对不起,这些前端精选资源,我真的打包带走了

栏目: 编程工具 · 发布时间: 5年前

内容简介:下午无聊在刷公众号,突然发现一篇文章「前端一年精选好文,请打包带走」。在这个跨年的日子里,我本来应该开着电视,看着跨年晚会。反复琢磨,我还是很好奇:这一年,前端精选好文都有哪些?翻了一下,有 130 多篇文章。

下午无聊在刷公众号,突然发现一篇文章「前端一年精选好文,请打包带走」。在这个跨年的日子里,我本来应该开着电视,看着跨年晚会。

一、起因

反复琢磨,我还是很好奇:这一年,前端精选好文都有哪些?

翻了一下,有 130 多篇文章。

我又退缩了,看完猴年马月了,还是先收藏吧。于是关掉手机,准备放飞自我。突然,脑子里一闪,打包,带走?嗯,我有了一个大胆的想法。

二、想法

既然一时半会儿看不完,何不看一下趋势,把握一下今年前端界的热点。

说到热点,还有什么比热词分析更直接的了。对,我要生成词云。

大体思路如下:

1.首先,要拿到文章中的关键词,需要使用爬虫;

2.为了不那么枯燥,我决定采用图片蒙版来做背景;

3.统计关键词出现的频率,进行分词;

4.过滤掉干扰词汇;

5.生成图片;

热词集合的图片就是我最终的目标。

三、使用爬虫

1.没什么好选择的,直接使用 Python 插件 BeautifulSoup ,我们先拿到 Dom 元素:

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
from os import path
import sys
from bs4 import BeautifulSoup

html_doc = """
<body id="activity-detail">
<div id="js_article" class="rich_media">
<div id="js_top_ad_area" class="top_banner"></div>
<div class="rich_media_inner">
...
</div>
</div>
</body>
"""

soup = BeautifulSoup(html_doc)
# 可以抓到 a 标签内容
# print(soup.find_all('a'))
# 也直接抓取所有文本
print(soup.get_text())

# 打开文件,逐行写入
with open('{}/result/word.txt'.format(sys.path[0]),'w') as f:
  f.writelines(soup.get_text());

为了确定内容是否都抓到了,我们先进行打印:

对不起,这些前端精选资源,我真的打包带走了

看到这些,基本上我们需要的内容已经就绪了,继续下一步。

四、生成图片

1.使用 Photoshop ,制作一个 F2E 字样的蒙版文件,如下图:

对不起,这些前端精选资源,我真的打包带走了

2.使用 Python 插件 jieba 进行分词:

def jieba_processing_txt(text):
    for word in userdict_list:
        jieba.add_word(word)

    mywordlist = []
    seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)
    liststr = '/ '.join(seg_list)

    with io.open(stopwords_path, encoding='utf-8') as f_stop:
        f_stop_text = f_stop.read()
        f_stop_seg_list = f_stop_text.splitlines()

    for myword in liststr.split('/'):
        if not (myword.strip() in f_stop_seg_list) and len(myword.strip()) > 1:
            mywordlist.append(myword)
    print (mywordlist)
    return ' '.join(mywordlist)

分词后,我们打印 mywordlist

对不起,这些前端精选资源,我真的打包带走了

整齐的数组,没有半点瑕疵。确定过眼神,是我要的数组。

3.使用 woldcloud 来生成词云图片:

wc = WordCloud(font_path=font_path, background_color="white", max_words=2000          mask=back_coloring,max_font_size=60, random_state=42, width=1000, height=860, margin=2,)

wc.generate(jieba_processing_txt(mytext))
wc.to_file(path.join(d, imgname1))

4.为了去除干扰,我们还需要过滤掉无用的关键词,如:发布,整理,功能,介绍,已经,使用,可以,电脑等等

userdict_list = ['我们', '什么', '发布', '整理', '功能', 
'介绍','已经','使用','可以','电脑','尽快','收藏','最后','公众','支持','微信','需要','这些']

这里不得不吐槽一下,乱起八糟的广告真的很多,感觉自己在抓 2018 年的广告热词。

到这里就结束了,感兴趣的童鞋可以看看 Demo

五、打包带走

嗯,运行程序,我们最终得到了一张图片:

对不起,这些前端精选资源,我真的打包带走了

大体一看,2018 年,前端还是那些老样子,不过我们可以了解到一些特点:

1. JavaScript 的文章还是很多;

2. ReactVue 仍然是主流;

3. Flutter 出现的晚,但是上升趋势不容小觑;

4. NodejsElectron 还是很受前端欢迎;

5. TypeScriptGraphQL 仍然有不少的讨论;

6.优化、构建、开源、线路图仍然是前端的关注点;

7.全栈仍是前端的追逐目标;

任务完成,收工。这里还是得特别感谢前端之巅小编辛苦的整理。这些前端精选资源,我真的打包带走了。


以上所述就是小编给大家介绍的《对不起,这些前端精选资源,我真的打包带走了》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持!

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