番茄小说榜单分析

解决的问题

分析番茄小说榜单时，直接抓网页容易受字体编码、反爬和字段缺失影响，也难以快速导出结构化数据做横向对比。这个技能把番茄官方 /api/rank/category/list 的读榜、找书、导出流程封装成命令行接口，让工程师可以稳定拿到可读中文字段并继续分析。

工作方式与适用边界

技能支持 Python 和 Node.js 双运行时，参数覆盖男频/女频、阅读榜/新书榜、品类过滤、条数、输出格式和缓存刷新。常用组合：

• -g 都市 模糊匹配品类，-t 1 切换新书榜
• -f json 或 -f csv 导出后做聚合分析
• -v 输出 abstract、lastChapterTitle、更新时间等详细字段
• --filter 在书名、作者、简介中过滤关键词

内置 DIT_DATA 字体解码表会还原 API 返回的书名、作者和简介；全品类模式会并发请求多个子品类，再去重聚合。脚本带有重试、本地缓存和 --no-cache 强制刷新，适合做当前快照分析：品类热度对比、热门题材关键词统计、作者上榜分布、连载/完结比例、字数分档、更新活跃度和新书爬升速度。

它不做历史趋势、章节正文、评论评分或作者主页详情；如需趋势数据，可配合定时抓取与本地存储再自行建模。