用python爬虫追踪知乎/B站大V排行!

今天要给大家看的，是在数据分析过程中产出的一个副产品：

知乎/B站的Top100大V排行

这个排行不是一次性的结果，而是 每周更新 的。所以从这个上面还可以显示出榜上大V一周来的用户增长和排名变化情况。

 

 

 

 

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网址/源码/文档见文末

微博早期是有一个“粉丝数排行榜”的，可以看到谁的被关注数最多，现在好像已经取消了。像知乎、B站这种以内容为核心的网站，官方没有提供这样的榜单。不过某些吃瓜群众（比如我）多少还是会好奇， “头部”用户有哪些人 ？

这两个平台的被关注数都是公开的数据，不像微信公众号。所以只要你一个个用户翻过去，就可以找出哪些用户的“粉丝”更多。但显然，我们不可能人工来做这样的事情，这两个平台的账号数都已过亿。我们需要借助程序来做这件事。

即使用程序，上亿个用户每个都查一下，假设1秒钟查10个，也需要查100多天。所以我们需要改进下“算法”： 知乎上选取几个大V用户 （实际上我们就是从“张佳玮”一个号开始） ，只去查他们关注的用户，如果发现里面有超过1万粉的大V，就加入到大V队列末尾，直到遍历完整个队列 。再对所有找到的用户进行排序。因为通常来说，一个大V总会被其他大V所关注，所以这样就几乎包括了所有大V。

B站上也是类似，但是选取了 今年播放数超50万视频的UP主 ，以他们作为最初的大V队列。之后再通过他们关注的人进行数据更新。

当然，这种方法也存在遗漏的可能，比如或许存在某个大V，因为某些原因恰好没有被我们所抓取的队列总任何一个用户所关注，那么他就不会存于排行榜中。虽然从统计学的角度来说，这个概率很小。但我们也为此做了一个弥补，就是一旦你发现某个大V不在列表中， 可以通过页面上方的输入框提交他的主页链接，那么我们就会收录在队列中 ，下次更新时就会增加进去。

有了这个排行，平台上的大V都有谁就一目了然了。更进一步，你还可以从细节看出些有意思的东西。举几个例子：

1. B站UP主“敬汉卿”，上周因为名字被某公司恶意抢注的事件，得到较多关注，粉丝涨了100多万:scream:
2. 本期B站排名第69的“罗汉解说”，上周上升24名。对这位UP主我不熟悉，看了下也是因为一个维权相关的视频受到了关注
3. 知乎上现在排名最前和涨幅最猛的是几个自家账号：知乎日报、刘看山、知科技。丁香医生超张佳玮成知乎一哥，而他俩则远高于后面一位。
4. 知乎榜上只有一位用户的关注是负增长：无耻采铜。老知乎用户应该知道他，也是有一些历史遗留八卦在其中。此账号65万关注，但现在已没有任何回答。

通过数据的整理和可视化，经常会让人发现一些平常注意不到的信息。这个排行工具只是个练手的小程序，功能还简陋，也没做移动端适配。不过对于需要运营知乎账号的新媒体从业者，或者榜上的创作者们，类似的工具还是很有用处的。普通用户也可以从榜上去发掘一些宝藏作者/UP主。

这个案例对于想要做爬虫的同学来说是个比较好的套路案例。类似的方法，你可以用在 监控商品价格波动、新品上架、库存量变化、番剧更新、明星的微博等等需求 中。尽管现在有很多工具可以完成类似的工作，但如果遇到工具不能满足的时候，如果自己可以动手用几行代码解决，那就很能增加你的竞争力了。

此项目实现有一点特殊的地方在于， 它的数据是另一个分析项目的副产品 ，是使用 scrapy 抓取的。因此在本案例中，我们以原始数据的形式直接给出。具体 scrapy 抓取部分的代码会在后续项目中提供。

此项目用 django 搭建了展示的页面，前端展示使用了 Datatables 表格插件。定时抓取是通过 Linux 下的 cronjob 功能来实现（windows 可以使用 计划任务 ），抓取时使用了 requests 模块。

这里再推一下之前写过的几篇文章，对于掌握爬虫抓取很有帮助：

• requests：让你的爬虫开发效率提升8倍
• chrome开发者工具，解决爬虫一半的问题
• 【编程课堂】 windows计划任务

排行网页已上线，不过目前只是放在一个测试服务器上，带宽不大，如果文章发出后无法访问，多半是因为瞬时访问太多（这似乎成为常态了……），请晚些再体验。如果大家觉得这个功能有用，或者有其他建议的话，可以在本文下留言，我们之后还会再做进一步的更新。