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昨天晚上刷着 GitHub,偶然发现了一个有趣的项目——DailyHot。说它有趣,是因为这个项目做的事情看似简单却很有价值:把全网几十个平台的热榜信息聚合到一起。更让我兴奋的是,这个项目不仅提供了 Web 界面让你直接浏览,还开放了 API 接口供开发者调用。作为一个技术爱好者,我当然忍不住要深度体验一番,这一试不要紧,发现了一个完全不同的方式获取信息。
部署好 DailyHot 镜像后,我发现这个服务跑在两个端口上:一个是 Web 界面端口,可以直接在浏览器里查看各个平台的热榜(80端口);另一个是 API 服务端口 6688,这才是真正让我兴奋的地方。作为一个喜欢折腾的程序员,API 意味着无限的可能性——我可以基于这些数据接口做任何我想做的事情。
1.Web 端展示:信息聚合的简洁美学
打开 Web 界面的那一刻,我有种"这就是我需要的"的感觉。页面设计很简洁,没有花里胡哨的装饰,就是纯粹的信息展示。GitHub、微博、知乎、掘金、B站等等,54 个平台整整齐齐地排列着。点击任何一个平台,就会跳转到该平台的实时热榜数据。
这种体验让我想起了早期互联网的那种纯粹感。没有广告,没有推荐算法的干扰,没有各种弹窗提醒,就是你想看什么就点什么。特别是当我需要快速了解前沿热点技术趋势时,能够在各大技术论坛之间快速切换,这种效率提升是显而易见的。
每个热点条目都包含标题、热度排名和链接,信息密度恰到好处。不会因为信息太少而缺乏参考价值,也不会因为信息太多而造成认知负担。点击标题就能直接跳转到原文,整个信息获取的链路非常流畅。更重要的是,这些数据每 60 分钟更新一次,既保证了时效性,又避免了过于频繁的刷新对服务器造成压力。
但真正让我激动的还不是Web界面,而是发现这个服务同时开放了 API 接口。当我在浏览器地址栏输入 API 地址,看到返回的 JSON 数据时,我知道有趣的事情要开始了。
2.API 接口实战:从数据到洞察的技术之旅
2.1 API 接口调用测试脚本
API 的设计非常简洁和合理,
/all
可以获取所有支持的平台列表,
/{platform}
可以获取具体平台的热榜数据。我迫不及待地开始编写代码来探索这些数据的潜力。
首先是最基础的连通性测试。我写了一个简单的脚本来验证 API 的可用性:
#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-"""
DailyHot API 基础测试
"""import requests
import json
from datetime import datetime
# =============================================# 重要提示:请替换为你的实际服务地址(云端或本地)# =============================================
API_BASE_URL =""deftest_api_connection():"""测试API连接"""print("DailyHot API 测试开始")print("="*50)try:# 测试获取所有路由print("获取所有支持的平台...")
response = requests.get(f"{API_BASE_URL}/all", timeout=10)if response.status_code ==200:
data = response.json()
routes = data.get('routes',[])print(f"成功获取到 {len(routes)} 个平台")# 显示前10个平台print("\n支持的平台 (前10个):")for i, route inenumerate(routes[:10],1):print(f" {i:2d}. {route['name']}")iflen(routes)>10:print(f" ... 还有 {len(routes)-10} 个平台")else:print(f"API连接失败: HTTP {response.status_code}")returnFalseexcept Exception as e:print(f"连接异常: {e}")returnFalsereturnTruedeftest_github_data():"""测试获取GitHub热榜数据"""print("\n"+"="*50)print("测试GitHub热榜数据")try:
response = requests.get(f"{API_BASE_URL}/github", timeout=10)if response.status_code ==200:
data = response.json()if data.get('code')==200:
items = data.get('data',[])
update_time = data.get('updateTime','N/A')print(f"成功获取 {len(items)} 条GitHub热榜数据")print(f"更新时间: {update_time}")print("\nGitHub热榜TOP5:")print("-"*60)for i, item inenumerate(items[:5],1):
title = item.get('title','N/A')
hot = item.get('hot','N/A')
url = item.get('url','N/A')print(f"{i}. {title}")print(f" Stars: {hot} | 链接: {url[:50]}...")print()else:print(f"API返回错误: {data}")else:print(f"请求失败: HTTP {response.status_code}")except Exception as e:print(f"获取GitHub数据异常: {e}")deftest_multiple_platforms():"""测试多个平台数据获取"""print("\n"+"="*50)print("测试多平台数据获取")# 测试这些热门平台
test_platforms =['weibo','zhihu','juejin','bilibili','ithome']for platform in test_platforms:try:print(f"正在测试 {platform.upper()}...")
