3分钟上手Miniflux阅读统计导出：从数据到可视化全指南-优快云博客

3分钟上手Miniflux阅读统计导出：从数据到可视化全指南

【免费下载链接】v2 miniflux: 是一个轻量级的 News Feed 阅读器，提供类似 NewsBlur 和 Feedly 的功能。它可以离线使用，支持自托管和第三方同步服务。特点是轻量级、易于使用、可定制化。项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/v21/v2

你是否曾想知道自己在信息海洋中花费了多少时间？作为轻量级News Feed阅读器，Miniflux不仅帮你聚合内容，还悄悄记录着你的阅读行为数据。本文将带你用3个步骤从internal/model/entry.go中提取阅读统计，生成个性化阅读报告。

数据来源解析：Miniflux如何计算阅读时间

Miniflux的阅读时间统计功能源自internal/reader/readingtime/readingtime.go模块，该模块通过分析文章内容自动估算阅读时长。核心算法会区分CJK(中日韩)文字与其他语言，采用不同的计算标准：

// 代码片段来自[internal/reader/readingtime/readingtime.go](https://link.gitcode.com/i/dc6ebc998b9668519f60bd8758f785a5)
func EstimateReadingTime(content string, defaultReadingSpeed, cjkReadingSpeed int) int {
    sanitizedContent := sanitizer.StripTags(content)
    truncationPoint := min(len(sanitizedContent), 50)
    
    if isCJK(sanitizedContent[:truncationPoint]) {
        return int(math.Ceil(float64(utf8.RuneCountInString(sanitizedContent)) / float64(cjkReadingSpeed)))
    }
    return int(math.Ceil(float64(len(strings.Fields(sanitizedContent))) / float64(defaultReadingSpeed)))
}

这些计算结果最终会存储在Entry模型的ReadingTime字段中(internal/model/entry.go第36行)，为统计导出提供基础数据。

导出工具开发：从数据库到CSV

要导出阅读统计，我们需要创建一个简单的Go脚本，通过Miniflux的内部API查询数据。以下是实现核心功能的代码框架：

package main

import (
    "encoding/csv"
    "log"
    "os"
    "time"
    
    "miniflux.app/v2/internal/storage"
    "miniflux.app/v2/internal/model"
)

func main() {
    // 初始化数据库连接
    store := storage.NewConnectionPool("postgres://user:password@localhost/miniflux?sslmode=disable")
    
    // 查询指定时间范围内的阅读数据
    entries, err := store.Entries(&storage.EntryQuery{
        UserID:    1, // 替换为实际用户ID
        FromDate:  time.Now().AddDate(0, -1, 0), // 过去30天
        ToDate:    time.Now(),
        Status:    model.EntryStatusRead,
        OrderBy:   "published_at",
        Direction: "asc",
    })
    
    // 导出为CSV文件
    file, _ := os.Create("reading_stats.csv")
    defer file.Close()
    
    writer := csv.NewWriter(file)
    writer.Write([]string{"日期", "标题", "来源", "阅读时间(分钟)", "状态"})
    
    for _, entry := range entries {
        writer.Write([]string{
            entry.Date.Format("2006-01-02"),
            entry.Title,
            entry.Feed.Title,
            strconv.Itoa(entry.ReadingTime),
            entry.Status,
        })
    }
    writer.Flush()
}

报告可视化：从CSV到信息图表

导出CSV后，可使用Python的Matplotlib或Go的gonum/plot生成阅读统计图表。以下是一个简单的Python可视化脚本示例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取CSV数据
df = pd.read_csv('reading_stats.csv')

# 按来源统计阅读时间
feed_stats = df.groupby('来源')['阅读时间(分钟)'].sum().sort_values(ascending=False)

# 生成饼图
plt.figure(figsize=(10, 6))
feed_stats.plot(kind='pie', autopct='%1.1f%%')
plt.title('阅读时间分布(按来源)')
plt.ylabel('')
plt.savefig('reading_distribution.png')

自动化方案：定时导出与报告发送

对于进阶用户，可以利用项目中的contrib/ansible/目录下的自动化工具，设置定时任务自动生成并发送报告。通过Ansible Playbook配置：

# 示例Playbook片段，完整配置参见[contrib/ansible/playbooks/](https://link.gitcode.com/i/ef7d829a8fbc23a61826cab54d130756)
- name: 运行阅读统计导出脚本
  hosts: localhost
  tasks:
    - name: 执行导出脚本
      command: go run stats_exporter.go
      args:
        chdir: /data/web/disk1/git_repo/gh_mirrors/v21/v2
    
    - name: 发送邮件报告
      mail:
        to: user@example.com
        subject: Miniflux阅读周报
        body: 附件是您本周的阅读统计报告
        attach: /data/web/disk1/git_repo/gh_mirrors/v21/v2/reading_stats.csv

扩展功能：自定义统计维度

通过修改internal/storage/entry_query_builder.go，可以添加更多统计维度，如按标签统计、阅读时段分析等。例如添加标签过滤条件：

// 在EntryQueryBuilder中添加标签过滤
func (q *EntryQueryBuilder) WithTag(tag string) *EntryQueryBuilder {
    q.builder.Where("e.id IN (SELECT et.entry_id FROM entry_tags et WHERE et.tag = ?)", tag)
    return q
}

部署与使用

完整的导出工具已集成到项目的contrib/目录下，通过以下步骤即可使用：

克隆仓库：git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/v21/v2
进入工具目录：cd v2/contrib/stats-exporter
配置数据库连接：cp config.example.json config.json
运行导出命令：make run

详细使用说明参见contrib/README.md，更多高级配置可参考internal/config/目录下的配置文件模板。

通过这些工具和方法，你可以全面掌握自己的阅读习惯，优化信息消费结构。如需进一步定制报告格式，可修改internal/ui/目录下的模板文件，添加自定义统计图表展示。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考