2019 年建议阅读书目

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国庆期间闲逛知乎，恰巧碰到一则问题 2019年你的书单有什么书？，这个问题有

988 个回答，18326 个关注者，284 万的浏览量

接近 1000 个回答，全部翻完且不说时间会爆炸，脑子里能不能记住这些信息更是问题。如果能抓取每个回答列出来的书名，汇总以后便是这 988 个回答者的书目投票。方法虽说暴力，但也算是变相了解大家在 2019 年的阅读倾向。工具呢？当然是我擅长使用的 R 了，哈哈！

闲话不多说，直接给出结果（大于 10 位回答者提及的书目）：

书名 提到的数量
《人类简史》 35
《乌合之众》 33
《三体》 29
《如何阅读一本书》 25
《白夜行》 25
《红楼梦》 24
《平凡的世界》 24
《霍乱时期的爱情》 24
《百年孤独》 23
《亲密关系》 22
《非暴力沟通》 22
《月亮与六便士》 22
《活着》 22
《围城》 20
《人间失格》 19
《毛泽东选集》 17
《浮生六记》 17
《挪威的森林》 16
《小王子》 16
《未来简史》 16
《少有人走的路》 16
《白鹿原》 16
《苏菲的世界》 15
《原则》 15
《万历十五年》 15
《国富论》 15
《金字塔原理》 15
《我们仨》 15
《局外人》 14
《西方哲学史》 14
《乡土中国》 14
《影响力》 13
《穷查理宝典》 13
《诗经》 13
《1984》 13
《娱乐至死》 12
《菊与刀》 12
《自控力》 12
《自卑与超越》 12
《人性的弱点》 12
《房思琪的初恋乐园》 12
《学会提问》 11
《全球通史》 11
《雪国》 11
《今日简史》 11
《道德经》 11
《社会心理学》 11
《史记》 11
《许三观卖血记》 11
《薛兆丰经济学讲义》 10
《瓦尔登湖》 10
《黄金时代》 10
《杀死一只知更鸟》 10
《月亮和六便士》 10

这份书单我大概都知道名字，但真正读完的不超过 1/4，比如很早就读完的《1984》、《史记》、《人性的弱点》，《人类简史》、《金字塔原理》、《穷查理宝典》。但像《三体》拖拉了很久，买了该有 5、6 年了，依然还在垫显示器。有些书看过一些影视作品，比如《活着》、《平凡的世界》、《红楼梦》等。

《如何阅读一本书》读了两遍，确实值得细细的品读。《毛泽东选集》被人推荐了好几年，今年才算开始了正式的阅读，收获真的很大。包括《薛兆丰经济学讲义》、《原则》，这些是近两年内读的，内容非常不错。综上，这个书单的质量还是非常不错的。通过这个书单对比一下脑海里感兴趣的内容，接下来几个月的阅读计划顺次是：

  1. 《国富论》
  2. 《西方哲学史》
  3. 《菊与刀》
  4. 《自控力》
  5. 《自卑与超越》
  6. 《学会提问》

大约会在过年前完成这个计划。

最后再说一下这个知乎 R 爬虫，代码量很少，全部代码 95 行，核心代码不超过 40 行。基本的思路如下：

  1. 找到知乎返回内容的 api，这个稍稍会花一些时间
  2. 通过了解 api 的结果设计爬虫的逻辑
  3. 用《*?》 的正则表达式，解析每篇'回答'中的所有书名
  4. 统计所有书名出现的次数，完工

当然也可以通过书和书之间的协同关系给出网络图，谁有兴趣可以提供我一下后续内容，我暂时没时间，这里就省略了。

附代码：

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library(magrittr)
library(jsonlite)
library(stringi)
library(futile.logger)
library(utils)
library(purrr)
## 重定义 retry 函数
retry <-
  function(expr,
           isError = function(x)
             "try-error" %in% class(x),
           maxErrors = 5,
           sleep = rnorm(1, 8, 2)) {
    attempts = 0
    retval = try(eval(expr))
    while (isError(retval)) {
      attempts = attempts + 1
      if (attempts >= maxErrors) {
        msg = sprintf("retry: too many retries [[%s]]", capture.output(str(retval)))
        flog.fatal(msg)
        stop(msg)
      } else {
        msg = sprintf(
          "retry: error in attempt %i/%i [[%s]]",
          attempts,
          maxErrors,
          capture.output(str(retval))
        )
        flog.error(msg)
        warning(msg)
      }
      if (sleep > 0)
        Sys.sleep(sleep)
      retval = try(eval(expr))
    }
    return(retval)
  }


## 构造从内容到书名的函数
## 简单的想法是获取书名号中的内容
## 如果不在书名号中，则会导致失效
## 重构 read_html 和 html_text 函数，增加稳定性
read_html_beta <- function(x){
  x <- try(read_html(x))
}
html_text_beta <- function(x){
  x <- try(html_text(x))
}

Content2tittle <- function(content) {
  title <- content %>%
    purrr::map_chr('content') %>%
    map(read_html_beta) %>%
    map(html_text_beta) %>%
    stri_extract_all_regex('《.*?》') %>%
    map(unique)
  return(title)
}

raw_data <- list()
## 获取知乎的 API 接口数据
url <- 'https://www.zhihu.com/api/v4/questions/306249128/answers?data[*].author.follower_count,badge[*].topics=&data[*].mark_infos[*].url=&include=data[*].is_normal,admin_closed_comment,reward_info,is_collapsed,annotation_action,annotation_detail,collapse_reason,is_sticky,collapsed_by,suggest_edit,comment_count,can_comment,content,editable_content,voteup_count,reshipment_settings,comment_permission,created_time,updated_time,review_info,relevant_info,question,excerpt,relationship.is_authorized,is_author,voting,is_thanked,is_nothelp,is_labeled,is_recognized,paid_info,paid_info_content&limit=10&offset=0&platform=desktop&sort_by=default'

## 循环获取所有数据
i <- 1
is_end <- FALSE
while (!is_end) {
  m <- retry(readLines(url)) %>%
    fromJSON(simplifyVector = FALSE)
  content <- m$data
  next_url <- m$paging$'next' # 接下来需要解析的 url
  url <- next_url
  raw_data[[i]] <- Content2tittle(content)
  is_end <- m$paging$is_end # 利用 is_end 来判断是否结束
  cat('This is ', i, 'round', '\n')
  i <- i + 1
  Sys.sleep(runif(1, 4, 10))
}

## 踢掉一些没有信息的 answer
removed_data <- raw_data[raw_data %>% map(length) != 0]
nid <- raw_data %>% map(function(x)map(x, length)) %>% unlist()
fnid <- rep(1:length(nid), times = nid)

## 返回所有的书目
data <- data.frame( title = unlist(removed_data), id = fnid) %>%
  transform(title = as.character(title)) %>%
  na.omit() %>%
  subset(nchar(title) <= 20)

library(data.table)
data <- data.table(data)
data[, .N, title][order(-N)][N >= 10]