【github repo自荐】码农周刊一周精选分类

以下内容节选自我的github码农周刊整理repo，欢迎大家star。

写在最前面的话

作为最初的一批码农周刊的订阅者，不能说经历了其成长，但是确实见证了他的壮大。码农周刊确实从开始第一期的基本上都是精选的满满的干货，至少从我收到的每一期的一周精选看真是如此。但是随着时间的累计，一周精选的总量变得很大，到我写这些话的时候是280期。我就想，可不可以做个分类，让这些有心人分类的有用的资源更加有效率的被运用。

我要做什么

对于这个repo，我想做的主要其实就是以下两点：

• 获取码农周刊第一期到当前最新一期的所有内容，做一个分类展示
• 可以处理以后的每一期的更新，人工干预的越少越好

大饼已经画好了，考虑到我是一个程序员，秉承着能让机器帮我干事就就不应该自己费力气的原则，对于这么一个算不上特别有难度的事情，我开始了折腾之路。

我是怎么想的

我是这样想的，好歹也写了不少代码，不谈一谈我的心路历程，难以铺平我的技术人生。所以，这一部分是写我从一开始要做这个repo到写成所有代码的心路历程，和运行代码没有半点关系，但是我觉得对于代码注释还是有很大的帮助的。

万事开头难

其实这个东西，如果考虑的是从0开始，其思路还是很直观的，我相信在啥也不想，靠意识流的情况下基本就是思路一的节奏。但是随着思考的深入，动手的介入，脑子的进入，明显思路二才是最优的选择。

思路一	思路二
利用爬虫获取每一期码农周刊的内容，一条一条的标题和链接	利用爬虫获取每一期码农周刊的内容，一次性将所有的标题和链接存入文本文件
筛选每一条链接，主要去除无效链接	读取上述文本文件，根据配置文件中的分类关键词分类
对于每条链接，从配置文件中按照规则寻找关键字分类	一次性分类好，形成所有分好类的md文件
按照分类写入相应的md文件	处理所有的md文件，去除失效的链接，形成最终的md文件

为什么要采用思路二，主要有以下几点：

• 思路二中每个步骤都是相对独立的文件，每个部分完成一个简单的小功能，keep it simple，stupid
• 在这个过程中，最费时的就是探查链接是否有效，如果按照思路一的方式，基本要全部运行完才能获得最终可以git push的文件，而思路二，完全可以实现一边执行，一边获取部分完整可以git push上去的文件

然后后面更加难

我一直秉承着实用主义的原则，软件只是实现思想的工具，关键不是炫技而是要满足需求。那么，我已经可以从0开始获取到所有的markdown文件，那么下一个问题是怎样更新？首先，得明确在每次将要更新的时候自己有什么。

• 已经分类好的若干md文件
• 一个readme.md文件用来进行说明这玩意儿干什么

我的主要任务是当新一期出来之后更新若干md文件，这个更新当然是需要有效的，格式化好的md文本，并且用最少的力气。所以，我的思路是这样的:

• 获取最新一期的内容
• 重复上一节的过程。
• 和按照文件名和现有的md文件合并。

说一说所谓分类关键词文件吧

这个repo有一个核心文件，这个在下一大节会具体说明，但是一开始我面临过的问题是，怎么分类，找哪些关键词？于是我想到了分词，但是这玩意儿其实没想象的那么好用，也不能说不好用，仅仅做一个参考吧。于是我就利用了分类后的结果，最主要的是得加上我这真“人工智能”，human intelligence，大体搞出了几类的关键词。而且这个东西基本只需要执行一次，因为分分类标准并不会剧烈变化，除非我们的语言变了。所以tools里面并没有这个相关的代码，但是放心，分类配置的json文件是有的。

另外，在分类分分的过程中，我发现我分出了感情。于是，我就开始自我展(chui)望(niu)一下，我也在开始用用人工智能，这次是AI，从这将近2w个样本中高出一个合理而又高效的计算机分类。不为别的，每当我在网上买计算机书籍的时候，我发现分类并不那么的合理，也许有一天，我能做出一套“行业”标准呢？

