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CSDN 小姐姐们恭祝所有朋友新年快乐!

作者 | 罗昭成,设计 | 张藐,责编 | 唐小引

出品 | CSDN(ID:CSDNnews)


亲爱的小伙伴们,马上就到 2019 年了,你的 2018 年的计划都完成了吗?

这一年,互联网、技术圈发生了很多大事。譬如,曾经风光无限的 ofo 陷退押金风波子弹短信横空出世,震惊朋友圈;“长春长生”疫苗事件,闹得沸沸扬扬,一位程序员挺身而出追根溯源;暗网论坛中公开出售华住旗下所有酒店的数据,用户隐私惨遭泄漏;因人工智能的火热 Python 在编程语言榜步步攀升……

这一年,CSDN 以技术人的独特视角,描述了众多技术人所关心的焦点事件,为技术人第一时间推送并解读业界正在发生的事情,并以技术干货、前沿技术、编程语言、程序员职场与技能提升等内容,希望能够帮助所有从事开发的朋友们更好地成长。

在这连朝接夕全年不休地推送文章给所有朋友的同时,我们也收获了更多的关注者、更高的阅读量、更多的认可、更高的赞许,甚至于某一日突然发现在内容创业服务平台新榜上被打上了“500 强”的标识。更至关重要的,是所有开发者朋友们,每一次的阅读、转发、点赞(好看),都是我们能够在凌晨还开着电脑奋笔疾书的动力。

CSDN 是属于所有技术人的,在这个大家庭里,我们一起学习技能共同成长,分享精彩的程序人生。过去一年里,有着非常多的开发者朋友通过 CSDN 公众号分享了自己的经验及思考,并与读者互动交流,譬如《C++20 要来了!》、《为什么中国的底层创新做不起来?| 畅言》、《Google Fuchsia 对中国操作系统的启示 | 畅言》等等。

在 2017 年末,CSDN 的一位好朋友用数据分析了 CSDN 公众号一年都做了什么。现在,在这辞旧迎新之际,又有一位好朋友用 Python 抓取数据来分析 CSDN 到底给千万开发者带来了什么?

最后更有惊喜福利等你哟!

以下为正文:


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如何爬取微信公众号文章?


作者注:先解释义,网络爬虫指的是按照一定的规则,自动抓取万维网信息的程序或者脚本。

读过笔者之前写的文章的朋友,肯定会知道,要抓取微信公众号文章,第一件事就是去找接口,之前都是在 Web 站点上去找。Chrome 的调试工具,能够很清晰地看到所有的网络请求,简单的分析,就能找到对应的 API ,但是在移动端,这件事情显然就变得复杂了很多。

Android 抓包

对于许多从事移动开发的朋友们来说,抓包是一个常用需求,在这里,笔者简要介绍一下基本步骤:

  • 在你的个人电脑上安装抓包软件,推荐 Charles 和 Fiddler ,使用 Mac 的朋友建议使用 Charles ,使用 Windows 的朋友建议使用 Fiddler;

  • 将手机与电脑连接在同一个局域网中;

  • 在手机的 Wi-Fi 设置里面,手动设置代理,使用你的个人电脑代理手机的网络请求;

  • 代理请求,抓取 HTTPS。

众所周知,HTTP 是进行明文传输的,可以很方便地看到上行与下行的数据。但是 HTTPS 使用的是加密传输,要看到上行与下行的数据,我们得事先知道通信的密码,才能解密看到真实内容。

为了解决这个问题,抓包工具会作为一个中间代理人,手机端与抓包工具进行通信,抓包工具再与服务端进行通信。手机端与抓包工具建立 HTTPS 请求使用的公钥是抓包工具下发给他的。所以,为了能正常通信,需要安装抓包工具生成的根证书。