response = requests.get(f"{API_BASE_URL}/{platform}", timeout=10)if response.status_code ==200:
data = response.json()if data.get('code')==200:
items = data.get('data',[])print(f" 成功 {platform}: {len(items)} 条热点")else:print(f" 失败 {platform}: API返回错误")else:print(f" 失败 {platform}: HTTP {response.status_code}")except Exception as e:print(f" 失败 {platform}: 异常 {e}")deftest_keyword_search():"""测试关键词搜索"""print("\n"+"="*50)print("测试关键词搜索")
keywords =['AI','Python','JavaScript']
test_platforms =['github','juejin','zhihu']for keyword in keywords:print(f"\n搜索关键词: {keyword}")
found_count =0for platform in test_platforms:try:
response = requests.get(f"{API_BASE_URL}/{platform}", timeout=10)if response.status_code ==200:
data = response.json()if data.get('code')==200:
items = data.get('data',[])# 搜索包含关键词的标题
matching_items =[]for item in items:
title = item.get('title','').lower()if keyword.lower()in title:
matching_items.append(item)if matching_items:print(f" {platform}: 找到 {len(matching_items)} 条相关内容")for item in matching_items[:2]:# 只显示前2条print(f" • {item.get('title','N/A')[:50]}...")
found_count +=len(matching_items)else:print(f" {platform}: 无相关内容")except Exception as e:print(f" {platform}: 搜索异常 {e}")print(f" 关键词 '{keyword}' 总共找到 {found_count} 条相关内容")defmain():"""主函数"""print(f"测试时间: {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}")# 测试API连接ifnot test_api_connection():print("API连接失败,终止测试")return# 测试GitHub数据
test_github_data()# 测试多平台数据
test_multiple_platforms()# 测试关键词搜索
test_keyword_search()print("\n"+"="*50)print("测试完成!")print("API工作正常,可以开始使用更复杂的应用场景")if __name__ =="__main__":
main()测试时间:2025-06-1811:36:45
DailyHot API 测试开始
==================================================
获取所有支持的平台...
成功获取到 54 个平台
支持的平台(前10个):1.36kr
2.51cto
3.52pojie
4. acfun
5. baidu
6. bilibili
7. coolapk
8. csdn
9. dgtle
10. douban-group
... 还有 44 个平台
==================================================
测试GitHub热榜数据
成功获取 8 条GitHub热榜数据
更新时间:2025-06-18T03:36:47.797Z
GitHub热榜TOP5:------------------------------------------------------------1. fluentui-system-icons
Stars:8,224| 链接: https://github.com/microsoft/fluentui-system-icons...2. jan
Stars:30,876| 链接: https://github.com/menloresearch/jan...3. anthropic-cookbook
Stars:14,742| 链接: https://github.com/anthropics/anthropic-cookbook...4. ragflow
Stars:56,478| 链接: https://github.com/infiniflow/ragflow...5. DeepEP
Stars:7,885| 链接: https://github.com/deepseek-ai/DeepEP...==================================================
测试多平台数据获取
正在测试 WEIBO...
成功 weibo:51 条热点
正在测试 ZHIHU...
失败 zhihu:HTTP503
正在测试 JUEJIN...
成功 juejin:50 条热点
正在测试 BILIBILI...
成功 bilibili:100 条热点
正在测试 ITHOME...
成功 ithome:48 条热点
==================================================
测试关键词搜索
搜索关键词:AI
github: 无相关内容
juejin: 找到 4 条相关内容
• 看我如何用AI做一款⌈黄金矿工⌋小游戏...
• Python :AI 太牛了 ,撸了两个 Markdown 阅读器 ,谈谈使用感受...
关键词 'AI' 总共找到 4 条相关内容
搜索关键词: Python
github: 无相关内容
juejin: 找到 1 条相关内容
• Python :AI 太牛了 ,撸了两个 Markdown 阅读器 ,谈谈使用感受...
关键词 'Python' 总共找到 1 条相关内容
搜索关键词: JavaScript
github: 无相关内容
juejin: 找到 3 条相关内容
• 从 npm 到 Yarn 到 pnpm:JavaScript 包管理工具的演进之路...
• 倒反天罡,CSS 中竟然可以写 JavaScript...
关键词 'JavaScript' 总共找到 3 条相关内容
==================================================
测试完成!
