写文章不会起标题?爬取虎嗅5万篇文章告诉你

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 不少时候,一篇文章能否得到广泛的传播,除了文章本身实打实的质量以外,一个好的标题也至关重要。本文爬取了虎嗅网建站至今共 5 万条新闻标题内容,助你找到起文章标题的技巧与灵感。同时,分享一些值得关注的文章和作者。

写在前面:由于文中有一些超链接,无法在公众号打开,建议点击底部「阅读原文」或者复制下面的博客链接到浏览器打开,体验更好。https://www.makcyun.top/

一. 分析背景

1.1 为什么选择「虎嗅」

在众多新媒体网站中,「虎嗅」网的文章内容和质量还算不错。在「新榜」科技类公众号排名中,它位居榜单第 3 名,还是比较受欢迎的。所以选择爬取该网站的文章信息,顺便从中了解一下这几年科技互联网都出现了哪些热点信息。

「关于虎嗅」虎嗅网创办于 2012 年 5 月,是一个聚合优质创新信息与人群的新媒体平台。该平台专注于贡献原创、深度、犀利优质的商业资讯,围绕创新创业的观点进行剖析与交流。虎嗅网的核心,是关注互联网及传统产业的融合、明星公司的起落轨迹、产业潮汐的动力与趋势。

1.2 分析内容

  • 分析虎嗅网 5 万篇文章的基本情况,包括收藏数、评论数等;
  • 发掘最受欢迎和最不受欢迎的文章及作者;
  • 分析文章标题形式(长度、句式)与受欢迎程度之间的关系;
  • 展现近些年科技互联网行业的热门词汇。

1.3 分析工具

  • Python 3.6
  • pyspider
  • MongoDB
  • Matplotlib
  • WordCloud
  • Jieba

2. 数据抓取

使用 pyspider 抓取了虎嗅网的主页文章,文章抓取时期为 2012 年建站至 2018 年 11 月 1 日,共计约 5 万篇文章。抓取 了 7 个字段信息:文章标题、作者、发文时间、评论数、收藏数、摘要和文章链接。

2.1 目标网站分析

这是要爬取的 网页界面,可以看到是通过 AJAX 加载的。

右键打开开发者工具查看翻页规律,可以看到 URL 请求是 POST 类型,下拉到底部查看 Form Data,表单需提交参数只有 3 项。经尝试, 只提交 page 参数就能成功获取页面的信息,其他两项参数无关紧要,所以构造分页爬取非常简单。

接着,切换选项卡到 Preview 和 Response 查看网页内容,可以看到数据都位于 data 字段里。total_page 为 2004,表示一共有 2004 页的文章内容,每一页有 25 篇文章,总共约 5 万篇,也就是我们要爬取的数量。

以上,我们就找到了所需内容,接下来可以开始构造爬虫,整个爬取思路比较简单。之前我们也练习过这一类 Ajax 文章的爬取,可以参考:

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2.2 pyspider 介绍

和之前文章不同的是,这里我们使用一种新的工具来进行爬取,叫做:pyspider 框架。由国人 binux 大神开发,GitHub Star 数超过 12 K,足以证明它的知名度。可以说,学习爬虫不能不会使用这个框架。

网上关于这个框架的介绍和实操案例非常多,这里仅简单介绍一下。

我们之前的爬虫都是在 Sublime 、PyCharm 这种 IDE 窗口中执行的,整个爬取过程可以说是处在黑箱中,内部运行的些细节并不太清楚。而 pyspider 一大亮点就在于提供了一个可视化的 WebUI 界面,能够清楚地查看爬虫的运行情况。

pyspider 的架构主要分为 Scheduler(调度器)、Fetcher(抓取器)、Processer(处理器)三个部分。Monitor(监控器)对整个爬取过程进行监控,Result Worker(结果处理器)处理最后抓取的结果。

该框架比较容易上手,网页右边是代码区,先定义类(Class)然后在里面添加爬虫的各种方法(也可以称为函数),运行的过程会在左上方显示,左下方则是输出结果的区域。

这里,分享几个不错的教程以供参考:

