使用Python判断CSDN社区的成分

kilo unknwn 2025-08-27 04:20:17

无意间产生个想法上次提取关键字的那个python代码似乎功能并不止统计电子书的词频。还可以统计一些社区网页中最常出现的关键字，来帮助萌新们判断社区的成分。就拿一个叫“Linux C/C++交流社区”的社区为例。可以获取一些无用的信息和Java、AI、DL4J、Springboot、Elasticsearch、AMiner、金融、算法、JavaCV、Kubernetes等出现频率较多的关键信息

第一步：在社区主页ctrl+a全选,划到最低端，ctrl+c复制

第二步：在py文件同级目录新建文本文件"社区1.txt"，并将复制的内容粘贴进文本文件。

第三步：将文件中的地址改为“社区1.txt”（这里利用函数参数的机制在原有代码的基础上定义了个参数）

原代码

# 省略
def countr_jiebcut():
    with open("化学必修1.txt",'r',encoding="utf-8") as tst_txt:
        tst_str = tst_txt.read()
        tst_jieba_cut = jieba.cut(tst_str)
    # 省略
if __name__ == "__main__":
    countr_jiebcut()

当前代码

# 省略
def countr_jiebcut(txt="化学必修1"):
    with open(f"{txt}.txt",'r',encoding="utf-8") as tst_txt:
        tst_str = tst_txt.read()
        tst_jieba_cut = jieba.cut(tst_str)
    # 省略

if __name__ == "__main__":
    countr_jiebcut("社区1")

第四步：运行并查看结果

忽略掉无关信息，得出以下一些关键字

# Java AI DL4J Springboot Elasticsearch AMiner 金融 算法 JavaCV Kubernetes

下面是把这些关键字放在某千问AI的结果（格式不错，借鉴了）

JAVA

类别：编程语言

简介：Java是一种面向对象的高级编程语言，以其“一次编写，到处运行”（Write Once,Run Anywhere）的特性著称。具有平台无关性、强大的生态系统、自动内存管理（垃圾回收）和丰富的类库。可应用于企业级应用、Web开发、移动应用（Android）、大数据处理和嵌入式系统等领域。

相关技术/框架：Spring, Spring Boot，Hibernate，Maven，Gradle，JVM（Java Virtual Machine）

AI

类别：技术领域

简介：人工智能（artificial intelligence）曾属于计算机科学的一个分支，现如今因其可以给各种领域赋能而发展成新的技术领域。人工智能技术领域旨在为计算机、电子设备等人造器械赋予一定程度的人类智能从而完成学习、推理、解决问题、感知、语言理解等任务，AI技术广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、机器人、自动驾驶、策略辅助等领域。

相关技术/框架：机器学习（Machine Learning）、深度学习（Deep Learning）、人工神经网络（Artificial Neutal Network）、自然语言处理（Natural Language Processing）、机器视觉（Machine Vision）

DL4J-Deeplearning4j

类别：深度学习框架

简介：DL4J（Deeplearning4j）为Java和Scale设计的深度学习库。它允许开发者在JVM上搭建和训练各种深度神经网络模型，如多层感知机（Multilayer Perceptron）、卷积神经网络（convolutional neutural network）、循环神经网络（recurrent neutural network）等

相关技术/框架：Java,Spark,Hadoop,ND4j,Samediff

Springboot

类别：开发框架

简介：Spring boot 是由Pivotal团队提供的开源Java框架，旨在简化新Spring应用的初始搭建以及开发过程。他通过“约定优于配置”（Convention over Configuration）的原则，提供了开箱即用的配置，极大地减少了开发者的配置工作量，使得创建独立的生产级别的基于Spring的应用变得快速而简单。

相关技术/框架：Spring Framework,Maven/Gradle,RESTful API,Microservices

摩斯

类别：通信编码

简介：摩斯电码（Morse Code）是一种时通时断的信号代码，通过不同的排列顺序表示英文字母、数字和标点符号。它由点（·）和划（—）两种基本信号组成，曾广泛应用于早期的无线电报通信。如今，摩斯电码主要用于业余无线电、紧急求救信号和一些特定的教育或趣味场景。

相关技术/框架：电报、无线电通信、SOS求救信号

AMiner

类别：学术平台

简介：面向科学家和工程师的学术社会网络系统。它提供学者检索、学术趋势分析、合作关系发现、论文检索与推荐等功能，旨在帮助用户追踪学术前沿、发现研究热点和建立学术合作网络。

相关技术/框架：数据挖掘、知识图谱、学术搜索引擎、推荐系统

Elasticsearch-ES

类别：搜索引擎

简介：Elasticsearch（简称 ES）是一个基于 Lucene 的开源、分布式、RESTful 风格的搜索和分析引擎。它能够快速地存储、搜索和分析大量数据，常用于全文搜索、日志分析、指标监控和数据可视化等场景。Elasticsearch 通常与 Logstash 和 Kibana 组成 ELK 技术栈。

相关技术/框架：Lucene, Kibana, Logstash, ELK Stack, REST API