Habrastatistics: 사이트에서 가장 많이 방문한 섹션과 가장 적게 방문한 섹션 탐색

헤이 하브르.

В 이전 부분 Habr의 트래픽은 기사 수, 조회수, 평점 등 주요 매개변수에 따라 분석되었습니다. 그러나 사이트 섹션의 인기 문제는 아직 검토되지 않았습니다. 이를 더 자세히 살펴보고 가장 인기 있는 허브와 가장 인기 없는 허브를 찾는 것이 흥미로워졌습니다. 마지막으로 긱타임스 효과에 대해 좀 더 자세히 살펴보고, 새로운 순위를 바탕으로 최고의 기사를 새롭게 선정하는 것으로 마무리하겠습니다.

무슨 일이 일어났는지 궁금하신 분들을 위해 속편은 컷팅 중입니다.

통계와 평점은 공식적인 것이 아니며 내부 정보가 없다는 점을 다시 한 번 상기시켜드립니다. 또한 내가 어딘가에 실수를 하지 않았거나 뭔가를 놓친 것이 아니라는 보장도 없습니다. 하지만 그래도 흥미로웠던 것 같아요. 먼저 코드부터 시작하겠습니다. 관심이 없는 분들은 첫 번째 섹션을 건너뛰셔도 됩니다.

데이터 수집

파서의 첫 번째 버전에서는 조회수, 댓글 및 기사 평점만 고려되었습니다. 이것은 이미 좋지만 더 복잡한 쿼리를 수행하는 것을 허용하지 않습니다. 이제 사이트의 주제별 섹션을 분석할 차례입니다. 이를 통해 몇 년 동안 "C++" 섹션의 인기가 어떻게 변했는지 확인하는 등 매우 흥미로운 연구를 수행할 수 있습니다.

기사 파서가 개선되어 이제 기사가 속한 허브는 물론 작성자의 닉네임과 평가도 반환됩니다(여기에서도 많은 흥미로운 작업을 수행할 수 있지만 이에 대해서는 나중에 설명하겠습니다). 데이터는 다음과 같은 csv 파일에 저장됩니다.

2018-12-18T12:43Z,https://habr.com/ru/post/433550/,"Мессенджер Slack — причины выбора, косяки при внедрении и особенности сервиса, облегчающие жизнь",votes:7,votesplus:8,votesmin:1,bookmarks:32,
views:8300,comments:10,user:ReDisque,karma:5,subscribers:2,hubs:productpm+soft
...

우리는 사이트의 주요 주제별 허브 목록을 받게 됩니다.

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 함수와 Str 클래스는 두 태그 사이에서 문자열을 선택합니다. 저는 이를 사용했습니다. 이전. 주제별 허브는 쉽게 강조 표시할 수 있도록 "*"로 표시되어 있으며 해당 줄의 주석 처리를 제거하여 다른 범주의 섹션을 가져올 수도 있습니다.

get_hubs 함수의 출력은 상당히 인상적인 목록이며 사전으로 저장됩니다. 나는 여러분이 그 양을 추정할 수 있도록 목록 전체를 구체적으로 제시하고 있습니다.

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'}

비교를 위해 geektimes 섹션은 좀 더 겸손해 보입니다.

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'}

나머지 허브도 같은 방식으로 보존되었습니다. 이제 기사가 Geektimes에 속하든 프로필 허브에 속하든 결과를 반환하는 함수를 쉽게 작성할 수 있습니다.

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

다른 섹션(“개발”, “관리” 등)에도 유사한 기능이 만들어졌습니다.

처리

이제 분석을 시작할 시간입니다. 데이터 세트를 로드하고 허브 데이터를 처리합니다.

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)

이제 데이터를 날짜별로 그룹화하고 다양한 허브의 출판물 수를 표시할 수 있습니다.

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()

Matplotlib을 사용하여 게시된 기사 수를 표시합니다.

차트에서 기사를 "geektimes"와 "geektimes only"로 구분했습니다. 기사는 동시에 두 섹션에 속할 수 있습니다(예: "DIY" + "마이크로컨트롤러" + "C++"). 나는 사이트의 프로필 기사를 강조하기 위해 "프로필"이라는 명칭을 사용했습니다. 아마도 이에 대한 영어 용어 프로필이 완전히 정확하지는 않을 것입니다.

앞선 부분에서는 올여름부터 긱타임즈 기사 결제 규정 변경에 따른 '긱타임스 효과'에 대해 질문했습니다. Geektimes 기사를 별도로 표시해 보겠습니다.

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()

결과는 흥미롭습니다. Geektimes 기사의 총 조회수 비율은 대략 1:5 정도입니다. 하지만 전체 조회수는 눈에 띄게 변동했지만, '예능' 기사 조회수는 거의 같은 수준을 유지했습니다.

규칙을 변경한 후에도 "geektimes" 섹션에 있는 기사의 총 조회수는 여전히 감소했지만 "눈으로"는 총 값의 5%를 넘지 않는 것으로 나타났습니다.