  • 官方主页:http://docs.pyspider.org/en/latest/
  • pyspider 爬虫原理剖析:http://python.jobbole.com/81109/
  • pyspider 爬淘宝图案例实操:https://cuiqingcai.com/2652.html

安装好该框架并大概了解用法后,下面我们可以就开始爬取了。

2.3 抓取数据

CMD 命令窗口执行:pyspider all 命令,然后浏览器输入:http://localhost:5000/ 就可以启动 pyspider 。

点击 Create 新建一个项目,Project Name 命名为:huxiu,因为要爬取的 URL 是 POST 类型,所以这里可以先不填写,之后可以在代码中添加,再次点击 Creat 便完成了该项目的新建。

新项目建立好后会自动生成一部分模板代码,我们只需在此基础上进行修改和完善,然后就可以运行爬虫项目了。现在,简单梳理下代码编写步骤。

这里,首先定义了一个 Handler 主类,整个爬虫项目都主要在该类下完成。 接着,可以将爬虫基本的一些基本配置,比如:Headers、代理等设置写在下面的 crawl_config 属性中。

如果你还没有习惯从函数(def)转换到类(Class)的代码写法,那么需要先了解一下类的相关知识,之后我也会单独用一篇文章介绍一下。

下面的 on_start() 方法是程序的入口,也就是说程序启动后会首先从这里开始运行。首先,我们将要爬取的 URL传入 crawl() 方法,同时将 URL 修改成虎嗅网的:https://www.huxiu.com/v2_action/article_list。

由于 URL 是 POST 请求,所以我们还需要增加两个参数:method 和 data。method 表示 HTTP 请求方式,默认是 GET,这里我们需要设置为 POST;data 是 POST 请求表单参数,只需要添加一个 page 参数即可。

接着,通过 callback 参数定义一个 index_page() 方法,用来解析 crawl() 方法爬取 URL 成功后返回的 Response 响应。在后面的 index_page() 方法中,可以使用 PyQuery 提取响应中的所需内容。

具体提取方法如下:

这里,网页返回的 Response 是 json 格式,待提取的信息存放在其中的 data 键值中,由一段 HTML 代码构成。我们可以使用 response.json[‘data’] 获取该 HTML 信息,接着使用 PyQuery 搭配 CSS 语法提取出文章标题、链接、作者等所需信息。这里使用了列表生成式,能够精简代码并且转换为方便的 list 格式,便于后续存储到 MongoDB 中。

我们输出并查看一下第 2 页的提取结果:

可以看到,成功得到所需数据,然后就可以保存了,可以选择输出为 CSV、MySQL、MongoDB 等方式,这里我们选择保存到 MongoDB 中。

上面,定义了一个 on_result() 方法,该方法专门用来获取 return 的结果数据。这里用来接收上面 index_page() 返回的 data 数据,在该方法里再定义一个存储到 MongoDB 的方法就可以保存到 MongoDB 中。

关于数据如何存储到 MongoDB 中,我们在之前的一篇文章中有过介绍,如果忘记了可以回顾一下。

下面,我们来测试一下整个爬取和存储过程。点击左上角的 run 就可以顺利运行单个网页的抓取、解析和存储,结果如下:

上面完成了单页面的爬取,接下来,我们需要爬取全部 2000 余页内容。

需要修改两个地方,首先在 on_start() 方法中将 for 循环页数 3 改为 2002。改好以后,如果我们直接点击 run ,会发现还是只能爬取第 2 页的结果。

这是因为,pyspider 以 URL的 MD5 值作为 唯一 ID 编号,ID 编号相同的话就视为同一个任务,便不会再重复爬取。由于 GET 请求的 分页URL 通常是有差异的,所以 ID 编号会不同,也就自然能够爬取多页。但这里 POST 请求的分页 URL 是相同的,所以爬完第 2 页,后面的页数便不会再爬取。

