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# EndOfYear
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EndOfYear 点燃个人博客的年度辉煌！
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## 使用方法
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### 要求
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- **确保 RSS 源提供完整的文章内容**：为了保证数据分析的准确性，RSS 源需要输出文章的全部内容。
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- **在 GitHub 上运行**：由于 GitHub 运行环境可能无法访问某些 RSS 源，请考虑在本地 Docker 环境中运行。
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- **适当设置 RSS 文章数量**：如果您的目的是生成年度报告，请根据博客的实际情况调整 RSS 输出的文章数量。
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### 在 GitHub 上的使用步骤
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1. 将项目 Fork 到您的个人仓库。
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2. 在仓库首页，找到并打开 `config.ini` 文件。点击右上角的 🖋️ 符号进行在线编辑。
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- `web` 字段：将其**设置为 `false` 以启用静态网站模式**（适用于 GitHub 运行）。
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- `rss` 字段：填写您的 RSS 源地址，确保源地址提供全文输出。
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```ini
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[default]
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web = false
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[blog]
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rss = https://blog.7wate.com/rss.xml
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```
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3. 编辑完成后，点击页面右上角的 **Commit changes** 将更改提交到 `main` 分支。
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4. 提交后，GitHub Actions 会自动运行并生成静态网站文件，最终推送至 `html` 分支。
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5. 在 GitHub 仓库的 Settings 中开启 Pages 功能，并将源设置为 `html` 分支的根目录。
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6. 稍后访问 GitHub Pages 分配的网址，即可看到生成的内容。
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### 使用 Docker
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1. **拉取 Docker 镜像**：从 [endofyear](https://hub.docker.com/r/sevenwate/endofyear) Docker Hub 页面拉取最新镜像。
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```shell
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docker pull sevenwate/endofyear:latest
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```
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2. **运行 Docker 容器**：映射容器的 7777 端口到宿主机的端口，并设置 `rss` 环境变量。
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```shell
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# 将 RSS 地址替换为您自己的。
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docker run -p 7777:7777 --env rss=https://blog.7wate.com/rss.xml sevenwate/endofyear:latest
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```
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3. **访问本地网站**：在浏览器中访问 `localhost:7777`，即可查看结果。
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## Q&A
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### Github Actions 运行失败
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请首先检查 Actions 日志的第六步输出，这里包含了导致运行失败的详细错误信息。
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### Docker 运行无法访问 Web 服务
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如果在使用 Docker 时无法访问 Web 服务，请按照以下步骤进行故障排除：
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1. **检查端口映射**：确保您已正确设置容器的端口映射到宿主机。
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2. **确认 rss 环境变量**：请检查是否已正确配置 `rss` 环境变量。
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3. **查看 Docker 日志**：如果以上步骤均无法解决问题，请查看 Docker 容器的运行日志以获取更多信息。
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### 博客数据分析不准确
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目前提供的博客数据分析功能已经相对完善且准确。未来，我计划结合 AI 进一步优化分析效果，以提供更精准的数据维度。
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### 主题不够丰富
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由于个人时间有限，目前**我仅能承诺每年末前更新一款主题。**尽管如此，我仍然致力于为您的写作之旅带来愉悦和丰富的体验，并感谢您的理解和支持！
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## 流程
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EndOfYear 通过 RSS 获取博客文章数据，对文章数据进行统计、分析和整理，最终输出为 HTML，客观地反映了博客一年的写作情况。
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```mermaid
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sequenceDiagram
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participant User
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participant Flask as Flask Server
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participant Config as Configuration
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participant Generator as Data Generator
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participant Scraper as Data Scraper
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participant Analyzer as Data Analyzer
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User->>Flask: Access Service
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Flask->>User: Redirect to painting theme
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User->>Flask: Request painting theme
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Flask->>Config: Invoke Data Generator
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Config->>Generator: Run Data Scraper
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Generator->>Scraper: Fetch RSS data
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Scraper->>Analyzer: Analyze Data
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Analyzer->>Scraper: Return Analyzed Data
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Scraper->>Generator: Send Structured Data
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Generator->>Flask: Return Data to Flask
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Flask->>Flask: Render HTML Page with Data
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Flask->>User: Return Rendered HTML Page
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```
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1. 用户访问 Flask 服务。
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2. Flask 根路由跳转 painting 主题。
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3. Config 模块运行数据生成器（Generator）。
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4. Generator 模块运行数据抓取器（Scraper）来获取RSS数据。
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5. Scraper 将抓取的数据结合（Analyzer）对数据进行分析。
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6. Analyzer 将分析后的数据返回给 Scraper。
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7. Generator 整理（Scraper）结构化数据后将其返回给 Flask。
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8. Flask 使用（Generator）的数据渲染 HTML 页面。
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9. Flask 返回渲染后的 HTML 页面给用户。
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## 主题开发
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EndOfYear 使用 Python 结合 Flask 利用 Jinja2 模板进行数据渲染，目前提供四个数据模型。
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```mermaid
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erDiagram
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Site ||--o{ Generator : contains
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Blog ||--o{ Generator : contains
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Post ||--o{ Generator : contains
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Custom ||--o{ Generator : contains
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Site {
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string service
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string title
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}
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Blog {
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string name
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string link
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int life
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int article_count
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int article_word_count
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string top_post_keys
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string category
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}
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Post {
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string title
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string content
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string[] keys
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string time
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string date
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}
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Custom {
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string yiyan
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}
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Generator {
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Site site
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Blog blog
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Post special_post
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Post sentiment_post
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Post long_post
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Post short_post
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Custom custom
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}
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```
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如果进行主题开发可以使用 Jinja2 的模板语言，结合下面的数据定制一款专属主题。
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| 数据 | 描述 |
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| site | 站点数据 |
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| blog | 博客数据 |
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| special_post | 特殊日期文件 |
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| sentiment_post | 情感分最高文章 |
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| long_post | 篇幅最长文章 |
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| short_post | 篇幅最短文章 |
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| custom | 自定义数据 |
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如果有额外数据需求，可以修改 `custom` 模型，并在 `main.py` 中传参，最后在 HTML 模板中使用。以下是一个简单的模板示例：
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```html
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<!DOCTYPE html>
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<html lang="zh">
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<head>
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<meta charset="UTF-8">
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<title>{{ site.title }}</title>
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</head>
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<body>
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亲爱的{{ blog.name }}
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</body>
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</html>
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```
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## 路线图
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EndOfYear 目前处于初始阶段，如果您有兴趣，可以为其做出贡献。计划路线如下：
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### V1
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- [x] 结合互联网公开博客的数据源对 EndOfYear 进行全面、规模性的测试。
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- [x] 默认主题进一步细化数据分析维度和数据颗粒度，精准描绘用户画像。
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- [x] EndOfYear 渲染数据的规范，约束主题开发，提高主题的兼容性。
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- [x] 进一步丰富和完善主题。
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### V2
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- [ ] 剥离主题，提供更好地主题开发方式。
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- [ ] EndOfYear 项目网站首页，使用文档，主题开发等。
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- [ ] 实现轻量化的运行部署，一键运行。
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- [ ] 探索以插件的方式附加到博客系统的方法。
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## 协议
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EndOfYear 采用 GPL 3.0 协议。
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