2024年短视频评论区批量爬取采集软件

一、背景说明

前言

在这里插入图片描述评论区引流，顾名思义，是通过在视频下方进行留言评论、回复评论，吸引用户的注意，从而和你的账号产生互动、交易。比如，在一个关于健身的视频下方，留言分享自己的健身经验或者提出问题。通过及时回复用户的评论，并积极与他们交流，可以建立起良好的互动关系，增加用户对你账号的关注度和信任感。通过不断与用户互动，吸引客户到你的专属领域里，从而引导成交。

所以，这一切的前提，就是全面采集到评论数据！

1.1 效果演示

因此，我用python开发了一个爬虫采集软件，可自动抓取D音评论数据，并且含二级评论！

为什么有了源码还开发界面软件呢？方便不懂编程代码的小白用户使用，无需安装python、无需懂代码，双击打开即用！

软件界面截图：软件运行界面

爬取结果截图：结果截图1

结果截图2

结果截图3

以上。

1.2 演示视频

软件运行演示：【软件演示】DOU音评论采集工具，可爬取上万条，含二级评论！

文科生小白可以不看下面的代码了，直接通过视频了解工具使用！

1.3 软件说明

几点重要说明：软件说明

二、代码讲解

2.1 爬虫采集模块

首先，定义接口地址作为请求地址：

# 请求地址
url = 'https://www.douyin.com/aweme/v1/web/comment/list/'

定义一个请求头，用于伪造浏览器：

# 请求头
h1 = {'accept': 'application/json, text/plain, */*','accept-encoding': 'gzip, deflate, br','accept-language': 'zh-CN,zh;q=0.9,en-US;q=0.8,en;q=0.7','cookie': '换成自己的cookie值','referer': 'https://www.douyin.com/','sec-ch-ua': '"Not_A Brand";v="99", "Google Chrome";v="109", "Chromium";v="109"','sec-ch-ua-mobile': '?0','sec-ch-ua-platform': '"macOS"','sec-fetch-dest': 'empty','sec-fetch-mode': 'cors','sec-fetch-site': 'same-origin','user-agent': ua,
}

其中，cookie是个关键参数，需要填写到软件界面里。cookie获取方法如下：

加上请求参数，告诉程序你的爬取条件是什么：

# 请求参数
params = {'device_platform': 'webapp','aid': 6383,'channel': 'channel_pc_web','aweme_id': video_id,  # 视频id'cursor': page * 20,'count': 20,'item_type': 0,'insert_ids': '','rcFT': '','pc_client_type': 1,'version_code': '170400','version_name': '17.4.0','cookie_enabled': 'true','screen_width': 1440,'screen_height': 900,'browser_language': 'zh-CN','browser_platform': 'MacIntel','browser_name': 'Chrome','browser_version': '109.0.0.0','browser_online': 'true','engine_name': 'Blink','engine_version': '109.0.0.0','os_name': 'Mac OS','os_version': '10.15.7','cpu_core_num': 4,'device_memory': 8,'platform': 'PC','downlink': 1.5,'effective_type': '4g','round_trip_time': 150,'webid': 7184233910711879229,'msToken': 'LZ3nJ12qCwmFPM1NgmgYAz73RHVG_5ytxc_EMHr_3Mnc9CxfayXlm2kbvRaaisoAdLjRVPdLx5UDrc0snb5UDyQVRdGpd3qHgk64gLh6Tb6lR16WG7VHZQ==',
}

下面就是发送请求和接收数据：

# 请求地址
url = 'https://www.douyin.com/aweme/v1/web/comment/list/'
# 发送请求
r = requests.get(url, headers=h1, params=params)
# 转json格式
json_data = r.json()

定义一些空列表，用于存放解析后字段数据：

ip_list = []  # ip属地
text_list = []  # 评论内容
create_time_list = []  # 评论时间
user_name_list = []  # 评论者昵称
user_url_list = []  # 评论者主页链接
user_unique_id_list = []  # 评论者DY号
like_count_list = []  # 点赞数
cmt_level_list = []  # 评论级别

循环解析字段数据，以"评论内容"为例：

# 循环解析
for comment in comment_list:# 评论内容text = comment['text']text_list.append(text)

其他字段同理，不再赘述。

最后，是把数据保存到csv文件：

# 保存数据到DF
df = pd.DataFrame({'目标链接': 'https://www.douyin.com/video/' + str(video_id),'页码': page,'评论者昵称': user_name_list,'评论者id': user_unique_id_list,'评论者主页链接': user_url_list,'评论时间': create_time_list,'评论IP属地': ip_list,'评论点赞数': like_count_list,'评论级别': cmt_level_list,'评论内容': text_list,}
)
# 保存到csv文件
if os.path.exists(result_file):  # 如果文件存在，不再设置表头header = False
else:  # 否则，设置csv文件表头header = True
df.to_csv(result_file, mode='a+', index=False, header=header, encoding='utf_8_sig')

完整代码中，还含有：判断循环结束条件、时间戳转换、二级评论及二级展开评论的采集等关键实现逻辑，详见文末。

2.2 软件界面模块

软件界面采用tkinter开发。
主窗口部分：

# 创建日志目录
work_path = os.getcwd()
if not os.path.exists(work_path + "/logs"):os.makedirs(work_path + "/logs")
# 创建主窗口
root = tk.Tk()
root.title('dy评论采集软件 | 马哥python说')
# 设置窗口大小
root.minsize(width=850, height=650)

填写cookie控件：

# 【填入Cookie】
tk.Label(root, justify='left', font=('微软', 14), text='个人Cookie:').place(x=30, y=75)
entry_ck = tk.Text(root, bg='#ffffff', width=110, height=2, )
entry_ck.place(x=30, y=100, anchor='nw')  # 摆放位置

填写视频链接控件：

# 【视频链接】
tk.Label(root, justify='left', font=('微软', 14), text='视频链接:').place(x=30, y=145)
note_ids = tk.StringVar()
note_ids.set('')
entry_nt = tk.Text(root, bg='#ffffff', width=110, height=14, )
entry_nt.place(x=30, y=170, anchor='nw')  # 摆放位置

底部软件版权说明：

# 版权信息
copyright = tk.Label(root, text='@马哥python说 All rights reserved.', font=('仿宋', 10), fg='grey')
copyright.place(x=290, y=625)

以上。

2.3 日志模块

好的日志功能，方便软件运行出问题后快速定位原因，修复bug。

核心代码：

def get_logger(self):self.logger = logging.getLogger(__name__)# 日志格式formatter = '[%(asctime)s-%(filename)s][%(funcName)s-%(lineno)d]--%(message)s'# 日志级别self.logger.setLevel(logging.DEBUG)# 控制台日志sh = logging.StreamHandler()log_formatter = logging.Formatter(formatter, datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S')# info日志文件名info_file_name = time.strftime("%Y-%m-%d") + '.log'case_dir = r'./logs/'info_handler = TimedRotatingFileHandler(filename=case_dir + info_file_name,when='MIDNIGHT',interval=1,backupCount=7,encoding='utf-8')