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  • Python-下载指定的抖音Douyin号的视频抖音爬虫
  • 抖音爬虫——抖音APP抓包(一)

    千次阅读 热门讨论 2020-08-29 17:33:33
    前言: 最近对抖音爬虫蛮有兴趣的,于是菜鸡的我就开始艰难的抖音爬虫,这篇文章主要是记录我抖音APP抓包过程遇到的一系列难题,有涉及到逆向真的是一脸懵逼,但是为什么会这么麻烦呢?毕竟抖音风控很高,怎么可能然...

    如果你能看到这篇文章,说明手机抓包失败了,无法绕过SSL Pinning,那就往下面看吧,这篇文章以抖音APP为例。

    前言: 最近对抖音爬虫蛮有兴趣的,于是菜鸡的我就开始艰难的抖音爬虫,这篇文章主要是记录我抖音APP抓包过程使用的一些工具。有涉及到逆向真的是一脸懵逼,但是为什么会这么麻烦呢?毕竟抖音风控很高,怎么可能然你随随便便就抓到包,爬虫。

    准备:
    1、一台手机(我用我自己的手机没有root),模拟器我自己感觉不是很好用,开启VT感觉也慢的要死,更别说设置代理了。
    2、抓包工具,我选择的是Fiddler看个人习惯。
    3、APP选择上我选择的是抖音极速版,因为抖音短视频APP无法在VirtualXposed中运行。
    4、VirtualXposed + Xposed + JustTrustMe,VirtalXposed是Xposed旗下的一款产品,他能在手机中创建一个虚拟环境完全不影响真机。

    有了以上的工具和插件,接下来就是配置了:
    1、Fiddler配置可以参考点我参考Fiddler配置
    这篇文章,包括解决了无法抓HTTPS的包问题
    2、配置好代理之后就要下载插件了:VirtualXposed最新下载地址点我下载,而至于Xposed只要在手机上安装了VirtualXposed之后进入app往上滑就可以看到Xposed了;
    3、进入Xposed提示未激活,点击安装/更新激活下(图片效果网上扣得,我自己激活的时候忘记截图了):
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    如果这里提示失败需要root权限的话不要慌,返回到上一步重新安装,他会提示你是否允许root权限,就OK了。

    3、然后去下载JustTrustMe,安装到真机上,在同步到VirtualXposed里面,添加应用就可以找到JustTrustMe,也可以安装其他手机上已经安装过的app,这里把抖音极速版的也安装了;
    JustTrustMe下载:点我下载
    在这里插入图片描述
    OK,完成以上就可以进行抖音APP抓包了。

    结果:
    在这里插入图片描述
    OK了可以抓到抖音的包了,但是后面的各种算法难题才刚刚开始,所以这只是最简单的一步。对了,如果只是随便爬着玩的我感觉抖音的创作平台可以一试,而且还是网页版的,不用逆向等复杂的技术就可以爬到一些视频:https://creator.douyin.com/
    如果有什么不对的或者有更好更简单的方法欢迎留言,不说了我要去看看逆向的一些知识了。。。。。。

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  • 抖音爬虫之环境搭建(1)

    万次阅读 2020-04-09 21:34:56
    抖音爬虫之环境搭建-1安装mitmproxy夜神模拟器配置安装证书:WLAN设置Windows安装证书配置完成,测试环境打开mitmweb运行APP新建test.py脚本测试开启服务,执行脚本下载数据 安装mitmproxy 安装之后运行mitmdumpy ...

    安装mitmproxy

    在这里插入图片描述在这里插入图片描述
    安装之后运行mitmdumpy
    在这里插入图片描述默认启动的代理端口为8080

    夜神模拟器配置

    官网下载最新版即可,j记得安装抖音APP。

    安装证书:

    打开浏览器输入mitm.it,选择Android,证书名字随意:
    在这里插入图片描述

    查看本地主机IP
    在这里插入图片描述

    WLAN设置

    鼠标左键长按WiredSSID,跳出修改网络代理:手动
    在这里插入图片描述

    Windows安装证书

    mitmproxy-ca.p12
    在这里插入图片描述
    安装方式参考:https://cuiqingcai.com/5391.html

    配置完成之后,应该是可以上网的,不能上网请留言

    配置完成,测试环境

    打开mitmweb

    一般在python安装路径Scripts下
    比如我的在 D:\Python3.7.5\Scripts\mitmweb.exe
    在这里插入图片描述
    Chrome浏览器会弹出来
    在这里插入图片描述

