我爬取了人人都是产品经理6574篇文章，发现产品竟然在看这些

小小詹同学

发布于 2019-11-13 00:02:53

4260

发布于 2019-11-13 00:02:53

本文转载自公众号：爱趣 IT

作为互联网界的两个对立的物种，产品汪与程序猿似乎就像一对天生的死对头；但是在产品开发链条上紧密合作的双方，只有通力合作，才能更好地推动项目发展。那么产品经理平日里面都在看那些文章呢？我们程序猿该如何投其所好呢？我爬取了人人都是产品经理（http://www.woshipm.com）产品经理栏目下的所有文章，看看产品经理都喜欢看什么。

1. 分析背景

1.1. 为什么选择「人人都是产品经理」

人人都是产品经理是以产品经理、运营为核心的学习、交流、分享平台，集媒体、培训、招聘、社群为一体，全方位服务产品人和运营人，成立8年举办在线讲座500+期，线下分享会300+场，产品经理大会、运营大会20+场，覆盖北上广深杭成都等15个城市，在行业有较高的影响力和知名度。平台聚集了众多BAT美团京东滴滴360小米网易等知名互联网公司产品总监和运营总监。选取这个社区更有代表性。

1.2. 分析内容

分析人人都是产品经理产品经理栏目下的 6574 篇文章的基本情况，包括收藏数、评论数、点赞数等
发掘最受欢迎的文章及作者
分析文章标题长度与受欢迎程度之间的关系
展现产品经理都在看什么

1.3. 分析工具

Python 3.6
Matplotlib
WordCloud
Jieba

2. 数据抓取

使用 Python编写的爬虫抓取了人人都是产品经理社区的产品经理栏目下的所有文章并保存为csv格式，文章抓取时期为 2012年6月至 2019 年 1月 21 日，共计6574篇文章。抓取了 10 个字段信息：文章标题、作者、作者简介、发文时间、浏览量、收藏量、点赞量、评论量、正文、文章链接。

2.1. 目标网站分析

这是要爬取的网页界面，可以看到是直接加载出来的，没有AJAX，爬取起来毫无难度。

仔细观察要爬取的网页，我们可以看到页面连接有规律可循，连接中page后面的参数就是页面数，所以我们编写爬虫时可以直接用for循环来构造所有页面连接代码如下：

 1import requests
 2from bs4 import BeautifulSoup
 3import csv
 4
 5headers = {'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8',
 6               'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8',
 7               'Cache-Control': 'max-age=0',
 8               'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.110 Safari/537.36',
 9               'Connection': 'keep-alive',
10               'Host': 'www.woshipm.com',
11               'Cookie' : 't=MHpOYzlnMmp6dkFJTEVmS3pDeldrSWRTazlBOXpkRjBzRXpZOU4yVkNZWWl5QVhMVXBjMU5WcnpwQ2NCQS90ZkVsZ3lTU2Z0T3puVVZFWFRFOXR1TnVrbUV2UFlsQWxuemY4NG1wWFRYMENVdDRPQ1psK0NFZGJDZ0lsN3BQZmo%3D; s=Njg4NDkxLCwxNTQyMTk0MTEzMDI5LCxodHRwczovL3N0YXRpYy53b3NoaXBtLmNvbS9XWF9VXzIwMTgwNV8yMDE4MDUyMjE2MTcxN180OTQ0LmpwZz9pbWFnZVZpZXcyLzIvdy84MCwsJUU1JUE0JUE3JUU4JTk5JUJF; Hm_lvt_b85cbcc76e92e3fd79be8f2fed0f504f=1547467553,1547544101,1547874937,1547952696; Hm_lpvt_b85cbcc76e92e3fd79be8f2fed0f504f=1547953708'
12               }
13for page_number in range(1, 549):
14page_url = "http://www.woshipm.com/category/pmd/page/{}".format(page_number)
15print('正在抓取第' + str(page_number) + '页>>>')
16response = requests.get(url=page_url, headers=headers)

