【技术分享】抖音聚合采集软件使用教程（附代码示例）-原创手记-慕课网

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一、开发背景

作为国内极具影响力的短视频社交平台，dy凭借极强的互动性与庞大的达人创作者生态，已成为热点事件发酵、优质内容传播的重要阵地。为满足用户多样化的数据采集需求，我基于 Python 技术开发了这款「dy聚合采集工具」。该工具集成了评论采集、达人主页采集、链接转换三大核心功能，可提供一站式数据采集解决方案。

工具主体采用 Python 语言开发实现，各模块功能分工如下：

tkinter：GUI软件界面
requests：爬虫请求
json：解析响应数据
time：间隔等待，防止反爬
pandas：保存csv结果
logging：日志记录

二、代码实现逻辑

2.1 登录配置

首次使用需要配置Cookie，新版支持自动化一键配置。

方法一：自动获取（推荐）

点击软件界面中的"Cookie辅助工具"按钮
在弹出的浏览器中登录账号
Cookie自动保存到cookie.txt

方法二：手动配置

# cookie.txt 文件内容示例
ttwid=1%7C...; passport_csrf_token=...; sid_guard=...

2.2 评论采集示例

代码示例：采集指定视频评论

import requests
import pandas as pd
import time

def collect_comments(video_id, cookie, max_pages=10):
    """
    采集视频评论
    
    Args:
        video_id: 视频ID
        cookie: 登录Cookie
        max_pages: 最大采集页数
    
    Returns:
        DataFrame: 评论数据
    """
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36',
        'Cookie': cookie,
        'Referer': f'https://www.douyin.com/video/{video_id}'
    }
    
    comments_data = []
    cursor = 0
    
    for page in range(max_pages):
        url = 'https://www.douyin.com/aweme/v1/web/comment/list/'
        params = {
            'aweme_id': video_id,
            'cursor': cursor,
            'count': 20
        }
        
        try:
            response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
            data = response.json()
            
            if 'comments' not in data:
                break
                
            for comment in data['comments']:
                comments_data.append({
                    '评论者': comment['user']['nickname'],
                    '评论内容': comment['text'],
                    '点赞数': comment['digg_count'],
                    '评论时间': comment['create_time'],
                    'IP属地': comment.get('ip_label', '')
                })
            
            cursor = data.get('cursor', 0)
            if not data.get('has_more'):
                break
                
            time.sleep(2)  # 避免请求过快
            
        except Exception as e:
            print(f'采集异常: {e}')
            break
    
    return pd.DataFrame(comments_data)

# 使用示例
if __name__ == '__main__':
    # 替换为你的Cookie
    cookie = 'your_cookie_here'
    video_id = '7123456789'
    
    df = collect_comments(video_id, cookie, max_pages=5)
    df.to_csv('comments.csv', index=False, encoding='utf_8_sig')
    print(f'共采集 {len(df)} 条评论')

2.3 用户作品采集示例

代码示例：采集博主作品列表

import requests
import pandas as pd

def collect_user_posts(sec_uid, cookie, max_count=50):
    """
    采集用户作品列表
    
    Args:
        sec_uid: 用户sec_uid
        cookie: 登录Cookie
        max_count: 最大采集数量
    
    Returns:
        DataFrame: 作品数据
    """
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36',
        'Cookie': cookie,
        'Referer': 'https://www.douyin.com/'
    }
    
    posts_data = []
    max_cursor = 0
    
    while len(posts_data) < max_count:
        url = 'https://www.douyin.com/aweme/v1/web/aweme/post/'
        params = {
            'sec_user_id': sec_uid,
            'count': 20,
            'max_cursor': max_cursor
        }
        
        try:
            response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
            data = response.json()
            
            aweme_list = data.get('aweme_list', [])
            if not aweme_list:
                break
            
            for aweme in aweme_list:
                posts_data.append({
                    '视频标题': aweme.get('desc', ''),
                    '视频链接': f"https://www.douyin.com/video/{aweme['aweme_id']}",
                    '点赞数': aweme['statistics']['digg_count'],
                    '评论数': aweme['statistics']['comment_count'],
                    '转发数': aweme['statistics']['share_count'],
                    '发布时间': aweme['create_time']
                })
            
            max_cursor = data.get('max_cursor', 0)
            if not data.get('has_more'):
                break
                
        except Exception as e:
            print(f'采集异常: {e}')
            break
    
    return pd.DataFrame(posts_data[:max_count])

# 使用示例
if __name__ == '__main__':
    cookie = 'your_cookie_here'
    sec_uid = 'MS4wLjABAAAA...'  # 从用户主页URL获取
    
    df = collect_user_posts(sec_uid, cookie, max_count=100)
    df.to_csv('user_posts.csv', index=False, encoding='utf_8_sig')
    print(f'共采集 {len(df)} 条作品')

2.4 链接转换示例

import re

def extract_uid_from_url(url):
    """
    从主页链接提取UID
    
    Args:
        url: 个人主页链接
    
    Returns:
        str: UID
    """
    # 匹配模式: https://www.douyin.com/user/MS4wLjABAAAA...
    pattern = r'douyin\.com/user/([^/?]+)'
    match = re.search(pattern, url)
    if match:
        return match.group(1)
    return None

def convert_app_to_pc_url(app_url):
    """
    APP链接转PC链接
    
    Args:
        app_url: APP端分享链接
    
    Returns:
        str: PC端链接
    """
    # APP链接格式: https://v.douyin.com/xxx/
    # 需要请求重定向获取真实video_id
    response = requests.get(app_url, allow_redirects=False)
    location = response.headers.get('Location', '')
    
    # 提取video_id
    match = re.search(r'/video/(\d+)', location)
    if match:
        return f"https://www.douyin.com/video/{match.group(1)}"
    return None

# 使用示例
if __name__ == '__main__':
    url = 'https://www.douyin.com/user/MS4wLjABAAAA...'
    uid = extract_uid_from_url(url)
    print(f'UID: {uid}')

三、软件界面演示

搜索作品及评论：在这里插入图片描述

主页作品采集：在这里插入图片描述
转换功能界面：

四、数据输出格式

4.1 评论数据CSV

目标链接,页码,评论者昵称,评论者ID,评论者UID,评论时间,IP属地,点赞数,评论级别,评论内容
https://www.douyin.com/video/7123456789,1,张三,zhangsan,123456,2026-03-14 10:00:00,北京市,128,1,这个视频很棒！

4.2 作品数据CSV

作者昵称,UID,粉丝数,视频标题,视频链接,发布时间,点赞数,评论数,转发数
科技达人,123456,125800,Python教程,https://...,2026-03-14,12500,890,6700

五、功能与使用

5.1 填写cookie

开始采集前，先把自己的cookie值填入cookie.txt文件。
新版已经支持一键自动配置，无需手动繁琐配置。
复制的cookie值自动写到当前文件夹的cookie.txt文件中。

5.2 软件登录

用户登录界面：需要登录。

5.3 启动采集

1）登录成功之后，选择需要的功能模块（搜索帖子/博主帖子/评论）；

2）设置相关参数（如关键词、时间范围、博主链接等）；

3）点击「开始执行」，等待采集完成（可实时查看采集进度）；

4）采集完成后，在默认的当前文件夹中查看csv数据文件或视频下载等。

5.4 演示视频

软件使用的完整过程演示：【工具演示】爬抖音聚合软件

END、原创声明

“爬抖音聚合软件"首发公号"老男孩的平凡之路”，欢迎技术交流、深入探讨。

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