那有没有解决办法呢? 当然是有的,我们需要重新写下 ID 编号的生成方式,方法很简单,在 on_start() 方法前面添加下面 2 行代码即可:

这样,我们再点击 run 就能够顺利爬取 2000 页的结果了,我这里一共抓取了 49,996 条结果,耗时 2 小时左右完成。

以上,就完成了数据的获取。有了数据我们就可以着手分析,不过这之前还需简单地进行一下数据的清洗、处理。

三. 数据清洗处理

首先,我们需要从 MongoDB 中读取数据,并转换为 DataFrame。

下面我们看一下数据的总体情况,可以看到数据的维度是 49996 行 × 8 列。发现多了一列无用的 _id 需删除,同时 name 列有一些特殊符号,比如© 需删除。另外,数据格式全部为 Object 字符串格式,需要将 comment 和 favorites 两列更改为数值格式、 write_time 列更改为日期格式。

代码实现如下:

下面,我们看一下数据是否有重复,如果有,那么需要删除。

然后,我们再增加两列数据,一列是文章标题长度列,一列是年份列,便于后面进行分析。

以上,就完成了基本的数据清洗处理过程,针对这 9 列数据可以开始进行分析了。

四. 描述性数据分析

通常,数据分析主要分为四类: 「描述型分析」、「诊断型分析」、「预测型分析」、「规范型分析」。

「描述型分析」是用来概括、表述事物整体状况以及事物间关联、类属关系的统计方法,是这四类中最为常见的数据分析类型。通过统计处理可以简洁地用几个统计值来表示一组数据地集中性(如平均值、中位数和众数等)和离散型(反映数据的波动性大小,如:方差、标准差等。)

这里,我们主要进行描述性分析,数据主要为数值型数据(包括离散型变量和连续型变量)和文本数据。

4.1 总体情况

先来看一下总体情况:

这里,使用了 data.describe() 方法对数值型变量进行统计分析。从上面可以简要得出以下几个结论:

  • 读者的评论和收藏热情都不算太高。大部分文章(75 %)的评论数量为十几条,收藏数量不过几十个。这和一些微信大 V 公众号动辄百万级阅读、数万级评论和收藏量相比,虎嗅网的确相对小众一些。不过也正是因为小众,也才深得部分人的喜欢。
  • 评论数最多的文章有 2376 条,收藏数最多的文章有 1113 个收藏量,说明还是有一些潜在的比较火或者质量比较好的文章。
  • 最长的文章标题长达 224 个字,大部分文章标题长度在 20 来个字左右,所以标题最好不要太长或过短

对于非数值型变量(name、write_time),使用 describe() 方法会产生另外一种汇总统计。

unique 表示唯一值数量,top 表示出现次数最多的变量,freq 表示该变量出现的次数,所以可以简单得出以下几个结论:

  • 在文章来源方面,3162 个作者贡献了这 5 万篇文章,其中自家官网「虎嗅」写的数量最多,超过了 1 万篇,这也很自然。
  • 在文章发表时间方面,最早的一篇文章来自于 2012年 4 月 3 日。 6 年多时间,发文数最多的 1 天 是 2014 年 7 月 10 日,一共发了 274 篇文章。

4.2 不同时期文章发布的数量变化

可以看到 ,以季度为时间尺度的 6 年间,前几年发文数量比较稳定,大概在1750 篇左右,个别季度数量激增到 2000 篇以上。2016 年之后文章开始增加到 2000 篇以上,可能跟网站知名度提升有关。首尾两个季度日期不全,所以数量比较少。

具体代码实现如下:

4.3 文章收藏量 TOP10

接下来,到了我们比较关心的问题:几万篇文章里,到底哪些文章写得比较好或者比较火?

