采集目的：抖音关键词搜索结果抖音作为国内颇受欢迎的短视频社交平台，汇聚了大量用户群体和活跃用户。分析抖音上的热门视频可用于市场调研和竞品分析，帮助了解流行内容和趋势，从而为企业制定营销策略和推广方案提供参考。同时，抖音也可作为灵感源泉，帮助内容创作者发现新的创意和内容方向。
为了实现这一目标，我使用Python开发了一个爬虫采集软件，可根据关键词抓取抖音视频数据。
为了方便不熟悉编程的用户和文科专业人士使用，我开发了一个图形界面软件，用户无需安装Python，也无需更改代码，只需双击打开即可使用！
软件运行界面如下所示：
软件运行界面在软件运行过程中，显示了部分数据采集结果，如下图所示：
部分爬取结果此外，我还制作了一段演示视频，展示软件的具体使用过程，供非IT领域从业者参考：【软件演示】Python编写的抖音关键词搜索采集工具。
有几点重要说明需要特别指出：
工具说明在软件的代码解析中，通过定义请求地址和请求头部等参数，模拟浏览器发送请求，并获取抖音视频数据。为了方便用户了解软件运行情况和历史记录，还包含了日志模块，可记录软件运行的详细信息。
请求地址：（目标链接）
代码语言：txt复制# 请求地址
url = 'https://www.douyin.com/aweme/v1/web/search/item/'请求头：（模拟浏览器）
代码语言：txt复制# 请求头
h1 = {
"Accept": 'application/json, text/plain, */*',
"Accept-Encoding": "gzip, deflate",
"Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8",
"Cookie": self.cookie_val,
"Referer": "",
"Sec-Ch-Ua": 'Not_A Brand";v="8", "Chromium";v="120", "Google Chrome";v="120',
"Sec-Ch-Ua-Mobile": "?0",
"Sec-Ch-Ua-Platform": "Windows",
"Sec-Fetch-Dest": "empty",
"Sec-Fetch-Mode": "cors",
"Sec-Fetch-Site": "same-origin",
"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"
}请求参数：（爬取条件）
代码语言：txt复制# 请求参数
params = {
"device_platform": "webapp",
"aid": "6383",
"channel": "channel_pc_web",
"search_channel": "aweme_video_web",
"sort_type": self.trans_sort_type(v_str=self.sort_type),
"publish_time": self.trans_time_range(v_str=self.time_range),
"keyword": search_keyword,
"search_source": "tab_search",
"query_correct_type": "1",
"is_filter_search": "1",
"from_group_id": "",
"offset": cursor,
"count": "20",
"pc_client_type": "1",
"version_code": "170400",
"version_name": "17.4.0",
"cookie_enabled": "true",
"screen_width": "1536",
"screen_height": "864",
"browser_language": "zh-CN",
"browser_platform": "Win32",
"browser_name": "Chrome",
"browser_version": "120.0.0.0",
"browser_online": "true",
"engine_name": "Blink",
"engine_version": "120.0.0.0",
"os_name": "Windows",
"os_version": "10",
"cpu_core_num": "8",
"device_memory": "8",
"platform": "PC",
"downlink": "10",
"effective_type": "4g",
"round_trip_time": "50",
"webid": "7249265465250973217",
"msToken": "Sx2PzLIz0YGvM_wrIkaUaaeUb1JUutgo3ERiWmwV1w6VC1naW15lFM6N3nanMZRZYfaHLvXrDNzGqkAyvvCpdO3d6u0u_kNmmZZHeMIsDqga2eWnjTzp5g==",
"X-Bogus": ""
}发送请求：（相当于浏览器访问dy页面的过程）
代码语言：txt复制# 发送请求
r = requests.get(url, headers=h1, params=params)
# 以json格式接收返回数据
json_data = r.json()解析响应数据：
代码语言：txt复制for v in video_list:
# 视频标题
title = v['aweme_info']['desc']
self.tk_show('视频标题:' title)
title_list.append(title)保存解析结果到csv文件：
代码语言：txt复制# 保存数据到DF
df = pd.DataFrame(
{
'关键词': search_keyword,
'页码': page,
'视频标题': title_list,
'视频链接': link_list,
'作者昵称': author_name_list,
'抖音号': author_id_list,
'作者链接': author_link_list,
'作者粉丝数': follower_count_list,
'发布时间': create_time_list,
'点赞数': like_count_list,
'评论数': comment_count_list,
'收藏数': collect_count_list,
'转发数': share_count_list,
}
)
df.to_csv(self.result_file, mode='a ', index=False, header=header, encoding='utf_8_sig')
self.tk_show('保存csv文件成功')日志实现逻辑：
代码语言：txt复制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'
# 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。
case_dir = r'./logs/'
info_handler = TimedRotatingFileHandler(filename=case_dir info_file_name,
when='MIDNIGHT',
interval=1,
backupCount=7,
encoding='utf-8')以上就是全部重要实现代码啦。
最后，本文首发于公号【老男孩的平凡之路】，欢迎大家交流！
