传统的热点分析方法往往依赖于手动筛选和关键词统计，效率低下且易受主观因素影响。而借助OpenAI的强大自然语言处理能力，可以实现更加智能、精准的热点分析。本教程将逐步引导你如何利用OpenAI API Key，实现对CSDN热点内容的全面分析。
准备工作
在开始进行CSDN热点分析之前，需要完成一些基础准备工作，包括获取OpenAI API Key、搭建开发环境以及收集CSDN的数据。以下将详细介绍这些准备步骤。
一.获取OpenAI API Key
第一种方式（国外）：获取 OpenAI API Key
要开始使用 OpenAI 的服务，你首先需要获取一个 API Key。以下是获取 API Key 的详细步骤：
1. 访问 OpenAI
- 在浏览器中点击 OpenAI。
- 点击网站右上角的"Sign Up "或者选择"Login"登录已有用户。
- 登录后，导航到"API Keys"部分。
- 在 API Keys 页面，点击"Create new key"按钮，按照提示完成 API Key 的创建。
2. 使用 OpenAI API
现在你已经拥有了 API Key ，接下来是如何在你的项目中使用 GPT-4.0 API。以下是一个简单的 Python 示例，展示如何调用 API 生成文本：
python
import openai
import os
# 设置 API Key
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
# 调用 GPT-4.0 API
response = openai.Completion.create(
model="gpt-4.0-turbo",
prompt="鲁迅与周树人的关系。",
max_tokens=100
)
# 打印响应内容
print(response.choices[0].text.strip())第二种方式（国内）：获取 能用AI API Key
1. 点击 CodeMoss工具
- 在浏览器中点击 CodeMoss。
- 点击侧边栏选择apiKey
2. 生成新的 API Key
- 1.点击添加
- 2.创建成功后点击"查看KEY"
3. 调用代码使用 AI API
bash
# [调用API：具体模型大全](https://codemoss.flowus.cn/codemoss/share/7f834718-054f-44d5-b46f-39b255abe6b6)
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="这里是CodeMoss的api_key",
base_url="这里是上图的base_url"
)
response = client.chat.completions.create(
messages=[
{'role': 'user', 'content': "鲁迅为什么打周树人？"},
],
model='gpt-4',
stream=True
)
for chunk in response:
print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)二.获取CSDN数据进行分析
进行热点分析的前提是获取CSDN平台的数据。通常，可以通过以下几种方式获取数据：
- CSDN开放API：查看CSDN是否提供开放API，以便程序化获取数据。
- 网页爬虫：如果没有开放API，可以利用爬虫技术抓取CSDN网站的相关页面内容。
python
import requests
from openai import OpenAI
import time
dict_data = []
# 抓取数据函数
def fetch_hot_rank(URL):
csdn_hot_rank_url = URL
try:
headers = {
"user-agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36",
"Accept-Encoding": "gzip, deflate",
"Accept-Charset": "utf-8"
}
# 发送请求
response = requests.get(csdn_hot_rank_url, headers=headers, timeout=10)
response.raise_for_status()
# 解析响应
data = response.json()
# 筛选并打印所需数据
if data["code"] == 200:
for entry in data["data"]:
nick_name = entry.get("nickName", "N/A")
article_title = entry.get("articleTitle", "N/A")
pc_hot_rank_score = entry.get("pcHotRankScore", "N/A")
data_csdn = f"作者: {nick_name}, 文章名: {article_title}, 当前热度值: {pc_hot_rank_score}"
dict_data.append(data_csdn)
print(data_csdn)
else:
print("Failed to fetch data. Server responded with error.")
except requests.RequestException as e:
print(f"Request failed: {e}")
def GPT_data():
user_content = f"""
你是一位资深的热点分析专家。请根据我提供的以下数据，完成以下任务：
1. **热词分析**：
- 提取文章中的高频关键词和当前流行的热点词汇。
- 分析这些热词的热度和受关注程度。
2. **文章创作建议**：
- 基于热词和内容洞察，提出适合发布的文章主题。
- 建议符合热点的文章结构和内容要点，以增加文章的曝光率和读者参与度。
- 根据内容给出SEO机制的关键词,并且根据这个词给出创作建议。
3. **标题建议**：
- 为每个推荐的文章主题在结合SEO机制，生成3-5个吸引点击的标题。
- 确保标题包含主要热词，具有吸引力且符合平台算法偏好。
- 生成文章主要作用就是引流到AI平台,所以要严谨选择好吸引人群的标题。
- 在内容和标题里面适当的加入详解、入门、基础、教程、详细等热词再加上SEO热词组合.
请确保分析结果详尽且具有可操作性。以下是需要分析的数据：
{dict_data}
"""
client = OpenAI(
api_key="这里是CodeMoss的api_key",
base_url="这里是上图的base_url"
)
response = client.chat.completions.create(
messages=[
{'role': 'user', 'content': user_content}, ],
model='gpt-4o-mini',
stream=True
)
for chunk in response:
print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)
# 主函数
if __name__ == "__main__":
# CSDN人工智能热榜
cadn_data = {
"综合": "https://blog.csdn.net/phoenix/web/blog/hot-rank?page=0&pageSize=25&type=",
"人工智能": "https://blog.csdn.net/phoenix/web/blog/hot-rank?page=0&pageSize=25&child_channel=%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD&type=",
"前沿技术": "https://blog.csdn.net/phoenix/web/blog/hot-rank?page=0&pageSize=25&child_channel=%E5%89%8D%E6%B2%BF%E6%8A%80%E6%9C%AF&type=",
"Python": "https://blog.csdn.net/phoenix/web/blog/hot-rank?page=0&pageSize=25&child_channel=python&type=",
}
URL = cadn_data['前沿技术']
fetch_hot_rank(URL)
time.sleep(1)
GPT_data()通过上面的代码调用，我们可以得到下面的结果，这样我们就可以通过分析后的数据，去完成我响应的数据了
结语
通过本教程，你已经全面了解了如何利用OpenAI API Key实现CSDN热点分析。从数据的收集与预处理，到调用API进行智能分析，再到结果的可视化与报告生成，每一个步骤都详细阐述，助你轻松掌握这一技术。更重要的是，通过引入高级技巧，如自定义模型训练、多维度数据分析和实时数据更新，你能够进一步提升分析的深度和广度，为自己的技术发展和内容创作提供有力支持。