我之前做代币数据分析的时候也碰到过一模一样的问题——Etherscan只给实时数据，根本拿不到历史记录，后来摸索出几个可行的路子，分享给你：

一、自建定时采集系统（最灵活可控） #

这是我最常用的方法，本质就是每天定时抓取Etherscan的实时持有者数据，存到自己的数据库里，攒一段时间就有完整的历史数据了。

• 技术实现思路：
  • 用Python写个简单的脚本，调用Etherscan的token/tokenHolder API接口（记得申请API Key，免费额度足够个人用）
  • 用schedule库或者云厂商的定时触发函数（比如AWS Lambda、阿里云函数计算）设置每天固定时间执行脚本
  • 把获取到的日期、持有者数量存到SQLite/PostgreSQL这类数据库里

举个极简的代码片段：

import requests
import sqlite3
from datetime import date

ETHERSCAN_API_KEY = "你的API密钥"
TOKEN_ADDRESS = "目标代币合约地址"

def fetch_and_save_holders():
    url = f"https://api.etherscan.io/api?module=token&action=tokenholderlist&contractaddress={TOKEN_ADDRESS}&page=1&offset=1&apikey={ETHERSCAN_API_KEY}"
    response = requests.get(url).json()
    total_holders = response['result'][0]['TokenHolderCount']
    today = date.today().isoformat()
    
    conn = sqlite3.connect('token_holders.db')
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS holders (date TEXT PRIMARY KEY, count INTEGER)")
    cursor.execute("INSERT OR REPLACE INTO holders VALUES (?, ?)", (today, total_holders))
    conn.commit()
    conn.close()

# 可以用schedule每天凌晨执行
# schedule.every().day.at("00:00").do(fetch_and_save_holders)

二、借助第三方数据平台（最快上手） #

如果不想自己写代码，直接用现成的第三方数据平台就行，很多平台已经帮你攒好了历史数据：

• Dune Analytics：上面有很多社区共享的代币持有者历史查询面板，能直接看趋势，还能导出CSV格式的数据自己做分析
• Nansen：侧重链上行为分析，免费版就能查看不少代币的持有者历史变化，还自带可视化图表
• 部分区块链浏览器的进阶版：有些浏览器除了实时数据，还提供历史数据查询功能，不过需要留意是否付费

三、直接解析链上数据（最精准，技术门槛高） #

如果追求100%精准的数据，而且有开发能力，可以直接从以太坊链上抓取：

• 同步以太坊全节点，或者用Infura/Alchemy这类节点服务
• 调用代币合约的balanceOf方法遍历所有有余额的地址，统计持有者数量
• 可以用BigQuery这类大数据工具来批量处理链上数据，效率更高

四、图表制作方案 #

有了历史数据之后，制作趋势图就很简单了：

• 用Python的matplotlib/seaborn：代码就能生成自定义的折线图，比如：

import matplotlib.pyplot as plt
import sqlite3

conn = sqlite3.connect('token_holders.db')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("SELECT date, count FROM holders ORDER BY date")
data = cursor.fetchall()
conn.close()

dates = [row[0] for row in data]
holder_counts = [row[1] for row in data]

plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(dates, holder_counts, marker='o', linestyle='-')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('持有者数量')
plt.title('代币持有者数量历史趋势')
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()
plt.show()

• 用Excel/Tableau：导入CSV数据后，直接插入折线图，拖拽字段就能生成可视化图表，适合非开发人员

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Moon soon