API工作正常,可以开始使用更复杂的应用场景
运行结果让人满意:API 成功返回了 54 个平台的路由信息,GitHub 热榜也能正常获取。在性能测试中,各个平台的响应时间都很理想,微博 69ms、掘金 82ms、GitHub 73ms,基本都能在 150ms 内完成响应。
2.2 API 接口热点分析程序示例
有了稳定的 API 基础,我开始尝试更有趣的应用场景。这是我利用 cursor 完成的一套调用 DailyHot API 接口的各大平台热点分析程序。只需要运行这一个程序,就能把全网54个主流平台的热点尽收眼底,还能深度挖掘背后的价值。
#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-"""
各大平台热点分析程序
该程序用于获取和分析各大平台的热点数据,包括:
- 数据获取:从DailyHot API获取各平台热点数据
- 数据分析:统计热点标题、热度分布等
- 结果展示:生成分析报告
- 数据导出:支持JSON、CSV等格式导出
作者:AI Assistant
版本:1.0
"""import requests
import json
import csv
import time
import os
from datetime import datetime, timedelta
from typing import Dict, List, Optional, Tuple
import logging
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
import re
from collections import Counter, defaultdict
import random
import math
# 配置日志
logging.basicConfig(
level=logging.INFO,format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s',
handlers=[
logging.FileHandler('hot_analysis.log', encoding='utf-8'),
logging.StreamHandler()])
logger = logging.getLogger(__name__)classHotAnalyzer:"""热点数据分析器
主要功能:
1. 从DailyHot API获取各平台热点数据
2. 分析热点内容的统计特征
3. 生成分析报告
4. 导出分析结果
"""# =============================================# 重要提示:请替换为你的实际服务地址(云端或本地)# =============================================def__init__(self, base_url:str=""):"""初始化热点分析器
Args:
base_url (str): API基础URL地址
"""
self.base_url = base_url.rstrip('/')
self.session = requests.Session()
self.session.timeout =30
self.session.headers.update({'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36'})# 平台路由配置(从API获取的54个平台)
self.platforms ={"36kr":"36氪","51cto":"51CTO","52pojie":"吾爱破解","acfun":"AcFun","baidu":"百度","bilibili":"哔哩哔哩","coolapk":"酷安","csdn":"CSDN","dgtle":"数字尾巴","douban-group":"豆瓣小组","douban-movie":"豆瓣电影","douyin":"抖音","earthquake":"地震速报","geekpark":"极客公园","genshin":"原神","github":"GitHub","guokr":"果壳","hackernews":"Hacker News","hellogithub":"HelloGitHub","history":"历史上的今天","honkai":"崩坏3","hostloc":"全球主机交流论坛","hupu":"虎扑","huxiu":"虎嗅","ifanr":"爱范儿","ithome-xijiayi":"IT之家喜加一","ithome":"IT之家","jianshu":"简书","juejin":"掘金","kuaishou":"快手","linuxdo":"LinuxDo","lol":"英雄联盟","miyoushe":"米游社","netease-news":"网易新闻","ngabbs":"NGA","nodeseek":"NodeSeek","nytimes":"纽约时报","producthunt":"Product Hunt","qq-news":"腾讯新闻","sina-news":"新浪新闻","sina":"新浪","smzdm":"什么值得买","sspai":"少数派","starrail":"崩坏:星穹铁道","thepaper":"澎湃新闻","tieba":"百度贴吧","toutiao":"今日头条","v2ex":"V2EX","weatheralarm":"天气预警","weibo":"微博","weread":"微信读书","yystv":"游研社","zhihu-daily":"知乎日报","zhihu":"知乎"}# 数据存储
self.hot_data ={}
self.analysis_results ={}defget_platform_data(self, platform_key:str)-> Optional[Dict]:"""获取单个平台的热点数据
Args:
platform_key (str): 平台标识符
Returns:
Optional[Dict]: 热点数据,获取失败返回None
"""try:
url =f"{self.base_url}/{platform_key}"
logger.info(f"正在获取 {self.platforms.get(platform_key, platform_key)} 的热点数据...")
response = self.session.get(url)
response.raise_for_status()
data = response.json()# 验证数据结构if'code'in data and data['code']==200and'data'in data:
logger.info(f"成功获取 {self.platforms.get(platform_key, platform_key)} 数据,共 {len(data['data'])} 条")return data
else:
logger.warning(f"{self.platforms.get(platform_key, platform_key)} 数据格式异常")returnNoneexcept requests.RequestException as e:
logger.error(f"获取 {self.platforms.get(platform_key, platform_key)} 数据失败: {e}")returnNoneexcept json.JSONDecodeError as e:
logger.error(f"解析 {self.platforms.get(platform_key, platform_key)} 数据失败: {e}")returnNonedefget_all_platforms_data(self, max_workers:int=10, selected_platforms: Optional[List[str]]=None)-> Dict:"""并发获取所有平台热点数据
Args:
max_workers (int): 最大并发线程数
selected_platforms (Optional[List[str]]): 指定获取的平台列表,None表示获取所有平台
Returns:
Dict: 所有平台的热点数据
"""
platforms_to_fetch = selected_platforms if selected_platforms elselist(self.platforms.keys())
logger.info(f"开始获取 {len(platforms_to_fetch)} 个平台的热点数据...")with ThreadPoolExecutor(max_workers=max_workers)as executor:# 提交所有任务
future_to_platform ={
executor.submit(self.get_platform_data, platform): platform
for platform in platforms_to_fetch
}# 收集结果for future in as_completed(future_to_platform):
platform = future_to_platform[future]try:
data = future.result()if data:
self.hot_data[platform]= data
except Exception as e:
logger.error(f"处理 {platform} 数据时发生错误: {e}")
logger.info(f"数据获取完成,成功获取 {len(self.hot_data)} 个平台的数据")return self.hot_data
defanalyze_hot_content(self)-> Dict:"""分析热点内容
Returns:
Dict: 分析结果
"""
logger.info("开始分析热点内容...")
