我想，不管文章怎么写的，能够上首页，都有其厉害之处。
其实在整个学生时代中，作文肯定是必不可少的项目，而在诸多高分作文攻略里，取一个好题目可能是亮点的开始。但是我们没那个精力去观看每一篇。而统计学又告诉我们，所有的一切都是有规律的。所以，我们可以做一个偷懒的做法。

基本思想

自从学了python，这是腰不酸了，腿不疼了，把所有文章的标题爬下来就靠他了。接下来通过大神们早就写好了的jieba库，将爬下来的标题切分。最后，统计出使用量最大的词。大功告成

第一步 爬取数据

首先，导入我们需要的库

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import jieba
from wordcloud import WordCloud
import time
import random

接下来，开始编写我们的爬虫，这里就是通过请求每个页面，用beautifulsoup库选择出每个文章的标题，接着存入我们准备好的文件。

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_3) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/64.0.3282.167 Safari/537.36'
}

def get_info(url):
    res = requests.get(url, headers=headers)
    soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
    title = soup.select('div.content > a')#选择标题所在的样式

    f = open('jianshhutop.txt', 'a')
    for i, j, k in zip(autor, title, description):
        data = j.get_text()
        f.write(str(data).strip('{ }').replace("'", ""))
        f.write('\n')

for i in range(2, 100):#我们发现简书的网页是有规律的
    url = 'https://www.jianshu.com/c/bDHhpK?order_by=added_at&page={}'.format(str(i))
    get_info(url)

第二步 切分数据

python强大的原因就是有太多现成的库可以使用，这里我们将保存下来的数据进行切分

f = open('jianshhutop.txt', encoding='UTF-8')
t = f.read()

f1 = open("help/stopword.txt", "r")
stopwords = {}.fromkeys(f1.read().split("\n"))#设置停止词
f1.close()

result = jieba.cut(t)
mytext_list = []
for seg in result:
    if seg not in stopwords and seg != " " and len(seg) != 1:
        mytext_list.append(seg.replace(" ", ""))
print("切分结果:  " + ",".join(mytext_list))
cloud_text = ",".join(mytext_list)
result = cloud_text.split(',')

第三步 产出图像

哎，又是现成的库，腰更不酸了，这个库将把刚才的结果中，频率越高的词，出现的尺寸越大。

wc = WordCloud(
    background_color="white",  # 背景颜色
    max_words=200,  # 显示最大词数
    font_path="help/方正颜宋简体.ttf",  # 使用字体
    min_font_size=15,
    max_font_size=70,
    width=600,  # 图幅宽度
)
wc.generate(cloud_text)
wc.to_file("result/jianshutopfirstpage.png")

简书首页

同样的方法，如果看一下产品类的热门词，那就是

产品类

第四步 自己看

所以真的是说，人类的活动真的是有规律的，不管是简书的用户群体原因也好，亦或是热门事件也好。
所以，以后要写热度文章，可以参考下这个，真的还要研究一下统计学哦。