十年之约有个rss订阅的专题页面，这里通过十年的博主RSS采集了很多的博文，那么多博文，真是好奇大家都在写什么？那么，我们来一次博客大数据分析，看看这些年博主们都写了些什么？

数据采集

首先使用python进行一些数据采集，十年大约通过rss抓去了2500多页的博文数据，包括标题、链接、时间和博主的昵称，但是由于时间只显示了月份和日期，所以时间上无法统计出有意义东西了，看来只能从标题上下手了，先采集所有博文的标题并保存到磁盘上，代码如下：

import requests
import numpy as np
from bs4 import BeautifulSoup
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

page_url = 'https://foreverblog.cn/feeds.html?page='  # 10年之约rss
number = 2592
titles = []

def collect_title(url):
    # 发送HTTP请求
    response = requests.get(url)

    # 解析HTML文档
    soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
    # 使用正则表达式匹配
    articles = soup.findAll('article', class_='post')
    for article in articles:
        titles.append(article.h1.text.strip('\n\n'))
    print(url+'已经采集完成')

def saveArray(array):
    arr = np.array(array)
    np.savetxt('titles.txt',arr,fmt='%s',encoding='utf-8')
    print('保存所有标题完毕！')

if __name__ == '__main__':
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as executor:
        futures = [executor.submit(collect_title,page_url+str(i+1)) for i in range(number)]
        for f in futures:
            f.result()

    print(len(titles))
    saveArray(titles)

网速快的话，几分钟就搞定了，大约采集38880条博文标题！

jieba分词

整理数据，通过jieba中文分词提取有效的词语，然后对词语出现的频率进行排行，根据词语出现的频率前200生成一个词云图。具体代码如下：

import re
import jieba
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud

titles = []
# 打开文件
with open('titles.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    for line in f:
        titles.append(line)

words = []
for title in titles:
    text = re.sub('\W*', '', title)
    words.extend(jieba.cut(text,cut_all=True))

word_counts = {}
for word in words:
    if word not in word_counts:
        word_counts[word] = 0
    word_counts[word] += 1

sorted_word_counts = sorted(word_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

filtered_data = [(word, freq) for word, freq in sorted_word_counts if len(word) > 1]


# 只展示词语出现最多的前200个
top_200_words = filtered_data[:200]
# print(top_200_words)

font_path ='msyh.ttc'
# 创建WordCloud对象，并根据词频数据生成词云图
wordcloud = WordCloud(width=1920, height=1080,font_path=font_path, background_color="white").generate_from_frequencies(dict(top_200_words))

# 绘制词云图
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.imshow(wordcloud, interpolation="bilinear")
plt.axis("off")  # 不显示坐标轴
plt.show()

以下是一些排名靠前的词语：

('使用', 1543), 
('一个', 862), 
('如何', 855), 
('博客', 848), 
('服务', 847),
 ('安装', 714), 
('2022', 677), 
('网站', 657), 
('记录', 651), 
('笔记', 631), 
('解决', 629), 
('什么', 623), 
('系统', 603), 
('教程', 579), 
('数据', 572), 
('问题', 560),
('服务器', 550),
('务器', 550), 
('世界', 517), 
('实现', 513), 
('方法', 474), 
('开源', 467), 
('学习', 450), 
('开发', 418), 
('关于', 413), 
('文件', 412), 
('更新', 406), 
('免费', 386)

总体感觉大部十年的博主都是技术类型的啊，都是大佬了！最后贴上生成的云图，大家雅俗共赏：

总结

这个数据比较局限性，因为十年之约的博主并不能代替整个中文博客圈子，而且有很大一部分博主不会弄或是压根没弄RSS订阅，所以这个数据大家看看就好，不必较真。

完整的代码仓库