हैब्रेटैटिस्टिक्स: साइट के सबसे कम और सबसे अधिक देखे जाने वाले वर्गों की खोज करना

हाय, हैब्र।

पिछले भाग में , हैबर की उपस्थिति का विश्लेषण मुख्य मापदंडों - लेखों की संख्या, उनके विचार और रेटिंग द्वारा किया गया था। हालांकि, साइट के वर्गों की लोकप्रियता के सवाल पर विचार नहीं किया गया था। यह और अधिक विस्तार से जांच करना दिलचस्प हो गया, और सबसे लोकप्रिय और सबसे अलोकप्रिय हब खोजने के लिए। अंत में, मैं और अधिक विस्तार से "geektimes प्रभाव" की जांच करूंगा, और अंत में, पाठकों को नई रेटिंग पर सर्वश्रेष्ठ लेखों का एक नया चयन प्राप्त होगा।



किसने क्या किया, कट के नीचे जारी रहा।

मैं आपको एक बार फिर याद दिलाता हूं कि आँकड़े और रेटिंग आधिकारिक नहीं हैं, मुझे कोई अंदरूनी जानकारी नहीं है। यह भी गारंटी नहीं है कि मुझे कहीं गलत नहीं किया गया था या कुछ याद नहीं था। लेकिन फिर भी, मुझे लगता है कि यह दिलचस्प निकला। हम पहले कोड के साथ शुरू करेंगे, जिनके लिए यह अप्रासंगिक है, पहले खंडों को छोड़ दिया जा सकता है।

डेटा संग्रह

पार्सर के पहले संस्करण में, केवल विचारों, टिप्पणियों और लेखों की रेटिंग को ध्यान में रखा गया था। यह पहले से ही अच्छा है, लेकिन आपको अधिक जटिल प्रश्न करने की अनुमति नहीं देता है। साइट के विषयगत वर्गों का विश्लेषण करने का समय है, यह आपको काफी दिलचस्प शोध करने की अनुमति देगा, उदाहरण के लिए, देखें कि "C ++" अनुभाग की लोकप्रियता कई वर्षों में कैसे बदल गई है।

लेख पार्सर में सुधार किया गया है, अब यह वह हब देता है जिससे लेख संबंधित है, साथ ही लेखक का उपनाम और उसकी रेटिंग (यहां आप बहुत सारी दिलचस्प चीजें भी कर सकते हैं, लेकिन यह बाद में)। डेटा को लगभग निम्न प्रकार के सीएसवी फ़ाइल में सहेजा जाता है:

2018-12-18T12:43Z,https://habr.com/ru/post/433550/," Slack —  ,      ,  ",votes:7,votesplus:8,votesmin:1,bookmarks:32, views:8300,comments:10,user:ReDisque,karma:5,subscribers:2,hubs:productpm+soft ... 

साइट के मुख्य विषयगत हब की एक सूची प्राप्त करें।

 def get_as_str(link: str) -> Str: try: r = requests.get(link) return Str(r.text) except Exception as e: return Str("") def get_hubs(): hubs = [] for p in range(1, 12): page_html = get_as_str("https://habr.com/ru/hubs/page%d/" % p) # page_html = get_as_str("https://habr.com/ru/hubs/geektimes/page%d/" % p) # Geektimes # page_html = get_as_str("https://habr.com/ru/hubs/develop/page%d/" % p) # Develop # page_html = get_as_str("https://habr.com/ru/hubs/admin/page%d" % p) # Admin for hub in page_html.split("media-obj media-obj_hub"): info = Str(hub).find_between('"https://habr.com/ru/hub', 'list-snippet__tags') if "*</span>" in info: hub_name = info.find_between('/', '/"') if len(hub_name) > 0 and len(hub_name) < 32: hubs.append(hub_name) print(hubs) 

Find_between फ़ंक्शन और Str वर्ग दो टैग्स के बीच एक पंक्ति को हाइलाइट करते हैं, मैंने उन्हें पहले इस्तेमाल किया था । थेमैटिक हब को "*" के साथ चिह्नित किया जाता है, ताकि वे हाइलाइट करने में आसान हों, आप अन्य श्रेणियों के वर्गों को प्राप्त करने के लिए संबंधित लाइनों को अनइंस्टॉल भी कर सकते हैं।

