diff --git a/main.py b/main.py index dfdd87a..36b64f4 100644 --- a/main.py +++ b/main.py @@ -825,6 +825,10 @@ class StatisticsCalculator: title: str, word_groups: List[Dict], filter_words: List[str] ) -> bool: """检查标题是否匹配词组规则""" + # 如果没有配置词组，则匹配所有标题（支持显示全部新闻） + if not word_groups: + return True + title_lower = title.lower() # 过滤词检查 @@ -869,6 +873,12 @@ class StatisticsCalculator: ) -> Tuple[List[Dict], int]: """统计词频，支持必须词、频率词、过滤词，并标记新增标题""" + # 如果没有配置词组，创建一个包含所有新闻的虚拟词组 + if not word_groups: + print("频率词配置为空，将显示所有新闻") + word_groups = [{"required": [], "normal": [], "group_key": "全部新闻"}] + filter_words = [] # 清空过滤词，显示所有新闻 + is_first_today = DataProcessor.is_first_crawl_today() # 确定处理的数据源和新增标记逻辑 @@ -919,7 +929,8 @@ class StatisticsCalculator: results_to_process = results all_news_are_new = False total_input_news = sum(len(titles) for titles in results.values()) - print(f"当日汇总模式：处理 {total_input_news} 条新闻") + filter_status = "全部显示" if len(word_groups) == 1 and word_groups[0]["group_key"] == "全部新闻" else "频率词过滤" + print(f"当日汇总模式：处理 {total_input_news} 条新闻，模式：{filter_status}") word_stats = {} total_titles = 0 @@ -969,27 +980,34 @@ class StatisticsCalculator: required_words = group["required"] normal_words = group["normal"] - # 再次检查匹配 - if required_words: - all_required_present = all( - req_word.lower() in title_lower - for req_word in required_words - ) - if not all_required_present: - continue + # 如果是"全部新闻"模式，所有标题都匹配第一个（唯一的）词组 + if len(word_groups) == 1 and word_groups[0]["group_key"] == "全部新闻": + group_key = group["group_key"] + word_stats[group_key]["count"] += 1 + if source_id not in word_stats[group_key]["titles"]: + word_stats[group_key]["titles"][source_id] = [] + else: + # 原有的匹配逻辑 + if required_words: + all_required_present = all( + req_word.lower() in title_lower + for req_word in required_words + ) + if not all_required_present: + continue - if normal_words: - any_normal_present = any( - normal_word.lower() in title_lower - for normal_word in normal_words - ) - if not any_normal_present: - continue + if normal_words: + any_normal_present = any( + normal_word.lower() in title_lower + for normal_word in normal_words + ) + if not any_normal_present: + continue - group_key = group["group_key"] - word_stats[group_key]["count"] += 1 - if source_id not in word_stats[group_key]["titles"]: - word_stats[group_key]["titles"][source_id] = [] + group_key = group["group_key"] + word_stats[group_key]["count"] += 1 + if source_id not in word_stats[group_key]["titles"]: + word_stats[group_key]["titles"][source_id] = [] first_time = "" last_time = "" @@ -1065,22 +1083,25 @@ class StatisticsCalculator: if source_id not in processed_titles: processed_titles[source_id] = {} processed_titles[source_id][title] = True + break # 最后统一打印汇总信息 if mode == "incremental": if is_first_today: total_input_news = sum(len(titles) for titles in results.values()) + filter_status = "全部显示" if len(word_groups) == 1 and word_groups[0]["group_key"] == "全部新闻" else "频率词匹配" print( - f"增量模式：当天第一次爬取，{total_input_news} 条新闻中有 {matched_new_count} 条匹配频率词" + f"增量模式：当天第一次爬取，{total_input_news} 条新闻中有 {matched_new_count} 条{filter_status}" ) else: if new_titles: total_new_count = sum(len(titles) for titles in new_titles.values()) + filter_status = "全部显示" if len(word_groups) == 1 and word_groups[0]["group_key"] == "全部新闻" else "匹配频率词" print( - f"增量模式：{total_new_count} 条新增新闻中，有 {matched_new_count} 条匹配频率词" + f"增量模式：{total_new_count} 条新增新闻中，有 {matched_new_count} 条{filter_status}" ) - if matched_new_count == 0: + if matched_new_count == 0 and len(word_groups) > 1: print("增量模式：没有新增新闻匹配频率词，将不会发送通知") else: