Biegral Blog

之前在搜索一些资料的时候，发现开源中国这个博客网站有一大亮点。那就是一张技能雷达图。大致如下：

但是遗憾的是CSDN官方并不支持这一实现，其实对于技能雷达图而言，言简意赅的能表现出一个技术者擅长的领域，以及不擅长的领域。

抱着玩一玩的态度，我也着手实现了一下针对CSDN博客用户的技能雷达图。下面先来看下最终实现的效果图。

接下来记录一下整体的实现流程。

---

思路

根据用户指定的博客ID，找到其文章分类情况。然后分别计算分类下文章的得分情况。

这个得分默认按照CSDN官方的规则计算。即：

• 博文每增加300个浏览量，积分加1
• 被人评论加一分
• 被人点赞加一分
• 被人点踩减一分

这里用的规则不是很适合，但是一般而言，一篇博客的浏览量，在一定程度上也代表了这篇文章的质量。

核心代码

计算部分

按照思路，这又是一个简单爬虫相关了。代码中已经做了比较详细的注释。

#!usr/bin/env python
# coding: utf8
import requests
import math
import re
from bs4 import BeautifulSoup


class Radar(object):
    """
    技术雷达实现
    """

    def __init__(self, username):
        """初始化用户名以及相应的域名前缀"""
        self.username = username
        self.domain = "http://blog.csdn.net"

    def download(self, url):
        """下载通用方法"""
        headers = {
            'Host': 'blog.csdn.net',
            'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/59.0.3071.86 Safari/537.36'
        }
        response = requests.get(url=url, headers=headers)
        return response.text if response.status_code == 200 else None

    def str_concat(self, *args):
        """ 字符串拼接方法，满足不定参数的实现"""
        tempstr = ''
        for item in args:
            tempstr += item
        return tempstr

    def get_catagories(self):
        """
        计算username对应的文章类别信息，获取类别名称， 对应的URL以及为其设置编号
        """
        url = self.str_concat(self.domain, '/', self.username)
        html = self.download(url=url)
        soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
        temp_catagories = soup.find_all('div', {'id': 'panel_Category'})[-1].find_all('a')
        catagory = []
        for index, item in enumerate(temp_catagories):
            counts = soup.find_all('div', {'id': 'panel_Category'})[-1].find_all('span')[index+1].get_text().lstrip('(').rstrip(')')
            obj = {
                "url": self.str_concat(self.domain, item.attrs['href']),
                "name": item.get_text(),
                "counts": int(counts)
            }
            catagory.append(obj)
        # 返回类别相关的计算结果
        return catagory

    def trim_list(self, ls):
        """
        列表去重
        """
        return list(set(ls))

    def get_posts(self, catagory_url, counts):
        """
        根据给定的类别URL，获取该类别下所有的文章的链接以及标题信息等
        """
        html = self.download(url=catagory_url)
        # 先使用正则来获取给类别对应的文章总数，以及总页数
        posts_number, pages = counts, math.ceil(counts/20)
        html = None
        # 声明一个保存文章信息的容器列表
        posts = []
        # 对每一页的链接进行爬取，获取对应页面文章的标题以及链接  int(pages)+1
        for index in range(1, int(pages) + 1):
            # print("正在处理第{}页".format(index))
            url = self.str_concat(catagory_url, '/', str(index))
            html = self.download(url=url)
            soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
            page_posts = soup.find_all('span', {'class': 'link_title'})
            for item in page_posts:
                url = re.findall(re.compile('href="(.*?)"'), str(item))
                if(url == []):
                    continue
                posts.append(self.str_concat(self.domain, url[0]))
            # print("第{}页的数据为：{}个".format(index, len(page_posts)))
        return self.trim_list(posts)

    def get_detail(self, posturl):
        """
        根据指定的博文URL链接，计算出改文章大致的得分情况。
        默认按照CSDN官方计算规则实现。
        每300浏览量加一分；一个赞加一分；一个评论加一分；一个踩扣一分
        """
        html = self.download(url=posturl)
        soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
        title = soup.find('span', {'class': 'link_title'}).get_text()
        watches = re.findall(re.compile('.*?(\d+).*?'), soup.find('span',{'class': "link_view"}).get_text())[0]
        comments = re.findall(re.compile('.*?\((\d+)\).*?'), soup.find('span',{'class': "link_comments"}).get_text())[0]
        diggs = soup.find('dl', {'id': 'btnDigg'}).find('dd').get_text()
        buries = soup.find('dl', {'id': 'btnBury'}).find('dd').get_text()
        # 简单 计算出每篇文章的得分情况
        print('正在计算 {} 的得分情况。'.format(posturl))
        return int(watches)/300+int(comments)+int(diggs)-int(buries)

