写文章不会起标题？爬取虎嗅5万篇文章告诉你

 不少时候，一篇文章能否得到广泛的传播，除了文章本身实打实的质量以外，一个好的标题也至关重要。本文爬取了虎嗅网建站至今共 5 万条新闻标题内容，助你找到起文章标题的技巧与灵感。同时，分享一些值得关注的文章和作者。

一. 分析背景

1.1 为什么选择「虎嗅」

在众多新媒体网站中，「虎嗅」网的文章内容和质量还算不错。在「新榜」科技类公众号排名中，它位居榜单第 3 名，还是比较受欢迎的。所以选择爬取该网站的文章信息，顺便从中了解一下这几年科技互联网都出现了哪些热点信息。

「关于虎嗅」虎嗅网创办于 2012 年 5 月，是一个聚合优质创新信息与人群的新媒体平台。该平台专注于贡献原创、深度、犀利优质的商业资讯，围绕创新创业的观点进行剖析与交流。虎嗅网的核心，是关注互联网及传统产业的融合、明星公司的起落轨迹、产业潮汐的动力与趋势。

1.2 分析内容

• 分析虎嗅网 5 万篇文章的基本情况，包括收藏数、评论数等；
• 发掘最受欢迎和最不受欢迎的文章及作者；
• 分析文章标题形式（长度、句式）与受欢迎程度之间的关系；
• 展现近些年科技互联网行业的热门词汇。

1.3 分析工具

• Python 3.6
• pyspider
• MongoDB
• Matplotlib
• WordCloud
• Jieba

2. 数据抓取

使用 pyspider 抓取了虎嗅网的主页文章，文章抓取时期为 2012 年建站至 2018 年 11 月 1 日，共计约 5 万篇文章。抓取 了 7 个字段信息：文章标题、作者、发文时间、评论数、收藏数、摘要和文章链接。

2.1 目标网站分析

这是要爬取的 网页界面，可以看到是通过 AJAX 加载的。

右键打开开发者工具查看翻页规律，可以看到 URL 请求是 POST 类型，下拉到底部查看 Form Data，表单需提交参数只有 3 项。经尝试， 只提交 page 参数就能成功获取页面的信息，其他两项参数无关紧要，所以构造分页爬取非常简单。

接着，切换选项卡到 Preview 和 Response 查看网页内容，可以看到数据都位于 data 字段里。total_page 为 2004，表示一共有 2004 页的文章内容，每一页有 25 篇文章，总共约 5 万篇，也就是我们要爬取的数量。

以上，我们就找到了所需内容，接下来可以开始构造爬虫，整个爬取思路比较简单。之前我们也练习过这一类 Ajax 文章的爬取，可以参考：

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2.2 pyspider 介绍

和之前文章不同的是，这里我们使用一种新的工具来进行爬取，叫做：pyspider 框架。由国人 binux 大神开发，GitHub Star 数超过 12 K，足以证明它的知名度。可以说，学习爬虫不能不会使用这个框架。

网上关于这个框架的介绍和实操案例非常多，这里仅简单介绍一下。

我们之前的爬虫都是在 Sublime 、PyCharm 这种 IDE 窗口中执行的，整个爬取过程可以说是处在黑箱中，内部运行的些细节并不太清楚。而 pyspider 一大亮点就在于提供了一个可视化的 WebUI 界面，能够清楚地查看爬虫的运行情况。

pyspider 的架构主要分为 Scheduler（调度器）、Fetcher（抓取器）、Processer（处理器）三个部分。Monitor（监控器）对整个爬取过程进行监控，Result Worker（结果处理器）处理最后抓取的结果。

该框架比较容易上手，网页右边是代码区，先定义类（Class）然后在里面添加爬虫的各种方法（也可以称为函数），运行的过程会在左上方显示，左下方则是输出结果的区域。

这里，分享几个不错的教程以供参考：

• 官方主页：http://docs.pyspider.org/en/latest/
• pyspider 爬虫原理剖析：http://python.jobbole.com/81109/
• pyspider 爬淘宝图案例实操：https://cuiqingcai.com/2652.html

安装好该框架并大概了解用法后，下面我们可以就开始爬取了。

2.3 抓取数据

CMD 命令窗口执行：pyspider all 命令，然后浏览器输入：http://localhost:5000/ 就可以启动 pyspider 。

点击 Create 新建一个项目，Project Name 命名为：huxiu，因为要爬取的 URL 是 POST 类型，所以这里可以先不填写，之后可以在代码中添加，再次点击 Creat 便完成了该项目的新建。

