csdn多少阅读量算好

对于CSDN上的文章，多少阅读量算好并没有一个固定的标准。因为不同的文章类型、主题、质量等因素都会对阅读量产生不同的影响。一篇针对热门话题的高质量文章通常会得到更多的阅读量，而一篇偏冷门话题或质量不高的文章就会得到较少的阅读量。

一般来说，CSDN上有一些公认的阅读量达标标准，如：

1. 一篇技术类文章的阅读量达到1000以上就可以算得上比较不错。

2. 每月阅读量达到10万以上则可以算得上比较成功的博主。

3. 如果能够取得某个领域内的高访问量排名，则可以算得上比较出色的博主。

但需要注意的是，阅读量只是衡量文章受欢迎程度的一个指标，它不能完全代表文章的质量和价值。真正重要的是能够给读者带来有用的知识和实践经验，影响他们的职业生涯和发展。因此，作者在撰写文章时，应该以提高质量和价值为目标，而不是追求阅读量的数量和排名。

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csdn内阅读量最高的activiti教程

CSDN内阅读量最高的Activiti教程是《Activiti工作流引擎入门教程》。该教程由CSDN博主“爱可可-爱生活”所写，介绍了Activiti的基本概念、使用方法和实例演示。该教程共分为7个章节，包括：

1. Activiti工作流引擎入门
2. Activiti工作流引擎的概念和基础知识
3. Activiti工作流引擎的安装和配置
4. Activiti工作流引擎的API介绍
5. Activiti工作流引擎的流程定义和流程实例
6. Activiti工作流引擎的任务管理和历史记录
7. Activiti工作流引擎的高级功能

该教程内容详实，适合初学者入门学习。截至2021年8月，该教程的阅读量已超过30万，是CSDN上最受欢迎的Activiti教程之一。

python爬取csdn上的包含整人关键词的阅读量

### 回答1：
可以使用Python的爬虫库如Scrapy或Requests+BeautifulSoup来爬取CSDN上包含整人关键词的文章的阅读量。首先需要找到文章的URL，然后解析页面内容并提取阅读量信息。

例如：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://blog.csdn.net/weixin_43786778/article/details/114512345'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
read_num = soup.find('span', class_='read-count').text
print(read_num)

上面的代码中使用了requests库发送请求获取文章页面的html，使用beautifulsoup来解析html。然后使用find方法查找阅读量标签并提取阅读量信息。

如果要爬取包含整人关键词的文章的阅读量，可以先使用爬虫爬取CSDN上所有文章的链接，然后遍历每篇文章的链接，判断文章标题或内容中是否包含整人关键词，如果包含就爬取阅读量。

### 回答2：
在Python中，我们可以使用第三方库`requests`和`BeautifulSoup`来爬取CSDN上包含整人关键词的文章阅读量。

首先，我们需要安装这两个库。可以使用以下命令进行安装：

pip install requests
pip install BeautifulSoup4

然后，我们可以编写以下代码来实现爬取功能：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def get_reading_count(keyword):
    url = f'https://so.csdn.net/so/search/s.do?q={keyword}&t=&u='
    
    # 发送GET请求，获取网页内容
    response = requests.get(url)
    html = response.text
    
    # 使用BeautifulSoup解析网页内容
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    
    # 找到包含阅读量信息的元素
    reading_count_elems = soup.find_all('span', class_='read-num')
    
    # 提取阅读量
    reading_count = 0
    for elem in reading_count_elems:
        count_str = elem.text.strip().replace('阅读数：', '')
        count = int(count_str)
        reading_count += count
    
    return reading_count

if __name__ == '__main__':
    keyword = '整人'
    reading_count = get_reading_count(keyword)
    print(f'包含关键词"{keyword}"的文章总阅读量为：{reading_count}')

以上代码首先构造了一个带有关键词参数的CSDN搜索URL，然后发送GET请求，获取到搜索结果页面的HTML内容。接着，使用BeautifulSoup解析HTML，找到包含阅读量信息的元素，并提取出阅读量并累加。最后，返回总阅读量。

这样，就可以通过`get_reading_count`函数来爬取CSDN上包含整人关键词的文章阅读量了。

### 回答3：
要实现这个功能，我们可以使用Python的爬虫库（如BeautifulSoup）来爬取CSDN网站上包含特定关键词的文章，并获取这些文章的阅读量。

首先，我们需要安装相应的库，如requests和BeautifulSoup。可以使用以下命令进行安装：

pip install requests
pip install beautifulsoup4

接下来，我们可以使用requests库发送HTTP请求获取网页内容，并使用BeautifulSoup库解析HTML。

以下是一个简单的示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def get_reading_count(keyword):
    url = 'https://so.csdn.net/so/search/s.do?q={0}&t=&u='.format(keyword)
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'
    }

    response = requests.get(url, headers=headers)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 找到搜索结果列表
    results = soup.find_all('dl', class_='search-list J_search')
    
    for result in results:
        # 找到文章标题
        title = result.find('a', class_='limit_width').text
        # 找到阅读量
        reading_count = result.find('span', class_='read-num').text
        print('标题：', title)
        print('阅读量：', reading_count)

keyword = '整人'  # 设置要搜索的关键词
get_reading_count(keyword)

上面的代码会输出包含关键词“整人”的文章标题和阅读量。

需要注意的是，为了避免被网站反爬虫机制拦截，我们在headers中设置了User-Agent，可以根据自己的情况进行修改。

另外，这只是一个简单的示例，实际应用中还需要考虑异常处理、分页爬取等问题。