기사당 평균 조회수를 살펴보는 것은 흥미롭습니다.

"오락" 기사의 경우 평균보다 약 40% 높습니다. 이것은 아마도 놀라운 일이 아닐 것입니다. XNUMX월 초의 실패는 제게는 불분명합니다. 아마도 그런 일이 일어났을 수도 있고, 일종의 구문 분석 오류일 수도 있고, 아니면 괴짜 작가 중 한 명이 휴가를 갔을 수도 있습니다 ;).

그건 그렇고, 그래프는 기사 조회수에서 새해와 5 월 공휴일이라는 두 가지 눈에 띄는 최고점을 보여줍니다.

허브

약속된 허브 분석으로 넘어가겠습니다. 조회수 기준으로 상위 20개 허브를 나열해 보겠습니다.

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()

결과 :

놀랍게도 견해 측면에서 가장 인기 있는 허브는 '정보 보안'이었고 상위 5개 리더에는 '프로그래밍'과 '대중 과학'도 포함되었습니다.

Antitop은 Gtk와 Cocoa를 차지합니다.

비밀 하나 알려드릴께요 상위 허브도 볼 수 있어요 여기에, 조회수는 표시되지 않습니다.

평가

그리고 마지막으로 약속된 등급입니다. 허브 분석 데이터를 사용하여 2019년 올해 가장 인기 있는 허브에 대한 가장 인기 있는 기사를 표시할 수 있습니다.

정보 보안

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프로그래밍

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대중과학

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직업

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• 이곳은 노인들이 올 곳이 아니냐? 서른 다섯 이후 프로그래밍 조회수 116000회, 댓글 649개, 평점 +222.0/-16.0

IT 입법

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• '모바일 콘텐츠'는 SMS나 회원가입 없이 무료입니다. Megafon의 사기 세부정보 조회수 114000회, 댓글 478개, 평점 +488.0/-8.0
• 카자흐 당국이 인증서 구현 실패를 은폐하려고 하는 방법 조회수 111000회, 댓글 77개, 평점 +122.0/-14.0
• 러시아에서 Protonmail이 차단되는 방법 조회수 102000회, 댓글 398개, 평점 +418.0/-7.0
• Runet의 분리에 관한 법률은 State Duma에서 세 가지 독서로 채택되었습니다. 조회수 88200회, 댓글 878개, 평점 +73.0/-18.0
• 프로그래머가 은행을 선택하고 계약서를 읽는 방법 조회수 87200회, 댓글 611개, 평점 +166.0/-9.0
• 통신 매스컴부는 RuNet 분리 법안을 승인했습니다. 조회수 83600회, 댓글 364개, 평점 +79.0/-9.0
• 의견에 대한 자세한 답변과 러시아 연방 제공자의 삶에 대한 약간의 설명 조회수 74700회, 댓글 389개, 평점 +290.0/-1.0

웹 개발

• 이곳은 노인들이 올 곳이 아니냐? 서른 다섯 이후 프로그래밍 조회수 116000회, 댓글 649개, 평점 +222.0/-16.0
• 2019년에 웹사이트를 만드는 방법 조회수 110000회, 댓글 278개, 평점 +233.0/-11.0
• Docker 학습 1부: 기본 사항 조회수 91300회, 댓글 24개, 평점 +52.0/-10.0
• KPI에서 JavaScript 및 Node.js 강의 과정 조회수 80300회, 댓글 14개, 평점 +34.0/-2.0
• 훈련생 Vasya와 API 멱등성에 관한 그의 이야기 조회수 68900회, 댓글 160개, 평점 +216.0/-3.0
• 조인에 대한 이해가 손상되었습니다. 솔직히 말해서 이것은 원의 교차점이 아닙니다. 조회수 65900회, 댓글 223개, 평점 +138.0/-41.0
• 틈새 주제별 웹사이트를 만드는 데 시간을 낭비해서는 안 되는 이유 조회수 62700회, 댓글 243개, 평점 +179.0/-13.0
• 처음부터 최신 웹 애플리케이션 만들기 조회수 62200회, 댓글 122개, 평점 +56.0/-8.0
• Vue.js의 어두운 날 조회수 60800회, 댓글 133개, 평점 +77.0/-6.0
• 현대 웹 개발이 왜 그렇게 복잡한가요? 1 부 조회수 57700회, 댓글 319개, 평점 +101.0/-6.0

GTK

그리고 마지막으로 아무도 기분을 상하게하지 않도록 가장 적게 방문한 허브 "gtk"에 등급을 부여하겠습니다. 1년 만에 출판됐다. одна 이 기사는 "자동으로" 등급의 첫 번째 줄을 차지합니다.

• GtkApplication을 사용합니다. librsvg 렌더링 기능 조회수 1700회, 댓글 9개, 평점 +9.0/-1.0

결론

결론은 없을 것입니다. 모두들 즐거운 독서 되세요.

출처 : habr.com