(已更新)获取CSDN访问量、排名等信息存入JSON文件并绘图进行分析

本文主要是介绍(已更新)获取CSDN访问量、排名等信息存入JSON文件并绘图进行分析,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!


运行环境: Python3.6Pycharm2017.2Windows10 RS4
GitHub地址:https://github.com/IMWoolei/CSDN_GetRange


前言

我的CSDN博客是今年八月份才开始写的,写博客的主要目的是对近期学习的知识点进行总结。在写博客的过程中也开始关注博客访问量、排名等等信息。
因为正在练习爬虫技巧,所以我写了一个爬虫程序来获取我的CSDN博客访问量、排名、原创文章数、评论数这四个信息。

  • 初级目标是将其存入jsoncsv文件中
  • 最终目标是通过将收集的数据可视化来查看其关系。

正文

获取CSDN访问量、排名等信息

  • 我们通过电脑浏览器任意一篇CSDN博文,发现如果不是排名靠前的博客排名上显示的是千里之外,而不是具体的排名名次。但是在移动端显示时能够正常显示名次,所以这次我爬取的是移动端的网页
    移动端
  • 为了方便将获取的信息存储并访问,所以将其存入json文件中,json的数据格式和字典dict类型一致,所以调用访问极为方便。

获取信息代码示例

from urllib.request import Request, urlopen
from bs4 import BeautifulSoupurl = 'http://m.blog.csdn.net/IMW_MG'   # 移动端即为子域名m.blog.csdn.net
header = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/62.0.3202.94 Safari/537.36'}request = Request(url, headers=header)
response = urlopen(request)
bsObj = BeautifulSoup(response, 'lxml') 
info_list = bsObj.find('ul', {'class': 'personal_list'}).findAll('li') # 需要获取的信息全部存在于<ul></ul>标签中
info_dict = {}
for item in info_list:info_dict[item.find('span').get_text()] = int(item.find('em').get_text()) 
print(info_dict)    # 运行结果
{'访问': 19836, '排名': 70241, '原创': 46, '评论': 8}

将获取信息存入json文件中

将获取信息存入json文件中完整代码

from urllib.request import Request, urlopen
from bs4 import BeautifulSoup
import json
import time# 获取当前访问量
def getInfo():url = 'http://m.blog.csdn.net/IMW_MG'   # 移动端即为子域名m.blog.csdn.netheader = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/62.0.3202.94 Safari/537.36'}request = Request(url, headers=header)response = urlopen(request)bsObj = BeautifulSoup(response, 'lxml')info_list = bsObj.find('ul', {'class': 'personal_list'}).findAll('li')info_dict = {}for item in info_list:info_dict[item.find('span').get_text()] = int(item.find('em').get_text())return info_dict# 12-02 凌晨更新:之前写入文本的是错误的JSON格式,现在做了一些修改
def writeData():# global info_time# info_time = {}fmt = "%Y-%m-%d %H:%M"  # 格式化时间显示info_dict = getInfo()info_time[time.strftime(fmt, time.localtime())] = info_dictprint(info_time)info_json = json.dumps(info_time, ensure_ascii=False)with open('CSDN_info.json', 'w', encoding='utf8') as json_file:  # 注意编码问题,否则中文无法正常显示json_file.write(info_json)json_file.close()if __name__ == "__main__":writeData()

为了获取访问量、排名信息走势,所以必然应该长时间定时获取博客信息。
所以我们应该将该程序定时执行,定时执行又分两种:

  • 直接修改代码定时执行相关代码块

    • 循环+延时,也是最简单粗暴的,可以在__main__引用模块中修改为如下:

      if __name__ == "__main__":import sys, timecount = 1while True:try:print("第 %d 次获取排名信息" % count)writeData()count += 1time.sleep(60)except Exception:print('产生出错,获取信息终止')sys.exit()
    • sched来定时执行任务【链接】

    • 直接使用time模块定时执行
    • ….
  • 在系统中执行脚本使其定时执行

    • Linux系统中可以向crontab中添加任务来做到定时执行,比如在我的树莓派Linux系统中编辑 vim /etc/crontab,在其末尾加入以下任务:
      
      # 10分钟执行一次py代码,并将产生信息存入Run.log文件中,10 *    * * *   root   /usr/bin/python3 /home/pi/Desktop/CSDN/CSDN_Info.py > /home/pi/Desktop/CSDN_Info/Run.log
    