整合胶水

模块功能已经完善了，接下来就是将这一个个的小模块给整合起来，在更高层次上做伪自动化。

#!/usr/bin/env python
# coding: utf8
from compute import Radar

def compute(username):
    """
    计算出username对应的文章得分情况。
    """
    radar = Radar(username=username)
    catagroies = radar.get_catagories()
    for catagory in catagroies:
        # 先求出每一个分类下的所有的文章链接。然后计算出总分数
        counts = catagory['counts']
        posturls = radar.get_posts(catagory_url=catagory['url'], counts=counts)
        score = 0
        for posturl in posturls:
            score += radar.get_detail(posturl=posturl)
        print('{}的总体得分为：{}'.format(catagory['name'], score))
        catagory['score'] = score
    return catagroies

服务器端

为了实现技能雷达图的目标，需要开一个本地的web服务，因为Flask比较顺手，所以就用它好了。

#!/usr/bin/env python
# coding: utf8
import json
from utils import compute
from flask import Flask, request, render_template

app = Flask(__name__)

@app.route('/api/user/<username>', methods=['GET', 'POST'])
def get_user_score(username):
    catagories = compute(username=username)
    return json.dumps(catagories)


@app.route('/')
def home():
    return render_template('index.html')




if __name__ == "__main__":
    app.run(host='localhost', port=8080, debug=True)

下面的这个接口，作为待会的ajax请求调用。

http://localhost:8080/api/user/username(博客ID）

前端

因为用到了JQuery和echarts，所以要对flask进行静态资源和模板的设置。

具体的做法如下：

• 对于模板： 模板文件放到网站根目录的templates下
• 对于CSS，JS，Image。放到网站根目录下的static目录下。
  具体引用时按照文件在服务器上的绝对路径进行处理。比如static目录下的js目录下的jquery.min.js文件，在模板中要这么写：

<script src="/static/js/jquery.min.js"</script>

其他静态资源文件同理。

然后就是使用ajax实现对技能数据的获取以及更新了。详见下面的完整代码：

<html>
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>技术雷达图</title>
    <script src="/static/echarts.min.js"></script>
    <script src="/static/jquery-2.2.4.min.js"></script>
</head>

<body>
    <input type="text" id="username" placeholder="请输入CSDN博主ID"> &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;
    <input type="button" id="compute" value="评估"><br/>
    <div id="container" style="width: 600px;height:400px;"></div>
</body>

<script>
    var mycharts = echarts.init(document.getElementById('container'));
    mycharts.showLoading();
    var names = [];
    var scores = [];
    function prepare_data() {
        $(document).ready(function () {
            $.ajax({
                url: 'http://localhost:8080/api/user/' + $("#username").val(),
                dataType: 'json',
                success: function (result) {
                    mycharts.hideLoading();
                    // 计算相关数据
                    for (var index = 0; index < result.length; index++) {
                        names.push({
                            name: result[index].name,
                            max: 25
                        });
                        scores.push(
                            result[index].score
                        );
                    }
                    console.log(JSON.stringify(names));
                    console.log(JSON.stringify(scores));
                    show_data();
                },
                error: function (err) {
                    console.log(JSON.stringify(err));
                }
            })
        });
    }

    function show_data() {
        var option = {
            title: {
                text: '基础雷达图'
            },
            tooltip: {},
            legend: {
                data: ['预算分配（Allocated Budget）', '实际开销（Actual Spending）']
            },
            radar: {
                indicator: names
            },
            series: [{
                name: '预算 vs 开销（Budget vs spending）',
                type: 'radar',
                areaStyle: { normal: {} },
                data: [
                    {
                        value: scores,
                        name: '预算分配（Allocated Budget）'
                    }
                ]
            }]
        };
        mycharts.setOption(option);
        // 触发ajax事件，计算给定用户名博主的技术雷达计算。
        // 先响应一个加载动画比较好。
        mycharts.hideLoading();
    }
    $("#compute").click(function () {
        prepare_data();
    });
</script>
</html>

最终效果

因为系统是实时计算的，所以对于文章比较多的用户而言，需要等待较长的时间，但是功能上差不多就算是完成了。

总结

回顾一下，这里的计算规则其实还是有很大漏洞的。应该将类别的总积分除以类别下文章的数目，求取一个比较平均的值来降低误差。

另外，雷达图上限是随意指定的，所以没什么价值。正规而言应该是需要一套比较严格的标准来进行参考，这样才有价值。

echarts确实是一款网页展示图标的神器，而且官网上给的例子非常的清晰，准备好数据，交给ajax，这样就完事了，省心，省力。