使用个人主页快照跟踪 TikTok 粉丝增长

Emily Chen

Advanced Data Extraction Specialist

03-Sep-2026

TL;DR:

TikTok 粉丝增长跟踪在开始收集时开始。 个人资料演员返回当前的公开计数，而不是历史序列。
每个观察都需要收集状态。 失败的收集和未改变的粉丝数量是不同的结果。
帐户身份应在用户名更改时得以保留。 将 account_id、sec_uid 和观察到的 unique_id 一起存储。
增长是可比较快照之间的差异。 对相同帐户的连续有效计数进行相减，并保留两个时间戳。
粉丝增长并不识别其原因。 变化不能归因于某个视频或活动，除非有单独的证据。
免费开始。 新的 Scrapeless 帐户通过 Scrapeless Dashboard 包含免费信用。

引言：个人资料计数在第二次观察后变得有用

公开的粉丝计数是一个快照。只有在再次收集同一帐户并比较两个有效观察后，它才成为增长记录。

本教程使用 Scrapeless 个人资料演员、Python 和 SQLite 构建了一个小型 TikTok 粉丝增长跟踪管道。它保留帐户标识符，分别保存成功和失败的收集状态，从连续有效快照计算变化，并为创作者增长仪表板生成行。

底层个人资料字段和身份密钥在 TikTok 个人资料抓取教程中介绍。

管道概览

阶段	操作	持久输出
定义	提供要追踪的帐户	帐户名册
收集	请求每个当前公开个人资料	原始 JSON 或错误记录
规范化	提取身份和统计信息	个人资料快照行
比较	连接连续成功快照	粉丝变化行
报告	画出水平和变化	增长仪表板输入

管道从开始收集的那天起便创建了历史。它不会从第一个存储观察之前的日期重建粉丝计数。

前提条件

一个来自 Scrapeless Dashboard 的 Scrapeless 帐户和 API 令牌
一个用户维护的公开 TikTok 用户名列表
适合报告需要的收集计划
SCRAPELESS_API_KEY 中的一个有效令牌，用于下面的 API 块

完整示例有一个前提条件缺口，因为读者必须提供一个有效的凭据和帐户名册。本文不嵌入凭据或提供虚构的个人资料响应。

阶段 1：定义帐户名册

名册应包含一个稳定的内部键、当前用户名、跟踪该帐户的业务原因，以及记录是否保持激活状态。用户名是方便的请求输入，但不应成为唯一的数据库键。

scraper.tiktok.user.detail 演员接受 unique_id，而不带领导的 @。它的响应可以包括 account_id、unique_id、sec_uid、公开个人资料字段、帐户标志和包含粉丝、关注、朋友、喜欢、视频和喜欢视频计数的 statistics 对象。

将看起来像数字的帐户 ID 保留为字符串。保留所有三个标识符，以便稍后的用户名更改不会默默地创建一个新的历史序列。

阶段 2：捕获带时间戳的个人资料快照

每个收集尝试需要一个应用程序时间戳和状态。成功的行存储返回的标识符和统计信息。失败的尝试存储帐户键、尝试时间和一个简明的错误状态，而不将缺失的计数复制为零。

Python的 datetime 文档 描述了具有时区意识的时间戳。在存储中使用一个时区标准，并仅在报告层中应用显示时区。

TikTok的 官方用户信息文档 也将用户字段视为当前响应，而不是帐户历史馈送。因此，Scrapeless 管道构建了自己的观察历史。

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阶段 3：分别存储成功和收集缺口

SQLite 支持一个紧凑的附加只读快照表。SQLite 表约束文档 解释了用于防止重复观察的复合键。

注意：以下代码需要一个在 SCRAPELESS_API_KEY 中的实时 Scrapeless API 令牌和 TIKTOK_USERNAMES 中以逗号分隔的公开用户名。

python Copy

import json
import os
import sqlite3
from datetime import datetime, timezone
from urllib.error import HTTPError
from urllib.request import Request, urlopen

ENDPOINT = "https://api.scrapeless.com/api/v1/scraper/request"
TOKEN = os.environ["SCRAPELESS_API_KEY"]
USERNAMES = [v.strip().lstrip("@") for v in os.environ["TIKTOK_USERNAMES"].split(",") if v.strip()]


def get_profile(username):
    body = json.dumps({
        "actor": "scraper.tiktok.user.detail",
        "input": {"unique_id": username},
    }).encode()
    request = Request(
        ENDPOINT,
        data=body,
        headers={"x-api-token": TOKEN, "content-type": "application/json"},
        method="POST",
    )
    with urlopen(request, timeout=60) as response:
        return json.load(response)


database = sqlite3.connect("tiktok-profile-history.sqlite3")
database.execute("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS profile_snapshots (
    roster_username TEXT NOT NULL,
    collected_at TEXT NOT NULL,
    collection_status TEXT NOT NULL,
    account_id TEXT,
    unique_id TEXT,
    sec_uid TEXT,
    followers INTEGER,
    following INTEGER,
    likes INTEGER,
    videos INTEGER,
    error_code TEXT,
    raw_json TEXT,
    PRIMARY KEY (roster_username, collected_at)
)
""")

for username in USERNAMES:
    collected_at = datetime.now(timezone.utc).isoformat()
    try:
        profile = get_profile(username)
        statistics = profile.get("statistics") or {}
        database.execute(
            "INSERT INTO profile_snapshots VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)",
            (
                username, collected_at, "success",
                str(profile.get("account_id") or ""), profile.get("unique_id"),
                profile.get("sec_uid"), statistics.get("followers"),
                statistics.get("following"), statistics.get("likes"),
                statistics.get("videos"), None,
                json.dumps(profile, ensure_ascii=False),
            ),
        )
    except HTTPError as error:
        database.execute(
            "INSERT INTO profile_snapshots VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)",
            (username, collected_at, "failed", None, None, None, None, None, None, None,
             str(error.code), None),
        )

database.commit()
database.close()

collection_status 列保持一个可见的间隙。它防止报告查询将不可用观察视为没有关注者更改。

阶段 4：计算来自连续有效快照的增长

关注者增长是后期有效计数减去同一 account_id 的早期有效计数。保留开始和结束时间戳，两个源计数，差异以及经过的持续时间。

在连接时使用账户身份而非用户名。如果观察到的用户名在 account_id 保持稳定时发生变化，保留一系列并保留每个快照中记录的句柄。如果身份字段冲突，停止连接并将该行发送以供审核。

SQL 窗口函数可以配对成功的行而不覆盖原始观察：

sql Copy

SELECT
  account_id,
  unique_id,
  collected_at,
  followers,
  followers - LAG(followers) OVER (
    PARTITION BY account_id ORDER BY collected_at
  ) AS follower_change
FROM profile_snapshots
WHERE collection_status = 'success' AND followers IS NOT NULL;

结果度量存储观察之间的变化。除非观察的时间间隔与报告标签相同，否则它不是每日增长率。