下面是针对这个主题的完整攻略：

Python 详解爬取并统计CSDN全站热榜标题关键词词频流程

介绍

本文将详细介绍如何使用Python来爬取CSDN全站热榜的文章标题，并统计标题中出现的关键词的词频。你将学习到多种Python库的使用，包括requests、BeautifulSoup、jieba以及collections。在学习本文后，您将了解如何使用Python来提取有用的信息并进行分析。

爬取CSDN全站热榜文章标题

首先，我们需要使用requests来获取CSDN全站热榜的HTML代码。

import requests

url = 'https://blog.csdn.net/'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}
response = requests.get(url, headers=headers)

接下来，我们需要用BeautifulSoup来解析HTML代码，以便于提取我们所需要的数据。

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 找到全站热榜的文章列表
post_list = soup.find("div", {"id": "recommend-list"}).find_all("a")

通过以上代码，我们可以得到全站热榜中的文章标题，并打印出前10篇文章的标题作为示例。

for index, post in enumerate(post_list[:10]):
    print(index+1, post.text.strip())

统计标题中出现的关键词的词频

现在，我们已经得到了CSDN全站热榜的文章标题。接下来，我们需要找到标题中出现的所有关键词，并统计它们出现的次数。具体的实现过程如下。

首先，我们用jieba库将文章标题进行分词。

import jieba

# 标题分词
words = [word for word in jieba.cut(post.text.strip()) if len(word) > 1]

然后，我们用collections库中的Counter模块统计每个词出现的次数。

from collections import Counter

# 统计词频
word_count = Counter(words)

最后，我们打印出出现频率最高的5个关键词及其出现次数作为示例。

top_k = 5
for k, v in word_count.most_common(top_k):
    print('关键词：{}，出现次数：{}'.format(k, v))

示例说明

下面，我们以某一篇CSDN全站热榜文章《美团餐饮的架构与实践 》为例，进行示例说明。

# 文章标题
title = '美团餐饮的架构与实践'

# 标题分词
words = [word for word in jieba.cut(title) if len(word) > 1]

# 统计词频
word_count = Counter(words)

# 打印结果
top_k = 5
for k, v in word_count.most_common(top_k):
    print('关键词：{}，出现次数：{}'.format(k, v))

运行以上代码，输出结果为：

关键词：美团，出现次数：1
关键词：餐饮，出现次数：1
关键词：架构，出现次数：1
关键词：实践，出现次数：1

可以看到，我们成功地对这篇文章的标题进行了分词和词频统计。

另外，我们还可以用同样的方式对其他文章的标题进行分析，以便于更好地理解CSDN全站热榜中的文章趋势。