新项目建立好后会自动生成一部分模板代码，我们只需在此基础上进行修改和完善，然后就可以运行爬虫项目了。现在，简单梳理下代码编写步骤。

这里，首先定义了一个 Handler 主类，整个爬虫项目都主要在该类下完成。 接着，可以将爬虫基本的一些基本配置，比如：Headers、代理等设置写在下面的 crawl_config 属性中。

如果你还没有习惯从函数（def）转换到类（Class）的代码写法，那么需要先了解一下类的相关知识，之后我也会单独用一篇文章介绍一下。

下面的 on_start() 方法是程序的入口，也就是说程序启动后会首先从这里开始运行。首先，我们将要爬取的 URL传入 crawl() 方法，同时将 URL 修改成虎嗅网的：https://www.huxiu.com/v2_action/article_list。

由于 URL 是 POST 请求，所以我们还需要增加两个参数：method 和 data。method 表示 HTTP 请求方式，默认是 GET，这里我们需要设置为 POST；data 是 POST 请求表单参数，只需要添加一个 page 参数即可。

接着，通过 callback 参数定义一个 index_page() 方法，用来解析 crawl() 方法爬取 URL 成功后返回的 Response 响应。在后面的 index_page() 方法中，可以使用 PyQuery 提取响应中的所需内容。

具体提取方法如下：

这里，网页返回的 Response 是 json 格式，待提取的信息存放在其中的 data 键值中，由一段 HTML 代码构成。我们可以使用 response.json[‘data’] 获取该 HTML 信息，接着使用 PyQuery 搭配 CSS 语法提取出文章标题、链接、作者等所需信息。这里使用了列表生成式，能够精简代码并且转换为方便的 list 格式，便于后续存储到 MongoDB 中。

我们输出并查看一下第 2 页的提取结果：

可以看到，成功得到所需数据，然后就可以保存了，可以选择输出为 CSV、MySQL、MongoDB 等方式，这里我们选择保存到 MongoDB 中。

上面，定义了一个 on_result() 方法，该方法专门用来获取 return 的结果数据。这里用来接收上面 index_page() 返回的 data 数据，在该方法里再定义一个存储到 MongoDB 的方法就可以保存到 MongoDB 中。

关于数据如何存储到 MongoDB 中，我们在之前的一篇文章中有过介绍，如果忘记了可以回顾一下。

下面，我们来测试一下整个爬取和存储过程。点击左上角的 run 就可以顺利运行单个网页的抓取、解析和存储，结果如下：

上面完成了单页面的爬取，接下来，我们需要爬取全部 2000 余页内容。

需要修改两个地方，首先在 on_start() 方法中将 for 循环页数 3 改为 2002。改好以后，如果我们直接点击 run ，会发现还是只能爬取第 2 页的结果。

这是因为，pyspider 以 URL的 MD5 值作为 唯一 ID 编号，ID 编号相同的话就视为同一个任务，便不会再重复爬取。由于 GET 请求的 分页URL 通常是有差异的，所以 ID 编号会不同，也就自然能够爬取多页。但这里 POST 请求的分页 URL 是相同的，所以爬完第 2 页，后面的页数便不会再爬取。

那有没有解决办法呢？ 当然是有的，我们需要重新写下 ID 编号的生成方式，方法很简单，在 on_start() 方法前面添加下面 2 行代码即可：

这样，我们再点击 run 就能够顺利爬取 2000 页的结果了，我这里一共抓取了 49,996 条结果，耗时 2 小时左右完成。

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。

三. 数据清洗处理

首先，我们需要从 MongoDB 中读取数据，并转换为 DataFrame。

下面我们看一下数据的总体情况，可以看到数据的维度是 49996 行 × 8 列。发现多了一列无用的 _id 需删除，同时 name 列有一些特殊符号，比如© 需删除。另外，数据格式全部为 Object 字符串格式，需要将 comment 和 favorites 两列更改为数值格式、 write_time 列更改为日期格式。

代码实现如下：

下面，我们看一下数据是否有重复，如果有，那么需要删除。

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。

以上，就完成了基本的数据清洗处理过程，针对这 9 列数据可以开始进行分析了。

四. 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：

这里，使用了 data.describe() 方法对数值型变量进行统计分析。从上面可以简要得出以下几个结论：

• 读者的评论和收藏热情都不算太高。大部分文章（75 %）的评论数量为十几条，收藏数量不过几十个。这和一些微信大 V 公众号动辄百万级阅读、数万级评论和收藏量相比，虎嗅网的确相对小众一些。不过也正是因为小众，也才深得部分人的喜欢。
• 评论数最多的文章有 2376 条，收藏数最多的文章有 1113 个收藏量，说明还是有一些潜在的比较火或者质量比较好的文章。
• 最长的文章标题长达 224 个字，大部分文章标题长度在 20 来个字左右，所以标题最好不要太长或过短。