通过上面两步,你可以轻松地抓取到使用 HTTPS 的请求。稍加分析,就能找到微信公众号文章列表获取数据的接口,在这个地方,笔者就不再多做赘述。


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获取文章的点赞与阅读数量


现在,我们很轻松地就把 CSDN 好几年的文章爬了下来。但是要想拿到文章的阅读、点赞数,还需要去分析获取这两个数据的请求。经过仔细的分析,单从接口上来说,是可以获取到阅读、点赞数,但是获取这两项数据的请求,是微信客户端发的,上行参数中进行了签名和文章唯一 ID 的生成,找不到对应的生成算法。所以,此路不通。

为了能拿到这两项数据,网络上有一种方式的实现,使用的是 AnyProxy + MonkeyRunner ,笔者也是采用与之类似的方式:

AnyProxy + ADB Shell

AnyProxy 是一个基于 Node.js 的,可供插件配置的 HTTP/HTTPS 代理服务器。和上面提到的 Charles 、 Fiddler 类似,但更加适合开发者使用。

笔者使用 ADB Shell 中的命令,来模拟点击,以自动化的形式打开微信公众号中的文章。然后在启动 AnyProxy ,使用它提供的插件配置的功能,拿到评论的数据,并写入数据库中。

var url = require("url")
module.exports = {
    *beforeSendResponse(requestDetail, responseDetail)
    {
        try {
            var pathName = url.parse(requestDetail.url).pathname
            if(pathName == "/mp/getappmsgext") {
                saveReadCount(requestDetail, responseDetail)
            }
        } catch(err) {
            console.log("err")
        }
    }
};


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数据清洗与整理


在前面拿到的文章列表与点赞和评论数据中,保存的都是网络请求的详细数据,我们需要将所需的数据从原始数据中清洗出来,并将点赞数与请论数与文章关联起来。

注: 微信公众号的文章使用的是 __biz,mid,index 三个值来唯一确定一篇文章。

读取文章列表原始数据,并解析数据。逻辑很简单,代码如下:

def insertInto(cursor, msg):
    list =  json.loads(msg)["list"]
    for listItem in list:
        if not listItem.has_key("app_msg_ext_info"):
            continue
        commMsgInfo = listItem["comm_msg_info"]
        appMsg = listItem["app_msg_ext_info"]
        addAppMsg(cursor, commMsgInfo, appMsg)
        if appMsg.has_key("multi_app_msg_item_list"):
            subAppMsg = appMsg["multi_app_msg_item_list"]
            for subAppItem in subAppMsg:
                addAppMsg(cursor, commMsgInfo, subAppItem)

通过文章中的相关信息,将阅读量与点赞数量关联到同一篇文章的数据中,解析阅读量与点赞数量有代码如下:

def getCount(articId):
    conn = sqlite3.connect("wechat_read_cont.db")
    conn.text_factory = str
    cursor = conn.cursor()
    articId = articId.replace("=""%3D")
    selectSql = "select responseBody from read_cont where url = \"" + articId + "\""
    cursor.execute(selectSql)
    values = cursor.fetchall()
    if len(values) <= 0:
        return "-1""-1"
    data = values[0]
    appmsgstat = json.loads(data[0])["appmsgstat"]
    conn.close()
    return appmsgstat["read_num"], appmsgstat["like_num"]


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数据分析


经过前面一系列的处理,我们需要的数据已经存入了数据库表中去了。经过艰难的爬取,数据终于到手,先来膜拜一下 10W+文章:

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10W+文章阅读信息

因为是在控制台直接打印为了更好的格式化展示数据,使用了prettytable , 数据处理的代码如下:

def getArticInfos(min, max):
    conn = sqlite3.connect('wechat.db')
    conn.text_factory = str
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute("select title, author, datetime, readCount from messages")
    values = cursor.fetchall()
    table = PrettyTable(["Title""Author""Time""Read Count"])
    table.align["Title"] = "l" 
    table.align["Author"] = "l" 
    table.padding_width = 1
    totalCount = 0
    for item in values:
        readCount = int(item[3], 10)
        if  readCount >= min and readCount < max:
            table.add_row([str(item[0]), str(item[1]), str(item[2]), str(item[3])])
            totalCount += 1
    print table
    print "Total Count:" + str(totalCount)
    conn.close()

if __name__ == '__main__':
    getArticInfos(100001100002)