我是怎么做的

具体到实现上，按照我的初步想法，我写了这么几个文件：

• GetAllTitles.py -> 这个是用来爬取码农周刊内容的，正式一点的话就叫爬虫部分吧
• ExtractMD.py -> 这个是把爬虫保存下来的内容格式化好，并且根据分类配置文件，组织形成markdown文件，也就是呈现的主要内容
• Erase404.py -> 名字起的不是特别恰当，其实我就留下了相应码是200的文件，顾名思义，剔除掉那些也许是年久失修，也许是已经被挪走的内容
• MergeFile.py -> 这个是专门为更新写的，功能简单，就是把最新一期形成的markdown文件汇总到已经分类好的大的markdown文件之中
• OmitDup.py -> 这个文件是后来添加的，目的是剔除markdown中重复的项目
• category.json -> 这个是传说中的汇聚了自动分词加上human intelligence结果的分类配置文件

所有文件都完成独立的，简单的，弱智的的功能，互相有依赖但是功能上完全不会影响。对于我个人，我是很喜欢这种设计哲学的，以不要把事情搞复杂了为原则。 因为代码中没有注释，所以，接下来，我来稍微具体扯一扯这些文件是怎么用的。

GetAllTitles.py

由于命令行神器click的加入，所以无论编写还是使用都变得更加简单。使用python3 GetAllTitles.py --help可以看到该脚本有三个子命令：

• new -> 获取从第一期到最新一期的所有码农周刊的内容
• update -> 指定起始期数和结束期数，获取指定期数的内容，如果起始期数未指定，则从第一期开始，如果结束期数未指定，则一直获取到最新的一期
• latest -> 获取最新一期的内容

在爬虫部分，我试过比较多的方法，为什么选用selenium这个偏向测试而不是爬虫的库？原因是我用了requests，但是码农周刊这个域名的签名有问题，使用requests的话会报错。我试了几个方法，都在解决和不能解决这问题之前徘徊，所以，索性我换了另一种框架。

其实后面解释的内容使用子命令的--help都能看到，比如python3 GetAllTitles.py new --help会显示如下结果：

Usage: GetAllTitles.py new [OPTIONS]
Options:
   --fname TEXT  The output file name for all content, default file name is allLists.txt.
   --help        Show this message and exit.

简单点，如果你执行python3 GetAllTitles.py new会怎样呢？理论上如果你无人值守的话，过一会你会发现在你的代码目录下有个一直在更新的allLists.txt文件，里面的内容都是这样的格式的：

期数：标题$url

为什么用$作为分隔符，一，这是一个对于美好事物的向往，二，更重要的是，最开始我是选用最常见的逗号，但是在实践的过程中发现，很多标题里面本身就带有逗号。导致后面的步骤分类格式化成为markdown文件出问题，所以，改成了一个很不常用的$富豪，哦不，符号。

其他两个子命令主要功能都一样，就不再赘述了。

ExtractMD.py

这个文件流程相当清晰：

• 从爬取保存下来的文件中读取内容，找到标题
• 从category.json中读取filter和rejecter，为什么有这两个玩意儿，下一节就可以说明
• 按照类别格式化好字符串，存储成为markdown文件
• 记录下未被分到任何一类的内容，自动保存在一个名叫uncategorized1.md的文件中，人工筛选其中的文章，并且根据筛选的结果，更新category.json文件，以求在一次次的洗礼中获得更加准确，合理的分类配置文件

使用python3 ./ExtractMD.py --help可以看到如下帮助信息：

Usage: ExtractMD.py [OPTIONS]
Options:
  --fname TEXT    The raw file name for crawling file，default is allList.txt.
  --filters TEXT  Input the filers that you need, seperate by ',', if no keywords, means use all filters by default.
  --help          Show this message and exit.

