简单利用python采集抖音app视频

本文介绍如何使用Python结合mitmproxy和appium抓取并下载抖音APP的视频。首先,通过mitmproxy对手机APP进行抓包获取视频URL,然后利用appium模拟用户操作,实现自动化爬取。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

记录一下如何用python爬取app数据,本文以爬取抖音视频app为例。

编程工具:pycharm

app抓包工具:mitmproxy

app自动化工具:appium

运行环境:windows10

思路:

很多人学习python,不知道从何学起。
很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手。
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假设已经配置好我们所需要的工具

1、使用mitmproxy对手机app抓包获取我们想要的内容

2、利用appium自动化测试工具,驱动app模拟人的动作(滑动、点击等)

3、将1和2相结合达到自动化爬虫的效果

一、mitmproxy/mitmdump抓包

确保已经安装好了mitmproxy,并且手机和PC处于同一个局域网下,同时也配置好了mitmproxy的CA证书,网上有很多相关的配置教程,这里我就略过了。

因为mitmproxy不支持windows系统,所以这里用的是它的组件之一mitmdump,它是mitmproxy的命令行接口,可以利用它对接我们的Python脚本,用Python实现监听后的处理。

在配置好mitmproxy之后,在控制台上输入mitmdump并在手机上打开抖音

### 使用 Python 编写爬虫抓取视频评论 编写用于抓取视频评论的 Python 爬虫涉及多个方面,包括但不限于技术栈的选择和技术细节。 #### 技术栈选择 对于构建能够高效稳定工作的爬虫程序来说,合理的技术选型至关重要。通常情况下会采用 Requests 或者更高级别的 HTTP 客户端库如 httpx 来发起网络请求;BeautifulSoup、lxml 或 PyQuery 这样的 HTML 解析器可以用来解析网页结构并提取所需的数据[^1]。 #### 反爬虫机制应对措施 由于目标网站可能存在一定的反爬虫策略,因此还需要考虑如何绕过这些限制。这可能涉及到设置合理的 User-Agent 头部信息模拟真实浏览器访问行为,或者通过 Selenium 结合 WebDriver 实现自动化操作真实的浏览器实例来进行页面加载和交互处理。另外,在必要时也可以利用代理 IP 轮换服务来规避因频繁请求造成的封禁风险。 #### 数据获取方式 针对这样的现代 Web 应用,其前端往往大量依赖 JavaScript 动态渲染内容,这意味着传统的基于静态 HTML 的解析方法不再适用。此时应该尝试找到 API 接口直接获取 JSON 格式的原始数据流,这样不仅可以减少不必要的 DOM 渲染开销,还能提高开发效率以及最终采集到的数据质量。具体到视频评论部分,则需定位至相应的接口地址,并按照官方文档说明传递必要的参数完成调用。 ```python import requests url = 'https://www.douyin.com/aweme/v1/comment/list/' params = { 'aid': 1128, 'app_name': 'aweme', 'comment_cursor': '', 'device_platform': 'web', 'item_id': '<video_id>', # 替换成实际的目标视频ID } headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)'} response = requests.get(url, headers=headers, params=params) if response.status_code == 200: comments_data = response.json() else: print('Failed to fetch data') ``` 上述代码片段展示了向指定 URL 发送 GET 请求以获得特定视频下的所有评论列表的过程。需要注意的是这里的 `item_id` 参数应当替换为想要查询的具体作品编号,而其他固定字段则保持不变即可正常工作。
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