-%m-%dT%H:%MZ') df['datetime'] = dates year = 2019 df = df[(df['datetime'] >= pd.Timestamp(datetime.date(year, 1, 1))) & (df['datetime'] < pd.Timestamp(datetime.date(year+1, 1, 1)))] print(df.shape) 

यह पता चला है कि इस वर्ष के लिए (हालांकि यह अभी तक समाप्त नहीं हुआ है), लेखन के समय, 12715 लेख प्रकाशित किए गए थे। तुलना के लिए, पूरे 2018 के लिए - 15904. सामान्य तौर पर, बहुत कुछ - यह प्रति दिन लगभग 43 लेख हैं (और यह केवल एक सकारात्मक रेटिंग के साथ है, कितने लेख डाउनलोड किए गए हैं जो नकारात्मक या हटाए गए हैं, आप केवल अनुमान लगा सकते हैं या मोटे तौर पर चूक के बीच अनुमान लगा सकते हैं आईडी)।

डेटासेट से आवश्यक फ़ील्ड चुनें। मीट्रिक के रूप में, हम विचारों, टिप्पणियों, रेटिंग मूल्यों और जोड़े गए बुकमार्क की संख्या का उपयोग करेंगे।

 def to_float(s): # "bookmarks:22" => 22.0 num = ''.join(i for i in s if i.isdigit()) return float(num) def to_int(s): # "bookmarks:22" => 22 num = ''.join(i for i in s if i.isdigit()) return int(num) def to_date(dt): return dt.date() date = dates.map(to_date, na_action=None) views = df["views"].map(to_int, na_action=None) bookmarks = df["bookmarks"].map(to_int, na_action=None) votes = df["votes"].map(to_float, na_action=None) votes_up = df["up"].map(to_float, na_action=None) votes_down = df["down"].map(to_float, na_action=None) comments = df["comments"].map(to_int, na_action=None) df['date'] = date df['views'] = views df['votes'] = votes df['bookmarks'] = bookmarks df['up'] = votes_up df['down'] = votes_down 

अब डेटा को डेटासेट में जोड़ा गया है, और हम उनका उपयोग कर सकते हैं। डेटा को दिन के हिसाब से समूहीकृत करें और औसत मान लें।

 g = df.groupby(['date']) days_count = g.size().reset_index(name='counts') year_days = days_count['date'].values grouped = g.median().reset_index() grouped['counts'] = days_count['counts'] counts_per_day = grouped['counts'].values counts_per_day_avg = grouped['counts'].rolling(window=20).mean() view_per_day = grouped['views'].values view_per_day_avg = grouped['views'].rolling(window=20).mean() votes_per_day = grouped['votes'].values votes_per_day_avg = grouped['votes'].rolling(window=20).mean() bookmarks_per_day = grouped['bookmarks'].values bookmarks_per_day_avg = grouped['bookmarks'].rolling(window=20).mean() 

अब मज़ेदार भाग के लिए, हम चार्ट देख सकते हैं।

आइए देखें 2019 में हैबे पर प्रकाशनों की संख्या।

 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = (16, 8) fig, ax = plt.subplots() plt.bar(year_days, counts_per_day, label='Articles/day') plt.plot(year_days, counts_per_day_avg, 'g-', label='Articles avg/day') plt.xticks(rotation=45) ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter("%d-%m-%Y")) ax.xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator(interval=1)) plt.legend(loc='best') plt.tight_layout() plt.show() 

परिणाम दिलचस्प है। जैसा कि आप देख सकते हैं, वर्ष के दौरान थोड़ा "सॉसेज"। मुझे इसका कारण पता नहीं है।



तुलना के लिए, 2018 थोड़ा "चिकनी" दिखता है:



सामान्य तौर पर, मैंने चार्ट पर 2019 में प्रकाशित लेखों की संख्या में कोई भारी कमी नहीं देखी। इसके अलावा, इसके विपरीत, यह गर्मियों के बाद से थोड़ा बढ़ गया है।