    运行APP

    发现mitmweb已经截获到了图片数据
    在这里插入图片描述
    用户数据
    在这里插入图片描述

    新建test.py脚本测试

    mitmweb捕获的请求就叫flow

    import json
    
    def response(flow):
        if str(flow.request.url).startswith("https://aweme.snssdk.com/aweme/v1/nearby/feed/"):
            index_response_dict = json.loads(flow.response.text)
            aweme_list = index_response_dict.get('aweme_list')
            with open('data.txt', 'a+', encoding='utf-8') as f:
                f.write(str(aweme_list))
                if aweme_list:
                    for aweme in aweme_list:
                        print(aweme)
    
    def request(flow):
        pass
    

    开启服务,执行脚本下载数据

    mitmdump -s test.py
    

    会执行py脚本

    运行某音APP,查看mitmdump
    在这里插入图片描述
    可以看到mitmdump不断在截获包
    在这里插入图片描述
    data.txt内容也写入
    在这里插入图片描述
    data我们可以百度搜索js代码格式化,以格式化显示,显示之后大概这样:
    在这里插入图片描述
    至此,我们已经完成了环境的搭建与测试。
    接下来,就准备爬取吧!

    跳转链接~~
    抖音爬虫之初步爬取视频(2)

    展开全文
  • 最近有不少小伙伴投入短视频赛道,也出现不少第三方数据商,为大家提供抖音爬虫数据。小伙伴们有没有好奇过,这些数据是如何获取的,普通技术小白能否也拥有自己的抖音爬虫呢?本文会全面解密抖音爬虫的幕后原理,不...

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    最近有不少小伙伴投入短视频赛道,也出现不少第三方数据商,为大家提供抖音爬虫数据。
    小伙伴们有没有好奇过,这些数据是如何获取的,普通技术小白能否也拥有自己的抖音爬虫呢?
    本文会全面解密抖音爬虫的幕后原理,不需要任何编程知识,还请耐心阅读。

    1. 什么是 HTTP 请求

    在制作爬虫前,首先需要了解,爬虫数据是怎么获得的。
    以抖音 APP 为例,我们从抖音上看视频,和我们从浏览器上访问网站原理是一样的。 都是通过标准的 HTTP 请求来交互。
    那么什么是 HTTP 请求呢?

    HTTP 请求其实非常简单,可以理解为规定好格式的一组文字消息。请求消息中一般包含三样东西:

    1. 请求网址 (URL),例如抖音 APP 后台网址
    2. 你要做的事情 (请求参数), 例如是浏览,点赞还是上传视频等
    3. 你的身份信息 (Cookie) 和校验信息 (Token),表明你是谁,你请求合法吗

    抖音服务器收到 HTTP 请求后,会先验证合法性,然后按照你的要求,配合你的身份和地理位置等,给你回复规定格式的文本消息。

    2. 抖音 HTTP 请求流程

    我们以安卓 10.6 版首页推荐视频为例,来看一个真实的抖音请求流程:

    上图是通过抓包软件抓取的首页推荐视频请求数据。可以看出,当你一打开抖音,APP 就会自动向抖音服务器发送一条 HTTP 请求消息。
    图中蓝色箭头可以看出,请求是向 aweme-hl.snssdk.com/aweme/v2/fe… 这个网址发送的 (URL)。
    黄色箭头标出该 HTTP 请求包含了地理位置信息 (请求参数),以及身份信息 (Cookie)。
    抖音服务器收到请求后,就知道你是谁,你在哪里,你要干什么。然后会将红色箭头中的视频推荐数据回复给你。
    点开回复数据,可以看到其中包含了视频 ID,标题,描述,点赞量,评论等多种信息。

    有的读者可能注意到一串 \350\241\250\346\203\205 这样奇怪的数字,这其实是一种叫 UTF-8 的编码方式。
    可以简单理解为每三组 \xxx 组成一个中文字符。比如上面这串数字翻译过来就是 表情 两个字。

    抖音 APP 通过读取回复消息,就知道该给我们展示哪些视频了。
    但此时并没有结束,APP 还要根据返回的视频 ID,额外做两次 HTTP 请求,以获得需要展示的视频数据和缩略图信息,这样才能真正给我们展示首页推荐视频。