Get_hubs फ़ंक्शन के आउटपुट पर, हमें एक काफी प्रभावशाली सूची मिलती है, जिसे हम एक शब्दकोश के रूप में सहेजते हैं। मैं विशेष रूप से पूरी सूची का हवाला देता हूं ताकि इसकी मात्रा का अनुमान लगाया जा सके।

 hubs_profile = {'infosecurity', 'programming', 'webdev', 'python', 'sys_admin', 'it-infrastructure', 'devops', 'javascript', 'open_source', 'network_technologies', 'gamedev', 'cpp', 'machine_learning', 'pm', 'hr_management', 'linux', 'analysis_design', 'ui', 'net', 'hi', 'maths', 'mobile_dev', 'productpm', 'win_dev', 'it_testing', 'dev_management', 'algorithms', 'go', 'php', 'csharp', 'nix', 'data_visualization', 'web_testing', 's_admin', 'crazydev', 'data_mining', 'bigdata', 'c', 'java', 'usability', 'instant_messaging', 'gtd', 'system_programming', 'ios_dev', 'oop', 'nginx', 'kubernetes', 'sql', '3d_graphics', 'css', 'geo', 'image_processing', 'controllers', 'game_design', 'html5', 'community_management', 'electronics', 'android_dev', 'crypto', 'netdev', 'cisconetworks', 'db_admins', 'funcprog', 'wireless', 'dwh', 'linux_dev', 'assembler', 'reactjs', 'sales', 'microservices', 'search_technologies', 'compilers', 'virtualization', 'client_side_optimization', 'distributed_systems', 'api', 'media_management', 'complete_code', 'typescript', 'postgresql', 'rust', 'agile', 'refactoring', 'parallel_programming', 'mssql', 'game_promotion', 'robo_dev', 'reverse-engineering', 'web_analytics', 'unity', 'symfony', 'build_automation', 'swift', 'raspberrypi', 'web_design', 'kotlin', 'debug', 'pay_system', 'apps_design', 'git', 'shells', 'laravel', 'mobile_testing', 'openstreetmap', 'lua', 'vs', 'yii', 'sport_programming', 'service_desk', 'itstandarts', 'nodejs', 'data_warehouse', 'ctf', 'erp', 'video', 'mobileanalytics', 'ipv6', 'virus', 'crm', 'backup', 'mesh_networking', 'cad_cam', 'patents', 'cloud_computing', 'growthhacking', 'iot_dev', 'server_side_optimization', 'latex', 'natural_language_processing', 'scala', 'unreal_engine', 'mongodb', 'delphi', 'industrial_control_system', 'r', 'fpga', 'oracle', 'arduino', 'magento', 'ruby', 'nosql', 'flutter', 'xml', 'apache', 'sveltejs', 'devmail', 'ecommerce_development', 'opendata', 'Hadoop', 'yandex_api', 'game_monetization', 'ror', 'graph_design', 'scada', 'mobile_monetization', 'sqlite', 'accessibility', 'saas', 'helpdesk', 'matlab', 'julia', 'aws', 'data_recovery', 'erlang', 'angular', 'osx_dev', 'dns', 'dart', 'vector_graphics', 'asp', 'domains', 'cvs', 'asterisk', 'iis', 'it_monetization', 'localization', 'objectivec', 'IPFS', 'jquery', 'lisp', 'arvrdev', 'powershell', 'd', 'conversion', 'animation', 'webgl', 'wordpress', 'elm', 'qt_software', 'google_api', 'groovy_grails', 'Sailfish_dev', 'Atlassian', 'desktop_environment', 'game_testing', 'mysql', 'ecm', 'cms', 'Xamarin', 'haskell', 'prototyping', 'sw', 'django', 'gradle', 'billing', 'tdd', 'openshift', 'canvas', 'map_api', 'vuejs', 'data_compression', 'tizen_dev', 'iptv', 'mono', 'labview', 'perl', 'AJAX', 'ms_access', 'gpgpu', 'infolust', 'microformats', 'facebook_api', 'vba', 'twitter_api', 'twisted', 'phalcon', 'joomla', 'action_script', 'flex', 'gtk', 'meteorjs', 'iconoskaz', 'cobol', 'cocoa', 'fortran', 'uml', 'codeigniter', 'prolog', 'mercurial', 'drupal', 'wp_dev', 'smallbasic', 'webassembly', 'cubrid', 'fido', 'bada_dev', 'cgi', 'extjs', 'zend_framework', 'typography', 'UEFI', 'geo_systems', 'vim', 'creative_commons', 'modx', 'derbyjs', 'xcode', 'greasemonkey', 'i2p', 'flash_platform', 'coffeescript', 'fsharp', 'clojure', 'puppet', 'forth', 'processing_lang', 'firebird', 'javame_dev', 'cakephp', 'google_cloud_vision_api', 'kohanaphp', 'elixirphoenix', 'eclipse', 'xslt', 'smalltalk', 'googlecloud', 'gae', 'mootools', 'emacs', 'flask', 'gwt', 'web_monetization', 'circuit-design', 'office365dev', 'haxe', 'doctrine', 'typo3', 'regex', 'solidity', 'brainfuck', 'sphinx', 'san', 'vk_api', 'ecommerce'} 

