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基于 Python + Tkinter + DrissionPage 的抖音数据爬取图形化工具开发一、项目背景在数据分析、短视频研究等场景中，常常需要获取抖音平台的视频数据，如视频作者信息、点赞评_python tkinter 抖音

网友: 技术文档 2025-09-03 00:59:39

一、项目背景

在数据分析、短视频研究等场景中，常常需要获取抖音平台的视频数据，如视频作者信息、点赞评论数等。为了更便捷地采集数据，摆脱命令行操作的繁琐，我们开发了这款带有图形化界面（GUI）的抖音数据爬取工具，让用户能通过直观的界面输入关键词、控制爬取流程。

二、技术选型

1. 语言与核心库

  • Python：作为当下热门的编程语言，拥有丰富的第三方库资源，便于快速开发各类应用。
  • Tkinter：Python 内置的 GUI 开发库，无需额外安装，能轻松创建基础图形界面，满足简单交互需求 。
  • DrissionPage：一个强大的网页自动化工具，可模拟浏览器操作，方便我们监听网络请求、获取页面数据，简化了与抖音网页端的数据交互过程 。
  • csv：Python 标准库，用于处理 CSV 文件，实现数据的存储。
  • threading：用于多线程处理，避免爬取数据时界面冻结，提升用户体验。

2. 选择原因

  • Tkinter 属于 Python 标配，学习成本低，适合快速搭建轻量级 GUI；DrissionPage 对浏览器操作的封装简洁高效，能便捷获取抖音页面数据，二者结合可快速实现 “图形界面 + 数据爬取” 的完整流程，满足项目需求。

三、功能设计

1. 界面布局

  • 顶部区域：包含关键词输入框（用于填写抖音搜索关键词）、最大爬取页数输入框（设定爬取的页面数量上限），以及 “开始爬取”“停止爬取” 按钮，控制爬取流程。
  • 中间区域：滚动文本框，实时显示爬取状态、错误信息、已爬取数据详情等，让用户了解爬取进度。
  • 底部区域：状态栏，简洁展示当前工具的整体状态（如 “就绪”“正在爬取” 等 ）。

2. 核心功能

  • 数据爬取：输入关键词后，程序模拟浏览器访问抖音搜索页面，滚动加载更多内容，监听并解析网络请求中的视频数据，提取作者信息、视频点赞数等字段。
  • 数据存储：将爬取到的有效数据写入 CSV 文件，方便后续数据分析。
  • 流程控制：支持 “开始爬取” 启动任务，“停止爬取” 随时中断任务，避免无效爬取，节省资源。

四、代码解析

1. 类与初始化

python

运行

class DouyinScraperGUI: def __init__(self, root): self.root = root self.root.title(\"抖音数据爬取工具\") # 界面配置、状态标志初始化等操作 self.create_widgets() # 构建界面组件
  • 初始化 GUI 类，设置窗口标题，初始化爬取状态标志（is_running ）、线程对象（scraper_thread ）等，调用 create_widgets 方法构建界面。

2. 界面构建（create_widgets 方法）

python

运行

def create_widgets(self): # 顶部框架，包含输入框、按钮 top_frame = ttk.Frame(self.root, padding=\"10\") # 关键词、页数标签与输入框创建及布局 ttk.Label(top_frame, text=\"请输入搜索关键词:\").pack(side=tk.LEFT, padx=5) self.keyword_entry = ttk.Entry(top_frame, width=30) # （页数输入框、按钮类似创建布局...） # 状态显示区域 self.status_text = scrolledtext.ScrolledText(self.root, wrap=tk.WORD, height=25) self.status_text.pack(fill=tk.BOTH, expand=True, padx=10, pady=5) # 底部状态栏 self.status_var = tk.StringVar() self.status_var.set(\"就绪\") status_bar = ttk.Label(self.root, textvariable=self.status_var, relief=tk.SUNKEN, anchor=tk.W) status_bar.pack(side=tk.BOTTOM, fill=tk.X)
  • 通过 ttk.Frame ttk.Label ttk.Entry 等组件，搭建界面布局，将输入框、按钮、滚动文本框、状态栏合理排列，实现可视化交互区域。

3. 爬取流程控制

  • 开始爬取（start_scraping 方法）：

python

运行

def start_scraping(self): keyword = self.keyword_entry.get().strip() max_pages = self.page_entry.get().strip() # 输入验证（关键词非空、页数为有效数字） self.is_running = True # 更新按钮状态（开始按钮禁用、停止按钮启用等） self.scraper_thread = threading.Thread( target=self.scrape_data, args=(keyword, max_pages), daemon=True ) self.scraper_thread.start() # 启动爬取线程