10W+ 已经成为了微信公众号文章的重要指标。在一个用户总量并不是很大的程序员圈子里面。产出如此多的 10W+ 文章,真的是行业翘楚啊。

听小道消息说,CSDN 是 2017 年下半年才着重开始运营公众号,恰巧,爬取的数据有 CSDN 全量文章数据,总计 6000 篇,所以我们可以对比看看 CSDN 公众号产出的文章数量:

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历年文章数量

从上图可以看出,2018 年 CSDN 公众号差不多产出 2000 篇文章,平均每天产出至少 6 篇文章。不得不说,一个专业的技术媒体,他的实力是不容小看的。当然,CSDN 的编辑大大们,也辛苦了。感谢你们为我们贡献了如此多的知识内容。

回过头来,再来看一下从 2017 年到 2018 年,数据的增长趋势是什么样子的。如下图:

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每月发表文章数

从上图可以看到从 2017 年 9 月份开始,文章总数开始增加,甚至出现直接翻倍的情况,说明 CSDN 开始投入人力资源运营公众号,2018 年春节,文章数量略有减少,年后文章数量开始增多,最多的时候,一个月产出了 236 篇文章,真是佩服得五体投地。

2018 年都已经结束,CSDN 都发表了 2000 篇左右的文章。这些文章都有些什么内容?拿到标题,使用“Jieba”分词,制作词云图,如下图所示:

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词云

我们可以明确地看到,随着 AlphaGo 横空出世,机器学习、人工智能在技术领域崛起,未来已来深入人心。机器学习让 Python 这门编程语言在更多的开发者面前展现出来,从图中也可以看到,Python 在 CSDN 的文章中出现频率也非常高,CSDN 深度为千万开发者解析,想开发者所想,手动为他们点赞。

不仅如此,不管是正面的科技大佬 "马云"、“马化腾”,还是负面的科技大佬“贾跃亭”等都频繁地出现在我们的视野中,CSDN 的小姐姐们也在第一时间为我们提供科技界的新闻趣事。

2019 年刚刚开始。准备好迎接新的一年了吗?没准备好也没关系,反正 2019 年都会来的。

最后为所有小伙伴们送上一句至理名言:

我 2019 年的目标就是搞定 2018 年那些原定于 2017 年完成的安排,不为别的,只为兑现我 2016 年时要完成的 2015 年年度计划的诺言。

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图片来源:表情说说,发布者:Hey.M


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One more thing...


最后的最后,为了感谢广大陪伴 CSDN 一起前行的读者朋友们。本次 CSDN 联合博文视点,为大家送出 5 类总计 10 本的高评分科技图书。

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640?wx_fmt=png从零开始,Python 编程从入门到实践一网打尽。网络爬虫、大数据分析与展现、并发编程等一个不漏。

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640?wx_fmt=png本书面向算法初学者,首先介绍当下流行的编程语言 Python,详细讲解 Python 语言中的变量和循序、分支、循环三大结构,以及列表和函数的使用,为之后学习算法打好基础。

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640?wx_fmt=png本书由浅入深地介绍了人工智能在文本任务中的应用。不但介绍了自然语言处理、深度学习和机器阅读理解等基础知识,还简述了信息论、人工智能等的发展过程。



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print_r('点个好看吧!');
var_dump('点个好看吧!');
NSLog(@"点个好看吧!");
System.out.println("点个好看吧!");
console.log("点个好看吧!");
print("点个好看吧!");
printf("点个好看吧!\n");
cout << "点个好看吧!" << endl;
Console.WriteLine("点个好看吧!");
fmt.Println("点个好看吧!");
Response.Write("点个好看吧!");
alert("点个好看吧!")
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