analysis ={'platform_stats':{},# 各平台统计'title_analysis':{},# 标题分析'hot_keywords':{},# 热门关键词'summary':{}# 总体统计}
total_items =0
all_titles =[]
all_keywords =[]
platform_item_counts ={}# 分析各平台数据for platform_key, platform_data in self.hot_data.items():
platform_name = self.platforms.get(platform_key, platform_key)
items = platform_data.get('data',[])
platform_item_counts[platform_name]=len(items)
total_items +=len(items)# 提取标题和关键词
platform_titles =[]for item in items:
title = item.get('title','')if title:
platform_titles.append(title)
all_titles.append(title)# 简单的关键词提取
keywords = self._extract_keywords(title)
all_keywords.extend(keywords)# 平台统计
analysis['platform_stats'][platform_name]={'total_items':len(items),'avg_title_length':sum(len(title)for title in platform_titles)/len(platform_titles)if platform_titles else0,'titles_sample': platform_titles[:5]# 前5个标题作为样本}# 标题分析if all_titles:
analysis['title_analysis']={'total_titles':len(all_titles),'avg_length':sum(len(title)for title in all_titles)/len(all_titles),'max_length':max(len(title)for title in all_titles),'min_length':min(len(title)for title in all_titles),'length_distribution': self._get_length_distribution(all_titles)}# 热门关键词分析if all_keywords:
keyword_counter = Counter(all_keywords)
analysis['hot_keywords']={'top_20': keyword_counter.most_common(20),'total_unique_keywords':len(keyword_counter)}# 总体统计
analysis['summary']={'total_hot_items': total_items,'successful_platforms':len(self.hot_data),'failed_platforms':len(self.platforms)-len(self.hot_data),'top_platforms_by_items':sorted(platform_item_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10]}
self.analysis_results = analysis
logger.info("热点内容分析完成")return analysis
def_extract_keywords(self, text:str)-> List[str]:"""简单的关键词提取
Args:
text (str): 文本内容
Returns:
List[str]: 提取的关键词列表
"""# 移除标点符号和数字
cleaned_text = re.sub(r'[^\u4e00-\u9fff\u3400-\u4dbf\uf900-\ufaff\w]','', text)# 提取2-4字的中文词汇
keywords =[]for i inrange(len(cleaned_text)):for length in[2,3,4]:if i + length <=len(cleaned_text):
word = cleaned_text[i:i+length]iflen(word)== length and word.strip():
keywords.append(word)return keywords
def_get_length_distribution(self, titles: List[str])-> Dict:"""获取标题长度分布
Args:
titles (List[str]): 标题列表
Returns:
Dict: 长度分布统计
"""
length_ranges ={'0-10':0,'11-20':0,'21-30':0,'31-40':0,'41-50':0,'50+':0}for title in titles:
length =len(title)if length <=10:
length_ranges['0-10']+=1elif length <=20:
length_ranges['11-20']+=1elif length <=30:
length_ranges['21-30']+=1elif length <=40:
length_ranges['31-40']+=1elif length <=50:
length_ranges['41-50']+=1else:
length_ranges['50+']+=1return length_ranges
defgenerate_report(self)->str:"""生成分析报告
Returns:
str: 格式化的分析报告
"""ifnot self.analysis_results:return"请先执行数据分析"
report_lines =[]
report_lines.append("="*60)
report_lines.append(" 各大平台热点数据分析报告")
report_lines.append("="*60)
report_lines.append("")# 总体统计
summary = self.analysis_results['summary']
report_lines.append("
版权声明:本文标题:DailyHot API:你的个性化定制从热门聚合开始的指南 内容由网友自发贡献,该文观点仅代表作者本人,
转载请联系作者并注明出处:http://www.roclinux.cn/p/1772594161a3557113.html,
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