तुलना के लिए, geektimes अनुभाग अधिक मामूली लगते हैं:

 hubs_gt = {'popular_science', 'history', 'soft', 'lifehacks', 'health', 'finance', 'artificial_intelligence', 'itcompanies', 'DIY', 'energy', 'transport', 'gadgets', 'social_networks', 'space', 'futurenow', 'it_bigraphy', 'antikvariat', 'games', 'hardware', 'learning_languages', 'urban', 'brain', 'internet_of_things', 'easyelectronics', 'cellular', 'physics', 'cryptocurrency', 'interviews', 'biotech', 'network_hardware', 'autogadgets', 'lasers', 'sound', 'home_automation', 'smartphones', 'statistics', 'robot', 'cpu', 'video_tech', 'Ecology', 'presentation', 'desktops', 'wearable_electronics', 'quantum', 'notebooks', 'cyberpunk', 'Peripheral', 'demoscene', 'copyright', 'astronomy', 'arvr', 'medgadgets', '3d-printers', 'Chemistry', 'storages', 'sci-fi', 'logic_games', 'office', 'tablets', 'displays', 'video_conferencing', 'videocards', 'photo', 'multicopters', 'supercomputers', 'telemedicine', 'cybersport', 'nano', 'crowdsourcing', 'infographics'} 

इसी तरह, शेष हब को बचा लिया गया था। अब एक फ़ंक्शन लिखना आसान है जो परिणाम लौटाता है, लेख geektimes या एक प्रोफ़ाइल हब को संदर्भित करता है।

 def is_geektimes(hubs: List) -> bool: return len(set(hubs) & hubs_gt) > 0 def is_geektimes_only(hubs: List) -> bool: return is_geektimes(hubs) is True and is_profile(hubs) is False def is_profile(hubs: List) -> bool: return len(set(hubs) & hubs_profile) > 0 

अन्य वर्गों ("विकास", "प्रशासन", आदि) के लिए समान कार्य किए गए थे।

प्रसंस्करण

यह विश्लेषण शुरू करने का समय है। डेटासेट डाउनलोड करें और डेटा हब से संसाधित करें।

 def to_list(s: str) -> List[str]: # "user:popular_science+astronomy" => [popular_science, astronomy] return s.split(':')[1].split('+') def to_date(dt: datetime) -> datetime.date: return dt.date() df = pd.read_csv("habr_2019.csv", sep=',', encoding='utf-8', error_bad_lines=True, quotechar='"', comment='#') dates = pd.to_datetime(df['datetime'], format='%Y-%m-%dT%H:%MZ') dates += datetime.timedelta(hours=3) df['date'] = dates.map(to_date, na_action=None) hubs = df["hubs"].map(to_list, na_action=None) df['hubs'] = hubs df['is_profile'] = hubs.map(is_profile, na_action=None) df['is_geektimes'] = hubs.map(is_geektimes, na_action=None) df['is_geektimes_only'] = hubs.map(is_geektimes_only, na_action=None) df['is_admin'] = hubs.map(is_admin, na_action=None) df['is_develop'] = hubs.map(is_develop, na_action=None) 

अब हम दिन के हिसाब से डेटा को ग्रुप कर सकते हैं और विभिन्न हब द्वारा प्रकाशनों की संख्या प्रदर्शित कर सकते हैं।

 g = df.groupby(['date']) days_count = g.size().reset_index(name='counts') year_days = days_count['date'].values grouped = g.sum().reset_index() profile_per_day_avg = grouped['is_profile'].rolling(window=20, min_periods=1).mean() geektimes_per_day_avg = grouped['is_geektimes'].rolling(window=20, min_periods=1).mean() geektimesonly_per_day_avg = grouped['is_geektimes_only'].rolling(window=20, min_periods=1).mean() admin_per_day_avg = grouped['is_admin'].rolling(window=20, min_periods=1).mean() develop_per_day_avg = grouped['is_develop'].rolling(window=20, min_periods=1).mean() 