    # 使定时任务生效sudo /etc/init.d/cron restart
    • Windows系统中创建Python定时任务可以参考这篇博客【链接】

收集数据可视化

关于数据可视化这一块,其实就是想把上面得到的数据绘制成折线图。
折线图的绘制我用到的是matplotlib模块,早就听说这个模块功能的强大,尝试了一下果然还是不太好入门,一下午的时间在设置x轴字体大小上差点弄到崩溃,所以我就弄了点皮毛现学现卖。

在使用matplotlib模块绘制图表可以参考以下两篇博文:
– 使用Python matplotlib绘制股票走势图:http://www.jdon.com/idea/matplotlib.html
python使用matplotlib绘制折线图教程:http://www.jb51.net/article/104916.htm

首先附上完整代码

from urllib.request import Request, urlopen
from bs4 import BeautifulSoup
from pylab import *
import matplotlib.pyplot as plt
import json
import time
import sys# 获取当前访问量
def getInfo():url = 'http://m.blog.csdn.net/IMW_MG'header = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/62.0.3202.94 Safari/537.36'}request = Request(url, headers=header)response = urlopen(request)bsObj = BeautifulSoup(response, 'lxml')info_list = bsObj.find('ul', {'class': 'personal_list'}).findAll('li')info_dict = {}for item in info_list:info_dict[item.find('span').get_text()] = int(item.find('em').get_text())return info_dictdef writeData():# global info_time# info_time = {}fmt = "%Y-%m-%d %H:%M"  # 格式化时间显示info_dict = getInfo()info_time[time.strftime(fmt, time.localtime())] = info_dictprint(info_time)info_json = json.dumps(info_time, ensure_ascii=False)with open('CSDN_info.json', 'w', encoding='utf8') as json_file:  # 注意编码问题,否则中文无法正常显示json_file.write(info_json)print(info_json)json_file.close()def drawChart(filename):matplotlib.use('Agg')mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 设置中文字体,否则中文显示乱码with open(filename, 'r', encoding='utf8') as file:info_time = json.loads(file)  # 读取json数据# 因为不懂matplotllib,所以只好获取列表来绘制date = []  # 用于存时间view_coun = []  # 用于存访问量ranking_coun = []  # 用于存放排名article_coun = []  # 存放原创文章数comment_coun = []  # 评论数for key in info_time.keys():date.append(key)view_coun.append(info_time[key]['访问'])ranking_coun.append(info_time[key]['排名'])article_coun.append(info_time[key]['原创'])comment_coun.append(info_time[key]['评论'])fig = plt.figure(figsize=(20, 7))  # 设置图表大小fig.suptitle('我的CSDN博客信息\n', fontsize=18, fontweight='bold')  # 设置图表大标题(18号、加粗)axes_view = fig.add_subplot(1, 3, 1)  # 第一个子图表,绘制访问量axes_ranking = fig.add_subplot(1, 3, 2)  # 第二个子图表,绘制名次信息axes_article = fig.add_subplot(1, 3, 3)  # 第三个子图表,绘制文章原创数变化# axes_comment = fig.add_subplot(2, 2, 4)# 下面绘制子图表的代码冗余得无法入目,时间太晚了,先做到实现基本功能,之后再继续更新优化axes_view.set_title('访问量变化')  # 设置子图表标题for label in axes_view.xaxis.get_ticklabels():  # 每一个x轴标签设置倾斜30度以方便查看label.set_rotation(30)axes_view.set_ylabel('访问量', fontsize=9)  # 设置y轴axes_view.plot(date, view_coun, marker='o', mec='r', mfc='w')  # 绘制折线并设置样式axes_ranking.set_title('排名变化')for label in axes_ranking.xaxis.get_ticklabels():label.set_rotation(30)axes_ranking.set_ylabel('访问量', fontsize=9)axes_ranking.plot(date, ranking_coun, marker='*', mec='r', mfc='w')axes_article.set_title('原创文章变化')for label in axes_article.xaxis.get_ticklabels():label.set_rotation(30)axes_view.set_ylabel('访问量', fontsize=9)axes_article.plot(date, article_coun, marker='v', mec='r', mfc='w')fig.savefig('我的CSDN博客信息.jpg')   # 将绘制的图表保存# plt.show()if __name__ == "__main__":count = 1info_time = {}  # 创建一个全局字典变量用于存储信息while True:try:print("第 %d 次获取排名信息" % count)writeData()time.sleep(3600)drawChart('CSDN_Info.json')  # 绘制json文件中信息的图表count += 1time.sleep(3600)except Exception:print('产生出错,获取信息终止')sys.exit()

