一、摘要

本方案提供完整的Python爬虫实现流程，涵盖短视频平台(以抖音为例)的视频与评论数据采集技术，包含环境配置、核心代码实现及反爬优化策略。通过模拟浏览器操作、API接口分析及数据持久化处理，实现高效合规的数据采集。

二、引言

短视频平台数据具有巨大商业价值，但直接爬取面临动态渲染、加密参数等反爬机制挑战。本方案采用混合技术路线，结合网页解析与移动端API分析，平衡效率与成功率。

三、环境配置

基础依赖

bash

pip install requests beautifulsoup4 lxml DrissionPage pandas

可选工具

• 抓包工具：Charles/Fiddler(分析API请求)
• 自动化工具：Pyppeteer/Appium(处理动态内容)
• 数据库：MongoDB(存储非结构化数据)

四、抖音数据抓取实现

视频数据采集

video_crawler.py

from DrissionPage import ChromiumPage
import pandas as pd

def get_video_info(url):
    page = ChromiumPage()
    page.get(url)
    
    # 提取视频元数据
    video_data = {
        'title': page.ele('tag:h1').text,
        'author': page.ele('class:author-name').text,
        'likes': page.ele('class:like-count').text,
        'comments': page.ele('class:comment-count').text,
        'url': page.ele('tag:video').attr('src')
    }
    page.quit()
    return video_data

if __name__ == '__main__':
    df = pd.DataFrame([get_video_info('https://www.douyin.com/video/xxx')])
    df.to_csv('video_data.csv', index=False)

该代码通过浏览器自动化获取视频基本信息及直链，需配合代理轮换使用。

评论数据采集

comment_crawler.py

 csv
from DrissionPage import ChromiumPage
from datetime import datetime

def save_comments(video_url):
    page = ChromiumPage()
    page.get(video_url)
    
    with open('comments.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
        writer = csv.writer(f)
        writer.writerow(['用户', '内容', '时间', '点赞数'])
        
        while True:
            comments = page.eles('class:comment-item')
            for comment in comments:
                data = [
                    comment.ele('class:user-name').text,
                    comment.ele('class:comment-text').text,
                    datetime.now().strftime('%Y-%m-%d'),
                    comment.ele('class:like-count').text
                ]
                writer.writerow(data)
            
            if not page.ele('text:加载更多').click():
                break
    
    page.quit()

save_comments('https://www.douyin.com/video/xxx')

实现评论自动翻页采集，注意控制请求频率。

五、反爬虫技术优化

1. ‌请求头伪装‌：完整模拟浏览器headers包括Device-ID等参数。
2. ‌IP代理池‌：使用付费代理服务实现IP轮换。
3. ‌行为模拟‌：
   • 随机滚动页面停留时间(3-8秒)。
   • 模拟鼠标移动轨迹。
4. ‌签名破解‌：逆向分析X-Bogus等加密参数生成逻辑。
5. ‌分布式架构‌：Celery+Redis实现任务队列调度。

完整项目建议采用MongoDB存储非结构化数据，配合定时任务实现增量采集。注意遵守robots.txt规定，控制采集频率避免封禁。