MediaCrawler/README.md

🔥 自媒体平台爬虫🕷️MediaCrawler🔥

免责声明：

大家请以学习为目的使用本仓库⚠️⚠️⚠️⚠️，爬虫违法违规的案件

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仓库描述

小红书爬虫，抖音爬虫， 快手爬虫， B站爬虫， 微博爬虫，百度贴吧爬虫，知乎爬虫...。
目前能抓取小红书、抖音、快手、B站、微博、贴吧、知乎等平台的公开信息。

原理：利用playwright搭桥，保留登录成功后的上下文浏览器环境，通过执行JS表达式获取一些加密参数 通过使用此方式，免去了复现核心加密JS代码，逆向难度大大降低

功能列表

平台	关键词搜索	指定帖子ID爬取	二级评论	指定创作者主页	登录态缓存	IP代理池	生成评论词云图
小红书	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
抖音	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
快手	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
B 站	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
微博	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
贴吧	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
知乎	✅	❌	✅	✅	✅	✅	✅

安装部署方法

开源不易，希望大家可以Star一下MediaCrawler仓库！！！！十分感谢！！！

创建并激活 python 虚拟环境

如果是爬取抖音和知乎，需要提前安装nodejs环境，版本大于等于：16即可

# 进入项目根目录
cd MediaCrawler

# 创建虚拟环境
# 我的python版本是：3.9.6，requirements.txt中的库是基于这个版本的，如果是其他python版本，可能requirements.txt中的库不兼容，自行解决一下。
python -m venv venv

# macos & linux 激活虚拟环境
source venv/bin/activate

# windows 激活虚拟环境
venv\Scripts\activate

安装依赖库

pip install -r requirements.txt

安装 playwright浏览器驱动

playwright install

运行爬虫程序

### 项目默认是没有开启评论爬取模式，如需评论请在config/base_config.py中的 ENABLE_GET_COMMENTS 变量修改
### 一些其他支持项，也可以在config/base_config.py查看功能，写的有中文注释

# 从配置文件中读取关键词搜索相关的帖子并爬取帖子信息与评论
python main.py --platform xhs --lt qrcode --type search

# 从配置文件中读取指定的帖子ID列表获取指定帖子的信息与评论信息
python main.py --platform xhs --lt qrcode --type detail
  
# 打开对应APP扫二维码登录
  
# 其他平台爬虫使用示例，执行下面的命令查看
python main.py --help    

数据保存

• 支持关系型数据库Mysql中保存（需要提前创建数据库）
  • 执行 python db.py 初始化数据库数据库表结构（只在首次执行）
• 支持保存到csv中（data/目录下）
• 支持保存到json中（data/目录下）

MediaCrawlerPro重磅发布啦！！！

主打学习成熟项目的架构设计，不仅仅是爬虫，Pro中的其他代码设计思路也是值得学习，欢迎大家关注！！！

订阅Pro源代码访问权限，可以加我微信：yzglan，备注：Pro（有一定的门槛💰）

MediaCrawlerPro 版本已经重构出来了，相较于开源版本的优势：

• 多账号+IP代理支持（重点！）
• 去除Playwright依赖，使用更加简单
• 支持linux部署（Docker docker-compose）
• 代码重构优化，更加易读易维护（解耦JS签名逻辑）
• 代码质量更高，对于构建更大型的爬虫项目更加友好
• 完美的架构设计，更加易扩展，源码学习的价值更大

其他常见问题可以查看在线文档

在线文档包含使用方法、常见问题、加入项目交流群等。 MediaCrawler在线文档

开发者服务

如果你对知识付费认可，可以看下下面我提供的付费服务，如果你是学生，请一定提前告知，会有优惠💰

• MediaCrawler源码剖析课程： 如果你想很快入门这个项目，或者想了具体实现原理，我推荐你看看这个我录制的视频课程，从设计出发一步步带你如何使用，门槛大大降低

  • 抖音课程链接（仅支持安卓）：https://v.douyin.com/iYeQFyAf/
  • B站课程链接：https://www.bilibili.com/cheese/play/ss16569

  (备注：课程介绍飞书文档链接：https://relakkes.feishu.cn/wiki/JUgBwdhIeiSbAwkFCLkciHdAnhh
  
  

• 阿江的爬虫专栏知识星球：MediaCrawler相关问题最佳实践、爬虫逆向分享、爬虫项目实战、多年编程经验分享、爬虫编程技术问题提问。

  

  星球精选文章(部分)：

  • 逆向案例 - 某16x8平台商品列表接口逆向参数分析
  • 逆向案例 - Product Hunt月度最佳产品榜单接口加密参数分析
  • 逆向案例 - 某zhi乎x-zse-96参数分析过程
  • 逆向案例 - 某x识星球X-Signature加密参数分析过程
  • 【独创】使用Playwright获取某音a_bogus参数流程（包含加密参数分析）
  • 【独创】使用Playwright低成本获取某书X-s参数流程分析（当年的回忆录）
  • MediaCrawler-基于抽象类设计重构项目缓存
  • 手把手带你撸一个自己的IP代理池
  • Python协程在并发场景下的幂等性问题
  • 错误使用 Python 可变类型带来的隐藏 Bug

感谢下列Sponsors对本仓库赞助支持

• 【Sider】全网最火的ChatGPT插件，我也免费薅羊毛用了快一年了，体验拉满。 成为赞助者，可以将您产品展示在这里，每天获得大量曝光，联系作者微信：yzglan 或 email：relakkes@gmail.com

给好朋友新书站台推荐

好朋友 自动化测试框架设计 - Python 的新书📚出版啦，强力推荐！！！京东购书5折链接

框架的设计，http接口封装、数据库操作设计、UI自动化（selenium、playwright、appium）这些跟爬虫其实也大差不差，值得学习

关于虫师 ：Github千星开源仓库seldom作者、博客园知名大V，已出版的多类书籍

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• 如果该项目对你有帮助，帮忙 star一下 ❤️❤️❤️，让更多的人看到MediaCrawler这个项目

参考

• xhs客户端 ReaJason的xhs仓库
• 短信转发 参考仓库
• 内网穿透工具 ngrok

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1. 项目目的与性质

本项目（以下简称“本项目”）是作为一个技术研究与学习工具而创建的，旨在探索和学习网络数据采集技术。本项目专注于自媒体平台的数据爬取技术研究，旨在提供给学习者和研究者作为技术交流之用。

2. 法律合规性声明

本项目开发者（以下简称“开发者”）郑重提醒用户在下载、安装和使用本项目时，严格遵守中华人民共和国相关法律法规，包括但不限于《中华人民共和国网络安全法》、《中华人民共和国反间谍法》等所有适用的国家法律和政策。用户应自行承担一切因使用本项目而可能引起的法律责任。

3. 使用目的限制

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4. 免责声明

开发者已尽最大努力确保本项目的正当性及安全性，但不对用户使用本项目可能引起的任何形式的直接或间接损失承担责任。包括但不限于由于使用本项目而导致的任何数据丢失、设备损坏、法律诉讼等。

5. 知识产权声明

本项目的知识产权归开发者所有。本项目受到著作权法和国际著作权条约以及其他知识产权法律和条约的保护。用户在遵守本声明及相关法律法规的前提下，可以下载和使用本项目。

6. 最终解释权

关于本项目的最终解释权归开发者所有。开发者保留随时更改或更新本免责声明的权利，恕不另行通知。

感谢JetBrains提供的免费开源许可证支持