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2025-01-12
巧用 Bing 网站管理员工具,快速提升网站 Bing 权重
巧用Bing网站管理员工具,快速提升网站Bing权重 在互联网蓬勃发展的当下,网站的权重已然成为衡量其在网络世界中影响力的关键指标。无论是企业希望通过网站拓展业务、提升品牌知名度,还是个人期望凭借网站分享知识、展示才华,高权重的网站都能带来更多的流量与曝光机会。Bing作为全球知名的搜索引擎,其网站管理员工具蕴含着一系列强大且实用的功能,为我们提升网站在Bing搜索引擎中的权重提供了有效途径。接下来,就为大家详细剖析如何巧妙运用这些工具,实现网站权重的快速提升。 一、基础设置与验证 (一)注册与登录 如果你是完全的新手,不用担心,注册和登录Bing网站管理员工具非常简单。首先,打开你常用的浏览器,在地址栏中准确输入Bing网站管理员工具的官方网站网址https://www.bing.com/webmasters/ 。等页面加载完成后,你会看到一个很清晰的登录与注册界面。Bing借助微软账号体系,给我们带来了极大的便利。要是你已经有了Outlook邮箱账号、OneDrive账号或者Xbox Live账号等,都能直接用来登录Bing网站管理员工具,不用再重新注册,节省了很多时间。整个过程一般几分钟就能完成,这样你就能快速开启网站管理的第一步啦。 (二)网站所有权验证 成功登录后,验证网站所有权是必须要做的重要一步,只有通过验证,你才能使用Bing网站管理员工具的全部功能。Bing提供了好几种验证方式,不管你懂不懂技术,都能找到适合自己的方法。 HTML文件上传验证:选这种方式的话,Bing会生成一个专门的HTML文件,里面包含了验证网站所有权的关键信息。然后,你要通过网站的文件管理系统,把这个文件上传到网站的根目录。不同的网站建设平台找根目录的方法不太一样。比如在一些虚拟主机控制面板里,通过文件管理器进到网站的主目录,这个主目录就是根目录。上传完后,回到Bing网站管理员工具的验证页面https://www.bing.com/webmasters/verification ,点击验证按钮,Bing会用特定的算法检查网站根目录里有没有这个文件,来确认你对网站的所有权。整个上传和验证过程,熟练的话可能十几分钟就能搞定,新手可能需要半小时左右。 HTML标签验证:这种方法需要你在网站首页的HTML代码的Head部分添加Bing提供的meta标签。如果你对HTML代码有点了解,操作起来就不难。你可以在网站的后台管理系统里,找“主题设置”“自定义代码”等相关选项,找到编辑网站首页HTML代码的入口。把Bing提供的meta标签完整准确地粘贴到Head部分,保存好更改后,Bing就能通过扫描网页代码来验证网站所有权了。在Bing网站管理员工具中关于HTML标签验证的说明页面https://www.bing.com/webmasters/help/how-to-verify-your-site-4432740 有详细指导。这个过程大概需要20 - 30分钟,主要时间花在找代码入口和粘贴标签上。 DNS验证:DNS验证相对来说技术要求高一些。它涉及到对网站域名系统(DNS)的设置。Bing会给你一个特定的DNS记录值,你得登录到域名注册商的管理界面,在DNS设置区域添加一条新记录。记录的类型、名称和值都要按Bing的要求准确填写。添加完后,因为DNS系统在全球传播需要时间,一般几分钟到几小时不等,Bing会在传播完成后进行验证。Bing网站管理员工具中关于DNS验证的帮助页面https://www.bing.com/webmasters/help/dns-verification-3f0c574 能为你提供更多指引。所以从开始设置到完成验证,可能需要几个小时甚至一天的时间,具体要看DNS传播的速度。 网站所有权验证图片 二、网站地图提交与优化 (一)生成网站地图 网站地图就像一张详细的地图,能让搜索引擎清楚地知道网站的结构和内容分布,是搜索引擎高效抓取网站的重要依据。 WordPress建站系统:如果你的网站是用WordPress搭建的,Yoast SEO插件是生成网站地图的好帮手。你可以在WordPress的插件市场https://wordpress.org/plugins/ 里搜索Yoast SEO,然后安装并激活它。安装好后,在插件的设置界面很容易就能找到网站地图生成的相关选项。Yoast SEO不仅能自动扫描网站的页面、文章、分类等内容,生成全面的XML网站地图,还能让你进行很多优化设置。比如,你可以设置哪些页面或内容类型要包含在网站地图里,哪些可以不包含;还能调整页面在地图中的优先级,把重要的页面优先级设高一点,让搜索引擎优先抓取。整个安装插件和生成网站地图的过程,快的话十几分钟,慢的话半小时也能完成。 其他建站系统或独立网站:要是你的网站是用其他建站系统或者是独立开发的,在线网站地图生成工具是个不错的选择。像XML - Sitemaps.comhttps://www.xml-sitemaps.com/ 等就是很有名的在线工具。使用的时候,你只要在工具的界面输入网站的网址,选择要包含的页面类型,比如所有页面或者只是特定目录下的页面,再设置一下页面更新频率等参数,工具就会根据你给的信息,生成符合标准的XML网站地图。生成的地图文件可以下载保存到本地,留着后面提交用。这个过程大概20分钟左右就能完成,主要是填写信息和等待生成地图的时间。 (二)提交网站地图 在Bing网站管理员工具的操作界面里,仔细找“网站地图”相关选项,这个选项一般在“网站配置”“索引”等相关菜单下面,具体可参考https://www.bing.com/webmasters/sitemaps 。找到后,点击进入提交页面,把之前生成好的网站地图的URL地址准确地填到指定的输入框里,然后点击提交按钮。提交成功后,Bing搜索引擎会马上启动抓取程序,按照网站地图里列出的链接,有计划地抓取网站的页面内容。一般提交后,Bing会在几小时到一天内开始抓取,不过要让网站所有页面都被索引收录,可能需要几天到几周的时间,这要看网站的规模和内容更新情况。 网站地图提交图片 三、优化网站内容与结构 (一)关键词研究与布局 利用关键词研究工具:Bing网站管理员工具里的关键词研究工具非常好用。你可以在https://www.bing.com/webmasters/keywords 进入该工具界面,输入和你网站主题紧密相关的核心词汇,比如你的网站是卖户外运动装备的,就可以输入“户外运动装备”“登山鞋”“露营帐篷”等。工具很快就会给你一堆有价值的数据。 搜索量:这个数据能告诉你这个关键词在Bing搜索引擎上被用户搜索的次数,搜索量越高,说明这个词越热门,潜在的用户需求也就越大。 竞争程度:它反映了这个关键词在搜索引擎结果页面(SERP)上的竞争激烈程度。竞争程度高,就意味着很多网站都在争这个关键词的排名,优化起来难度大;竞争程度低的话,你就更有机会获得好的排名。 相关衍生关键词:工具还会给出和你输入关键词相关的其他词汇,这些可能是用户搜索时用的变体、近义词或者相关的长尾关键词。比如你输入“登山鞋”,可能就会出现“防水登山鞋”“男士登山鞋品牌推荐”等。这个关键词研究过程,每次输入不同关键词进行查询分析,大概10 - 15分钟就能完成一次。 选择合适的关键词:通过对这些数据的仔细分析,你就能选出一些搜索量适中而且竞争相对小的关键词。搜索量适中说明有一定的用户需求,竞争小又让你更有机会在搜索结果中排名靠前。比如在“户外运动装备”这个大主题下,“小众户外运动装备推荐”这个关键词,搜索量虽然比不上“户外运动装备”,但竞争程度低,对于一些中小规模的户外运动网站来说,就是个不错的选择。选择关键词的过程,可能需要花费几个小时,你要多尝试不同的关键词组合,分析数据后才能确定最合适的。 关键词布局策略:选好关键词后,怎么把它们合理地放在网站里很关键。 标题:文章标题很重要,既能吸引用户点击,又能让搜索引擎知道页面主题。在标题里自然地加入主要关键词,像“[品牌名]小众户外运动装备推荐,开启独特户外之旅”,这样的标题既能准确说明页面内容,又能吸引对小众户外运动装备感兴趣的用户。 正文:在文章正文中,要合理地多次出现关键词,但注意别堆砌,要让内容读起来自然流畅。