一、背景介绍

1.1 爬取目标

您好!我是@马哥python说,一名10年程序猿。

我用python开发了一个爬虫采集软件,可自动按关键词抓取抖音视频数据。

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,无需改代码,双击打开即用!

软件界面截图:

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

软件使用演示:

【软件演示】抖音搜索采集工具,支持多个关键词、排序方式、发布时间等

1.3 软件说明

几点重要说明:

  1. Windows用户可直接双击打开使用,无需Python运行环境,非常方便!
  2. 需要填入个人cookie和目标视频链接
  3. 支持筛选:排序方式(综合排序/最新发布/最多点赞)和发布时间(不限/一天内/一周内/半年内)
  4. 支持同时爬多个关键词
  5. 爬取过程中,有log文件详细记录运行过程,方便回溯
  6. 爬取完成后,自动导出结果到csv文件
  7. 可爬13个字段,含:关键词,页码,视频标题,视频链接,作者昵称,抖音号,作者链接,作者粉丝数,发布时间,点赞数,评论数,收藏数,转发数。

以上。

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:

  1. # 请求地址
  2. url = 'https://www.douyin.com/aweme/v1/web/search/item/'

定义一个请求头,用于伪造浏览器:

  1. # 请求头
  2. h1 = {
  3. "Accept": 'application/json, text/plain, */*',
  4. "Accept-Encoding": "gzip, deflate",
  5. "Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8",
  6. "Cookie": self.cookie_val,
  7. "Referer": "",
  8. "Sec-Ch-Ua": 'Not_A Brand";v="8", "Chromium";v="120", "Google Chrome";v="120',
  9. "Sec-Ch-Ua-Mobile": "?0",
  10. "Sec-Ch-Ua-Platform": "Windows",
  11. "Sec-Fetch-Dest": "empty",
  12. "Sec-Fetch-Mode": "cors",
  13. "Sec-Fetch-Site": "same-origin",
  14. "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36"
  15. }

说明一下,cookie是个关键参数。

cookie的获取方法,如下:

这个值非常重要,软件界面需要填写!!

加上请求参数,告诉程序你的爬取条件是什么:

  1. # 请求参数
  2. params = {
  3. "device_platform": "webapp",
  4. "aid": "6383",
  5. "channel": "channel_pc_web",
  6. "search_channel": "aweme_video_web",
  7. "sort_type": self.trans_sort_type(v_str=self.sort_type),
  8. "publish_time": self.trans_time_range(v_str=self.time_range),
  9. "keyword": search_keyword,
  10. "search_source": "tab_search",
  11. "query_correct_type": "1",
  12. "is_filter_search": "1",
  13. "from_group_id": "",
  14. "offset": cursor,
  15. "count": "20",
  16. "pc_client_type": "1",
  17. "version_code": "170400",
  18. "version_name": "17.4.0",
  19. "cookie_enabled": "true",
  20. "screen_width": "1536",
  21. "screen_height": "864",
  22. "browser_language": "zh-CN",
  23. "browser_platform": "Win32",
  24. "browser_name": "Chrome",
  25. "browser_version": "120.0.0.0",
  26. "browser_online": "true",
  27. "engine_name": "Blink",
  28. "engine_version": "120.0.0.0",
  29. "os_name": "Windows",
  30. "os_version": "10",
  31. "cpu_core_num": "8",
  32. "device_memory": "8",
  33. "platform": "PC",
  34. "downlink": "10",
  35. "effective_type": "4g",
  36. "round_trip_time": "50",
  37. "webid": "7249265465250973217",
  38. "msToken": "Sx2PzLIz0YGvM_wrIkaUaaeUb1JUutgo3ERiWmwV1w6VC1naW15lFM6N3nanMZRZYfaHLvXrDNzGqkAyvvCpdO3d6u0u_kNmmZZHeMIsDqga2eWnjTzp5g==",
  39. "X-Bogus": "DFSzswVuketAN9oEt7PfdSlls7YT"
  40. }

下面就是发送请求和接收数据:

  1. # 发送请求
  2. r = requests.get(url, headers=h1, params=params)
  3. print(r.status_code)
  4. # 以json格式接收返回数据
  5. json_data = r.json()

定义一些空列表,用于存放解析后字段数据:

  1. # 定义空列表
  2. title_list = [] # 视频标题
  3. link_list = [] # 视频链接
  4. author_name_list = [] # 作者昵称
  5. author_id_list = [] # 抖音号
  6. author_link_list = [] # 作者链接
  7. follower_count_list = [] # 作者粉丝数
  8. create_time_list = [] # 发布时间
  9. like_count_list = [] # 点赞数
  10. comment_count_list = [] # 评论数
  11. collect_count_list = [] # 收藏数
  12. share_count_list = [] # 转发数

循环解析字段数据,以"视频标题"为例:

  1. for v in video_list:
  2. # 视频标题
  3. title = v['aweme_info']['desc']
  4. self.tk_show('视频标题:' + title)
  5. title_list.append(title)

其他字段同理,不再赘述。

最后,是把数据保存到csv文件:

  1. # 保存数据到DF
  2. df = pd.DataFrame(
  3. {
  4. '关键词': search_keyword,
  5. '页码': page,
  6. '视频标题': title_list,
  7. '视频链接': link_list,
  8. '作者昵称': author_name_list,
  9. '抖音号': author_id_list,
  10. '作者链接': author_link_list,
  11. '作者粉丝数': follower_count_list,
  12. '发布时间': create_time_list,
  13. '点赞数': like_count_list,
  14. '评论数': comment_count_list,
  15. '收藏数': collect_count_list,
  16. '转发数': share_count_list,
  17. }
  18. )
  19. if os.path.exists(self.result_file): # 如果文件存在,不再设置表头
  20. header = False
  21. else: # 否则,设置csv文件表头
  22. header = True
  23. df.to_csv(self.result_file, mode='a+', index=False, header=header, encoding='utf_8_sig')
  24. self.tk_show('保存csv文件成功:' + self.result_file)

完整代码中,还含有:判断循环结束条件、排序方式(综合排序/最新发布/最多点赞)、发布时间(不限/一天内/一周内/半年内)等关键实现逻辑。

2.2 软件界面模块

主窗口部分:

  1. # 创建主窗口
  2. root = tk.Tk()
  3. root.title('抖音搜索采集软件v1.1 | 马哥python说 |')
  4. # 设置窗口大小
  5. root.minsize(width=850, height=650)

输入控件部分:

  1. # 搜索关键词
  2. tk.Label(root, justify='left', text='搜索关键词:').place(x=30, y=160)
  3. entry_kw = tk.Text(root, bg='#ffffff', width=60, height=2, )
  4. entry_kw.place(x=125, y=160, anchor='nw') # 摆放位置

底部版权部分:

  1. # 版权信息
  2. copyright = tk.Label(root, text='@马哥python说 All rights reserved.', font=('仿宋', 10), fg='grey')
  3. 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:

  1. def get_logger(self):
  2. self.logger = logging.getLogger(__name__)
  3. # 日志格式
  4. formatter = '[%(asctime)s-%(filename)s][%(funcName)s-%(lineno)d]--%(message)s'
  5. # 日志级别
  6. self.logger.setLevel(logging.DEBUG)
  7. # 控制台日志
  8. sh = logging.StreamHandler()
  9. log_formatter = logging.Formatter(formatter, datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
  10. # info日志文件名
  11. info_file_name = time.strftime("%Y-%m-%d") + '.log'
  12. # 将其保存到特定目录,ap方法就是寻找项目根目录,该方法博主前期已经写好。
  13. case_dir = r'./logs/'
  14. info_handler = TimedRotatingFileHandler(filename=case_dir + info_file_name,
  15. when='MIDNIGHT',
  16. interval=1,
  17. backupCount=7,
  18. encoding='utf-8')

日志文件截图:

以上。

三、获取源码及软件

完整python源码及exe软件,微信公众号"老男孩的平凡之路"后台回复"爬抖音搜索软件"即可获取。点击直达


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