  • 获取输入框内容并验证，更新界面状态（按钮可用状态等 ），创建并启动新线程执行 scrape_data 方法，避免爬取操作阻塞 GUI 主线程。

  • 停止爬取（stop_scraping 方法）：

python

运行

def stop_scraping(self): self.is_running = False self.update_status(\"正在停止爬取...\") self.log(\"用户请求停止爬取\")
  • 修改 is_running 标志位，触发爬取线程内的循环终止逻辑，实现任务中断。

4. 数据处理

  • 时间格式化（get_time 方法）

python

运行

def get_time(self, ctime): return time.strftime(\"%Y.%m.%d\", time.localtime(ctime))

  • 将抖音返回的时间戳转换为易读的日期格式（如 2025.08.05 ）。

  • 视频信息提取（save_video_info 方法）：

python

运行

def save_video_info(self, video_data): # 从视频数据中提取用户名、点赞数等字段并格式化 return { \'用户名\': video_data[\'author\'][\'nickname\'].strip(),

  • 解析抖音返回的视频数据 JSON 结构，提取所需字段并封装为字典，异常时记录错误信息。

  • 实际爬取逻辑（scrape_data 方法）：

python

运行

def scrape_data(self, keyword, max_pages): try: # 创建 CSV 文件并写入表头 filename = f\'{keyword}.csv\' with open(filename, mode=\'w\', encoding=\'utf-8\', newline=\'\') as f: csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=[...]) csv_writer.writeheader() # 初始化浏览器、监听请求、访问抖音页面 driver = ChromiumPage() driver.listen.start(\'www.douyin.com/aweme/v1/web/search/item\', method=\'GET\') url = f\'https://www.douyin.com/search/{keyword}?type=video\' driver.get(url) time.sleep(3) # 循环爬取多页数据 with open(filename, mode=\'a\', encoding=\'utf-8\', newline=\'\') as f: writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=[...]) for page in range(max_pages): if not self.is_running:  break # 滚动页面、获取响应数据 driver.scroll.to_bottom() time.sleep(2) try:  resp = driver.listen.wait(timeout=10)  json_data = resp.response.body except Exception as e:  self.log(f\"获取数据出错: {str(e)}\")  continue # 处理数据并写入 CSV # （循环处理每条视频数据...） driver.close() # 关闭浏览器 except Exception as e: self.log(f\"爬取过程出错: {str(e)}\")
  • 完成 CSV 文件初始化、浏览器启动与页面访问，循环执行 “滚动页面 - 获取数据 - 解析处理 - 写入文件” 流程，根据 is_running 标志判断是否继续，异常时记录错误，结束后关闭浏览器。

五、运行与测试

1. 环境准备

  • 确保已安装 Python 环境，通过 pip install drissionpage 安装 DrissionPage 库（若使用 Chrome 浏览器，需保证浏览器驱动与浏览器版本适配，DrissionPage 一般可自动处理简单情况 ）。

2. 操作步骤

  • 运行代码，弹出图形界面；在 “请输入搜索关键词” 框填写内容（如 “美食教程” ），“最大爬取页数” 填合适数值（如 10 ）；点击 “开始爬取”，观察状态文本框和状态栏，查看数据爬取情况；需要中断时点击 “停止爬取”。

3. 测试要点

  • 验证输入为空（关键词或页数不填）时，是否弹出错误提示；
  • 测试 “开始爬取” 后，滚动文本框是否实时显示爬取状态、视频数据写入是否正常；
  • 检查 “停止爬取” 能否有效中断任务，界面是否正常响应。

六、总结与优化方向

1. 项目价值

  • 实现了从抖音平台图形化采集数据的需求，相比纯命令行工具，降低了使用门槛，用户通过简单界面操作即可完成数据爬取，为后续数据分析提供基础支持 。

2. 优化点

  • 界面美化：Tkinter 默认样式较简单，可引入 ttkbootstrap 等库替换主题，提升界面美观度；
  • 功能扩展：增加数据去重逻辑（基于视频 ID 等标识），避免重复采集；支持设置爬取时间区间，精准获取特定时段视频；
  • 异常处理增强：细化不同网络异常（如超时、连接失败）的提示与重试机制，提升工具稳定性。

通过不断优化，可让这款抖音数据爬取工具在易用性、功能性上更贴合实际需求，助力高效开展短视频数据相关研究与分析工作。

七.资料领取

私信老师

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