Matplotlib का उपयोग करके प्रकाशित लेखों की संख्या प्रदर्शित करें:



मैंने आलेख "geektimes" और "geektimes केवल" को ग्राफ़ में विभाजित किया है, क्योंकि एक लेख एक साथ दोनों वर्गों से संबंधित हो सकता है (उदाहरण के लिए, "DIY" + "माइक्रोकंट्रोलर" + "C ++")। पदनाम "प्रोफ़ाइल" के साथ, मैंने साइट के प्रोफ़ाइल लेखों पर प्रकाश डाला, हालांकि यह संभव है कि अंग्रेजी शब्द प्रोफ़ाइल इसके लिए बिल्कुल सही नहीं है।

पिछले भाग में हमने इस गर्मी के लिए geektimes के लेखों के भुगतान के नियमों में बदलाव से जुड़े "geektimes effect" के बारे में पूछा। हम अलग-अलग geektimes लेख प्राप्त करते हैं:

 df_gt = df[(df['is_geektimes_only'] == True)] group_gt = df_gt.groupby(['date']) days_count_gt = group_gt.size().reset_index(name='counts') grouped = group_gt.sum().reset_index() year_days_gt = days_count_gt['date'].values view_gt_per_day_avg = grouped['views'].rolling(window=20, min_periods=1).mean() 

परिणाम दिलचस्प है। लेखों के विचारों का अनुमानित अनुपात कुल मिलाकर लगभग 1: 5 है। लेकिन अगर विचारों की कुल संख्या में उल्लेखनीय रूप से उतार-चढ़ाव आया, तो "मनोरंजक" लेखों को देखने का काम लगभग उसी स्तर पर रखा गया।



आप यह भी देख सकते हैं कि नियमों को बदलने के बाद "geektimes" अनुभाग में लेखों के कुल दृश्य अभी भी गिर गए हैं, लेकिन "आंख से", कुल मूल्यों का 5% से अधिक नहीं।

प्रति लेख में विचारों की औसत संख्या देखना दिलचस्प है:



"मनोरंजक" लेखों के लिए, यह औसत से लगभग 40% ऊपर है। यह शायद आश्चर्य की बात नहीं है। अप्रैल की शुरुआत में विफलता मेरे लिए स्पष्ट नहीं है, शायद यह था, या क्या यह किसी प्रकार की पार्सिंग त्रुटि है, या शायद लेखकों में से एक geektimes छुट्टी पर गया था;)।

वैसे, ग्राफ पर लेख के विचारों की संख्या में दो अधिक ध्यान देने योग्य चोटियां हैं - नया साल और मई की छुट्टियां।

केन्द्रों

चलिए हब के वादा किए गए विश्लेषण पर चलते हैं। हम शीर्ष 20 हब को विचारों की संख्या द्वारा प्रदर्शित करेंगे:

 hubs_info = [] for hub_name in hubs_all: mask = df['hubs'].apply(lambda x: hub_name in x) df_hub = df[mask] count, views = df_hub.shape[0], df_hub['views'].sum() hubs_info.append((hub_name, count, views)) # Draw hubs hubs_top = sorted(hubs_info, key=lambda v: v[2], reverse=True)[:20] top_views = list(map(lambda x: x[2], hubs_top)) top_names = list(map(lambda x: x[0], hubs_top)) plt.rcParams["figure.figsize"] = (8, 6) plt.bar(range(0, len(top_views)), top_views) plt.xticks(range(0, len(top_names)), top_names, rotation=90) plt.ticklabel_format(style='plain', axis='y') plt.tight_layout() plt.show() 

परिणाम:



हैरानी की बात है कि, "सूचना सुरक्षा" हब देखने के मामले में सबसे लोकप्रिय निकला, "प्रोग्रामिंग" और "लोकप्रिय विज्ञान" शीर्ष 5 नेताओं में हैं।

एंटिटोप Gtk और कोको लेता है।



मैं आपको एक रहस्य बताऊंगा, शीर्ष हब भी यहां देखे जा सकते हैं , हालांकि वहां विचारों की संख्या नहीं दिखाई गई है।