其中的filters是你想分类的文件的关键词，比如说“c++，java，大数据”等等，这些类名可以在下一节提到的category.json中查询。如果不传这个参数，标示按照category.json文件里面的类别尽量分类。

category.json

这个应该算这个repo的核心部件了，程序根据这个json文件里的标示来进行分类，特意节选一部分方便说明：

{
    "root":[
        {
            "keywords":"C++",
            "filters":["c++","c 语言"],
            "rejecters":[],
            "fileName":"CppLinks.md"
        },
        {
            "keywords":"Java",
            "filters":["java","jar","jvm","jdk"],
            "rejecters":["招聘","bjarne","javascript"],
            "fileName":"JavaLinks.md"
        }
    ]
}

主要的元素有四个，作用分别如下：

• keywords:这一个类别的名字，暂时在代码中没有直接使用，主要是给人做一个标示
• filters:只有包含这些个关键词的标题才能归为这一类
• rejecters:如果标题中包含了这类关键词，一定不归属于这一类
• fileName:最终形成的markdown文件的名字

这里面有值得解释的就是rejecters，有这个东西也是没有办法。以java举例，jar关键词是属于Java这一类的，但是偏偏大名鼎鼎的c++之父名字里面也有jar这个关键词，我又觉得精确匹配的话没那个必要，所以就使用了rejecter这么个玩意儿。

这里着重的提一句，这里的分类带有浓烈的个人喜好和自我经验的限制，非常欢迎各位对于这个分类提出补充。

对于这个json文件，我还有一些扩展的想法，统一在最后一节扯扯。

Erase404.py

这个就是去除不可达的url的内容，因为码农周刊从第一期开始算的话，已经有6年了，那是一个二维码支付都还刚刚开始普及的年代，很多估计是年久失修了或者作者心血来潮清除了自己的黑历史。

方法很简单，就是利用requests的库去获得每一条url的response code。但是正如我在该部分第一小节说过的一样，码农周刊的域名和requests库会发生证书报错的问题。怎么办？我选取了最简单的办法，如果url里面含有码农周刊的域名，也就是toutiao.io，我就默认这个是一个可以访问的网站。使用python3 ./Erase404.py --help可以看到如下内容：

Usage: Erase404.py [OPTIONS]
Options:
   --folder TEXT  The folder that contains markdown files to be processed, default is current folder.
   --help         Show this message and exit.

只需要一个参数，就是含有需要处理的markdown文件的folder名称，默认就是当前文件。处理好的文件会放在当前文件夹下的新建的一个叫做filtered的文件夹下。因为这个算IO密集型的操作，所以使用多线程大大提高了其速度。

MergeFiles.py

这个文件就及其简单了，合并两个文件夹下文件名相同的文件。目的是为了方便在更新的时候自动合并最新一期产生出来的新的markdown文件和已经分类好的现存markdown文件。使用python3 ./MergeFiles.py --help可以看到如下内容：

Usage: MergeFiles.py [OPTIONS]
Options:
  --src TEXT  Sorce folder that contains markdown files to be merged.
  --dst TEXT  Destination folder that contains existing,categorized markdown files.
  --help      Show this message and exit.

OmitDup.py

这个文件是后面加入的，原因是发现在前面形成的markdown文件中有时候会出现重复项，原因我猜应该是小编们在整理文章时很难记得在之前其实已经被选入过了。比如有一个文章在第16期被选中了，而后在36期又被选中了，其中差了20期。按照码农周刊的更新频率，这至少得5个月了，让一个人记得这么久的内容显然不现实。这个去重其实可以在最先做，但这是开挂的视角看待这个问题，因为我发现这个已经是有大量整理好的文件了。本着我自己前面说的要keep it simple，stupid的原则，我选择了再搞一个功能单一的文件。

用法很简单，使用python3 ./OmitDup.py --help可以看到如下内容：

Usage: OmitDup.py [OPTIONS]
Options:
  --folder TEXT  the folder name to omit duplications of markdowns.
  --help         Show this message and exit.

该程序会搜索folder路径下面所有md结尾的文件，然后对他们进行去重操作，当然，是多线程的。

如何把他们链接起来

这里我又要做一次树莓派的强力推广人员，上面的4个文件明显是可以自动化，只有最后的git push需要更多一点的关照。而这种默默采集数据加一些处理的工作利用树莓派再合适不过了，只需要利用脚本在上linux的cron程序，可以实现这些程序定时的跑起来，省时又省电。