Python爬虫之对CSDN榜单进行分析

Python爬虫之对CSDN榜单进行分析

1. 爬取CSDN榜单数据

首先，我们需要利用Python爬虫获取CSDN榜单数据。具体步骤如下：

1. 安装所需的库：requests、BeautifulSoup。

pip install requests
pip install BeautifulSoup4

1. 确定爬取的目标链接，并利用requests库发送GET请求获取HTML页面。

```
import requests

url = 'https://www.csdn.net/nav/newarticles'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.122 Safari/537.36'}
response = requests.get(url, headers=headers)
html = response.text
```

1. 利用BeautifulSoup库解析HTML页面，并提取榜单数据。

```
from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
articles = soup.find('div', class_='feedlist_main').find_all('div', class_='title')
titles = [article.a.string.strip() for article in articles]
```

至此，我们已经成功爬取了CSDN榜单数据，并且用一个列表保存了每篇文章的标题。

2. 分析榜单数据

接下来，我们可以对榜单数据进行各种分析，以获得更多有用的信息。这里举两个例子：

2.1 统计使用最多的语言

假设我们想要知道CSDN榜单中使用最多的编程语言。我们可以编写如下代码来统计每篇文章使用的语言：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://www.csdn.net/nav/newarticles'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.122 Safari/537.36'}
response = requests.get(url, headers=headers)
html = response.text

soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
articles = soup.find('div', class_='feedlist_main').find_all('div', class_='title')

languages = []
for article in articles:
    title = article.a.string.strip()
    if 'Python' in title:
        languages.append('Python')
    elif 'Java' in title:
        languages.append('Java')
    elif 'C++' in title:
        languages.append('C++')
    # 其他语言同理...

count = {}
for language in languages:
    count[language] = count.get(language, 0) + 1

for language, num in count.items():
    print(language, num)

通过统计每篇文章中包含哪些编程语言，我们可以得到每种语言在榜单中出现的次数。这里只是举例了三种语言，实际中我们可以根据自己的需求扩充语言列表。

2.2 统计最受欢迎的标签

假设我们想要知道CSDN榜单中最受欢迎的标签，以便为自己的博客增加流量。我们可以编写如下代码来统计每篇文章中的标签：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://www.csdn.net/nav/newarticles'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.122 Safari/537.36'}
response = requests.get(url, headers=headers)
html = response.text

soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
articles = soup.find('div', class_='feedlist_main').find_all('div', class_='title')

tags = []
for article in articles:
    url = article.a['href']
    response = requests.get(url, headers=headers)
    html = response.text
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    tag_list = soup.find('div', class_='tags-box').find_all('a')
    for tag in tag_list:
        tags.append(tag.string)

count = {}
for tag in tags:
    count[tag] = count.get(tag, 0) + 1

top10 = sorted(count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10]
for tag, num in top10:
    print(tag, num)

该代码首先从每篇文章的标题中提取出对应的URL，然后再根据这个URL发送GET请求获取文章页面HTML。接着，利用BeautifulSoup解析HTML页面，提取标签信息。通过类似的方式，我们可以获得每种标签在榜单中出现的次数，并定制自己的标签策略。