热榜标题词云实时更新词云上线，给标题起名提供参观建议

大家好，我是小小明。

想上热榜的童鞋注意了，10分钟更新一次的热榜标题词云出炉，标注当前标题热门，给您的标题起名提供参观建议。链接地址：
http://xxmdmst.top:8000/hotrank/all/

例如当前热门标题为：

没错，就是Java，出现了8次比原本最热的python多出现了3次，说明在官方调整各领域的权重之后，python的热度已经被限制到低于Java。

近期官方给热榜换了新算法，算法规则已经变换莫测扑所迷离，0阅读或者发一堆哈哈哈也能上热榜。导致了如今的热榜已经彻底废掉，希望热榜有修护的一天，而不是变成从此没人愿意再去看的冷榜。

现在新热榜算法不稳定，研究其他指标已经没有啥意义，但新热榜算法对标题的分值权重给的较高，所以研究标题起名，写一个符合算法规则的标题显得至关重要。咱们现在统计好实时的标题词云分布，就能清楚当前算法对标题的价值倾向，就可以针对性起名，从而有更高的概率上热榜。虽然现在上热榜没啥用，但未来热榜如果能够稳定的话还是有用的。

其他功能介绍

本网站不仅能查看标题词云，还能查看热榜和周榜详情：

当前表格组件支持搜索和排序，例如，我在昵称搜索组件中输入了一个小字：

就筛选出了昵称中包含小的上热榜的用户，显然当前热榜没有我。

假如我们需要查看出现Java关键字的文章具体是哪几篇，就可以直接在标题搜索框搜索Java：

就找出了所以标题含有java的文章。

还可以按阅读量进行降序排列：

可以看到当前热榜阅读量最高的是海拥✘的文章，阅读量为1千多。

对于周榜，该表格组件也支持同样的操作。

快去http://xxmdmst.top:8000/hotrank/all/体验把。

开发思路

鉴于部分童鞋可能对如何开发的感兴趣，下面公布部分代码。

首先，我们需要一个定时任务去读取当前的热榜，再进行中文切词统计词频后存入数据库，核心代码如下：

for word in words:
    jieba.add_word(word)
stopwords = [" ", "的", "和", "是"]
word_count = hot_rank["标题"].str.lower().str.replace("[-—,，、&.（）()【】^#:：。0-9]", "", regex=True).apply(
    lambda s: [word for word in jieba.cut(s) if word not in stopwords]).explode()
word_count = word_count[(word_count.apply(len) > 1) | (word_count == "c")].value_counts().reset_index()
word_count.columns = ["word", "count"]
word_count.index.name = "id"
word_count.to_sql(name='word_count', con=engine, if_exists="replace", index=True, dtype={
     "word": VARCHAR(30)})

为了使用django的orm框架读取词频数据，定义一个模型类：

class WordCount(models.Model):
    word = models.CharField(max_length=20, blank=True, null=True)
    count = models.BigIntegerField(blank=True, null=True)

    class Meta:
        managed = False
        db_table = 'word_count'

django视图渲染页：

context["word_count"] = [{
     "name": wc.word, "value": wc.count} for wc in WordCount.objects.all()]

前端页面则使用了echarts渲染图表，大家都能直接查到渲染后的前端源码，针对性修改一下即可得到自己想要的页面。

这就是在线实时词云图开发的完整思路。