    3. HTTP 包到底长什么样?

    小伙伴们读到这里,应该明白整个抖音数据的请求流程了。俗话说纸上得来终觉浅,我们就以抖音点赞为例,手把手教大家怎样抓取和查看一个真实的 HTTP 请求包。

    1. 下载抓包软件

    首先,需要下载 HttpCanary 抓包软件,可以从 Google Play 或者 Apkpure 里下载。安装完成后,重启手机,就可以开始抓包了。

    2. 抓取点赞请求包

    先打开抖音 APP,再打开 HttpCanary,开始抓取抖音数据。如下图所示:

    随便找个视频点赞,可以看到 HttpCanary 在不停的抓包。点开 HttpCanary,找带有 /aweme/v1/commit 字样的请求包:

    3. 查看 HTTP 请求包

    点开请求包,可以看到,这其实是一个普通 HTTP 报文,红线部分表示需要点赞的视频 ID。

    请求信息中除了包含视频 ID 外,还包含了你的身份信息,这样抖音才知道这个视频是谁在点赞。

    然后 APP 通过查看回复消息,判断点赞请求是否成功,如果成功,就可以将视频边上的小红心点亮了。

    通过点赞数据包,我们可以清楚看到,抖音所有浏览,点赞,评论,发布视频等,其实都是通过一个个 HTTP 完成的。

    4. 亲手做一个自动点赞爬虫

    讲了那么多 HTTP 请求原理,对于普通小白来说,我们怎样才能做一个属于自己的爬虫呢?
    其实很简单,只要照猫画虎,复制抖音 HTTP 请求,再原样发送就可以。
    比如我想获取推荐视频,只要复制抖音推荐视频的 HTTP 请求,再原样发送就可以拿到推荐数据了。
    本节我们就以上文中的点赞数据为例,请大家亲手做一个自动点赞的爬虫。
    让我们先回到抖音,把刚才那个视频的点赞取消,这样才能看到爬虫的最终效果。

    复制数据包

    进入 HttpCanary,找到刚才的点赞包,点击右上角分享按钮,并选择分享 cURL,如下图所示:

    粘贴数据包

    复制完成后,HttpCanary 会提示检测到一个 cURL 请求,选择执行即可。

    第一个自动点赞爬虫

    可以看到,HttpCanary 发送了一模一样的点赞请求给抖音。点开查看回复数据,如果和上文的返回值一样,就表明你的点赞爬虫完成啦。

    此时回到抖音 APP,查看我喜欢的视频,就可以看到刚才取消点赞的视频又回来了。

    5. 做一个更全能的爬虫

    通过刚才的练习,可以看到,只要我们能原样复制抖音数据包,就可以拿到所有想要的数据。
    例如,复制首页视频请求,我们就能拿到推荐视频的标题,说明,点赞数量,评论数量等各种各样的数据。
    小伙伴们也许有疑问,我们怎样才能搜集全部抖音数据呢?鉴于目前抖音的火爆程度,想要全部收集完其实不太可能,也没有必要。
    聪明的小伙伴一定想到了,我们只要向抖音不停发送上划请求,就可以搜集很多首页推荐数据了。
    如果你想做的更全能一些,还可以复制查看单用户视频的请求,把所有热门账号的视频数据都采集下来,就基本能替代第三方数据商了。
    此外,你还可以修改 HTTP 请求,比如在首页请求中修改不同的地理位置,就可以看到不同地区的推荐视频和同城视频了。

    6. 抖音守护神

    看到这里,相信很多小伙伴已经跃跃欲试,准备大干一番了。但是别急,程序员小哥哥们可不会轻易让你们得逞。如果大家能随意点赞评论的话,抖音生态系统早就被玩坏了。
    那么难点在哪里呢?我们还是回到刚才的请求包上,仔细看下图:

    其实抖音每一次 HTTP 请求,都会带上 x-khronos 和 x-gorgon 这两个参数。抖音会在每次请求中校验这两个参数,如果校验不通过,那么请求就无效啦。
    这两个参数都干了什么呢?
    第一个 x-khronos,是标识请求时间,采用 Unix 时间格式。比如 1586446631,表示离 1970 年 1 月 1 日 0 点 0 分过去 1586446631 秒,也就是 2020 年 4 月 9 日 23 点 37 分。如果抖音收到的请求时间离实际时间太远,就知道这个请求已经失效。
    第二个 x-gorgon,用来校验请求合法性。如果你在请求中篡改了任何数据,比如篡改了点赞 ID,或者身份信息 (Cookie),这个请求都会被抖音查出是伪造的,就能有效防止用户乱刷数据了。
    好奇宝宝们一定会问,这个 x-gorgon 是怎么算出来的呢?理论上和法律上来说,只有抖音小哥哥们才知道。不过一般情况,都是通过请求时间,请求 URL 和 Cookie 等信息综合计算得出的(以上纯属瞎猜,请遵守当地法律)。

