抖音是一个数据宝库：个人资料、, 主题标签, ，视频统计数据、评论。通过网络爬虫，你可以自动提取所有这些信息。你可以选择两种方法：使用一个 开箱即用工具 （无需编写代码）或编写你自己的代码刮刀在 Python.

下面将按步骤详细说明操作方法，包括你可以获取的数据以及相关法律规定。.

使用 Python 和无代码工具进行 TikTok 网页抓取的教程 — 2026年如何在TikTok上进行网页抓取？ ©Alexia 供稿于Alucare.fr

在 TikTok 上刮分的不同方法

为了 TikTok 刮刀, ，主要有两种方法。具体选择取决于你的技术能力以及项目的复杂程度。.

使用专用工具 （无代码）。.
用Python编写自己的网页抓取程序.

1.使用网络搜索工具

这是最……的方法 简单快捷, ，如果你完全没有编程经验，这再合适不过了。这些工具提供了 全套解决方案 并代你处理技术难题：绕过反机器人保护机制、轮换代理, 会话管理。.

以下是三个 TikTok 抓取工具 有效的：

Bright Data
Apify
Octoparse

亮数据

Bright Data的TikTok爬取工具，用于提取个人资料、视频和话题标签 — Bright Data 提供适用于 TikTok 的高级数据抓取工具 ©Alexia 供 Alucare.fr 使用

亮数据 是一款功能全面的解决方案，以其代理服务（家庭和移动代理）以及先进的爬虫工具而闻名：专用API、内置爬虫浏览器。其 TikTok 刮刀 收集有关个人资料、帖子（包括话题标签）和评论的数据。结果可导出为 JSON 或在 CSV 用于你的分析。.

当你的项目需要时，这是最佳选择 蓬松感十足 以及可靠的基础设施。我们将在我们的全面评测 Bright Data.

Apify

Apify 是一个云平台，用于 开发刮板 能够执行大规模数据提取。.

他的 TikTok 刮刀 提取详细信息：用户资料、话题标签、视频配乐以及帖子的完整元数据。评论则通过专用的工具“TikTok Comments Scraper”进行提取。.

这是 最灵活的解决方案, ，非常适合在云端自定义数据提取或自动化重复性任务。数据将导出为 JSON 在哪里 CSV 直接在界面中操作。如需了解更多详情，请参阅我们的全面评测 Apify.

Octoparse

Octoparse 是一个 无代码解决方案 其可视化界面让你只需点击几下即可创建一个数据抓取工具，无需编写任何代码。该工具还提供了一个 模板 TikTok 刮板 开箱即用，之后你可以根据自己的需求进行个性化设置。.

对于……来说，这是最实惠的选择 初学者 希望快速提取数据的人。如需了解更多信息，请阅读我们的 Octoparse 全面评测.

2.使用 Python 浏览代码

这使用Python进行数据抓取是一种更 技术性强且可定制, ，这需要具备编程基础。如果你想要一个 全面控制 关于要提取的数据、输出格式（JSON, CSV) 以及请求的频率。以下是具体操作步骤。.

先决条件

首先，安装几个 Python 库：

pip install requests parsel jmespath selenium scrapfly-sdk

该命令安装 .NET Framework 3.0：

Requests 为了 HTTP 请求.
Parsel 用于分析HTML内容（XPath选择器）。.
JMESPath 用于过滤JSON。.
Selenium 用于管理 JavaScript 页面 如果有必要。.
scrapfly-sdk, ，ScrapFly的SDK（付费服务，提供1 000个免费积分用于测试），下文将使用该SDK来管理反机器人机制和代理服务器。.

此处采用的方法是通过……从个人资料或视频中提取数据。’JSON分析 隐藏在TikTok页面中。.

TikTok 将这些数据直接注入到页面的 HTML 中，位于标签内，从而无需调用官方 API。.

步骤 1：分析网络请求

打开这些 开发工具 (F12) 你的浏览器。.
在 Network, 观察这些 加载请求 当你在 tiktok.com 上浏览个人主页或视频时。.
定位数据来源。对于个人主页或视频，该来源是标签，可在页面源代码（“元素”标签页）中看到。对于评论，则是发往类似 /api/comment/list/ 这种格式的 URL 的 XHR 请求，可在“网络”标签页中看到。其完整 URL 显示在“头部”标签页中。.
对于个人主页或视频，只需使用该页面的URL；对于评论，则使用该端点的URL。.

步骤 2：发送请求并获取响应

一旦确定了来源，请使用 Python 以请求该页面并提取其中包含的JSON数据。.

import requests
from parsel import Selector
import json

url = "https://www.tiktok.com/@pseudo"  请将 # 替换为目标 URL
resp = requests.get(url, headers={
    "User-Agent": "Mozilla/5.0"
})
selector = Selector(resp.text)
data = selector.xpath("//script[@id='__UNIVERSAL_DATA_FOR_REHYDRATION__']/text()").get()
profile = json.loads(data)["__DEFAULT_SCOPE__"]["webapp.user-detail"]["userInfo"]
print(profile)

标签 __UNIVERSAL_DATA_FOR_REHYDRATION__ 包含TikTok注入到个人资料页和视频页中的JSON代码块。该代码块包含个人资料的元数据：关注者数量、关注数量、个人简介和用户ID。该方法借鉴了由 ScrapFly.