效果展示

  • 获取的JSON数据效果展示
    json

  • 生成的折线图效果展示
    chart

简单的数据分析

  • 最后也来分析一下吧,虽然说单天的数据不具有完全的代表性
    • 访问量增长幅度最快的还是白天,早上6:00之后增长速度大于深夜的增长速度,这也是符合常理的,毕竟晚上还翻CSDN的人是少数。
    • 原创文章的增加会带来访问量的变化,在文章数越多的情况下,这种变化越不明显。
    • 排名更新较慢,到了晚上才更新了一次排名信息

这篇关于(已更新)获取CSDN访问量、排名等信息存入JSON文件并绘图进行分析的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/662537

相关文章

Python调用Orator ORM进行数据库操作

《Python调用OratorORM进行数据库操作》OratorORM是一个功能丰富且灵活的PythonORM库,旨在简化数据库操作,它支持多种数据库并提供了简洁且直观的API,下面我们就... 目录Orator ORM 主要特点安装使用示例总结Orator ORM 是一个功能丰富且灵活的 python O

Nginx设置连接超时并进行测试的方法步骤

《Nginx设置连接超时并进行测试的方法步骤》在高并发场景下,如果客户端与服务器的连接长时间未响应,会占用大量的系统资源,影响其他正常请求的处理效率,为了解决这个问题,可以通过设置Nginx的连接... 目录设置连接超时目的操作步骤测试连接超时测试方法:总结:设置连接超时目的设置客户端与服务器之间的连接

Springboot中分析SQL性能的两种方式详解

《Springboot中分析SQL性能的两种方式详解》文章介绍了SQL性能分析的两种方式:MyBatis-Plus性能分析插件和p6spy框架,MyBatis-Plus插件配置简单,适用于开发和测试环... 目录SQL性能分析的两种方式:功能介绍实现方式:实现步骤:SQL性能分析的两种方式:功能介绍记录

Python如何实现PDF隐私信息检测

《Python如何实现PDF隐私信息检测》随着越来越多的个人信息以电子形式存储和传输,确保这些信息的安全至关重要,本文将介绍如何使用Python检测PDF文件中的隐私信息,需要的可以参考下... 目录项目背景技术栈代码解析功能说明运行结php果在当今,数据隐私保护变得尤为重要。随着越来越多的个人信息以电子形

使用 sql-research-assistant进行 SQL 数据库研究的实战指南(代码实现演示)

《使用sql-research-assistant进行SQL数据库研究的实战指南(代码实现演示)》本文介绍了sql-research-assistant工具,该工具基于LangChain框架,集... 目录技术背景介绍核心原理解析代码实现演示安装和配置项目集成LangSmith 配置(可选)启动服务应用场景

如何通过海康威视设备网络SDK进行Java二次开发摄像头车牌识别详解

《如何通过海康威视设备网络SDK进行Java二次开发摄像头车牌识别详解》:本文主要介绍如何通过海康威视设备网络SDK进行Java二次开发摄像头车牌识别的相关资料,描述了如何使用海康威视设备网络SD... 目录前言开发流程问题和解决方案dll库加载不到的问题老旧版本sdk不兼容的问题关键实现流程总结前言作为

SpringBoot中使用 ThreadLocal 进行多线程上下文管理及注意事项小结

《SpringBoot中使用ThreadLocal进行多线程上下文管理及注意事项小结》本文详细介绍了ThreadLocal的原理、使用场景和示例代码,并在SpringBoot中使用ThreadLo... 目录前言技术积累1.什么是 ThreadLocal2. ThreadLocal 的原理2.1 线程隔离2

如何利用Java获取当天的开始和结束时间

《如何利用Java获取当天的开始和结束时间》:本文主要介绍如何使用Java8的LocalDate和LocalDateTime类获取指定日期的开始和结束时间,展示了如何通过这些类进行日期和时间的处... 目录前言1. Java日期时间API概述2. 获取当天的开始和结束时间代码解析运行结果3. 总结前言在J

最长公共子序列问题的深度分析与Java实现方式

《最长公共子序列问题的深度分析与Java实现方式》本文详细介绍了最长公共子序列(LCS)问题,包括其概念、暴力解法、动态规划解法,并提供了Java代码实现,暴力解法虽然简单,但在大数据处理中效率较低,... 目录最长公共子序列问题概述问题理解与示例分析暴力解法思路与示例代码动态规划解法DP 表的构建与意义动

Python利用PIL进行图片压缩

《Python利用PIL进行图片压缩》有时在发送一些文件如PPT、Word时,由于文件中的图片太大,导致文件也太大,无法发送,所以本文为大家介绍了Python中图片压缩的方法,需要的可以参考下... 有时在发送一些文件如PPT、Word时,由于文件中的图片太大,导致文件也太大,无法发送,所有可以对文件中的图