可以在段落的开头、结尾以及重要观点阐述的地方适当出现关键词,让搜索引擎清楚地明白页面内容和关键词的关系。 图片替代文本:给网站里的图片加上包含关键词的替代文本,这样不仅能帮助搜索引擎理解图片内容,要是图片显示不出来,也能给用户提供有用的信息。比如一张展示登山鞋的图片,替代文本可以设为“[品牌名]防水登山鞋细节展示”。关键词布局不是一次性就能完成的,每次更新网站内容时都要注意合理布局,是一个持续的过程。 关键词研究图片 (二)优化页面结构 简洁明了的导航栏:网站的导航栏就像网站的“交通枢纽”,设计得清晰合理,用户和搜索引擎爬虫就能很快找到想要的页面。导航栏的菜单选项要简洁直观,别弄太多复杂的分类和层级。比如一个电商网站的导航栏,可以设置“首页”“产品分类(像户外运动装备、健身器材等)”“品牌专区”“促销活动”“客户服务”等主要选项,这样用户和搜索引擎都能一眼找到自己需要的内容。优化导航栏可能需要几个小时到一天的时间,主要是思考怎么分类和布局更合理。虽然Bing网站管理员工具没有专门针对导航栏优化的独立页面,但在整体的网站优化指南https://www.bing.com/webmasters/help 中有相关建议可供参考。 合理使用内部链接:内部链接就像连接网站各个页面的“桥梁”,合理使用能让网站形成一个有机的网络结构,提升网站整体权重。比如在一篇介绍电子产品的文章里,可以添加指向同类产品介绍页面或相关技术文章页面的链接。像介绍一款智能手机的文章,就可以加指向该品牌其他型号手机介绍页面的链接,还有关于手机摄影技术文章的链接。这样做既能让用户在浏览网站时方便找到更多相关信息,提升用户体验,又能引导搜索引擎爬虫深入抓取网站更多内容,让搜索引擎更好地理解网站页面之间的关系和网站整体主题,从而提升网站整体权重。内部链接的设置也是一个持续的工作,随着网站内容的增加,要不断完善内部链接结构。同样,Bing网站管理员工具关于网站结构优化的部分https://www.bing.com/webmasters/help 对内部链接设置有一定的指导意义。 四、数据监测与问题解决 (一)定期查看数据报告 Bing网站管理员工具提供了很多详细的数据报告,这些报告就像网站的“体检报告”,能让我们清楚地知道网站在Bing搜索结果中的表现。 搜索性能报告:你可以在https://www.bing.com/webmasters/search-performance 查看搜索性能报告,通过它,你能得到网站在Bing搜索结果中的很多关键数据。 展示次数:这表示网站页面在Bing搜索结果中被展示的总次数,展示次数越多,说明网站在搜索结果中的曝光机会越多。 点击次数:就是用户从Bing搜索结果中点击进入网站页面的实际次数。点击次数和展示次数的比例(点击率)能反映出网站页面在搜索结果中的吸引力。 关键词排名情况:这里会详细列出网站用的关键词在Bing搜索结果中的具体排名位置。通过跟踪关键词排名的变化,你就能知道优化工作有没有效果。建议你每周至少查看一次搜索性能报告,每次查看分析大概需要30分钟左右。 索引报告:在https://www.bing.com/webmasters/index-report 可以查看索引报告,它主要展示网站页面被Bing索引的情况。通过它,你能知道哪些页面被Bing成功索引了,哪些页面存在索引问题。要是发现有很多页面没被索引,可能是网站的某些设置阻碍了Bing爬虫的抓取,或者页面内容不符合搜索引擎规范。这时候,就需要深入分析原因并采取相应的解决措施。同样,建议每周查看一次索引报告,查看时间大概20分钟左右。 数据展示页图片 (二)解决抓取和索引问题 抓取问题排查与修复:在Bing网站管理员工具的“抓取问题”板块https://www.bing.com/webmasters/crawl-issues ,会详细列出Bing在抓取网站过程中遇到的各种错误信息。 页面无法访问:可能是网站服务器故障、页面链接错误或者网站设置了访问限制等原因造成的。要是服务器故障,要马上联系服务器提供商排查修复;如果是链接错误,就要检查网站的页面链接对不对,特别是网站改版、页面迁移后,一定要确保所有链接都能正常访问;要是访问限制问题,就得检查网站的防火墙设置、.htaccess文件等,保证Bing爬虫能正常访问网站页面。修复页面无法访问问题的时间不确定,服务器故障可能需要几个小时到几天才能解决,链接错误和访问限制问题,熟练的话可能几小时就能修复。 链接错误:包括死链接(无效链接)和重定向错误等。死链接会影响用户体验和搜索引擎爬虫的抓取,需要定期用工具检查网站的链接情况,及时把死链接修复或删除。对于重定向错误,要保证重定向设置正确,别出现循环重定向等问题。检查和修复链接错误,一次大概需要几个小时,具体要看网站规模和链接数量。 索引问题分析与解决:在“索引报告”中,要是发现有页面没被正确索引,就要仔细分析原因。可能是页面内容有问题,比如内容重复度过高、有很多低质量或无关的信息等。对于内容重复问题,可以通过创作原创内容、规范内容发布等方法解决;对于低质量内容,要优化和更新页面内容,提升内容的价值和相关性。也可能是网站的某些设置阻碍了索引,比如robots.txt文件错误地禁止了搜索引擎抓取某些页面,这时候就得检查robots.txt文件的设置,保证重要页面能被正常抓取索引。Bing网站管理员工具关于索引问题的帮助页面https://www.bing.com/webmasters/help/why-arent-my-pages-getting-indexed-4092409 能提供更多解决思路。解决索引问题的时间也不一样,内容问题可能需要几天到几周来更新优化,robots.txt文件设置问题,检查和修改可能几个小时就能完成。 及时解决这些抓取和索引问题,能保证网站正常被收录和权重提升。要是问题一直不解决,不仅会影响网站在Bing搜索结果中的展示,还可能让网站权重下降,用户流量流失。 三、效果 效果图片 总结 总之,Bing网站管理员工具是提升网站Bing权重的有力助手。通过合理运用上述方法,从基础设置到内容优化,再到数据监测与问题解决,持续不断地进行改进和完善,一般来说,3 - 6个月就能看到网站在Bing搜索引擎中的权重有明显提升,获得更多的流量和曝光机会,在互联网的广阔天地中绽放光彩。
攻略
教程
# seo
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福利源码
1月12日
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2025-01-12
抖音数据采集分析工具 Python 源码免费下载 - 深度洞察抖音数据的利器
抖音数据采集分析工具Python源码免费大放送,开启数据洞察新征程 在当今数字化浪潮席卷全球的时代,数据已然成为各行各业发展的核心驱动力。尤其是在短视频领域,抖音作为行业的佼佼者,蕴含着海量的数据宝藏。为了帮助广大用户能够更加便捷、高效地挖掘这些数据背后的价值,我们怀着激动的心情向大家宣布——抖音作品数据采集分析工具的Python源码正式对外开放,而且完全免费! 这款精心打造的工具,堪称内容创作者与市场分析师的“得力神兵”。对于内容创作者来说,通过对抖音作品数据的深入分析,能够精准洞察观众的喜好与需求,从而创作出更贴合市场、更具吸引力的优质内容,提升自身在抖音平台的影响力与竞争力。对于市场分析师而言,该工具采集的丰富数据,能够为市场趋势研究、竞品分析等提供坚实的数据支撑,帮助企业制定更加科学、有效的市场策略。 截图 使用截图图片 一、技术细节与使用要点 (一)代码编写与调试 本工具的代码是基于cursor编写而成,这一技术架构为工具的数据采集与分析功能奠定了坚实的基础。然而,就像任何一款处于不断优化过程中的软件产品一样,目前代码存在部分报错情况,并且个别模块尚未调试完善。但这并非是阻碍,而是为广大技术爱好者提供了一个施展才华的舞台。对于那些拥有扎实技术功底、热衷于探索与创新的用户而言,这无疑是一次难得的机会。你可以深入到代码的世界中,通过自己的智慧和努力,对这些问题进行调试与优化,不仅能够让工具更加符合自己的使用需求,还能在这个过程中提升自己的编程技能。 (二)配置要求 在使用该工具之前,有一个关键的准备步骤,那就是用户需要自行配置谷歌浏览器驱动。谷歌浏览器驱动在工具的数据采集过程中起着至关重要的桥梁作用,它能够确保工具与浏览器之间的通信顺畅,从而实现高效的数据采集。虽然这一配置过程可能需要花费一些时间和精力,但当你成功完成配置,看到工具顺利运行并为你采集到所需的数据时,一切的付出都将得到丰厚的回报。 二、使用便捷性:代码获取方式 为了最大程度地方便大家获取,我们将代码精心保存为文件,并提供了云盘下载渠道。这种方式不仅确保了代码的完整性,还让用户能够轻松快捷地将代码下载到本地,随时开始自己的数据采集与分析之旅。 当然你也可以复制粘贴↓ #您下载的资源来着www.fulicode.cn import tkinter as tk from tkinter import ttk, messagebox from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC import time import threading import pandas as pd import json from datetime import datetime import os from urllib.parse import quote from bs4 import BeautifulSoup import jieba from collections import Counter import traceback class DouyinAnalyzer: def __init__(self, root): self.root = root self.root.title("抖音作品分析工具") self.root.geometry("800x600") # 创建变量 self.url = tk.StringVar(value="https://www.douyin.com") self.scroll_count = tk.StringVar(value="100") self.delay = tk.StringVar(value="2") self.is_running = False self.collected_data = [] # 创建界面 self.create_widgets() def create_widgets(self): # 创建notebook用于标签页 self.notebook = ttk.Notebook(self.root) self.notebook.pack(fill='both', expand=True, padx=5, pady=5) # 创建各个标签页 self.create_collection_tab() self.create_data_tab() self.create_user_data_tab() self.create_analysis_tab() self.create_help_tab() # 添加帮助标签页 def create_collection_tab(self): """创建数据采集标签页""" collection_frame = ttk.Frame(self.notebook) self.notebook.add(collection_frame, text='数据采集') # URL输入框 url_frame = ttk.LabelFrame(collection_frame, text='数据来源') url_frame.pack(fill='x', padx=5, pady=5) ttk.Label(url_frame, text="抖音链接:").pack(side='left', padx=5) ttk.Entry(url_frame, textvariable=self.url, width=50).pack(side='left', padx=5) # 添加搜索框架 search_frame = ttk.LabelFrame(collection_frame, text='关键词搜索') search_frame.pack(fill='x', padx=5, pady=5) # 搜索关键词输入 keyword_frame = ttk.Frame(search_frame) keyword_frame.pack(fill='x', padx=5, pady=5) ttk.Label(keyword_frame, text="搜索关键词:").pack(side='left', padx=5) self.search_keyword = tk.StringVar() ttk.Entry(keyword_frame, textvariable=self.search_keyword, width=50).pack(side='left', padx=5) # 搜索类型选择(单选框) type_frame = ttk.Frame(search_frame) type_frame.pack(fill='x', padx=5, pady=5) ttk.Label(type_frame, text="搜索类型:").pack(side='left', padx=5) self.search_type = tk.StringVar(value='video') search_types = [ ('视频', 'video'), ('用户', 'user'), ('音乐', 'music'), ('话题', 'hashtag') ] # 创建单选框 for text, value in search_types: ttk.Radiobutton( type_frame, text=text, value=value, variable=self.search_type ).pack(side='left', padx=10) # 参数设置框 param_frame = ttk.LabelFrame(collection_frame, text='采集参数') param_frame.pack(fill='x', padx=5, pady=5) ttk.Label(param_frame, text="滚动次数:").pack(side='left', padx=5) ttk.Entry(param_frame, textvariable=self.scroll_count, width=10).pack(side='left', padx=5) ttk.Label(param_frame, text="延迟(秒):").pack(side='left', padx=5) ttk.Entry(param_frame, textvariable=self.delay, width=10).pack(side='left', padx=5) # 按钮框 button_frame = ttk.Frame(collection_frame) button_frame.pack(pady=10) ttk.Button(button_frame, text="搜索采集", command=self.start_search_collection).pack(side='left', padx=5) ttk.Button(button_frame, text="停止采集", command=self.stop_collection).pack(side='left', padx=5) # 状态栏 status_frame = ttk.Frame(collection_frame) status_frame.pack(fill='x', pady=5) self.status_label = ttk.Label(status_frame, text="就绪") self.status_label.pack(side='left', padx=5) self.progress = ttk.Progressbar(status_frame, length=300, mode='determinate') self.progress.pack(side='left', padx=5) def