此处选取了「favorites」(收藏数量)作为衡量标准。毕竟,一般好的文章,我们都会有收藏的习惯。

第一名「读完这10本书,你就能站在智商鄙视链的顶端了 」以 1113 次收藏位居第一,并且遥遥领先于后者,看来大家都怀有「想早日攀上人生巅峰,一览众人小」的想法啊。打开这篇文章的链接,文中提到了这几本书:《思考,快与慢》、《思考的技术》、《麦肯锡入职第一课:让职场新人一生受用的逻辑思考力》等。一本都没看过,看来这辈子是很难登上人生巅峰了。

发现两个有意思的地方:第一,文章标题都比较短小精炼。第二,文章收藏量虽然比较高,但评论数都不多,猜测这是因为——大家都喜欢做伸手党?

4.4 历年文章收藏量 TOP3

在了解文章的总体排名之后,我们来看看历年的文章排名是怎样的。这里,每年选取了收藏量最多的 3 篇文章。

可以看到,文章收藏量基本是逐年递增的,但 2015 年的 3 篇文章的收藏量却是最高的,包揽了总排名的前 3 名,不知道这一年的文章有什么特别之处。

以上只罗列了一小部分文章的标题,可以看到标题起地都蛮有水准的。关于标题的重要性,有这样通俗的说法:「一篇好文章,标题占一半」,一个好的标题可以大大增强文章的传播力和吸引力。文章标题虽只有短短数十字,但要想起好,里面也是很有很多技巧的。

好在,这里提供了 5 万个标题可供参考。代码实现如下:

4.4.1 最高产作者 TOP20

上面,我们从收藏量指标进行了分析,下面,我们关注一下发布文章的作者(个人/媒体)。前面提到发文最多的是虎嗅官方,有一万多篇文章,这里我们筛除官媒,看看还有哪些比较高产的作者。

可以看到,前 20 名作者的发文量差距都不太大。发文比较多的有「娱乐资本论」、「Eastland」、「发条橙子」这类媒体号;也有虎嗅官网团队的作者:发条橙子、周超臣、张博文等;还有部分独立作者:假装FBI、孙永杰等。可以尝试关注一下这些高产作者。

代码实现如下:

4.4.2 平均文章收藏量最多作者 TOP 10

我们关注一个作者除了是因为文章高产以外,可能更看重的是其文章水准。这里我们选择「文章平均收藏量」(总收藏量/文章数)这个指标,来看看文章水准比较高的作者是哪些人。

这里,为了避免出现「某作者只写了一篇高收藏率的文章」这种不能代表其真实水准的情况,我们将筛选范围定在至少发布过 5 篇文章的作者们。

可以看到,前 10 名作者包括:遥遥领先的 重读、两位高产又有质量的 辩手李慕阳饭统戴老板 ,还有大众比较熟悉的 高晓松宁南山等。

如果你将这份名单和上面那份高产作者名单进行对比,会发现他们没有出现在这个名单中。相比于数量,质量可能更重要吧。

下面,我们就来看看排名第一的 重读 都写了哪些高收藏量文章。

居然写的都是清一色关于马老板家的文章。

了解了前十名作者之后,我们顺便也看看那些处于最后十名的都是哪些作者。

一对比,就能看到他们的文章收藏量就比较寒碜了。尤其好奇最后一位作者 Yang Yemeng ,他写了 7 篇文章,竟然一个收藏都没有。

来看看他究竟写了些什么文章。

原来写的全都是英文文章,看来大家并不太钟意阅读英文类的文章啊。

具体实现代码:

4.5 文章评论数最多 TOP10

说完了收藏量。下面,我们再来看看评论数量最多的文章是哪些。

基本上都是和 三星 有关的文章,这些文章大多来自 2014 年,那几年 三星 好像是挺火的,不过这两年国内基本上都见不到三星的影子了,世界变化真快。

发现了两个有意思的现象。

  • 第一,上面关于 三星 和前面 阿里 的这些批量文章,它们「霸占」了评论和收藏榜,结合知乎上曾经的一篇关于介绍虎嗅这个网站的文章:虎嗅网其实是这样的 ,貌似能发现些微妙的事情
  • 第二,这些文章评论数和收藏数两个指标几乎呈极端趋势,评论量多的文章收藏量却很少,评论量少的文章收藏量却很多。

