最近，我在学习和实践 python 的数据分析，前几周把知乎、B站、虎扑上的各种信息都抓了个遍，比如粉丝数、关注关系、发布时间、阅读量、回复数、标题关键字、地域分布……然后又对这些数据进行了整理，将数据通过各类图表进行可视化，进而分析出诸如：用户最喜欢在什么时候刷贴、什么样的标题更容易被点击、哪个地区的用户最喜欢评论、哪个UP主最勤奋等等。这几个案例和分析报告已经在整理中，接下来会陆续给大家分享。
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。
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：
- 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
- 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
- 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。
- 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。
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。
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