页面连链接构造完之后我们可以开始爬取文章详情页，提取所需要的信息，在这里用到的解析库是BeautifulSoup，整个爬虫非常简单，完整代码如下：

 1#!/usr/bin/env python
 2# -*- encoding: utf-8 -*-
 3
 4import requests
 5from bs4 import BeautifulSoup
 6import csv
 7
 8headers = {'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8',
 9               'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8',
10               'Cache-Control': 'max-age=0',
11               'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.110 Safari/537.36',
12               'Connection': 'keep-alive',
13               'Host': 'www.woshipm.com',
14               'Cookie' : 't=MHpOYzlnMmp6dkFJTEVmS3pDeldrSWRTazlBOXpkRjBzRXpZOU4yVkNZWWl5QVhMVXBjMU5WcnpwQ2NCQS90ZkVsZ3lTU2Z0T3puVVZFWFRFOXR1TnVrbUV2UFlsQWxuemY4NG1wWFRYMENVdDRPQ1psK0NFZGJDZ0lsN3BQZmo%3D; s=Njg4NDkxLCwxNTQyMTk0MTEzMDI5LCxodHRwczovL3N0YXRpYy53b3NoaXBtLmNvbS9XWF9VXzIwMTgwNV8yMDE4MDUyMjE2MTcxN180OTQ0LmpwZz9pbWFnZVZpZXcyLzIvdy84MCwsJUU1JUE0JUE3JUU4JTk5JUJF; Hm_lvt_b85cbcc76e92e3fd79be8f2fed0f504f=1547467553,1547544101,1547874937,1547952696; Hm_lpvt_b85cbcc76e92e3fd79be8f2fed0f504f=1547953708'
15               }
16with open('data.csv', 'w', encoding='utf-8',newline='') as csvfile:
17    fieldnames = ['title', 'author', 'author_des', 'date', 'views', 'loves', 'zans', 'comment_num','art', 'url']
18    writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)
19    writer.writeheader()
20    for page_number in range(1, 549):
21        page_url = "http://www.woshipm.com/category/pmd/page/{}".format(page_number)
22        print('正在抓取第' + str(page_number) + '页>>>')
23        response = requests.get(url=page_url, headers=headers)
24        if response.status_code == 200:
25            page_data = response.text
26            if page_data:
27                soup = BeautifulSoup(page_data, 'lxml')
28                article_urls = soup.find_all("h2", class_="post-title")
29                for item in article_urls:
30
31                    url = item.find('a').get('href')
32                    # 文章页面解析，获取文章标题、作者、作者简介、日期、浏览量、收藏量、点赞量、评论量、正文、文章链接
33                    response = requests.get(url=url, headers=headers)
34                    # time.sleep(3)
35                    print('正在抓取：' + url)
36                    # print(response.status_code)
37                    if response.status_code == 200:
38                        article = response.text
39                        # print(article)
40                        if article:
41                            try:
42                                soup = BeautifulSoup(article, 'lxml')
43                                # 文章标题
44                                title = soup.find(class_='article-title').get_text().strip()
45                                # 作者
46                                author = soup.find(class_='post-meta-items').find_previous_siblings()[1].find('a').get_text().strip()
47                                # 作者简介
48                                author_des = soup.find(class_='post-meta-items').find_previous_siblings()[0].get_text().strip()
49                                # 日期
50                                date = soup.find(class_='post-meta-items').find_all(class_='post-meta-item')[0].get_text().strip()
51                                # 浏览量
52                                views = soup.find(class_='post-meta-items').find_all(class_='post-meta-item')[1].get_text().strip()
53                                # 收藏量
54                                loves = soup.find(class_='post-meta-items').find_all(class_='post-meta-item')[2].get_text().strip()
55                                # 点赞量
56                                zans = soup.find(class_='post-meta-items').find_all(class_='post-meta-item')[3].get_text().strip()
57                                # 评论量
58                                comment = soup.find('ol', class_="comment-list").find_all('li')
59                                comment_num = len(comment)
60                                # 正文
61                                art = soup.find(class_="grap").get_text().strip()
62
63                                writer.writerow({'title':title, 'author':author, 'author_des':author_des, 'date':date, 'views':views, 'loves':int(loves), 'zans':int(zans), 'comment_num':int(comment_num), 'art':art, 'url':url})
64                                print({'title':title, 'author':author, 'author_des':author_des, 'date':date, 'views':views, 'loves':loves, 'zans':zans, 'comment_num':comment_num})
65                            except:
66                                print('抓取失败')
67    print("抓取完毕！")

在这里说一点，评论数的爬取，观察文章详情页你可以发现并没有评论数，我这里是直接计算出来的，可以看到评论是嵌套在ol里面，抓起所有的li，然后就可以计算出，代码如下：

1 # 评论量
2 comment = soup.find('ol', class_="comment-list").find_all('li')
3 comment_num = len(comment)

这样，我们运行一下爬虫就能够顺利爬取 594 页的结果了，我这里一共抓取了 6574 条结果，大概也就玩了两把吃鸡就抓完了。

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。

3. 数据清洗处理

首先，我们需要把csv文件转换为 DataFrame。

1# 将csv数据转为dataframe
2csv_file = "data.csv"
3csv_data = pd.read_csv(csv_file, low_memory=False)  # 防止弹出警告
4csv_df = pd.DataFrame(csv_data)
5print(csv_df)