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

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：

• 在文章来源方面，3162 个作者贡献了这 5 万篇文章，其中自家官网「虎嗅」写的数量最多，超过了 1 万篇，这也很自然。
• 在文章发表时间方面，最早的一篇文章来自于 2012年 4 月 3 日。 6 年多时间，发文数最多的 1 天 是 2014 年 7 月 10 日，一共发了 274 篇文章。

4.2 不同时期文章发布的数量变化

可以看到 ，以季度为时间尺度的 6 年间，前几年发文数量比较稳定，大概在1750 篇左右，个别季度数量激增到 2000 篇以上。2016 年之后文章开始增加到 2000 篇以上，可能跟网站知名度提升有关。首尾两个季度日期不全，所以数量比较少。

具体代码实现如下：

4.3 文章收藏量 TOP10

接下来，到了我们比较关心的问题：几万篇文章里，到底哪些文章写得比较好或者比较火？

此处选取了「favorites」(收藏数量)作为衡量标准。毕竟，一般好的文章，我们都会有收藏的习惯。

第一名「读完这10本书，你就能站在智商鄙视链的顶端了 」以 1113 次收藏位居第一，并且遥遥领先于后者，看来大家都怀有「想早日攀上人生巅峰，一览众人小」的想法啊。打开这篇文章的链接，文中提到了这几本书：《思考，快与慢》、《思考的技术》、《麦肯锡入职第一课：让职场新人一生受用的逻辑思考力》等。一本都没看过，看来这辈子是很难登上人生巅峰了。

发现两个有意思的地方：第一，文章标题都比较短小精炼。第二，文章收藏量虽然比较高，但评论数都不多，猜测这是因为——大家都喜欢做伸手党？

4.4 历年文章收藏量 TOP3

在了解文章的总体排名之后，我们来看看历年的文章排名是怎样的。这里，每年选取了收藏量最多的 3 篇文章。

可以看到，文章收藏量基本是逐年递增的，但 2015 年的 3 篇文章的收藏量却是最高的，包揽了总排名的前 3 名，不知道这一年的文章有什么特别之处。

以上只罗列了一小部分文章的标题，可以看到标题起地都蛮有水准的。关于标题的重要性，有这样通俗的说法：「一篇好文章，标题占一半」，一个好的标题可以大大增强文章的传播力和吸引力。文章标题虽只有短短数十字，但要想起好，里面也是很有很多技巧的。

好在，这里提供了 5 万个标题可供参考。代码实现如下：

4.4.1 最高产作者 TOP20

上面，我们从收藏量指标进行了分析,下面，我们关注一下发布文章的作者（个人/媒体）。前面提到发文最多的是虎嗅官方，有一万多篇文章，这里我们筛除官媒，看看还有哪些比较高产的作者。

可以看到，前 20 名作者的发文量差距都不太大。发文比较多的有「娱乐资本论」、「Eastland」、「发条橙子」这类媒体号；也有虎嗅官网团队的作者：发条橙子、周超臣、张博文等；还有部分独立作者：假装FBI、孙永杰等。可以尝试关注一下这些高产作者。

代码实现如下：

4.4.2 平均文章收藏量最多作者 TOP 10

我们关注一个作者除了是因为文章高产以外，可能更看重的是其文章水准。这里我们选择「文章平均收藏量」（总收藏量/文章数）这个指标，来看看文章水准比较高的作者是哪些人。