लेकिन निम्नलिखित दो रेखांकन मुझे थोड़ा और उदास करते हैं।

प्रति लेख औसत विचार:



प्रति लेख औसत रेटिंग:



जैसा कि आप देख सकते हैं, वर्ष के दौरान विचारों की औसत संख्या थोड़ी कम हो जाती है। यह इस तथ्य से समझाया जा सकता है कि नए लेख अभी तक खोज इंजन द्वारा अनुक्रमित नहीं किए गए हैं, और वे अक्सर नहीं पाए जाते हैं। लेकिन प्रति लेख औसत रेटिंग में कमी अधिक समझ से बाहर है। भावना यह है कि पाठकों के पास या तो इतने लेखों के माध्यम से ब्राउज़ करने का समय नहीं है या वे रेटिंग्स पर ध्यान नहीं देते हैं। लेखकों के पुरस्कार कार्यक्रम के दृष्टिकोण से, यह प्रवृत्ति बहुत अप्रिय है।

वैसे, 2018 में ऐसा नहीं था और शेड्यूल भी कमोबेश यही है।



सामान्य तौर पर, संसाधन मालिकों के पास सोचने के लिए कुछ होता है।

लेकिन दुखी चीजों के बारे में बात नहीं करते हैं। सामान्य तौर पर, हम यह कह सकते हैं कि हैर "बच गया" गर्मियों में काफी सफलतापूर्वक बदल जाता है, और साइट पर लेखों की संख्या कम नहीं हुई।

रेटिंग

अब, वास्तव में, रेटिंग। उन्हें हिट करने वालों को बधाई। मैं आपको एक बार फिर याद दिला दूं कि रेटिंग अनौपचारिक है, हो सकता है कि मैं कुछ चूक गया हो, और अगर कुछ लेख यहां जरूर होना चाहिए, लेकिन यह नहीं लिखा है, मैं इसे मैन्युअल रूप से जोड़ूंगा। एक रेटिंग के रूप में, मैं गणना की गई मेट्रिक्स का उपयोग करता हूं, जो मुझे लगता है, काफी दिलचस्प हो गए हैं।

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• जूलिया इवांस 41,000 विचारों, 587 बुकमार्क से उपयोगी स्लाइड का चयन
• जिम्मेदार डेवलपर के लिए HTTP हेडर 33,600 विचार, 566 बुकमार्क
• एन + 7 उपयोगी किताबें 42,700 विचार, 563 बुकमार्क
• हैकिंग कर सकते हैं बस ऑटो। वर्चुअल डैशबोर्ड 60,700 बार देखा गया, 562 बुकमार्क
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• पुराने कंप्यूटरों के लिए सर्वश्रेष्ठ लिनक्स वितरण 66,000 विचार, 523 बुकमार्क