下面我们看一下数据的总体情况，可以看到数据的维度是 6574 行 × 10 列。需要将 views 列更改为数值格式、date 列更改为日期格式。

 1print(csv_df.shape)  # 查看行数和列数
 2print(csv_df.info())  # 查看总体情况
 3print(csv_df.head())  # 输出前5行
 4#运行结果
 5(6574, 10)
 6<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
 7RangeIndex: 6574 entries, 0 to 6573
 8Data columns (total 10 columns):
 9title          6574 non-null object
10author         6574 non-null object
11author_des     6135 non-null object
12date           6574 non-null object
13views          6574 non-null object
14loves          6574 non-null int64
15zans           6574 non-null int64
16comment_num    6574 non-null int64
17art            6574 non-null object
18url            6574 non-null object
19dtypes: int64(3), object(7)
20memory usage: 513.7+ KB
21None
22                        title                   ...                                                         url
230        2018，我产品生涯的第二年是这样度过的                   ...                     http://www.woshipm.com/pmd/1863343.html
241            从《啥是佩奇》提炼出的产品三部曲                   ...                     http://www.woshipm.com/pmd/1860832.html
252  “采坑，填坑”，项目的那些事儿（第六阶段：测试验收）                   ...                     http://www.woshipm.com/pmd/1859168.html
263             如何成为CEO信任的产品经理？                   ...                     http://www.woshipm.com/pmd/1857656.html
274               如何让程序员放下手中的刀？                   ...                     http://www.woshipm.com/pmd/1858879.html
28
29[5 rows x 10 columns]

date列更改为日期非常简单，代码如下：

1# 修改date列时间,并转换为 datetime 格式
2csv_df['date'] = pd.to_datetime(csv_df['date'])

views列处理思路是增加一列，名字就叫views_num吧，我们可以观察到views列有的数值是整数，有的则是1.7万这种，代码如下：

 1#!/usr/bin/env python
 2# -*- encoding: utf-8 -*-
 3
 4import pandas as pd
 5import numpy as np
 6import matplotlib.pyplot as plt
 7import seaborn as sns
 8import re
 9from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS, ImageColorGenerator
10import jieba
11import os
12from PIL import Image
13from os import path
14from decimal import *
15
16#views列处理
17def views_to_num(item):
18    m = re.search('.*?(万)',item['views'])
19    if m:
20        ns = item['views'][:-1]
21        nss = Decimal(ns)*10000
22    else:
23        nss = item['views']
24    return int(nss)
25
26# 数据清洗处理
27def parse_woshipm():
28    # 将csv数据转为dataframe
29    csv_file = "data.csv"
30    csv_data = pd.read_csv(csv_file, low_memory=False)  # 防止弹出警告
31    csv_df = pd.DataFrame(csv_data)
32    # print(csv_df.shape)  # 查看行数和列数
33    # print(csv_df.info())  # 查看总体情况
34    # print(csv_df.head())  # 输出前5行
35
36    # 修改date列时间,并转换为 datetime 格式
37    csv_df['date'] = pd.to_datetime(csv_df['date'])
38    #将views字符串数字化，增加一列views_num
39    csv_df['views_num'] = csv_df.apply(views_to_num,axis = 1)
40    print(csv_df.info())
41
42
43if __name__ == '__main__':
44    parse_woshipm()

我们再输出一下看看各列数据类型：

 1<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
 2RangeIndex: 6574 entries, 0 to 6573
 3Data columns (total 11 columns):
 4title          6574 non-null object
 5author         6574 non-null object
 6author_des     6135 non-null object
 7date           6574 non-null datetime64[ns]
 8views          6574 non-null object
 9loves          6574 non-null int64
10zans           6574 non-null int64
11comment_num    6574 non-null int64
12art            6574 non-null object
13url            6574 non-null object
14views_num      6574 non-null int64
15dtypes: datetime64[ns](1), int64(4), object(6)
16memory usage: 565.0+ KB
17None

可以看到数据类型已经变成我们想要的了，下面，我们看一下数据是否有重复，如果有，那么需要删除。

 1# 判断整行是否有重复值，如果运行结果为True,表明有重复值
 2# print(any(csv_df.duplicated()))
 3# 显示True，表明有重复值，进一步提取出重复值数量
 4data_duplicated = csv_df.duplicated().value_counts()
 5# print(data_duplicated)
 6#运行结果
 7# True
 8# False
 9# 6562
10# True
11# 12
12# dtype: int64
13# 删除重复值
14data = csv_df.drop_duplicates(keep='first')
15# 删除部分行后，index中断，需重新设置index
16data = data.reset_index(drop=True)

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。

1#增加标题长度列和年份列
2data['title_length'] = data['title'].apply(len)
3data['year'] = data['date'].dt.year

以上，就完成了基本的数据清洗处理过程，针对这些数据可以开始进行分析了。

4. 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，使用了data.describe() 方法对数值型变量进行统计分析。

mean 表示平均值，std表示标准差，从上面可以简要得出以下几个结论：

产品经理热爱学习，看到好的文章就收藏下来。75%的文章收藏量破百，50%的文章浏览量破百；
产品话少，对别人的文章很少会评头论足。文章的评论数都寥寥无几。
产品不愿意承认别人比自己优秀。绝大部分文章点赞数都是一二十个，所以程序猿们以后不要在产品面前吹嘘技术如何了得了，产品是不会承认你厉害的。

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

 1print(data['author'].describe())
 2print(data['date'].describe())
 3#结果
 4count      6562
 5unique     1531
 6top       Nairo
 7freq        315
 8Name: author, dtype: object
 9count                    6562
10unique                   1827
11top       2015-01-29 00:00:00
12freq                       16
13first     2012-11-25 00:00:00
14last      2019-01-21 00:00:00
15Name: date, dtype: object

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：