python爬取视频评论数据_python爬取抖音指定视频下面的所有评论

现在人们都喜欢看小视频，我平时没事的时候也喜欢看些小视频，所以今天我就带大家用python爬取一些小视频数据。

分析网页

打开目标网站，我们在搜索栏里面搜索一下自己感兴趣的关键字，比如我搜索 “手机” 这个关键字，网站会给我们跳转到另一个网页，我们就在跳转的这个页面进行分析，打开开发者工具，定位到XHR选项，找一下有没有和网页相似的数据内容。

如图所示，可以看到，这个里面就有和网页相似的内容，那么代表我们需要的数据就在这个地址里面，

可以看到图中标箭头的就是我们需要拿到的数据，其中有一个photo-id的数据是最重要的，因为除了拿到这些数据，我们还需要拿到每个视频的评论数据，评论数据需要用到这个id。

因为是post请求，所以必须要传递参数才能返回数据，上图的是我们需要获取视频信息的参数数据

我们随便点击一个视频进入，定位到评论信息的网页，如图所示，这个是我们获取评论信息需要传递的参数数据，可以看到，需要的网址都是一样的，但是传递的post请求参数是不一样的，这个请求参数是需要传递一个photoid，这个id正是我们需要获取视频信息里面的id数据，也就是说我们先获取到视频信息，然后把视频信息里面的这个id给拿出来，传递给评论信息这个参数里面，就可以获取到视频的评论信息了。

案例模块

import httpx
import json
import pandas as pd
import wget
import os
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构建视频信息post请求参数，并发送请求

def get_video_post_data(self):
        data = {
            "operationName":
            "visionSearchPhoto",
            "variables": {
                "keyword": self.search_name,
                "pcursor": "",
                "page": "search"
            },
            "query":
            "fragment photoContent on PhotoEntity {\n  id\n  duration\n  caption\n  likeCount\n  viewCount\n  realLikeCount\n  coverUrl\n  photoUrl\n  photoH265Url\n  manifest\n  manifestH265\n  videoResource\n  coverUrls {\n    url\n    __typename\n  }\n  timestamp\n  expTag\n  animatedCoverUrl\n  distance\n  videoRatio\n  liked\n  stereoType\n  profileUserTopPhoto\n  __typename\n}\n\nfragment feedContent on Feed {\n  type\n  author {\n    id\n    name\n    headerUrl\n    following\n    headerUrls {\n      url\n      __typename\n    }\n    __typename\n  }\n  photo {\n    ...photoContent\n    __typename\n  }\n  canAddComment\n  llsid\n  status\n  currentPcursor\n  __typename\n}\n\nquery visionSearchPhoto($keyword: String, $pcursor: String, $searchSessionId: String, $page: String, $webPageArea: String) {\n  visionSearchPhoto(keyword: $keyword, pcursor: $pcursor, searchSessionId: $searchSessionId, page: $page, webPageArea: $webPageArea) {\n    result\n    llsid\n    webPageArea\n    feeds {\n      ...feedContent\n      __typename\n    }\n    searchSessionId\n    pcursor\n    aladdinBanner {\n      imgUrl\n      link\n      __typename\n    }\n    __typename\n  }\n}\n"
        }
        return json.dumps(data)

def parse_post_url(self, url, data):
        r = httpx.post(url, headers=self.HEADERS, data=data)
        return r.content.decode()

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解析出需要视频的数据

    def get_video_datas(self, json_str):
        json_datas = json.loads(json_str)
        for json_data in json_datas.get('data').get('visionSearchPhoto').get('feeds'):
            yield {
                #提取视频作者名字
                'ks_user_name': json_data.get('author').get('name'),
                #提取视频作者id
                'ks_user_id': json_data.get('author').get('id'),
                #提取视频id
                'ks_video_id': json_data.get('photo').get('id'),
                #提取视频名字
                'ks_video_name': json_data.get('photo').get('caption'),
                #提取视频的url链接
                'ks_video_url': json_data.get('photo').get('photoUrl'),
            }
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构建评论信息post请求参数，并发送请求

 def get_comment_post_data(self, photoId):
        data = {
            "operationName":
            "commentListQuery",
            "variables": {
                "photoId": f"{photoId}",
                "pcursor": ""
            },
            "query":
            "query commentListQuery($photoId: String, $pcursor: String) {\n  visionCommentList(photoId: $photoId, pcursor: $pcursor) {\n    commentCount\n    pcursor\n    rootComments {\n      commentId\n      authorId\n      authorName\n      content\n      headurl\n      timestamp\n      likedCount\n      realLikedCount\n      liked\n      status\n      subCommentCount\n      subCommentsPcursor\n      subComments {\n        commentId\n        authorId\n        authorName\n        content\n        headurl\n        timestamp\n        likedCount\n        realLikedCount\n        liked\n        status\n        replyToUserName\n        replyTo\n        __typename\n      }\n      __typename\n    }\n    __typename\n  }\n}\n"
        }
        return json.dumps(data)
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提取评论信息

   def get_comment_datas(self, json_str2):
        json_datas = json.loads(json_str2)
        comment_pcursor = json_datas.get('data').get('visionCommentList').get('pcursor')
        for json_data in json_datas.get('data').get('visionCommentList').get('rootComments'):
            yield {
                #提取评论参数
                'comment_pcursor': comment_pcursor,
                #提取评论者的名字
                'comment_user_name': json_data.get('authorName'),
                #提取评论者的id
                'comment_user_id': json_data.get('authorId'),
                #提取评论者的评论内容
                'comment_user_content': json_data.get('content'),
            }
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保存视频信息

 def save_data(self, ks_list):
        df = pd.DataFrame(ks_list)
        df.to_csv(f'快手{self.search_name}.csv', index=False,encoding='utf-8-sig')
        print('数据保存完成！！！！！！！！！！！！！！')
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下载视频

 def down_video(self, ks_data):
        video_name = ks_data.get('ks_video_name')
        path = os.path.join('video', f'{video_name}.mp4')
        file_name = wget.download(ks_data.get('ks_video_url'), out=path)
        print(file_name)
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实现程序的主要逻辑思路

 def run(self):
        """实现程序主要逻辑思路
        """
        # 1.构建一个空列表，来储存视频的信息数据
        ks_list = []
        # 2.构建视频信息的post请求参数
        video_post_data = self.get_video_post_data()
        # 3.发送请求，获取响应数据
        json_str = self.parse_post_url(self.API_URL, video_post_data)
        # 4.提取需要的视频数据
        ks_datas = self.get_video_datas(json_str)
        for ks_data in ks_datas:
            # 5.下载视频
            # self.down_video(ks_data)
            # 6.构建评论信息的post请求参数
            comment_post_data = self.get_comment_post_data(ks_data.get('ks_video_id'))
            # 7.再次发送请求，获取响应数据
            json_str2 = self.parse_post_url(self.API_URL, comment_post_data)
            # 8.提取需要的评论信息数据
            ks_comment_datas = self.get_comment_datas(json_str2)
            for ks_comment_data in ks_comment_datas:  
                ks_list.append(ks_data)
                ks_list.append(ks_comment_data)
        # 9.保存数据
        self.save_data(ks_list)
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效果展示