    7. 总结

    简单一句话概括,只需要复制抖音 HTTP 请求,并完成 x-gorgon 校验,理论上你就可以做一个全能的抖音爬虫。不过再次提醒小伙伴们,一定要谨遵当地法律,也不要滥用爬虫给平台造成负担。


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  • 抖音爬虫教程,python爬虫采集反爬策略 一、爬虫与反爬简介 爬虫就是我们利用某种程序代替人工批量读取、获取网站上的资料信息。而反爬则是跟爬虫的对立面,是竭尽全力阻止非人为的采集网站信息,二者相生相克,...

    抖音爬虫教程,python爬虫采集反爬策略

    一、爬虫与反爬简介

    爬虫就是我们利用某种程序代替人工批量读取、获取网站上的资料信息。而反爬则是跟爬虫的对立面,是竭尽全力阻止非人为的采集网站信息,二者相生相克,水火不容,到目前为止大部分的网站都还是可以轻易的爬取资料信息。

    爬虫想要绕过被反的策略就是尽可能的让服务器人你不是机器程序,所以在程序中就要把自己伪装成浏览器访问网站,这可以极大程度降低被反的概率,那如何做到伪装浏览器呢?

    很多人学习python,不知道从何学起。

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    那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领取视频教程,电子书籍,以及课程的源代码!??¤

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    1.可以使用请求头(headers)来掩饰自己,其中最常用的就是User Agent(中文名为用户代理),是Http协议中的一部分,属于头域的组成部分,User Agent也简称 UA 。它是一个特殊字符串头,是一种向访问网站提供你所使用的浏览器类型及版本、操作系统及版本、浏览器内核、等信息的标识;表示当前访问服务器的身份信息,如果同一个身份过于频繁的访问服务器会被识别为机器身份,遭到反爬的打击,所以需要频繁的更改User-Agent信息;一般User-Agent字段包括以下几个信息:浏览器标识 (操作系统标识; 加密等级标识; 浏览器语言) 渲染引擎标识 版本信息;

    2.使用不同的User-Agent来规避反爬策略

    比如:

    • Accept:客户端支持的数据类型,用逗号隔开,是有顺序的,分号前面是主类型,分号后是子类型;

    • Accept-Encoding:指定浏览器可以支持的web服务器返回内容压缩编码类型;

    • Accept-Language:浏览器可接受的自然语言的类型;

    • Connection:设置HTTP连接的持久化,通常都是Keep-Alive;

    • Host:服务器的域名或IP地址,如果不是通用端口,还包含该端口号;

    • Referer:指当前请求的URL是在什么地址引用的;