create_data_tab(self): """创建数据查看标签页""" data_frame = ttk.Frame(self.notebook) self.notebook.add(data_frame, text='数据查看') # 创建工具栏 toolbar = ttk.Frame(data_frame) toolbar.pack(fill='x', padx=5, pady=5) # 添加导出按钮 ttk.Button(toolbar, text="导出Excel", command=self.export_excel).pack(side='left', padx=5) ttk.Button(toolbar, text="导出JSON", command=self.export_json).pack(side='left', padx=5) # 添加统计标签 self.stats_label = ttk.Label(toolbar, text="共采集到 0 条数据") self.stats_label.pack(side='right', padx=5) # 创建表格 columns = ('序号', '标题', '作者', '发布时间', '点赞数', '视频链接') self.data_tree = ttk.Treeview(data_frame, columns=columns, show='headings') # 设置列标题和宽度 for col in columns: self.data_tree.heading(col, text=col, command=lambda c=col: self.treeview_sort_column(self.data_tree, c, False)) # 设置列宽 self.data_tree.column('序号', width=50) self.data_tree.column('标题', width=200) self.data_tree.column('作者', width=100) self.data_tree.column('发布时间', width=100) self.data_tree.column('点赞数', width=70) self.data_tree.column('视频链接', width=200) # 添加滚动条 scrollbar = ttk.Scrollbar(data_frame, orient='vertical', command=self.data_tree.yview) self.data_tree.configure(yscrollcommand=scrollbar.set) # 使用grid布局管理器 self.data_tree.pack(side='left', fill='both', expand=True) scrollbar.pack(side='right', fill='y') # 绑定双击事件 self.data_tree.bind('<Double-1>', self.on_tree_double_click) def create_user_data_tab(self): """创建用户数据查看标签页""" user_frame = ttk.Frame(self.notebook) self.notebook.add(user_frame, text='用户数据') # 创建工具栏 toolbar = ttk.Frame(user_frame) toolbar.pack(fill='x', padx=5, pady=5) # 添加导出按钮 ttk.Button(toolbar, text="导出Excel", command=self.export_user_excel).pack(side='left', padx=5) ttk.Button(toolbar, text="导出JSON", command=self.export_user_json).pack(side='left', padx=5) # 添加统计标签 self.user_stats_label = ttk.Label(toolbar, text="共采集到 0 位用户") self.user_stats_label.pack(side='right', padx=5) # 创建表格 columns = ('序号', '用户名', '抖音号', '获赞数', '粉丝数', '简介', '主页链接', '头像链接') self.user_tree = ttk.Treeview(user_frame, columns=columns, show='headings') # 设置列标题和排序功能 for col in columns: self.user_tree.heading(col, text=col, command=lambda c=col: self.treeview_sort_column(self.user_tree, c, False)) # 设置列宽 self.user_tree.column('序号', width=50) self.user_tree.column('用户名', width=150) self.user_tree.column('抖音号', width=100) self.user_tree.column('获赞数', width=70) self.user_tree.column('粉丝数', width=70) self.user_tree.column('简介', width=200) self.user_tree.column('主页链接', width=150) self.user_tree.column('头像链接', width=150) # 添加滚动条 scrollbar = ttk.Scrollbar(user_frame, orient='vertical', command=self.user_tree.yview) self.user_tree.configure(yscrollcommand=scrollbar.set) # 布局 self.user_tree.pack(side='left', fill='both', expand=True) scrollbar.pack(side='right', fill='y') # 绑定双击事件 self.user_tree.bind('<Double-1>', self.on_user_tree_double_click) def on_tree_double_click(self, event): """处理表格双击事件""" try: item = self.data_tree.selection()[0] values = self.data_tree.item(item)['values'] if not values: return video_url = values[5] # 获取视频链接 if video_url: # 确保URL格式正确 if not video_url.startswith('http'): if video_url.startswith('//'): video_url = 'https:' + video_url elif video_url.startswith('/'): video_url = 'https://www.douyin.com' + video_url else: video_url = 'https://www.douyin.com/' + video_url # 使用默认浏览器打开链接 import webbrowser webbrowser.open(video_url) except Exception as e: print(f"打开视频链接错误: {str(e)}") messagebox.showerror("错误", "无法打开视频链接") def on_user_tree_double_click(self, event): """处理用户表格双击事件""" try: item = self.user_tree.selection()[0] values = self.user_tree.item(item)['values'] if not values: return user_url = values[6] # 获取用户主页链接 if user_url: # 确保URL格式正确 if not user_url.startswith('http'): if user_url.startswith('//'): user_url = 'https:' + user_url elif user_url.startswith('/'): user_url = 'https://www.douyin.com' + user_url else: user_url = 'https://www.douyin.com/' + user_url # 使用默认浏览器打开链接 import webbrowser webbrowser.open(user_url) except Exception as e: print(f"打开用户主页链接错误: {str(e)}") messagebox.showerror("错误", "无法打开用户主页链接") def create_analysis_tab(self): """创建数据分析标签页""" analysis_frame = ttk.Frame(self.notebook) self.notebook.add(analysis_frame, text='数据分析') # 创建分析结果文本框 self.analysis_text = tk.Text(analysis_frame, height=20, width=60) self.analysis_text.pack(pady=10, padx=10, fill='both', expand=True) # 创建按钮框架 button_frame = ttk.Frame(analysis_frame) button_frame.pack(pady=5) # 添加分析按钮 ttk.Button(button_frame, text="互动数据分析", command=self.analyze_interaction_data).pack(side='left', padx=5) ttk.Button(button_frame, text="内容长度分析", command=self.analyze_content_length).pack(side='left', padx=5) ttk.Button(button_frame, text="高频词汇分析", command=self.analyze_keywords).pack(side='left', padx=5) ttk.Button(button_frame, text="清空分析结果", command=lambda: self.analysis_text.delete(1.0, tk.END)).pack(side='left', padx=5) def start_search_collection(self): """开始搜索采集""" if self.is_running: messagebox.showwarning("警告", "采集正在进行中!") return self.is_running = True threading.Thread(target=self.scroll_and_collect_search).start() def scroll_and_collect_search(self): """滚动页面并收集搜索结果数据""" driver = None try: # 配置Chrome选项 chrome_options = webdriver.ChromeOptions() chrome_options.add_argument('--disable-gpu') chrome_options.add_argument('--no-sandbox') chrome_options.add_argument('--disable-dev-shm-usage') chrome_options.add_argument('--disable-extensions') chrome_options.add_argument('--disable-logging') chrome_options.add_argument('--log-level=3') # 启动浏览器 driver = webdriver.Chrome(options=chrome_options) # 构建搜索URL keyword = self.search_keyword.get().strip() if not keyword: messagebox.showwarning("警告", "请输入搜索关键词!") return search_type = self.search_type.get() search_url = f"https://www.douyin.com/search/{quote(keyword)}?source=normal_search&type={search_type}" print(f"访问搜索URL: {search_url}") # 访问页面 driver.get(search_url) driver.maximize_window() # 等待页面加载 try: if search_type == 'user': # 等待用户列表加载 WebDriverWait(driver, 10).until( EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, '#search-content-area')) ) # 额外等待确保内容完全加载 time.sleep(5) # 增加等待时间 else: # 等待视频列表加载 WebDriverWait(driver, 10).until( EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, 'li.SwZLHMKk')) ) except Exception as e: print(f"等待页面加载超时: {str(e)}") time.sleep(3) # 额外等待时间 # 获取滚动次数和延迟 scroll_times = int(self.scroll_count.get()) delay = float(self.delay.get()) # 开始滚动和采集 last_height = driver.execute_script("return document.body.scrollHeight") for i in range(scroll_times): if not self.is_running: break try: # 滚动页面 driver.execute_script("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);") time.sleep(delay) # 检查是否到达底部 new_height = driver.execute_script("return document.body.scrollHeight") if new_height == last_height: print("已到达页面底部") break last_height = new_height # 获取页面源码并解析 page_source = driver.page_source soup = BeautifulSoup(page_source, 'html.parser') # 根据搜索类型选择不同的提取方法 if search_type == 'user': new_data = self.extract_user_data(soup) else: container = soup.select_one('[data-e2e="scroll-list"]') if container: new_data = self.extract_video_items(container) else: print("未找到视频列表容器") continue print(f"本次滚动找到 {len(new_data)} 条新数据") # 添加新数据(去重) for data in new_data: if data not in self.collected_data: self.collected_data.append(data) print(f"当前总共采集 {len(self.collected_data)} 条数据") # 更新数据显示 self.root.after(0, self.update_data_display) # 使用after确保在主线程中更新UI # 更新状态 self.status_label.config(text=f"正在滚动... ({i+1}/{scroll_times})") self.progress['value'] = (i + 1) / scroll_times * 100 except Exception as e: print(f"滚动错误: {str(e)}") continue print("搜索结果采集完成") self.status_label.config(text=f"采集完成,共获取{len(self.collected_data)}条数据") except Exception as e: print(f"搜索采集过程出错: {str(e)}") messagebox.showerror("错误", f"采集过程出错: {str(e)}") finally: self.is_running = False if driver: driver.quit() def extract_video_data(self, html): """提取数据""" if self.search_type.get() == 'user': return self.extract_user_data(html) else: return self.extract_video_items(html) def extract_user_data(self, html): """提取用户数据""" print("开始提取用户数据...") # 使用正确的选择器定位用户列表 user_items = html.select("div.search-result-card > a.hY8lWHgA.poLTDMYS") # 更新选择器 print(f"找到 {len(user_items)} 个用户项") user_data = [] for item in user_items: try: # 获取用户链接 user_link = item.get('href', '') # 获取标题 title_elem = item.select_one('div.XQwChAbX p.v9LWb7QE span span span span span') title = title_elem.get_text(strip=True) if title_elem else '' # 获取头像URL avatar_elem = item.select_one('img.RlLOO79h') avatar_url = avatar_elem.get('src', '') if avatar_elem else '' # 获取统计数据 stats_div = item.select_one('div.jjebLXt0') douyin_id = '' likes = '0' followers = '0' if stats_div: spans = stats_div.select('span') for span in spans: text = span.get_text(strip=True) print(f"处理span文本: {text}") # 调试输出 if '抖音号:' in text or '抖音号:' in text: id_span = span.select_one('span') if id_span: douyin_id = id_span.get_text(strip=True) elif '获赞' in text: likes = text.replace('获赞', '').strip() elif '粉丝' in text: followers = text.replace('粉丝', '').strip() # 获取简介 desc_elem = item.select_one('p.Kdb5Km3i span span span span span') description = desc_elem.get_text(strip=True) if desc_elem else '' # 构建数据 data = { 'title': title, 'douyin_id': douyin_id, 'likes': likes, 'followers': followers, 'description': description, 'avatar_url': avatar_url, 'user_link': user_link } # 清理数据 data = {k: self.clean_text(str(v)) for k, v in data.items()} # 格式化数字 data['likes'] = self.format_number(data['likes']) data['followers'] = self.format_number(data['followers']) # 处理用户链接 if data['user_link'] and not data['user_link'].startswith('http'): data['user_link'] = 'https://www.douyin.com' + data['user_link'] # 打印调试信息 print("\n提取到的数据:") for key, value in data.items(): print(f"{key}: {value}") # 只要有标题就添加 if data['title']: if data not in user_data: # 确保不重复添加 user_data.append(data) print(f"成功提取用户数据: {data['title']}") except Exception as e: print(f"提取单个用户数据错误: {str(e)}") traceback.print_exc() # 打印完整的错误堆栈 continue print(f"总共提取到 {len(user_data)} 条用户数据") return user_data def _extract_basic_info(self, item): """提取基本信息""" # 获取用户链接 user_link = item.select_one('a.uz1VJwFY') # 使用确切的类名 # 获取标题 title = "" title_elem = item.select_one('p.ZMZLqKYm span') # 使用确切的类名和结构 if title_elem: title = title_elem.get_text(strip=True) # 获取头像URL avatar_elem = item.select_one('img.fiWP27dC') avatar_url = avatar_elem.get('src', '') if avatar_elem else '' return { 'title': title, 'douyin_id': '', 'likes': '', 'followers': '', 'description': '', 'avatar_url': avatar_url, 'user_link': user_link.get('href', '') if user_link else '' } def _extract_stats_info(self, item, data): """提取统计信息""" stats_div = item.select_one('div.Y6iuJGlc') # 使用确切的类名 if stats_div: spans = stats_div.select('span') spans_text = [span.get_text(strip=True) for span in spans] print(f"找到的span文本: {spans_text}") # 调试输出 for text in spans_text: if '抖音号:' in text or '抖音号:' in text: # 获取嵌套的span中的抖音号 nested_span = stats_div.select_one('span > span') if nested_span: data['douyin_id'] = nested_span.get_text(strip=True) elif '获赞' in text: data['likes'] = text.replace('获赞', '').strip() elif '粉丝' in text: data['followers'] = text.replace('粉丝', '').strip() def _extract_description(self, item, data): """提取用户简介""" desc_elem = item.select_one('p.NYqiIDUo span') # 使用确切的类名和结构 if desc_elem: # 获取纯文本内容,去除表情图片 text_nodes = [node for node in desc_elem.stripped_strings] data['description'] = ' '.join(text_nodes) def _clean_and_format_data(self, data): """清理和格式化数据""" # 清理文本数据 for key in data: if isinstance(data[key], str): data[key] = self.clean_text(data[key]) # 格式化数字 data['likes'] = self.format_number(data['likes']) data['followers'] = self.format_number(data['followers']) # 处理用户链接 if data['user_link']: link = data['user_link'] # 移除查询参数 if '?' in link: link = link.split('?')[0] # 确保正确的格式 if link.startswith('//'): link = 'https:' + link elif not link.startswith('http'): # 移除可能的重复路径 link = link.replace('www.douyin.com/', '') link = link.replace('//', '/') if not link.startswith('/'): link = '/' + link link = 'https://www.douyin.com' + link print(f"原始链接: {data['user_link']}") # 调试输出 print(f"处理后链接: {link}") # 调试输出 data['user_link'] = link def _print_debug_info(self, data): """打印调试信息""" print("\n提取到的数据:") print(f"标题: {data['title']}") print(f"抖音号: {data['douyin_id']}") print(f"获赞: {data['likes']}") print(f"粉丝: {data['followers']}") print(f"简介: {data['description'][:50]}...") print(f"链接: {data['user_link']}") def extract_video_items(self, html): """提取视频数据(原有代码)""" video_items = html.select("li.SwZLHMKk") video_data = [] for item in video_items: try: # 获取视频链接 video_link = item.select_one('a.hY8lWHgA') if not video_link: continue # 构建数据 data = { 'video_url': video_link['href'].strip(), 'cover_image': item.select_one('img')['src'].strip() if item.select_one('img') else '', 'title': item.select_one('div.VDYK8Xd7').text.strip() if item.select_one('div.VDYK8Xd7') else '无标题', 'author': item.select_one('span.MZNczJmS').text.strip() if item.select_one('span.MZNczJmS') else '未知作者', 'publish_time': item.select_one('span.faDtinfi').text.strip() if item.select_one('span.faDtinfi') else '', 'likes': item.select_one('span.cIiU4Muu').text.strip() if item.select_one('span.cIiU4Muu') else '0' } # 清理数据 data = {k: self.clean_text(str(v)) for k, v in data.items()} # 验证数据完整性 if all(data.values()): video_data.append(data) else: print(f"跳过不完整数据: {data}") except Exception as e: print(f"提取单个视频数据错误: {str(e)}") continue return video_data def update_data_display(self): """更新数据显示""" try: search_type = self.search_type.get() print(f"更新数据显示,搜索类型: {search_type}") print(f"当前数据数量: {len(self.collected_data)}") if search_type == 'user': self.notebook.select(2) # 先切换到用户数据标签页 self.root.after(100, self.update_user_display) # 延迟一小段时间后更新显示 else: self.notebook.select(1) # 切换到视频数据标签页 self.root.after(100, self.update_video_display) except Exception as e: print(f"更新数据显示错误: {str(e)}") def update_user_display(self): """更新用户数据显示""" try: # 清空现有显示 self.user_tree.delete(*self.user_tree.get_children()) # 添加新数据 for i, data in enumerate(self.collected_data): try: # 格式化简介 description = data.get('description', '') if len(description) > 