步骤3：提取相关数据

然后你可以 过滤 JSON 只保留核心信息：用户名、互动数据、简介。以下是一个使用ScrapFly的示例，适用于 TikTok 帖子 :

from scrapfly import ScrapeConfig, ScrapflyClient
import json, jmespath

SCRAPFLY = ScrapflyClient(key="TA_CLE")
CONFIG = {"asp": True, "country": "US"}

def parse_post(response):
    sel = response.selector
    data = sel.xpath("//script[@id='__UNIVERSAL_DATA_FOR_REHYDRATION__']/text()").get()
    post = json.loads(data)["__DEFAULT_SCOPE__"]["webapp.video-detail"]["itemInfo"]["itemStruct"]
    return jmespath.search(
 """{
 id: id,
 desc: desc,
 author: author.{uniqueId, nickname},
        stats: stats
 }""",
 post
    )

async def scrape_posts(urls):
    to_scrape = [ScrapeConfig(url, **CONFIG) for url in urls]
    results = []
    async for resp in SCRAPFLY.concurrent_scrape(to_scrape):
 results.append(parse_post(resp))
    return results

这段代码展示了如何 正确解析 帖子的关键信息：ID、描述、作者和互动数据（喜欢, （评论、浏览量、分享量）。随后，该结果可转换为 CSV 用于你的分析。.

第4步：管理迭代和分页

TikTok的内部API通常每次只返回一小部分结果。若要获取更多评论，你需要使用循环来处理分页 while, ，只要还有数据需要加载，它就会继续向该端点发送请求。.

cursor = 0
all_data = []
while True:
    params = {"count": 20, "cursor": cursor, "aweme_id": post_id}
    resp = requests.get(api_url, params=params)
    data = resp.json()
    comments = data.get("comments", [])
    all_data.extend(comments)
    if not data.get("total") or cursor >= data["total"]:
 break
    cursor += params["count"]

简体代码 ：将 api_url 替换为 https://www.tiktok.com/api/comment/list/，将 post_id 替换为视频的 ID。实际上，TikTok 还要求提供从浏览器获取的会话参数，因此建议通过 ScrapFly 或无头浏览器来操作。.

这里利用了该参数 cursor 为了 通过内部端点进行分页 注释。每次迭代都会获取20条结果，直到数据完全耗尽为止。.

为什么要在 TikTok 上报废？

从TikTok收集公开数据有助于做出更明智的决策，无论你从事的是市场营销、数据分析还是研究工作。以下是五个具体应用场景，在这些场景中，提取TikTok数据确实能发挥关键作用：

市场分析： 你找到那些 新兴趋势 （热门话题标签、流行音频、小众内容）。通过关注正在崛起的趋势，你可以在某个话题变得饱和之前就发现它。.
网红营销： 你可以通过比较相关博主的粉丝数量、他们的 承诺率 实际效果以及帖子的表现，而不是仅凭显示的数字来判断。.
情感分析： 你通过收集以下信息来评估人们对一个品牌的认知：注释在视频下方，以了解公众反应总体上是积极、消极还是中立的。.
学术研究： 通过提取的数据可以研究 社会或文化现象 这些现象在平台上有所体现，并附有量化且可复现的数据样本。.
竞争情报： 你通过关注竞争对手的发布频率、有效的内容形式以及影片能获得最多点赞和浏览量的。.

在所有这些情况下，都应遵守TikTok的使用条款以及 RGPD 这仍然是你的责任，尤其是在处理与可识别用户相关的信息时。.

常见问题

TikTok 上的网络搜索合法吗？

这是一个需要具体分析的问题。一般来说，从TikTok抓取公开数据本身并不违法，但你必须遵守两点： TikTok 的使用条件, ，这些平台在其《用户使用条款》中禁止自动数据采集，以及诸如 RGPD 在欧洲。.

具体来说，提取公开信息（话题标签、热门话题、汇总统计数据）比收集个人身份数据（电子邮件、可识别身份的个人资料）面临的问题要少。如果你存储了个人数据，则需根据《通用数据保护条例》（GDPR）承担相应责任。如需了解更多详情，请阅读我们关于该条例的文章：网络搜索的合法性.

有哪些最好的 TikTok 搜索工具和软件？

这完全取决于你的需求和技术能力。.

无需编程即可入门： Octoparse 这是最简单的解决方案，拥有直观的图形界面。.
针对大宗项目： Bright Data 凭借其内置的代理服务器和防封锁基础设施，表现卓越。.
要在云端实现自动化： Apify 提供 TikTok 刮刀 开箱即用，支持导出为 JSON 在哪里 CSV.

如果你更喜欢自己编写代码，, Python 使用诸如 Selenium 或 SDK ScrapFly 能让你更好地掌控提取过程。如需详细对比（价格、优势、局限性），请参阅我们关于最佳网络搜刮工具.

可以从 TikTok 提取哪些数据？

你可以在TikTok上获取各种各样的公开信息：

用户资料：姓名、简介、关注者数量、关注数量、用户ID。.
视频和帖子的元数据：描述、时长、发布日期、配乐
热门话题标签和趋势
参与度统计数据：喜欢, 分享、评论、浏览量

所有这些数据均以结构化格式返回（JSON)，可轻松转换为 CSV 用于你的分析。.

如何绕过 TikTok 的反僵尸保护？

TikTok 采取了多项措施来阻止爬虫，包括分析浏览行为、请求的技术指纹（TLS、请求头、Cookie）以及 IP 地址的信誉评估。.

只要遵循最佳实践，这些防护措施仍可有效管理：

使用轮换的住宅代理（数据中心的IP地址很容易被识别出来）。.
使用以下方式模拟真实的浏览器 Selenium.
添加 请求之间的随机延迟 以避免服务器过载。.

你抓取数据的速度越快，被发现的风险就越大。保持一个合理的速度，既能保护TikTok，也能保障你自己的访问安全。.

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