tiktok评论数据爬取 python

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mob64ca12eaf194 2025-01-28 03:58:22 ©著作权

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使用Python爬取TikTok评论数据的教程

在这个数字化时代，数据爬取成为了许多数据分析和机器学习任务的重要组成部分。本文将教你如何使用Python爬取TikTok的评论数据。下面是整个流程的概述。

流程步骤

步骤	描述
1	环境准备
2	安装必要的库
3	使用API获取评论数据
4	解析获取的数据
5	存储数据

以下是这个流程的图示：

flowchart TD
    A[环境准备] --> B[安装必要的库]
    B --> C[使用API获取评论数据]
    C --> D[解析获取的数据]
    D --> E[存储数据]

每一步的详细说明

1. 环境准备

首先确保你有Python环境，如果还没有，可以从官网下载并安装Python。

2. 安装必要的库

你需要用到requests和pandas库。可以在终端中执行以下命令安装这些库：

pip install requests pandas

requests: 用于发送HTTP请求，获取数据。
pandas: 用于处理和存储数据的工具。

3. 使用API获取评论数据

在TikTok中，获取评论数据通常需要使用其API。以下是获取评论的基本代码：

import requests

# 定义获取评论数据的函数
def fetch_tiktok_comments(video_id):
    url = f"
    response = requests.get(url)

    if response.status_code == 200:
        return response.json()  # 返回评论数据的JSON格式
    else:
        print("请求失败，状态码:", response.status_code)  # 显示请求状态
        return None

4. 解析获取的数据

一旦获取到评论数据，我们需要解析它并提取需要的信息。以下是解析函数的示例：

def parse_comments(comments_data):
    comments = []
    for comment in comments_data['comments']:
        comments.append({
            'username': comment['user']['username'],  # 用户名
            'comment': comment['text'],                # 评论内容
            'timestamp': comment['create_time'],       # 评论时间
        })
    return comments

5. 存储数据

最后，我们将评论数据存储到CSV文件中，便于后续分析。

import pandas as pd

def save_to_csv(comments, filename='tiktok_comments.csv'):
    df = pd.DataFrame(comments)  # 将评论列表转为DataFrame
    df.to_csv(filename, index=False)  # 保存为CSV文件，不包括索引

代码整合

下面是整合以上函数的完整爬取代码：

import requests
import pandas as pd

def fetch_tiktok_comments(video_id):
    url = f"
    response = requests.get(url)

    if response.status_code == 200:
        return response.json()
    else:
        print("请求失败，状态码:", response.status_code)
        return None

def parse_comments(comments_data):
    comments = []
    for comment in comments_data['comments']:
        comments.append({
            'username': comment['user']['username'],
            'comment': comment['text'],
            'timestamp': comment['create_time'],
        })
    return comments

def save_to_csv(comments, filename='tiktok_comments.csv'):
    df = pd.DataFrame(comments)
    df.to_csv(filename, index=False)

# 主程序
if __name__ == "__main__":
    video_id = '1234567890'  # 替换为实际视频ID
    comments_data = fetch_tiktok_comments(video_id)
    
    if comments_data:
        comments = parse_comments(comments_data)
        save_to_csv(comments)

甘特图

下面是项目的甘特图，展示了各个阶段的时间安排：

gantt
    title 爬取TikTok评论数据的时间安排
    dateFormat  YYYY-MM-DD
    section 环境准备
    环境搭建          :done,  des1, 2023-10-01, 1d
    安装库           :done,  des2, 2023-10-02, 1d
    section 数据获取
    编写爬虫代码      :active, des3, 2023-10-03, 3d
    调试代码          :         des4, after des3, 1d
    section 数据存储
    存储数据          :         des5, after des4, 1d