Stack Overflow上最热门问题是什么？

要找到Stack Overflow全时最热问题很容易，但是当前最热问题能告诉我们现在的重要话题。在本文中，你可以了解到怎么才能得到当前最热话题。

从下图的交互面板中你可以得到具体问题的答案。下面，我们来看看它是怎么创建的。
交互面板的链接如下：https://datastudio.google.com/reporting/1UUTtohIB1fBH7e8An-6AhEn4AyU3eMjd/page/QwNg

最热stack overflow问题 – 全时 vs 当前

我们可以看到：

最热的全时Stack Overflow问题——九年以前创建的超过七百万阅读量——甚至不是一个编程问题： 我怎么才能撤销Git里我最近的一次提交？

前十个最热问题，4个是git相关，3个JavaScript相关，一个Java相关，一个Linux相关，一个HTML相关。还差什么？

前十没有Python的问题。意不意外？

我们再看看最近一个季度的最热的十个问题：

我们可以看到：

最热的问题还是“我怎么才能撤销Git里我最近的一次提交？”——最近一个季度有40万个阅读量。

编程相关的问题变了：现在10个问题里面有4个与Python相关。

Java不见了——它不再出现在当前最热的十个问题里。

观察最热30个问题的标签的话，趋势会更加明显：

Java和SQL已经从前30中掉落了。同时Python牢牢占据了阅读量前10和前30的榜单之首。

每个标签的最热问题是什么？

你可以看到任何一个标签的最热问题。在查看每个标签的最热问题之前，你可以先猜一下JavaScript，Python和go的最热问题是什么。

JavaScript, Python, Go: 问题各不相同

从这个面板中每个标签的前十个问题以及它们的趋势都一目了然。Python开发者一直在问“用for来遍历字典”，JavaScript开发者问“我怎么才能从一个数组中移除某个元素”，Go开发者问“字节数组转string的最佳方法是什么”

TensorFlow问题

人们对机器学习兴趣满满，而TensorFlow是该领域最热的项目之一。但是从最热的问题可以看出人们还在挣扎于“用pip无法安装TensorFlow”以及他们当前的CPU/GPU能力问题。

TensorFlow项目组可以用这个面板来追踪这些问题的趋势——比如说研究出一种傻瓜式的方法来用pip安装TensorFlow。

Kotlin十大热门问题: 当前 vs以前

用这个面板你可以直接看到在任何一个季度的最热的十个问题。比如说，我们可以来比较一下Kotlin在2018年第四季度和2017年第二季度的最热十个问题：

看起来不错：大多数2017年的热门问题消失了，可以猜测，这个团队在解决用户遇到的常见问题方面做得很不错。2018年第四季度的热门问题基本上都是新的，跟几个月以前的完全不一样。

Redis热门问题——基于Java vs C#

以下是Redis的十大热门问题：

可以看到，当前最热门的问题是怎么在Windows上安装Redis。如果你是打算改进Java库的Redis开发人员，这个信息对你用处不大——好在这个面板可以过滤出子标签的信息。

我们再来看看Redis+Java的前十个热门问题：

如果我们过滤redis和Java，我们会看到不一样的问题：比如说，大多数都与Redis和Spring有关。
而Redis和C#的热门问题就大有不同了：

有意思的是，Redis+Java的热门问题问的是C#的简要案例。也许开发者们在官方文档中没找到？

一个问题，多个回答

在这个面板上，你还可以看到每个问题有多少回答。比如说，最热门问题“在Rust里如何将String转换为int”有5个回答。Go语言的“把字节数组转换为string的最好方法是什么”有12个不同的回答。

往前十更深探索

为什么在前十就停止了？你也可以接着去探索更深入的热门前30问题：

怎么实现：queries

你可以在BigQuery里面找到所有的数据。每三个月Stack Overflow都会公布一份他们最近的数据快照，我们可以拿来副本来做查询。

Stack Overflow热门问题，当前vs全时

SELECT (   SELECT tag    FROM UNNEST(tags)    ORDER BY view_count DESC LIMIT 1  ) tag  , * EXCEPT(tags)FROM (  SELECT quarter_views , view_count    , ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY quarter_views DESC) q_ranking    , ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY view_count DESC) ranking    , ARRAY(       SELECT AS STRUCT tag, b.view_count        FROM UNNEST(tags) tag       JOIN `fh-bigquery.stackoverflow_archive_questions.merged_aux_tags` b       ON tag=b.tag      ) tags, title  FROM `fh-bigquery.stackoverflow_archive_questions.merged`  WHERE quarter='2018-12-01'  AND view_count \u0026gt; 50000)WHERE q_ranking\u0026lt;30 OR ranking \u0026lt;30ORDER BY 1 DESC

查找每个问题在某段时间内的阅读量

首先我存下了这段时间的每个快照的副本，然后开始计算这些快照之间的阅读量的变化。

好在查询语句看起来很简单：

CREATE OR REPLACE TABLE `stackoverflow_archive_questions.merged` AS  SELECT   IFNULL(    view_count -       LAG(view_count) OVER(PARTITION BY id ORDER BY view_count)    , view_count) quarter_views, * FROM (     SELECT PARSE_DATE('%Y%m',_table_suffix) quarter          , id, view_count     , SPLIT(tags, '|') tags     , score, creation_date, answer_count     , accepted_answer_id, title   FROM `fh-bigquery.stackoverflow_archive_questions.q*` )

每个标签的热门问题

#standardSQLSELECT title, quarter_views, view_count FROM `fh-bigquery.stackoverflow_archive_questions.merged`WHERE 'google-cloud-dataflow' IN UNNEST(tags)AND quarter='2018-12-01'ORDER BY quarter_views DESCLIMIT 10

超过一年没有更新的当前最热问题

#standardSQL    WITH top_questions AS (  SELECT  id, title, quarter_views, view_count   FROM `fh-bigquery.stackoverflow_archive_questions.merged`  WHERE 'google-cloud-dataflow' IN UNNEST(tags)  AND quarter='2018-12-01'), latest_answer AS (  SELECT parent_id, DATE(MAX(COALESCE(last_edit_date, last_activity_date, creation_date))) answer_last_edit_date   FROM `bigquery-public-data.stackoverflow.posts_answers` b  GROUP BY parent_id)SELECT SUBSTR(title, 0,80) title, quarter_views, view_count, answer_last_edit_dateFROM top_questions aJOIN latest_answer bON a.id=b.parent_idWHERE DATE_DIFF(CURRENT_DATE(), answer_last_edit_date, DAY)\u0026gt;360ORDER BY quarter_views DESCLIMIT 10

英文原文：

https://towardsdatascience.com/finding-the-real-top-stack-overflow-questions-aebf35b095f1