我们进一步观察下这两个参数的关系。

可以看到,大多数点都位于左下角,意味着这些文章收藏量和评论数都比较低。但也存在少部分位于上方和右侧的异常值,表明这些文章呈现 「多评论、少收藏」或者「少评论、多收藏」的特点。

4.6 文章标题长度

下面,我们再来看看文章标题的长度和收藏量之间有没有什么关系。

大致可以看出两点现象:

  • 第一,收藏量高的文章,他们的标题都比较短(右侧的部分散点)。
  • 第二,标题很长的文章,它们的收藏量都非常低(左边形成了一条垂直线)。

看来,文章起标题时最好不要起太长的。

实现代码如下:

4.7 标题形式

下面,我们看看作者在起文章标题的时候,在标点符号方面有没有什么偏好。

可以看到,五万篇文章中,大多数文章的标题是陈述性标题。三分之一(34.8%) 的文章标题使用了问号「?」,而仅有 5% 的文章用了叹号「!」。通常,问号会让人们产生好奇,从而想去点开文章;而叹号则会带来一种紧张或者压迫感,使人不太想去点开。所以,可以尝试多用问号而少用叹号。

4.8. 文本分析

最后,我们从这 5 万篇文章中的标题和摘要中,来看看虎嗅网的文章主要关注的都是哪些主题领域。

这里首先运用了 jieba 分词包对标题进行了分词,然后用 WordCloud 做成了词云图,因虎嗅网含有「虎」字,故选取了一张老虎头像。(关于 jieba 和 WordCloud 两个包,之后再详细介绍)

可以看到文章的主题内容侧重于:互联网、知名公司、电商、投资这些领域。这和网站本身对外宣传的核心内容,即「关注互联网与移动互联网一系列明星公司的起落轨迹、产业潮汐的动力与趋势,以及互联网与移动互联网如何改造传统产业」大致相符合。

实现代码如下:

上面的关键词是这几年总体的概况,而科技互联网行业每年的发展都是不同的,所以,我们再来看看历年的一些关键词,透过这些关键词看看这几年互联网行业、科技热点、知名公司都有些什么不同变化。

可以看到每年的关键词都有一些相同之处,但也不同的地方:

  • 中国互联网、公司、苹果、腾讯、阿里等这些热门关键词一直都是热门,这几家公司真是稳地一批啊。
  • 每年会有新热点涌现:比如 2013 年的微信(刚开始火)、2016 年的直播(各大直播平台如雨后春笋般出现)、2017年的 iPhone(上市十周年)、2018年的小米(上市)。
  • 不断有新的热门技术出现:2013 – 2015 年的 O2O、2016 年的 VR、2017 年的 AI 、2018 年的「区块链」。这些科技前沿技术也是这几年大家口耳相传的热门词汇。

通过这一幅图,就看出了这几年科技互联网行业、明星公司、热点信息的风云变化。

5. 小结

  • 本文简要分析了虎嗅网 5 万篇文章信息,大致了解了近些年科技互联网的千变万化。
  • 发掘了那些优秀的文章和作者,能够节省宝贵的时间成本。
  • 一篇文章要想传播广泛,文章本身的质量和标题各占一半,文中的5 万个标题相信能够带来一些灵感。
  • 本文尚未做深入的文本挖掘,而文本挖掘可能比数据挖掘涵盖的信息量更大,更有价值。进行这些分析需要机器学习和深度学习的知识,待后期学习后再来补充。

本文完。

 

作者:苏克1900,公众号:第2大脑(ID:Mocun6)

来源:https://www.makcyun.top/web_scraping_withpython9.html

本文由 @苏克1900 授权发布于人人都是产品经理,未经作者许可,禁止转载

题图来自网络

评论
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  1. 写阿里的那个是把一本书拆成了一篇篇文章吧

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  2. 有技术就是可以为所欲为

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  3. 这篇文章标题吸引了我,内容完全不搭

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  4. 优秀

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  5. 想学爬虫了

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  6. 厉害!

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