^{Design by @imrahelk}

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안녕하세요. 안피곤입니다.

크롤링한 스팀잇 데이터를 이용하여 본래 목적인 태그별 통계를 계산해보겠습니다. 사실 통계 시스템 구현에 prisma는 비효율적인 부분이 있는 것 같습니다. ㅋ

개인적으로 prisma에 Insert All 기능이 없는 것이 가장 아쉽습니다. 그리고 Aggregations의 기능을 사용해보고 싶은데, 아직은 comming soon 입니다. ㅠ

아래에서는 수집한 데이터를 이용하여 보상금액순, 댓글순, 보팅순, 포스팅수를 집계할 것입니다. 하지만 아직 GraphQL이나 prisma에 익숙하지 않아 매우 단순하게 구현하였습니다.

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시리즈글
▪︎ 프리즈마(Prisma) 사용하기 #1 : 시작하기
▪︎ 프리즈마(Prisma) 사용하기 #2 : Insert 하기
▪︎ 프리즈마(Prisma) 사용하기 #3 : 태그별 통계 계산하기

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시리즈 글을 자동으로 모아주는 툴이 있으면 정말 좋을 것 같습니다. @nhj12311님 어디 가셨나요? ㅠㅠ

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datamodel 수정하기

필드를 추가하기 위해 datamodel.prisma 을 수정하였습니다. 보팅과 댓글 개수를 파악하기 위한 vote_count와 comment_count 필드가 추가되었습니다.

type Post {
  id: ID! @id
  post_id: Float! @unique
  author: String!
  author_reputation: Float!
  permlink: String!
  category: String!
  title: String!
  body: String!
  tags: [String!]! @scalarList(strategy: RELATION)
  image: String
  created: Float!
  total_payout_value: Float @default(value: 0)
  curator_payout_value: Float @default(value: 0)
  pending_payout_value: Float @default(value: 0)
  vote_count: Int @default(value: 0)
  comment_count: Int @default(value: 0)
}

수정한 모델을 DB서버에 반영하고, prisma 클라이언트를 업데이트합니다.

$ prisma deploy && prisma generate

데이터 100건 등록하기

index.js의 main() 함수를 수정합니다. 데이터 100건을 loop 돌면서 등록합니다. 그리고 prisma.upsertPost() 함수를 사용하여 기존의 데이터가 있으면 수정 or 없으면 신규 등록하도록 하였습니다.

async function main() {
  const opts = {
    tag: 'kr',
    limit: 100
  }
  const discussions = await client.database.getDiscussions('created', opts);
  for (let i = 0, l = discussions.length; i < l; i++) {
    const {
      post_id,
      author,
      author_reputation,
      permlink,
      category,
      title,
      body,
      json_metadata,
      created,
      total_payout_value,
      curator_payout_value,
      pending_payout_value,
      active_votes,
      children
    } = discussions[i];
    const {
      tags,
      image: images
    } = JSON.parse(json_metadata);
    const image = images && images.length && images[0] || null;
    const vote_count = active_votes.filter(e => e.percent > 0).length;
    try {
      const result = await prisma.upsertPost({
        where: {
          post_id
        },
        update: {
          author_reputation,
          title,
          body,
          tags: {
            set: tags
          },
          image,
          total_payout_value: parseFloat(total_payout_value),
          curator_payout_value: parseFloat(curator_payout_value),
          pending_payout_value: parseFloat(pending_payout_value),
          vote_count,
          comment_count: children
        },
        create: {
          post_id,
          author,
          author_reputation,
          permlink,
          category,
          title,
          body,
          tags: {
            set: tags
          },
          image,
          created: parseFloat(dateFormat(new Date(`${created}`), 'yyyymmddHHMMss')),
          total_payout_value: parseFloat(total_payout_value),
          curator_payout_value: parseFloat(curator_payout_value),
          pending_payout_value: parseFloat(pending_payout_value),
          vote_count,
          comment_count: children
        }
      });
      console.log(result.id);
    } catch (error) {
      console.error(error, JSON.stringify(error));
    }
  }
}

이제 실행해보겠습니다.

$ npx babel-node index  

Prisma Playground 에서 쿼리를 날려 전체 데이터수를 확인해봅니다.

query {
  postsConnection {
    aggregate {
      count
    }
  }
}

이전에 테스트하면서 등록한 데이터가 있어서 108건이 출력되었습니다.

