🍈 💆🏿 👏🏽 Habra megarating: os melhores artigos e estatísticas de Habr há 12 anos. Parte 2/2 👩‍🚀 👩🏾‍🚀 👩🏾‍🏭

Oi Habr.

A primeira parte examinou alguns padrões de desenvolvimento de um recurso tão interessante como o habrahabr. O material acabou sendo longo, então a continuação está aqui. Nesta parte, veremos ao mesmo tempo como criar essas imagens e, finalmente, concluiremos nossas estatísticas e classificações.

Quem se importa com os resultados, por favor, sob gato.

Títulos de artigo (nuvem de palavras)

Antes da conclusão da classificação dos artigos, ficou interessante ver quais palavras-chave são mais populares nos títulos. É bastante óbvio que a popularidade de diferentes tecnologias muda com o tempo, quero vê-la de forma visual.

Isso é fácil de fazer com o 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)

No entanto, seria inconveniente exibir uma "folha" de 12 figuras - faremos tudo isso na forma de animação gif. Retiramos o código em uma função separada e o executamos ciclicamente pelo intervalo de anos desejado.

 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)

E o último momento: para facilitar a comparação de palavras, garantiremos que as mesmas palavras sempre correspondam às mesmas cores.

 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) ...

O resultado final como um GIF:

E o tamanho das palavras (é proporcional ao número de entradas) e sua diversidade falam por si. Alguns padrões são interessantes - apenas o Google estava inabalável em primeiro lugar, Flash, Opera e Yahoo se foram, ninguém escreveu sobre a Amazon há 10 anos e não havia nomes como Tesla, Kotlin ou GDPR.

Tentativa semelhante foi feita para criar uma distribuição de palavras em russo, mas terminou em completo fracasso - devido à declinação de prefixos e terminações no idioma russo, o resultado foi mais como um gerador de números aleatórios. Uma tentativa de "normalizar" tudo isso, isolando substantivos, levando-os ao caso nominativo etc., provavelmente exigiria não este artigo, mas o escopo da dissertação. Mas seria tentador ver como, por exemplo, a palavra "Roskomnadzor" ou "Duma" aumentou na classificação de citações (mas não vamos falar de coisas tristes).

Por fim, finalmente terminamos com a programação e passamos à classificação real.

Classificação

Mais uma vez, a classificação não é oficial e a confiabilidade absoluta não é garantida. Se, por exemplo, o servidor retornou o tempo limite em algum artigo, esse artigo não será incluído na lista. Talvez haja outros índices ocultos que eu não conheça. A verificação manual de 206 mil artigos de 2006 a 2019 é bastante difícil. Se um dos autores não se encontrou no ranking, mas tem certeza de que ele deveria estar lá, escreva, eu o adicionarei manualmente. Alguns artigos de 10 anos atrás podem já estar desatualizados, mas a propósito, isso é mais interessante - você pode se lembrar de alguns momentos esquecidos.

Vamos :) Bem, de todos os autores, parabenizo você à revelia por entrar no super top. Embora os nomes não tenham sido analisados durante a análise e não tenham sido registrados na classificação, acho que aqueles que criaram os artigos provavelmente se reconhecerão.

Editar : como alguns usuários notaram, alguns artigos são repetidos duas vezes. Este não é um erro de análise, esses artigos foram realmente dispostos repetidamente - os links são diferentes e um redirecionamento leva ao mesmo artigo.

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Bônus

E um pequeno bônus para quem leu até aqui - apresentaremos uma mini-classificação de artigos escritos em inglês. Esta classificação é essencialmente um ano desde Anteriormente, simplesmente não havia, mas é isso. Para obtê-lo, basta adicionar uma linha de código - selecione nos artigos de filtro que possuem "/ en /" no campo de link:

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

Os resultados são mostrados abaixo. Não darei todas as categorias, porque existem poucos artigos em inglês e muito se repete.

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