रेटिंग

और अंत में, वादा किया रेटिंग। हब के विश्लेषण से डेटा का उपयोग करके, हम इस 2019 वर्ष के लिए सबसे लोकप्रिय हब पर सबसे लोकप्रिय लेख प्रदर्शित कर सकते हैं।

सूचना सुरक्षा

• मैंने Sberbank 304000 विचारों, 599 टिप्पणियों, रेटिंग + 457.0 / -14.0 पर एक साल तक कैसे काम नहीं किया
• कचरा में फेंके गए स्मार्ट बल्ब व्यक्तिगत जानकारी का एक मूल्यवान स्रोत हैं 232 विचार, 147 टिप्पणियाँ, रेटिंग + 75.0 / -11.0
• फ्रॉडस्टर्स और ईडीएस - सब कुछ बहुत खराब है 176,000 विचार, 778 टिप्पणियां, रेटिंग + 356.0 / -0.0
• कैसे मेगाफ़न मोबाइल सदस्यता पर 166,000 बार देखा गया, 676 टिप्पणियां, रेटिंग + 624.0 / -2.0
• हैकिंग वीके, दो-कारक प्रमाणीकरण 148,000 विचारों, 332 टिप्पणियों, रेटिंग + 124.0 / -17.0 को नहीं बचाएगा
• कैसे ब्राउज़र कॉमरेड मेजर 132,000 विचारों, 321 टिप्पणियों, रेटिंग + 246.0 / -19.0 में मदद करता है
• इतिहास में सबसे बड़ा डंप: 2.7 बिलियन अकाउंट, जिसमें 773 मिलियन यूनिक 123,000 व्यूज, 154 कमेंट्स, रेटिंग + 86.0 / -5.0
• हनी, हम इंटरनेट को मारते हैं 121,000 विचारों, 933 टिप्पणियों, रेटिंग + 392.0 / -83.0
• एसएमएस और पंजीकरण के बिना, मुफ्त में 'मोबाइल सामग्री'। मेगफॉन धोखाधड़ी का विवरण 114,000 विचारों, 478 टिप्पणियों, रेटिंग + 488.0 / -8.0 है
• रोस्टेलकॉम के व्यक्तिगत खाते में पोर्ट स्कैनर 111,000 विचार, 194 टिप्पणियाँ, रेटिंग + 300.0 / -8.0

प्रोग्रामिंग

• एक आदमी के बारे में 167,000 विचार, 249 टिप्पणियाँ, रेटिंग + 239.0 / -33.0
• तेजी से आप OOP को भूल जाते हैं, आपके और आपके कार्यक्रमों के लिए बेहतर 129,000 विचार, 1271 टिप्पणियाँ, रेटिंग + 131.0 / -63
• क्यों वरिष्ठ डेवलपर्स को नौकरी नहीं मिल सकती है 119,000 विचार, 901 टिप्पणियाँ, रेटिंग + 151.0 / -14.0
• पुराने लोग यहाँ नहीं हैं? हम पैंतीस 116,000 विचारों, 649 टिप्पणियों, रेटिंग + 222.0 / -16.0 के बाद कार्यक्रम करते हैं
• नई प्रोग्रामिंग भाषाएं वास्तविकता के साथ हमारे संबंध को 106,000 विचारों, 764 टिप्पणियों, रेटिंग + 164.0 / -52.0 से मार देती हैं
• मैंने अपने कड़वे अनुभव (सॉफ्टवेयर विकास में 30 साल से अधिक) से सीखा , 101,000 बार देखा गया, 128 टिप्पणियाँ, रेटिंग + 178.0 / -9.0
• सबसे दुर्लभ और सबसे महंगी प्रोग्रामिंग भाषाएं 82900 विचार, 119 टिप्पणियाँ, रेटिंग + 38.0 / -10.0
• केपीआई में जावास्क्रिप्ट और Node.js में व्याख्यान पाठ्यक्रम 80300 बार देखा गया, 14 टिप्पणियाँ, रेटिंग + 34.0 / -2.0
• बढ़ते आलू की प्रक्रिया के उदाहरण पर आईटी शब्द 78000 विचार, 86 टिप्पणियाँ, रेटिंग + 84.0 / -14.0
• नंगे सी ++ की 256 लाइनें: कुछ ही घंटों में खरोंच से एक किरण अनुरेखक 77600 बार देखा गया, 124 टिप्पणियाँ, रेटिंग + 241.0 / -0.0

