一、前言

作为简书上第一篇文章，先介绍下小背景，即为什么爬知乎第一大V张公子的138w+关注者信息？

其实之前也写过不少小爬虫，按照网上各种教程实例去练手，“不可避免”的爬过妹子图、爬过豆瓣Top250电影等等；也基于自身的想法，在浙大120周年校庆前，听闻北美帝国大厦首次给大陆学校亮灯，于是爬取2016-2017年官网上每日的亮灯图并用python的PIL库做了几个小logo，算是一名吃瓜群众自发的庆贺行为；（更多照片见于：Deserts-X 我的相册-北美帝国大厦亮灯图：ZJU_120 logo）

https://www.douban.com/photos/photo/2459391373/

北美帝国大厦亮灯图：ZJU120

也因为喜欢鲁迅的作品，爬过在线鲁迅全集的全部文章标题和链接；另外听说太祖的某卷书是禁书，于是顺带也爬了遍毛选；还帮老同学在某票据网站下线前爬了大部分机构、人员信息，说是蛮值钱，然而也还在留着落灰......

微博签到数据点亮中国

再是知道百度Echarts开源的可视化网站里面的图很酷炫，比如使我着迷的：微博签到数据点亮中国，http://echarts.baidu.com/demo.html#scatter-weibo 于是想着可以爬取微博大明星、小鲜肉的粉丝的居住地，然后搞搞怎么画出全国乃至全球分布情况。但发现几年前微博就限制只能查看200左右粉丝数（具体忘了），蛮扫兴的，于是将目光转向了知乎......

而既然要爬，那就爬关注人数最多的张公子吧，数据量也大，这方面是之前小项目所不及的，此前也看过不少爬知乎数据与分析的文章，因此也想练练手，看看大量访问与获取数据时会不会遇到什么封IP的反爬措施，以及数据可视化能搞成什么样。

不过此文在爬虫部分不做过多展开，看情况后续再另写一文。思路如下：抓包获取张佳玮主页关注者api，然后改变网址中offset参数为20的倍数，一直翻页直到获取138w+关注者信息，其中返回的json数据主要有：关注者的昵称、主页id（即url_token）、性别、签名、被关注人数等，也就是说需要访问所有主页id，才能获取更多信息（个人主页api：以黄继新为例）：居住地、所在行业、职业经历、教育经历、获赞数、感谢数、收藏数等等。鉴于还不怎么会多进程爬取，如果把所有id再爬一遍会非常耗时间，于是筛选被关注数100+的id，发现只剩了4.1w+，之后较完整提取了这部分的信息，后续可视化也多基于此。

爬取信息一览

二、数据可视化

1、关注人数

大V总是少数的，而小透明到底有多少、分布情况如何呢？将关注人数划分成不同区间，绘制成如下金字塔图：

作为一只小透明，在此过程中发现自己处于前2w的位置，即图中红色区域，还是蛮吃惊的。上文已提到100+关注就超过了134w的用户，而1k+、1w+、10w+就越来越接近塔尖，越来越接近张公子的所在，看上图10w+以上的区域，如同高耸入云，渺然不可见，“乱山合沓，空翠爽肌，寂无人行，止有鸟道”，令小透明很是神往。

上升之路虽然崎岖，但也同样说明只要多增几个关注，就胜过了数以万计的用户，这对于有志于成为大V的人，或许能在艰难的前行之路上，靠此数据透露的信息，拾得些许信心。

细看底部的区间，0关注有40.2w+，1-10关注有76.6w+，区分度已赫然形成，但小透明可能感受不出，那怕有几百的关注，何尝不会觉得自己依旧是个小透明呢？有谁会相信斩获10人关注，就超过了100w+的用户，数据能告知人经验之外的事实，在此可见一斑。当然知乎大量用户涌入且多数人并不产生优质或有趣的回答，也是一二原因。

继续看100+以上的数据，底部占比依旧明显，塔尖依然很小。

2、性别情况

接着对100+关注人群的性别组成进行分析，发现男女比例基本维持在2:1，与138w+用户的男女比例差别不大。当然10w+关注由于人数较少，比例超过3:1，是否能得出男性在这方面更为优秀就不得而知了。