print("增量模式：未检测到新增新闻") @@ -1089,13 +1110,15 @@ class StatisticsCalculator: len(titles) for titles in results_to_process.values() ) if is_first_today: + filter_status = "全部显示" if len(word_groups) == 1 and word_groups[0]["group_key"] == "全部新闻" else "频率词匹配" print( - f"当前榜单模式：当天第一次爬取，{total_input_news} 条当前榜单新闻中有 {matched_new_count} 条匹配频率词" + f"当前榜单模式：当天第一次爬取，{total_input_news} 条当前榜单新闻中有 {matched_new_count} 条{filter_status}" ) else: matched_count = sum(stat["count"] for stat in word_stats.values()) + filter_status = "全部显示" if len(word_groups) == 1 and word_groups[0]["group_key"] == "全部新闻" else "频率词匹配" print( - f"当前榜单模式：{total_input_news} 条当前榜单新闻中有 {matched_count} 条匹配频率词" + f"当前榜单模式：{total_input_news} 条当前榜单新闻中有 {matched_count} 条{filter_status}" ) stats = [] diff --git a/readme.md b/readme.md index 417f699..ff30233 100644 --- a/readme.md +++ b/readme.md @@ -2,15 +2,12 @@ # 🎯TrendRadar -**你的专属热点助手 —— 让手机只推送你真正关心的新闻** - -🚀 最快一分钟部署完毕！从此告别无效刷屏，只看有价值的信息 +🚀 最快一分钟部署的热点助手 —— 告别无效刷屏，只看真正关心的新闻资讯 [![GitHub Stars](https://img.shields.io/github/stars/sansan0/TrendRadar?style=flat-square&logo=github&color=yellow)](https://github.com/sansan0/TrendRadar/stargazers) [![GitHub Forks](https://img.shields.io/github/forks/sansan0/TrendRadar?style=flat-square&logo=github&color=blue)](https://github.com/sansan0/TrendRadar/network/members) [![License](https://img.shields.io/badge/license-GPL--3.0-blue.svg?style=flat-square)](LICENSE) -[![Python](https://img.shields.io/badge/python-3.7%2B-3776AB?style=flat-square&logo=python&logoColor=ffdd54)](https://www.python.org/) -[![Version](https://img.shields.io/badge/version-v2.0.0-green.svg?style=flat-square)](https://github.com/sansan0/TrendRadar) +[![Version](https://img.shields.io/badge/version-v2.0.1-green.svg?style=flat-square)](https://github.com/sansan0/TrendRadar) [![企业微信通知](https://img.shields.io/badge/企业微信-通知支持-00D4AA?style=flat-square)](https://work.weixin.qq.com/) [![Telegram通知](https://img.shields.io/badge/Telegram-通知支持-00D4AA?style=flat-square)](https://telegram.org/) @@ -23,11 +20,13 @@ -> 如果本项目对你有所帮助，**点个 Star ⭐** 就是对我最大的支持。 +> 如果本项目帮到了你，**点个 Star ⭐** > -> 本项目以轻量，易部署为目标，不进行过多新功能的堆叠，主要处理 issues +> 遇到问题提 issues，或【硅基茶水间】公众号留言 > -> 遇到问题提 issues，或【硅基茶水间】公众号留言。 +> 详细步骤和使用说明都有，耐心往下翻，很多地方可以点击展开 +> +> 本项目以轻量，易部署为目标，主要处理 issues @@ -49,7 +48,7 @@ - 抖音 - 知乎 -> _理论上支持 35 个左右，如果你想增加额外的金融类等相关资讯推送，可看最下方的**自定义监控平台**_ +> _理论上支持 35 个左右，如果想额外增加，可看最下方的**自定义监控平台**_ ### **智能推送策略** @@ -73,7 +72,7 @@ ### **多渠道实时推送** -支持企业微信、飞书、钉钉、Telegram 主流聊天工具，消息直达手机 +支持**企业微信**、**飞书**、**钉钉**、**Telegram**，消息直达手机 ### **零技术门槛部署** @@ -103,6 +102,20 @@ GitHub 一键 Fork 即可使用，无需编程基础。 - **小版本更新**：直接在 GitHub 网页编辑器中，用本项目的 `main.py` 代码替换你 fork 仓库中的对应文件 - **大版本升级**：从 v1.x 升级到 v2.0 建议删除现有 fork 后重新 fork，这样更省力且避免配置冲突 +### 2025/07/27 - v2.0.1 + +**修复问题**: + +1. docker 的 shell 脚本的换行符为 CRLF 导致的执行异常问题 +2. frequency_words.txt 为空时，导致新闻发送也为空的逻辑问题 + - 修复后，当你选择 frequency_words.txt 为空时，将**推送所有新闻**，但受限于消息推送大小限制，请做如下调整 + - 方案一：关闭手机推送，只选择 Github Pages 布置(这是能获得最完整信息的方案，将把所有平台的热点按照你**自定义的热搜算法**进行重新排序) + - 方案二：减少推送平台，优先选择**企业微信**或**Telegram**，这两个推送我做了分批推送功能(因为分批推送影响推送体验，且只有这两个平台只给一点点推送容量，所以才不得已做了分批推送功能，但至少能保证获得的信息完整) + - 方案三：可与方案二结合，模式选择 current 或 incremental 可有效减少一次性推送的内容 + +
+📝 点击查看历史更新 + ### 2025/07/17 - v2.0.0 **重大重构**： @@ -114,10 +127,6 @@ GitHub 一键 Fork 即可使用，无需编程基础。 - `config/config.yaml` - 主配置文件（应用设置、爬虫配置、通知配置、平台配置等） - `config/frequency_words.txt` - 关键词配置（监控词汇设置） - -
-📝 点击查看历史更新 - ### 2025/07/09 - v1.4.1 **功能新增**：增加增量推送(在 main.py 头部配置 FOCUS_NEW_ONLY)，该开关只关心新话题而非持续热度，只在有新内容时才发通知。 diff --git a/version b/version index 227cea2..38f77a6 100644 --- a/version +++ b/version @@ -1 +1 @@ -2.0.0 +2.0.1