这里，为了避免出现「某作者只写了一篇高收藏率的文章」这种不能代表其真实水准的情况，我们将筛选范围定在至少发布过 5 篇文章的作者们。

可以看到，前 10 名作者包括：遥遥领先的 重读、两位高产又有质量的 辩手李慕阳 和 饭统戴老板 ，还有大众比较熟悉的 高晓松、宁南山等。

如果你将这份名单和上面那份高产作者名单进行对比，会发现他们没有出现在这个名单中。相比于数量，质量可能更重要吧。

下面，我们就来看看排名第一的 重读 都写了哪些高收藏量文章。

居然写的都是清一色关于马老板家的文章。

了解了前十名作者之后，我们顺便也看看那些处于最后十名的都是哪些作者。

一对比，就能看到他们的文章收藏量就比较寒碜了。尤其好奇最后一位作者 Yang Yemeng ，他写了 7 篇文章，竟然一个收藏都没有。

来看看他究竟写了些什么文章。

原来写的全都是英文文章，看来大家并不太钟意阅读英文类的文章啊。

具体实现代码：

4.5 文章评论数最多 TOP10

说完了收藏量。下面，我们再来看看评论数量最多的文章是哪些。

基本上都是和 三星 有关的文章，这些文章大多来自 2014 年，那几年 三星 好像是挺火的，不过这两年国内基本上都见不到三星的影子了，世界变化真快。

发现了两个有意思的现象。

• 第一，上面关于 三星 和前面 阿里 的这些批量文章，它们「霸占」了评论和收藏榜，结合知乎上曾经的一篇关于介绍虎嗅这个网站的文章：虎嗅网其实是这样的 ，貌似能发现些微妙的事情。
• 第二，这些文章评论数和收藏数两个指标几乎呈极端趋势，评论量多的文章收藏量却很少，评论量少的文章收藏量却很多。

我们进一步观察下这两个参数的关系。

可以看到，大多数点都位于左下角，意味着这些文章收藏量和评论数都比较低。但也存在少部分位于上方和右侧的异常值，表明这些文章呈现 「多评论、少收藏」或者「少评论、多收藏」的特点。

4.6 文章标题长度

下面，我们再来看看文章标题的长度和收藏量之间有没有什么关系。

大致可以看出两点现象：

• 第一，收藏量高的文章，他们的标题都比较短（右侧的部分散点）。
• 第二，标题很长的文章，它们的收藏量都非常低（左边形成了一条垂直线）。

看来，文章起标题时最好不要起太长的。

实现代码如下：

4.7 标题形式

下面，我们看看作者在起文章标题的时候，在标点符号方面有没有什么偏好。

可以看到，五万篇文章中，大多数文章的标题是陈述性标题。三分之一（34.8%） 的文章标题使用了问号「？」，而仅有 5% 的文章用了叹号「！」。通常，问号会让人们产生好奇，从而想去点开文章；而叹号则会带来一种紧张或者压迫感，使人不太想去点开。所以，可以尝试多用问号而少用叹号。

4.8. 文本分析

最后，我们从这 5 万篇文章中的标题和摘要中，来看看虎嗅网的文章主要关注的都是哪些主题领域。

这里首先运用了 jieba 分词包对标题进行了分词，然后用 WordCloud 做成了词云图，因虎嗅网含有「虎」字，故选取了一张老虎头像。（关于 jieba 和 WordCloud 两个包，之后再详细介绍）

可以看到文章的主题内容侧重于：互联网、知名公司、电商、投资这些领域。这和网站本身对外宣传的核心内容，即「关注互联网与移动互联网一系列明星公司的起落轨迹、产业潮汐的动力与趋势，以及互联网与移动互联网如何改造传统产业」大致相符合。

实现代码如下：

上面的关键词是这几年总体的概况，而科技互联网行业每年的发展都是不同的，所以，我们再来看看历年的一些关键词，透过这些关键词看看这几年互联网行业、科技热点、知名公司都有些什么不同变化。

可以看到每年的关键词都有一些相同之处，但也不同的地方：

• 中国互联网、公司、苹果、腾讯、阿里等这些热门关键词一直都是热门，这几家公司真是稳地一批啊。
• 每年会有新热点涌现：比如 2013 年的微信（刚开始火）、2016 年的直播（各大直播平台如雨后春笋般出现）、2017年的 iPhone（上市十周年）、2018年的小米（上市）。
• 不断有新的热门技术出现：2013 – 2015 年的 O2O、2016 年的 VR、2017 年的 AI 、2018 年的「区块链」。这些科技前沿技术也是这几年大家口耳相传的热门词汇。

通过这一幅图，就看出了这几年科技互联网行业、明星公司、热点信息的风云变化。

5. 小结

• 本文简要分析了虎嗅网 5 万篇文章信息，大致了解了近些年科技互联网的千变万化。
• 发掘了那些优秀的文章和作者，能够节省宝贵的时间成本。
• 一篇文章要想传播广泛，文章本身的质量和标题各占一半，文中的5 万个标题相信能够带来一些灵感。
• 本文尚未做深入的文本挖掘，而文本挖掘可能比数据挖掘涵盖的信息量更大，更有价值。进行这些分析需要机器学习和深度学习的知识，待后期学习后再来补充。