태그별 보상금액, 댓글, 보팅, 포스팅 개수 계산하기

기간 일주일(2019/04/22 ~ 2019/04/28)의 데이터를 이용하여 보상금액, 댓글, 보팅, 포스팅 개수 계산합니다. 데이터가 100건 밖에 없어서 일주일분의 데이터가 아닐 수도 있습니다.

statByTag.js 파일을 작성합니다.

import { Client } from 'dsteem';
import { prisma } from './generated/prisma-client';
import 'console.table';

const client = new Client('https://api.steemit.com');

async function main() {
  try {
    const result = await prisma.posts({
      where: {
        created_gte: 20190422000000,
        created_lte: 20190428595959
      }
    }).$fragment(`
            fragment TagsInPosts on Posts {
                tags
                total_payout_value
                curator_payout_value
                pending_payout_value
                vote_count
                comment_count
            }
        `);

    const stat = result.reduce((acc, val) => {
      const {
        vote_count,
        comment_count,
        tags
      } = val;
      const payout_value = val.curator_payout_value + val.pending_payout_value + val.total_payout_value;
      tags.filter(tag => Boolean(tag)).forEach(tag => {
        if (acc.hasOwnProperty(tag)) {
          acc[tag].post_count += 1;
          acc[tag].vote_count += val.vote_count;
          acc[tag].payout_value += payout_value;
          acc[tag].comment_count += val.comment_count;
        } else {
          acc[tag] = {
            post_count: 1,
            vote_count,
            payout_value,
            comment_count,
          };
        }
      });
      return acc;
    }, {});
    console.table(Object.keys(stat).map(key => ({
      tag: key,
      ...stat[key]
    })))
  } catch (error) {
    console.error(error);
  }
}

main()
  .then(() => {
    process.exit(0)
  })
  .catch(e => console.error(e))

그다음 실행합니다.

$ npx babel-node statByTag

원사마님이 알려주신 console.table을 이용하여 출력해보았습니다.

태그 순위(2019/04/22 ~ 2019/04/28)

프로그램을 돌려놓고 포스팅을 작성하는 중에 일주일 정도의 데이터가 수집되었습니다. 일주일 분량의 데이터를 수집하는데 약 30분 정도 소요된 것 같습니다. 그리고 태그는 중복으로 사용가능하기 때문에 중복 데이터가 포함되어 있습니다.

정렬: 포스팅 수

No	태그	포스팅수	보팅수	보상금액	댓글수
1	kr	2028	75811	5678.558	12501
2	busy	720	36089	2766.685	6258
3	jjm	421	22915	1888.191	4513
4	mini	265	11850	1035.02	2382
5	tasteem	185	9501	909.401	2385
6	life	176	7626	677.482	1020
7	kr-newbie	173	2200	142.994	892
8	tasteem-kr	169	8242	838.433	2140
9	jjangjjangman	168	3891	225.33	734
10	thegivingtree	149	3362	168	1106

정렬: 보상 금액

No	태그	포스팅수	보팅수	보상금액	댓글수
1	kr	2028	75811	5678.558	12501
2	busy	720	36089	2766.685	6258
3	jjm	421	22915	1888.191	4513
4	mini	265	11850	1035.02	2382
5	tasteem	185	9501	909.401	2385
6	tasteem-kr	169	8242	838.433	2140
7	life	176	7626	677.482	1020
8	muksteem	130	6412	563.322	1606
9	steemmonsters	93	5240	353.713	625
10	steemit	92	2811	332.537	484

정렬: 댓글 수

No	태그	포스팅수	보팅수	보상금액	댓글수
1	kr	2028	75811	5678.558	12501
2	busy	720	36089	2766.685	6258
3	jjm	421	22915	1888.191	4513
4	tasteem	185	9501	909.401	2385
5	mini	265	11850	1035.02	2382
6	tasteem-kr	169	8242	838.433	2140
7	muksteem	130	6412	563.322	1606
8	kr-series	71	4911	306.743	1301
9	tripsteem	99	4783	318.564	1118
10	thegivingtree	149	3362	168	1106

전체 데이터는 여기에서 확인 가능합니다.

*

그리고 #kr에 사용되는 하위 태그를 기반으로 카테고리 분류도 해보려고 합니다.
욕심없이 대략 이 정도의 카테고리만 분류할 예정입니다.

영화, 방송&연예, 게임, 애니메이션, 만화, 도서, 음악, 공연&전시, 음식, 애완반려동물, 여행, 사진, 패션&뷰티, 연애, 개그, 일상, 육아, IT, 얼리어답터, 지름, 자동차, 스포츠, 뉴스비평, 인문사회, 역사, 세계, 과학, 토이

참고로 이전에 머신러닝을 이용하여 분류해보려고 시도했었습니다. "[머신러닝] 스팀잇 글 분류하기 (첫번째 시도)". 결과적으로 저의 머신러닝의 이해도가 매우 낮아 구현하지 못하였습니다. 이번에는 좀더 단순하게 접근하기로 하였습니다. 이번에 한다면 스팀잇 글 분류하기 두 번째 시도가 되겠네요.

여기까지 읽어주셔서 감사합니다.

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