ऊपर से देखें बुकमार्क अनुपात

• शुरुआती 670 बुकमार्क, 18,700 विचारों के लिए 15 मशीन सीखने की किताबें
• आपकी परियोजनाओं के लिए संगीत: क्रिएटिव कॉमन्स 477 बुकमार्क, 18,100 विचारों के तहत लाइसेंस प्राप्त पटरियों के साथ 12 विषयगत संसाधन
• पायथन साक्षात्कार का एक व्यापक अवलोकन। टिप्स एंड ट्रिक्स 687 बुकमार्क, 28,400 व्यूज
• मशीन लर्निंग 455 बुकमार्क, 19,000 विचारों के लिए डेटासेट का चयन
• डंगऑन जनरेटर, ग्राफ 304 के नोड्स पर आधारित , 12,700 बार देखा गया
• पथ खोज एल्गोरिदम और ए * 316 बुकमार्क, 13,500 विचारों की एक सरल व्याख्या
• वेब उपकरण, या एक पेंटर कहां से शुरू करें? 421 बुकमार्क, 18800 बार देखा गया
• लर्निंग डोकर, भाग 2: नियम और शर्तें 341 बुकमार्क, 15,600 बार देखे गए
• खोजकर्ता डॉकटर, भाग 3: डॉकरीफाइल फाइलें 297 बुकमार्क, 13,800 दृश्य
• .NET अनुप्रयोग 244 बुकमार्क, 11,600 विचारों का विश्लेषण और डीबगिंग के लिए उपकरण
• लिनक्स 322 बुकमार्क, 15,900 विचारों में पर्यावरण चर को कैसे डीबग करें
• रोबोटिक्स में पहला कदम कैसे उठाएं? 224 बुकमार्क, 11,200 विचार
• लेबिरिंथ: वर्गीकरण, पीढ़ी, समाधान के लिए खोज 318 बुकमार्क, 16,000 बार देखा गया
• व्यावहारिक सुझाव, उदाहरण और सुरंगें SSH 787 बुकमार्क, 40,000 विचार
• लेक्चर कोर्स 'फंडामेंटल ऑफ डिजिटल सिग्नल प्रोसेसिंग' 418 बुकमार्क, 21,400 विचार
• 42 Google उन्नत खोज ऑपरेटर (पूरी सूची) 917 बुकमार्क, 47,100 बार देखे गए
• शुरुआती 239 बुकमार्क, 12,400 विचारों के लिए 3 डी गेम शेडर्स
• वायरगार्ड और DNSCrypt 302 बुकमार्क, 15,700 बार देखा गया ओपनवार्ट के साथ एक राउटर पर प्वाइंट पीकेएच लॉक
• पायथन 192 बुकमार्क, 10,000 विचारों में समूहीकरण और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन का उपयोग करने का कौशल विकसित करना
• एक और गीथब 2: मशीन लर्निंग, डेटासेट और ज्यूपिटर नोटबुक 265 बुकमार्क, 13,900 बार देखा गया

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• आधुनिक विकास के पांच भयावह रुझान , 262 टिप्पणियाँ, रेटिंग + 95.0 / -52.0

वाह। मेरे पास कुछ और दिलचस्प नमूने हैं, लेकिन मैं पाठकों को बोर नहीं करूंगा।

निष्कर्ष

रेटिंग का निर्माण करते समय, मैंने दो बिंदुओं पर ध्यान आकर्षित किया जो दिलचस्प लग रहा था।

सबसे पहले, शीर्ष के 60% geektimes शैली में लेख हैं। क्या अगले साल उनमें से कम होंगे, और बीयर, अंतरिक्ष, चिकित्सा और इतने पर के बारे में लेख के बिना हेरा कैसे दिखेगी - मुझे नहीं पता। पाठक निश्चित रूप से कुछ खो देंगे। आइए देखते हैं।

दूसरे, बुकमार्क शीर्ष अप्रत्याशित रूप से उच्च गुणवत्ता वाला निकला। यह मनोवैज्ञानिक रूप से समझने योग्य है, पाठक रेटिंग पर ध्यान नहीं दे सकते हैं, और यदि किसी लेख की आवश्यकता होती है , तो वे इसे बुकमार्क में जोड़ देंगे। और यहाँ सिर्फ उपयोगी और गंभीर लेखों की सबसे बड़ी एकाग्रता है। मुझे लगता है कि साइट के मालिकों को किसी तरह से बुकमार्क और प्रोत्साहन कार्यक्रम के बीच संबंध पर विचार करना चाहिए, यदि वे इस विशेष श्रेणी के लेख को यहां हैबे पर बढ़ाना चाहते हैं।

कुछ इस तरह।मुझे उम्मीद है कि यह जानकारीपूर्ण था।

लेखों की सूची लंबी है, लेकिन यह शायद सबसे अच्छा है। सभी को पढ़ने में आनंद आता है।