लोकप्रिय विज्ञान

• डिजाइनर ने क्या धूम्रपान किया: एक असामान्य बन्दूक 236,000 बार देखा गया, 123 टिप्पणियाँ, रेटिंग + 119.0 / -9.0
• वैज्ञानिकों ने पृथ्वी पर सबसे पुराना जीवित कशेरुक पाया है 234,000 विचार, 212 टिप्पणियाँ, रेटिंग + 82.0 / -14.0
• 'चेरनोबिल' श्रृंखला: 173,000 बार देखें और सोचें , 803 टिप्पणियाँ, रेटिंग + 164.0 / -25.0
• एक 12 वर्षीय किशोरी ने अपने घर की प्रयोगशाला में 145,000 बार देखा, 280 टिप्पणियाँ, रेटिंग + 126.0 -29.0
• द टेल ऑफ़ द रोज़ अलॉय और फॉलन क्रेन्का 134,000 बार देखा गया, 244 टिप्पणियाँ, रेटिंग + 217.0 / -1.0
• इसे बढ़ाओ! संकल्प में आधुनिक वृद्धि 134000 विचार, 235 टिप्पणियाँ, रेटिंग + 377.0 / -1.0
• बोइंग -737 मैक्स के लिए सॉफ्टवेयर $ 9 प्रति घंटे की कमाई वाले आउटसोर्सरों द्वारा लिखा गया था , 126,000 बार देखा गया; 560 टिप्पणियाँ; रेटिंग + 153.0 / -6.0
• घबराओ मत, जल्दी मत करो, बीच में मत आओ : एक त्रासदी की कहानी 121,000 बार देखा गया, 384 टिप्पणियाँ, रेटिंग + 242.0 / -4.0
• गणितज्ञों ने 108,000 विचारों, 222 टिप्पणियों, रेटिंग + 173.0 / -10.0 को गुणा करने का सही तरीका पाया है
• नई प्रोग्रामिंग भाषाएं वास्तविकता के साथ हमारे संबंध को 106,000 विचारों, 764 टिप्पणियों, रेटिंग + 164.0 / -52.0 से मार देती हैं

व्यवसाय

• मैंने Sberbank 304000 विचारों, 599 टिप्पणियों, रेटिंग + 457.0 / -14.0 पर एक साल तक कैसे काम नहीं किया
• मैं अपने कोड की समीक्षा के साथ डेवलपर्स के जीवन को बर्बाद करता हूं और मुझे क्षमा करें 187,000 विचार, 21 टिप्पणियाँ, रेटिंग + 37.0 / -3.0
• विकास किंग 179,000 विचार, 668 टिप्पणियाँ, रेटिंग + 315.0 / -60.0
• एक आदमी के बारे में 167,000 विचार, 249 टिप्पणियाँ, रेटिंग + 239.0 / -33.0
• 22,158,000 बार देखा गया, 927 टिप्पणियाँ, रेटिंग + 259.0 / -100.0
• कार्यस्थल में एक प्रकाश बल्ब को कैसे बदलें ताकि आपको निकाल न दिया जाए? 139000 विचार, 762 टिप्पणियाँ, रेटिंग + 200.0 / -20.0
• रूसी में नवाचार 128,000 विचारों, 612 टिप्पणियाँ, रेटिंग + 480.0 / -33.0
• क्यों वरिष्ठ डेवलपर्स को नौकरी नहीं मिल सकती है 119,000 विचार, 901 टिप्पणियाँ, रेटिंग + 151.0 / -14.0
• 'जले हुए' कर्मचारी: क्या कोई रास्ता है? 117000 विचार, 398 टिप्पणियाँ, रेटिंग + 210.0 / -14.0
• पुराने लोग यहाँ नहीं हैं? हम पैंतीस 116,000 विचारों, 649 टिप्पणियों, रेटिंग + 222.0 / -16.0 के बाद कार्यक्रम करते हैं

