blogs_data 应当是以下格局的词典列表：{"rank": 70, "url": "www.stat.washington.edu"， "query": "Python"}。

请求构建函数如下：

def start_requests(self): 
    url_template = urllib.parse.urlunparse( 
        ['http', self.allowed_domains[0], '/www/{path}', '', '', '']) 
    for blog in self.blogs_data: 
        url = url_template.format(path=blog['url']) 
        request = SplashRequest(url, endpoint='render.html', 
                                args={'wait': 0.5}, meta={'blog': blog}) 
        yield request 

它相当的简单，我们只是把字符串 /www/web-site-url/ 添加到 'www.statshow.com' URL 中。

如今让我们看一下语法解析器是什么样子的：

起首，让我们对所有的说话进行直接的比较，看看哪一种说话在前 100 个博客中有最多的浏览量。

与博宽解析法度榜样类似，我们只是经由过程 StatShow 示例的返回页面，然后找到包含每日页面浏览量和每日拜访者的元素。这两个参数都肯定了网站的受迎接程度，对于我们的分析只须要应用页面浏览量即可 。

第二部分：分析

这部分是分析我们汇集到的所稀有据。然后，我们用名为 Bokeh 的库来可视化预备好的数据集。我在这琅绫腔有给出运行器和可视化的代码，然则它可以在 GitHub repo 中找到，包含你在这篇文┞仿中看到的和其他一切器械。

• 最初的结不雅集含有少许偏离过大年夜的数据，(如 google.com、linkedin.com、Oracle.com 等)。它们显然不该该被推敲。即使个中有些有博客，它们也不是针对特定说话的。这就是为什愦我们基于这个 StackOverflow 答复 中所建议的办法来过滤异常值。

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说话风行度比较

这是能进行这个义务的函数：

def get_languages_popularity(data): 
    query_sorted_data = sorted(data, key=itemgetter('query')) 
    result = {'languages': [], 'views': []} 
    popularity = [] 
    for k, group in groupby(query_sorted_data, key=itemgetter('query')): 
        group = list(group) 
        daily_page_views = map(lambda r: int(r['daily_page_views']), group) 
        total_page_views = sum(daily_page_views) 	
			
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本文标题：如何分析博客中最流行的编程语言
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