    user_agent_list = [
        "Opera/9.80 (X11; Linux i686; U; hu) Presto/2.9.168 Version/11.50",
        "Opera/9.80 (X11; Linux i686; U; ru) Presto/2.8.131 Version/11.11",
        "Opera/9.80 (X11; Linux i686; U; es-ES) Presto/2.8.131 Version/11.11",
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1; U; en; rv:1.8.1) Gecko/20061208 Firefox/5.0 Opera 11.11",
        "Opera/9.80 (X11; Linux x86_64; U; bg) Presto/2.8.131 Version/11.10",
        "Opera/9.80 (Windows NT 6.0; U; en) Presto/2.8.99 Version/11.10",
        "Opera/9.80 (Windows NT 5.1; U; zh-tw) Presto/2.8.131 Version/11.10",
        "Opera/9.80 (Windows NT 6.1; Opera Tablet/15165; U; en) Presto/2.8.149 Version/11.1",
        "Opera/9.80 (X11; Linux x86_64; U; Ubuntu/10.10 (maverick); pl) Presto/2.7.62 Version/11.01",
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/65.0.3325.181 Safari/537.36",
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.97 Safari/537.36",
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64; rv:70.0) Gecko/20100101 Firefox/70.0",
        "Opera/9.80 (X11; Linux i686; Ubuntu/14.10) Presto/2.12.388 Version/12.16",
        "Opera/9.80 (Windows NT 6.0) Presto/2.12.388 Version/12.14",
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.0; rv:2.0) Gecko/20100101 Firefox/4.0 Opera 12.14",
        "Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.0) Opera 12.14",
        "Opera/12.80 (Windows NT 5.1; U; en) Presto/2.10.289 Version/12.02",
        "Opera/9.80 (Windows NT 6.1; U; es-ES) Presto/2.9.181 Version/12.00",
        "Opera/9.80 (Windows NT 5.1; U; zh-sg) Presto/2.9.181 Version/12.00",
        "Opera/12.0(Windows NT 5.2;U;en)Presto/22.9.168 Version/12.00",
        "Opera/12.0(Windows NT 5.1;U;en)Presto/22.9.168 Version/12.00",
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 5.1) Gecko/20100101 Firefox/14.0 Opera/12.0",
        "Opera/9.80 (Windows NT 6.1; WOW64; U; pt) Presto/2.10.229 Version/11.62",
        "Opera/9.80 (Windows NT 6.0; U; pl) Presto/2.10.229 Version/11.62",
        "Opera/9.80 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.6.8; U; fr) Presto/2.9.168 Version/11.52",
        "Opera/9.80 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.6.8; U; de) Presto/2.9.168 Version/11.52",
        "Opera/9.80 (Windows NT 5.1; U; en) Presto/2.9.168 Version/11.51",
        "Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; de) Opera 11.51",
        "Opera/9.80 (X11; Linux x86_64; U; fr) Presto/2.9.168 Version/11.50",
    ]
    referer_list = ["https://www.test.com/", "https://www.baidu.com/"]

    获取随机数,即每次采集都会根据随机数提取随机用户代理、引用地址(注:若有多个页面循环采集,最好采集完单个等待个几秒钟再继续采集,减小服务器的压力。):

    import random
    import re, urllib.request, lxml.html
    import requests
    import time, random
    
    def get_randam(data):
        return random.randint(0, len(data)-1)
    def crawl():
        headers = {
            'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8',
            'Accept-Encoding': 'gzip, deflate',
            'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9',
            'Connection': 'keep-alive',
            'host': 'test.com',
            'Referer': 'https://test.com/',
        }
        random_index = get_randam(user_agent_list)
        random_agent = user_agent_list[random_index]
        headers['User-Agent'] = random_agent
        random_index_01 = get_randam(referer_list)
        random_agent_01 = referer_list[random_index_01]
        headers['Referer'] = random_agent_01
        session = requests.session()
        url = "https://www.test.com/"
        html_data = session.get(url, headers=headers, timeout=180)
        html_data.raise_for_status()
        html_data.encoding = 'utf-8-sig'
        data = html_data.text
        data_doc = lxml.html.document_fromstring(data)
        ...(对网页数据进行解析、提取、存储等)
        time.sleep(random.randint(3, 5))

    3.使用代理IP来规避反爬:同一个ip大量请求了对方服务器,有更大的可能性会被识别为爬虫,ip就有可能被暂时被封。

    根据代理ip的匿名程度,代理ip可以分为下面四类:

    • 透明代理(Transparent Proxy)Transparent Proxy):透明代理虽然可以直接“隐藏”你的IP地址,但是还是可以查到你是谁。

    • 匿名代理(Anonymous Proxy):匿名代理比透明代理进步了一点:别人只能知道你用了代理,无法知道你是谁。

    • 混淆代理(Distorting Proxies):与匿名代理相同,如果使用了混淆代理,别人还是能知道你在用代理,但是会得到一个假的IP地址,伪装的更逼真

    • 高匿代理(Elite proxy或High Anonymity Proxy):可以看出来,高匿代理让别人根本无法发现你是在用代理,所以是最好的选择。
      在使用的使用,毫无疑问使用高匿代理效果最好

    下面我采用免费的高匿代理IP进行采集:

    #代理IP:https://www.xicidaili.com/nn
    import requests
    proxies = {
    "http": "http://117.30.113.248:9999",
    "https": "https://120.83.120.157:9999"
    }
    r=requests.get("https://www.baidu.com", proxies=proxies)
    r.raise_for_status()
    r.encoding = 'utf-8-sig'
    print(r.text)