आईटी में विधान

• फ्रॉडस्टर्स और ईडीएस - सब कुछ बहुत खराब है 176,000 विचार, 778 टिप्पणियां, रेटिंग + 356.0 / -0.0
• कैसे मेगाफ़न मोबाइल सदस्यता पर 166,000 बार देखा गया, 676 टिप्पणियां, रेटिंग + 624.0 / -2.0
• रूसी में नवाचार 128,000 विचारों, 612 टिप्पणियाँ, रेटिंग + 480.0 / -33.0
• एसएमएस और पंजीकरण के बिना, मुफ्त में 'मोबाइल सामग्री'। मेगफॉन धोखाधड़ी का विवरण 114,000 विचारों, 478 टिप्पणियों, रेटिंग + 488.0 / -8.0 है
• जैसा कि कजाकिस्तान के अधिकारियों ने प्रमाण पत्र 111,000 विचारों, 77 टिप्पणियों, रेटिंग + 122.0 / -14.0 की शुरूआत के साथ अपनी विफलता को कवर करने की कोशिश की
• कैसे प्रोटॉनमेल को रूस में 102000 विचारों, 398 टिप्पणियों, रेटिंग + 418.0 / -7.0 पर अवरुद्ध किया गया है
• रनेट के अलगाव पर कानून को राज्य ड्यूमा ने तीन रीडिंग, 88,200 विचारों, 878 टिप्पणियों, रेटिंग + 73.0 / -18.0 में अपनाया था।
• एक प्रोग्रामर के रूप में, बैंक ने अनुबंध को चुना और 87,200 विचारों, 611 टिप्पणियों, रेटिंग + 166.0 / -9.0 को पढ़ा
• संचार और जनसंचार मंत्रालय ने रनेट 83600 विचारों, 364 टिप्पणियों, रेटिंग + 79.0 / -9.0 के अलगाव पर मसौदा कानून को मंजूरी दी है
• टिप्पणी का एक विस्तृत जवाब, साथ ही रूसी संघ में प्रदाताओं के जीवन के बारे में थोड़ा, 74700 विचारों, 389 टिप्पणियों, रेटिंग + 290.0 / -1.0

वेब विकास

• पुराने लोग यहाँ नहीं हैं? हम पैंतीस 116,000 विचारों, 649 टिप्पणियों, रेटिंग + 222.0 / -16.0 के बाद कार्यक्रम करते हैं
• 2019 में साइटों को कैसे बनाएं 110,000 बार देखा गया, 278 टिप्पणियाँ, रेटिंग + 233.0 / -11.0
• लर्निंग डोकर, भाग 1: मूल बातें 91300 विचार, 24 टिप्पणियाँ, रेटिंग + 52.0 / -10.0
• केपीआई में जावास्क्रिप्ट और Node.js में व्याख्यान पाठ्यक्रम 80300 बार देखा गया, 14 टिप्पणियाँ, रेटिंग + 34.0 / -2.0
• प्रशिक्षु वास्या और उनकी कहानियाँ idempotency API 68900 विचारों, 160 टिप्पणियों, रेटिंग + 216.0 / -3.0 के बारे में
• जुड़ने की समझ टूट जाती है। यह निश्चित रूप से हलकों का प्रतिच्छेदन नहीं है, ईमानदारी से 65,900 विचारों, 223 टिप्पणियों, रेटिंग + 138.0 / -41.0
• आपको अपना समय बिताने के लिए आला विषयगत साइटों को बनाने की आवश्यकता क्यों नहीं है 62700 बार देखा गया, 243 टिप्पणियाँ, रेटिंग + 179.0 / -13.0
• हम स्क्रैच 62200 विचारों, 122 टिप्पणियों, रेटिंग + 56.0 / -8.0 से एक आधुनिक वेब एप्लिकेशन बनाते हैं
• Vue.js के लिए एक काला दिन 60,800 बार देखा गया, 133 टिप्पणियाँ, रेटिंग + 77.0 / -6.0
• आधुनिक वेब विकास इतना जटिल क्यों है? भाग 1,577,700 बार देखा गया, 319 टिप्पणियाँ, रेटिंग + 101.0 / -6.0

जीटीके

और अंत में, इसलिए किसी को अपमान न करने के लिए, मैं आपको सबसे कम विज़िट किए गए हब "gtk" की रेटिंग दूंगा। इसमें, एक लेख को वर्ष में प्रकाशित किया गया था, यह "स्वचालित रूप से" रेटिंग की पहली पंक्ति में है।

• GtkApplication का उपयोग करना। लाइब्रशव 1700 विचार, 9 टिप्पणियाँ, रेटिंग + 9.0 / -1.0 प्रदान करना

निष्कर्ष

कोई निष्कर्ष नहीं निकलेगा। सभी को पढ़ने में आनंद आता है।