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news 2026/4/6 23:25:19

1688网站特色,万词霸屏百度推广seo,网页设计费,江西seo【腾讯云 TDSQL-C Serverless产品体验】抓取processon热门模版的标题生成词云 serverless服务是腾讯云自研的新一代云原生关系型数据库TDSQ L-C的无服务器架构版，是全Serverless架构的云原生数据库前言体验了一下腾讯云刚出的TDSQL-C Serverless，使用…

【腾讯云 TDSQL-C Serverless产品体验】抓取processon热门模版的标题生成词云

serverless服务是腾讯云自研的新一代云原生关系型数据库TDSQ L-C的无服务器架构版，是全Serverless架构的云原生数据库

前言

体验了一下腾讯云刚出的TDSQL-C Serverless，使用它存储数据比较方便，能根据负载动态扩容，现在我们正好用来爬下数据分析一下。

数据源

processOn是比较常用的画图平台，它的模版也是比较丰富，但是基本上都要钱。。。
现在我们爬一下数据，看下这些推荐的模版标题的构成，即什么样的词汇比较容易被推荐，还有它的价格分布是怎样的
在这里插入图片描述

项目目录

config存储配置文件，dao负责链接数据库，logic下面就是具体的逻辑，包括爬虫、分析、词云分词。
在这里插入图片描述

爬虫

具体爬虫代码如下，这里才有异步存储，也正好测试下数据库的性能如何

import ("fmt""github.com/anaskhan96/soup""github.com/spf13/cast""strings""sync""td_test/logic/wordcloud"
)func Crawl(url string) error {res, err := soup.Get(url)if err != nil {return err}var wg sync.WaitGroupdoc := soup.HTMLParse(res)// 模版列表tempList := doc.FindAll("div", "class", "list-item-content")for _, item := range tempList {// 模版详情数据detail := item.Find("div", "class", "temp-item-detail")title := detail.Find("h2").Text()// view clone like数量var countList []intfor _, count := range detail.FindAll("span", "class", "count") {countList = append(countList, cast.ToInt(count.Text()))}// 获取价格owner := item.Find("div", "class", "temp-item-owner")priceStr := owner.Find("span", "class", "count").Text()var price float32if priceStr != "免费" {priceStr = strings.Trim(priceStr, "￥")price = cast.ToFloat32(priceStr)}// 异步存储go func() {wg.Add(1)defer wg.Done()saveToDB(title, countList, price)// 对标题进行分词并存储wordcloud.SplitTitleAndSave(title)}()}wg.Wait()return nil
}

分词

分词库用的是结巴分词，直接用它的精准模式即可

import ("github.com/yanyiwu/gojieba"
)var splitClient *gojieba.Jiebafunc init() {splitClient = gojieba.NewJieba()
}
func SplitTitleAndSave(title string) {words := splitClient.Cut(title, true)for i := range words {m := &TemplateTitleWordModel{Word: words[i]}m.Save()}return
}

分析词云和价格饼状图

词云和饼状图都是用的github.com/go-echarts/go-echarts，使用比较简单，词云需要把数据从数据库中提取出来塞进去就好了，词云代码：

func getTitleListFromDB() []opts.WordCloudData {var wordList []stringdao.GetDB().Raw("select word from template_title_words").Scan(&wordList)wordMap := make(map[string]int)for i := range wordList {wordMap[wordList[i]]++}ans := make([]opts.WordCloudData, 0)for k, v := range wordMap {ans = append(ans, opts.WordCloudData{Value: v, Name: cast.ToString(k)})}return ans
}
func createWordCloud(title string, data []opts.WordCloudData) {wc := charts.NewWordCloud()wc.SetGlobalOptions(charts.WithTitleOpts(opts.Title{Title: title}))wc.AddSeries(title, data).SetSeriesOptions(charts.WithWorldCloudChartOpts(opts.WordCloudChart{SizeRange: []float32{40, 80},Shape:     "cardioid",}),)f, _ := os.Create(fmt.Sprintf("wordcloud_%s.html", title))_ = wc.Render(f)
}