    注意:踩坑经历,之前误把proxies里面的key设置成大写的HTTP/HTTPS,导致请求不走代理,过了几个月才发现这个问题,头皮发麻啊

    二、总结

    之前也经常写一些采集亚马逊的爬虫,但是采集没多久就被识别出来是程序爬虫,会默认跳到一个robotecheck页面,也就是叫你输入一个图片验证码,只是为了验证到底是不是人为在访问他们的网站。

    • amazon的防爬虫机制在只有ip (没有cookie) 的时候防ip,在有cookie的时候,是防ip+cookie,也即对于一个ip,一个cookie被防了可以换一个cookie。

    • 有cookie的时候触发防爬虫robotcheck的可能性小很多,触发的机制个人猜测是有叠加效应的,即一次使用同一个ip+header短时间内访问多次(1秒内访问至少3次以上)是不会触发robotecheck的,大概在积累了8到9次的短时间多访问(理由是上面很多实验都是在第9个请求后开始出现block),才会激发。而这个忍耐度在有cookie的时候会放得更宽。
      所以我们在爬取某网站时,最好要做到IP轮询变换,cookie会话最好也要有,再来就是频率不要太快太频,只要控制好个度,我相信被反爬的概率会大大降低。

    TiToData :抖音,快手,小红书数据采集接口,网址: TiToData

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    2020-10-27 11:55:46
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  • 抖音爬虫系列之:抖音app抓取视频详情和评论列表数据。 目前抖音版本使用的是最新版(11月份更新版本13.6.0),抓包工具为anyproxy,frida逆向。 首先我们抓包下抖音:(抓包抖音会提示抖音无网络,是因为抖音有...
  • 抖音爬虫从0到1-第一弹:环境配置 前言 因为最终目的是要抓取抖音视频数据,而通过抓包发现请求抖音的视频数据都需要对应用户的sec_id,这个加密的id的生成过程我们是不知道的,但是我们可以从抖音用户的数据包中...
  • python抖音爬虫

    千次阅读 2019-11-12 16:15:47
    @抖音APP视频爬取 抖音视频的爬取过程 抖音由于没有网页版只有APP导致一些想爬的人都放弃了去尝试,但是作为一个程序员不要怕麻烦。麻烦才是你产生bug的开始 - - 爬取前必要做的事(按照前后顺序) 首先我在这里先说明...
  • 最近在学习爬虫技术,就用抖音练了一下手,发现抖音爬虫并不是那么难,主要还是签名算法花了我一点时间,只要能搞定签名,要爬取哪些数据基本就迎刃而解了。 至于签名算法的实现,网上有很多文章,大家如果要自己...
  • GitHub:抖音爬虫

    千次阅读 2020-09-15 18:26:55
    hello,小伙伴们,大家好,今天给大家分享的开源项目是抖音小视频爬虫,感兴趣的小伙伴可以给作者一个start。 安装 pip install requirements.txt 使用方法 抖音主页 - 分享 - 复制链接 - 发送到电脑 点击链接 -...
  • 抖音爬虫最新方法

    千次阅读 2020-11-21 19:12:18
    最近有需求需要爬取抖音的一些数据,网上的一些方法都比较老,由于抖音升级较快已经不太实用了,所以只能自己解决了。 本次是对最新版本抖音app(13.6.0版本)进行的数据的抓取。 主要是通过脱壳、frida的逆向开发...
  • 此Github包含两个抖音爬虫: 第一个为github用户loadchange的代码,位于amemv-crawler目录下: “ 可以下载指定抖音用户的全部视频(含收藏),也可以下载指定主题(挑战)或音乐下的全部视频。” 其优势为爬取速度快,...
  • 该系列内容主要介绍抖音爬虫的相关过程。因为科研需要,所以选择爬取抖音的视频数据,包括点赞等。爬取思路是首先爬取用户,然后根据用户爬取其对应发布的视频数据。这一个博客我将介绍环境配置。 一、抓包软件 ...
  • 闲来无事,上篇已经说了抖音数据爬虫基本功能已实现(上一篇链接),就又研究了下通过协议进行点赞、关注的实现方法,经过不断的实验,终于实现了抖音自动点赞、自动关注。 当然,通过协议的方式去点赞、关注,...
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  • 抖音爬虫获取抖音cookies(CK)

    千次阅读 2020-12-04 09:40:05
    分析 Cookie中文名称为小型文本... 抖音核心的cookies是sessionID值, 可嵌套到接口的headers里的Cookie里进行请求。 目前有研究出有三种获取ck的方法: (1). 通过web端的扫码获取到cookies (2). 通过app端抖音的账号
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