3、10w+大V

前文已多次提到10w+大V，那么这190人里到底都有谁呢？这里以关注人数为权重，生成词云如下：

大家上知乎的话应该也有关注一些大V，许多名字应该并不陌生，比如马伯庸、动机在杭州、葛巾、朱炫、丁香医生等等，当然也会发现并不是所有大V都关注了张公子，哪怕他是知乎第一人，目前已交出了3026个回答，135个知乎收录回答的傲人成绩（据说也是豆瓣和虎扑第一人）。

4、居住地分布

终于到了我最初开始这个项目时，最想获取的的信息了。虽然由于爬取效率而筛选掉了100关注以下的id共134w，数据量方面不如标题所示的那么多，略有遗憾，但其实真的拿到4.1w+条较优质数据时，发现处理起来也并不容易。

比如这里的居住地信息，有乱填水星、火星、那美克星，也有填国家、省份、县市、街道格式不一的，还有诸如老和山之类外行人不明白的“哑谜”等等，数据之脏令人头疼，且纯文本的数据又不像数字类可以筛选、排序，还没想到好的方式应对。再者Echarts官网虽然有不少可以套用的模板，但有很多地方的经纬度需要重新获取，这样就在数据处理和地图上定位有两处难题需要解决。

由于第一次处理这类数据并可视化，第一次用Echarts就打算画这个酷炫的地图，因此最终先缩小数据量，还是以1w+大V的数据来可视化，目前先完成国内分布情况，以后看情况再扩大数据量和绘制全球分布情况。

其中出现次数排名前几的城市依次为：北京 360，上海 183，深圳 55，杭州 52，广州 47，成都 26，南京 20......应该算是意料之中的。考虑到并不是每个人对这些点所代表的城市都熟悉，加上城市名，效果如下，重叠较为严重，显示效果不够好，仍需解决。

5、Top20 系列

接下来分别对所在行业、职业经历、教育经历等进行分析，结果如下（注：用户有多条职业经历或教育经历的，仅爬取了最新的一条数据）：

学校方面几乎全为985、211高校，当然拿得出手的会乐于写上，略微差些的可能不会填写，而且涌入用户多了后，这类数据也就只是调侃知乎人人都是985高校，年薪百万的点了。所在行业方面，互联网遥遥领先，计算机软件、金融、高等教育位居前四。

Top20 公司中BAT、网易、华为、小米科技、美团网以及谷歌、Facebook、微软等大厂都悉数在列。再看Top20 职业里除了各种名号的程序员、产品经理、运营等互联网职业，创始人、CEO等占据前排，不可谓不令人大惊从早到晚失色。

6、认证信息

原本只知道博士可以提供信息得到认证，知乎也会给予其回答更好的显示途径，使其更容易成长为大V，以此作为对高学历人群、优质用户的奖励。

此次抓取的100+关注4.1w+条数据中有208条认证信息。除却各种专业的博士、博士后外，还有37家公司、机构，9条医师，11条教授/讲师/研究员，13条CFA、CPA持证人或工程师、建筑师，以及副总裁、创始人、记者、律师、WCG2005-2006魔兽争霸项目世界冠军、职业自行车手、主持人、作家等等。看来还是有不少可以后续去了解下优质用户的。

7、优秀回答者

除了认证信息外，优秀回答者这是鉴别某用户是否为优质用户，是否值得关注的一个重要指标。包含张佳玮在内，共有468位优秀回答者，涉及257个话题，共出现768人次优秀回答者标签。

涉及的257话题词云

而所有优秀回答者贡献的回答和知乎收录回答情况如下：

最右上角的便是张佳玮的贡献情况，令人望尘莫及。也有不少用户贡献了上千个回答，可以说是非常高产。但大部分用户回答数<1000，收录数<50。因此对此区域放大，可见：

有不少数据收录回答为0，因为还不知道知乎优秀回答者的评判标准，所以此处还需进一步了解。另外这些数据点，对应的加上一些大V名字可能显示起来能好，但一直在摸索，还不得要领。

三、小结

本项目是个人第一次百万级数据的爬取，当然由于爬取效率方面需要改进，所以详细用户信息选择性的只爬了100+关注人数共4.1w+的id。另外也是第一次数据可视化，从完全不懂Echarts的各种参数，硬刚配置项，到勉强获得了上述还算能看的一些数据图，不少地方还需进一步学习、改进，以求获得更合乎要求的、理想的、自定义的可视化图。

另外，除却上述数据外，还有点赞数、感谢数、收藏数、关注数和被关注数、签名、个人简介等等数据并未处理，但基本想要获取的图都得到了，算是完成了此项目，也学到了很多东西。