品質スコアのクエリ Web サイト
品質スコアリクエストAPI
POST请求地址：https://bizapi.csdn.net/trends/api/v1/get-article-score
参考サイト：【python】記事の品質スコアをバッチでクエリできる小さなプロジェクトをPythonで書いてみました（pure python, flask+html, packaged into exe files） 参考サイト： How to query thequality sinners of your own CSDN blogバッチで
応答ヘッダー情報:
例としてクエリ https://blog.csdn.net/Medlar_CN/article/details/132229859 を取り上げます。
ブラウザで F12 を押して Web ページ情報を表示し、[ネットワーク] タブを選択すると、次の応答ヘッダーが表示されます。 information:
主な情報は次のとおりです:
authority:
bizapi.csdn.net
:method:
POST
:path:
/trends/api/v1/get-article-score
:scheme:
https
Accept:
application/json, text/plain, /
Accept-Encoding:
gzip、deflate、br
Accept-Language:
zh-CN,zh;q=0.9
Content-Length:
191
Content-Type:
multipart/form-data;boundary=----WebKitFormBoundaryCfQFnl0pJrpx5ZKk
Cookie: Omit
Origin:
https ://www.csdn.net
リファラー :
https://www.csdn.net/qc
Sec-Ch-Ua:
"Not/A)Brand";v="99", "Google Chrome";v="115", "Chromium";v="115" Sec-Ch-Ua-Mobile:
?
0
Sec-Ch-Ua-Platform:
「Windows」
Sec-Fetch-Dest:
空
Sec-Fetch-Mode:
cors
Sec-Fetch-Site:
同じサイト
User-Agent:
Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (Gecko のような KHTML) Chrome/115.0.0.0 Safari/537.36
X-Ca-Key:省略
X-Ca-Nonce:省略
X-Ca-Signature:省略
X-Ca-Signature-Headers:
x-ca- key,x-ca-nonce
X-Ca-Signed-Content-Type:
multipart/form-data
品質コードを一括取得（リファレンスコードに合わせて修正）
import urllib.request
import json
import pandas as pd
from openpyxl import Workbook, load_workbook
from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows
import math
# 批量获取文章信息并保存到excel
class CSDNArticleExporter:
def __init__(self, username, page, size, filename):
self.username = username
self.size = size
self.filename = filename
self.page = page
def get_articles(self):
url = f"https://blog.csdn.net/community/home-api/v1/get-business-list?page={
self.page}&size={
self.size}&businessType=blog&orderby=&noMore=false&year=&month=&username={
self.username}"
with urllib.request.urlopen(url) as response:
data = json.loads(response.read().decode())
return data['data']['list']
def export_to_excel(self):
df = pd.DataFrame(self.get_articles())
df = df[['title', 'url', 'postTime', 'viewCount', 'collectCount', 'diggCount', 'commentCount']]
df.columns = ['文章标题', 'URL', '发布时间', '阅读量', '收藏量', '点赞量', '评论量']
# df.to_excel(self.filename)
# 下面的代码会让excel每列都是合适的列宽，如达到最佳阅读效果
# 你只用上面的保存也是可以的
# Create a new workbook and select the active sheet
wb = Workbook()
sheet = wb.active
# Write DataFrame to sheet
for r in dataframe_to_rows(df, index=False, header=True):
sheet.append(r)
# Iterate over the columns and set column width to the max length in each column
for column in sheet.columns:
max_length = 0
column = [cell for cell in column]
for cell in column:
try:
if len(str(cell.value)) > max_length:
max_length = len(cell.value)
except:
pass
adjusted_width = (max_length + 5)
sheet.column_dimensions[column[0].column_letter].width = adjusted_width
# Save the workbook
wb.save(self.filename)
# 批量查询质量分
class ArticleScores:
def __init__(self, filepath):
self.filepath = filepath
@staticmethod
def get_article_score(article_url):
url = "https://bizapi.csdn.net/trends/api/v1/get-article-score"
headers = {
"Accept": "application/json, text/plain, */*",
"X-Ca-Key": "填自己的",
"X-Ca-Nonce": "填自己的",
"X-Ca-Signature": "填自己的",
"X-Ca-Signature-Headers": "x-ca-key,x-ca-nonce",
"X-Ca-Signed-Content-Type": "multipart/form-data",
}
data = urllib.parse.urlencode({
"url": article_url}).encode()
req = urllib.request.Request(url, data=data, headers=headers)
with urllib.request.urlopen(req) as response:
return json.loads(response.read().decode())['data']['score']
def get_scores_from_excel(self):
# Read the Excel file
df = pd.read_excel(self.filepath)
# Get the 'URL' column
urls = df['URL']
# Get the score for each URL
scores = [self.get_article_score(url) for url in urls]
return scores
def write_scores_to_excel(self):
df = pd.read_excel(self.filepath)
df['质量分'] = self.get_scores_from_excel()
df.to_excel(self.filepath,index=False)
if __name__ == '__main__':
total = 212 #已发文章总数量
t_index = math.ceil(total/100)+1 #向上取整，半闭半开区间，开区间+1。
# 获取文章信息
# CSDNArticleExporter("待查询用户名", 2（分页数量，按总文章数量/100所得的分页数）,总文章数量仅为设置为全部可见的文章总数。
# 100（最大单次查询文章数量不大于100）, 'score1.xlsx'（待保存数据的文件，需要和下面的一致）)
for index in range(1,t_index): #文章总数
filename = "score"+str(index)+".xlsx"
exporter = CSDNArticleExporter("Medlar_CN", index, 100, filename) # Replace with your username
exporter.export_to_excel()
# 批量获取质量分
score = ArticleScores(filename)
score.write_scores_to_excel()
パラメータの説明:
total = 212 #公開記事の総数
t_index = math.ceil(total/100)+1 #切り上げ、半クローズおよび半オープン区間、オープン区間 +1。
記事情報の取得
CSDNArticleExporter("照会するユーザー名", 2(ページ数、記事総数/100で計算)、記事総数は全表示に設定した記事の総数のみ。100(単一最大)クエリ
記事の数値は 100 以下です）、「score1.xlsx」（データを保存するファイルは以下と一致している必要があります））
出力ファイルの例
