开源热度看板 · 案例说明 — 宇春

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一页摘要

场景: 公开数据源热度大屏 / 内部看板原型
工期参考: 爬虫 + 大屏约 3～5 天；定时管线与域名约再 1 天
更新频率: GitHub Actions 每 6 小时
技术栈: Python 标准库 · Actions cron · ECharts · GitHub Pages
成本: 无常驻机；数据 JSON 进 Git，自带历史版本

客户问题与解决方案

客户问题

公开信息分散、更新频繁，人工汇总成本高，普通表格又难以快速看出趋势和结构。

解决方案

定时采集并清洗多个公开数据源，生成结构化 JSON，再用大屏把榜单、分布和变化集中呈现。

做了什么

GitHub Trending（全语言 + Python / JS / Go）HTML 解析
Hacker News Top 30 官方 API
ECharts 榜单与语言分布等图表
定时抓取 → 提交数据 → 自动重新发布

Actions cron → fetch_data.py → 提交 JSON → Pages 发布 → 浏览器渲染

已实现 / 未实现

已实现

多源抓取、定时任务、JSON 历史数据、榜单与分布图表、静态自动发布。

未实现

登录配置后台、付费数据源、WebSocket 实时推送和复杂告警；可按数据授权与时效要求增加。