👨🏽‍⚕️ 👐 👨🏽 Habra megarating：12年以来Habr的最佳文章和统计数据。第2/2部分 🔡 🏪 🤳🏿

哈Ha

第一部分研究了诸如habrahabr这样有趣的资源的一些开发模式。原来材料很长，所以继续在这里。在这一部分中，我们将同时看到如何构建此类图片，最后，我们将完成统计数据和评级。

请谁在乎结果，在猫之下。

文章标题（词云）

在文章评级结束之前，看看哪些关键词在标题中最受欢迎是很有趣的。很明显，不同技术的普及程度会随着时间而改变，我想以视觉形式看到它。

使用Python很容易做到：

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)

但是，显示一张包含12张图片的“工作表”会很不方便-我们将以gif动画的形式来完成所有这些工作。我们在单独的函数中取出代码，并在所需的年限范围内循环运行它。

 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)

最后一刻：为了使比较单词更容易，我们将确保相同的单词始终匹配相同的颜色。

 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) ...

最终结果为GIF：

单词的大小（与条目数成正比）及其多样性说明了一切。有些模式很有趣-首先是Google不可动摇，Flash，Opera和Yahoo消失了，十年前没有人写过关于Amazon的文章，而且没有特斯拉，科特林或GDPR这样的名字。

进行了类似的尝试来创建俄语单词的分布，但最终以完全失败而告终-由于俄语前缀和结尾的偏斜，其结果更像是一个随机数生成器。试图对所有这些进行“规范化”，隔离名词，将其带到主格等情况，可能不需要本文，但需要本文的范围。但是，引人注目的是，例如，“ Roskomnadzor”或“ Duma”一词的引文评级如何提高（但我们不要谈论悲伤的事情）。

在此基础上，我们最终完成编程，然后继续进行实际评分。

等级

再次，评级是非官方的，并且不能保证绝对的可靠性。例如，如果服务器在某些文章上返回超时，则此类文章将不包括在列表中。也许还有其他一些我不知道的隐藏索引。从2006年到2019年，手动检查20.6万篇文章非常困难。如果其中一位作者未在排名中找到自己，但确定他应该在该排名中，请写，我将手动添加。 10年前的某些文章可能已经过时了，但顺便说一下，这更有趣-您可以记住一些被遗忘的时刻。

让我们开始吧：)好吧，在所有作者中，我祝贺你缺席进入超级顶尖。尽管在解析过程中未对名称进行分析，也未将其记录在评级中，但我认为创建文章的人可能会认出自己。

编辑：正如一些用户所注意到的，几篇文章重复了两次。这不是一个解析错误，这些文章实际上是重复布置的-链接是不同的，并且重定向会导致同一文章。

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服装fox-Firefox [photo] ，105条评论，评分+ 285.0 / -204.0
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OpenSource-kursach，或让老师沉淀，538条评论，评分+ 276.0 / -200.0
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红利

对于那些已经读到这里的人来说，这是一笔小小的奖金-我们将列出用英语撰写的文章的缩编。此评级实质上是一年以来以前根本没有，就是那样。要获得它，只需添加一行代码-在过滤器文章中的链接字段中选择“ / en /”即可：

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

结果如下所示。我不会列出所有类别，因为英文文章很少，很多重复。

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Vim面向初学者 6400次浏览，15个书签
A bot for Starcraft in Rust, C or any other language 21200 , 14
Kalman Filter 2000 , 11
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Isometric Plugin for Unity3D 1500 , 10
Ternary computing: basics 2100 , 10
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Generic Methods in Rust: How Exonum Shifted from Iron to Actix-web 3300 , 8
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. , :)

Habra megarating：12年以来Habr的最佳文章和统计数据。第2/2部分

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