目标：通过分析趣平台的创作者数据，总结出可以批量操作的项目。

1.首先抓取用户数据，这里指创作者。

趣的数据比较简单，userid直接暴露在外面，单纯的递归就可以了。

新注册一个账户就能看到最新的userid是多少，这里我们选取100w到235w之间的数据抓取，（100w之前数据量很少）。

2.这里我们先从视频数据开始分析（文章暂不考虑）。

找到获取视频的接口，简单看下得到的数据。

除了标题 作者 播放这些常规数据之外，我们重点关注一下publish_time这个参数，这里是时间戳，我们需要转换为常规时间然后保存。因为100w创作者我们需要大幅度的过滤，而最简单的过滤就是活跃度，你抓取他视频，看最新发布的是一年前，两年前发布的，这种账号还需要分析么，有价值么？自媒体的更新速度，都明白的。

于是 我们抓取到一系列数据，如下

约17w条数据，前面是作者id，后面是最新一期的发布时间。

3.然后继续过滤

根据获取到的日期过滤掉，

with open(video.txt) as file: data=file.readlines() print(len(data)) f=open(2020_11_video.txt,w+) for article in data: userId=article.split(----)[0] print(正在解析用户：%s%userId) date=article.split(----)[1] year=date.split(-)[0] month=date.split(-)[1] day=date.split(-)[2] if int(year)==2020 and int(month)==11: f.write(article) f.close()

这里我们直接过滤掉率掉2020年11月之前的，得到了大概1w7的数据

4.批量

前面说过，我们需要找的是能批量操作的项目，所以，像那种一天只发布一条的，或者几天发布一条的显然不符合我们的要求。（当然，这里其实是另一种思路，每天发布一条，但是视频质量比较高，播放也就高的，这里后面再单独分析）

所以我们继续过滤，我们设置另一个条件，昨天发布视频数+今天发布视频数>10的（这里根据需求更改）。

于是，我们很容易就找到了这样的数据。

每天发布几十条，显然是批量操作的账号，我们看下具体的内容。

显然还是影视类的剪辑比较多。原因也比较明显，操作简单不说，部分是简单的切条，更多的应该是直接搬运的。但更明显的是，播放量是不尽如人意的。所以我们接下来需要做的就是，在这些每天发布几十条的账号中，找到播放量还高的套路。

例如：

一是音乐mv的串烧mv，二是经典老片。流量都可以而且可以批量。再这些账号中，多找一些这种套路。