50: description = description[:47] + '...' # 格式化数据 values = ( i + 1, data.get('title', ''), data.get('douyin_id', ''), self.format_number(str(data.get('likes', '0'))), self.format_number(str(data.get('followers', '0'))), description, data.get('user_link', ''), data.get('avatar_url', '') ) self.user_tree.insert('', 'end', values=values) print(f"显示用户数据: {data.get('title', '')}") except Exception as e: print(f"处理单条用户数据显示错误: {str(e)}") continue # 更新统计 self.user_stats_label.config(text=f"共采集到 {len(self.collected_data)} 位用户") print(f"更新用户统计: {len(self.collected_data)} 位用户") # 自动滚动到最新数据 if self.user_tree.get_children(): self.user_tree.see(self.user_tree.get_children()[-1]) except Exception as e: print(f"更新用户数据显示错误: {str(e)}") def update_video_display(self): """更新视频数据显示(原有的update_data_display逻辑)""" try: # 清空现有显示 self.data_tree.delete(*self.data_tree.get_children()) # 添加新数据 for i, data in enumerate(self.collected_data): try: title = data.get('title', '') if len(title) > 50: title = title[:47] + '...' values = ( i + 1, title, data.get('author', '未知作者'), data.get('publish_time', ''), self.format_number(str(data.get('likes', '0'))), data.get('video_url', '') ) self.data_tree.insert('', 'end', values=values) except Exception as e: print(f"处理单条数据显示错误: {str(e)}") continue # 更新统计 self.stats_label.config(text=f"共采集到 {len(self.collected_data)} 条数据") # 自动滚动到最新数据 if self.data_tree.get_children(): self.data_tree.see(self.data_tree.get_children()[-1]) except Exception as e: print(f"更新数据显示错误: {str(e)}") def update_data_stats(self): """更新数据统计""" try: total_count = len(self.collected_data) self.stats_label.config(text=f"共采集到 {total_count} 条数据") except Exception as e: print(f"更新统计信息错误: {str(e)}") def stop_collection(self): """停止数据采集""" if self.is_running: self.is_running = False self.status_label.config(text="已停止采集") print("采集已停止") else: print("当前没有正在进行的采集任务") def export_excel(self): """导出数据到Excel""" if not self.collected_data: messagebox.showwarning("警告", "没有数据可导出!") return try: filename = f"抖音数据_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.xlsx" df = pd.DataFrame(self.collected_data) df.to_excel(filename, index=False) messagebox.showinfo("成功", f"数据已导出到: {filename}") except Exception as e: messagebox.showerror("错误", f"导出Excel失败: {str(e)}") def export_json(self): """导出数据到JSON""" if not self.collected_data: messagebox.showwarning("警告", "没有数据可导出!") return try: filename = f"抖音数据_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.json" with open(filename, 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(self.collected_data, f, ensure_ascii=False, indent=2) messagebox.showinfo("成功", f"数据已导出到: {filename}") except Exception as e: messagebox.showerror("错误", f"导出JSON失败: {str(e)}") def export_user_excel(self): """导出用户数据到Excel""" if not self.collected_data or self.search_type.get() != 'user': messagebox.showwarning("警告", "没有用户数据可导出!") return try: filename = f"抖音用户数据_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.xlsx" df = pd.DataFrame(self.collected_data) df.to_excel(filename, index=False) messagebox.showinfo("成功", f"用户数据已导出到: {filename}") except Exception as e: messagebox.showerror("错误", f"导出Excel失败: {str(e)}") def export_user_json(self): """导出用户数据到JSON""" if not self.collected_data or self.search_type.get() != 'user': messagebox.showwarning("警告", "没有用户数据可导出!") return try: filename = f"抖音用户数据_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.json" with open(filename, 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(self.collected_data, f, ensure_ascii=False, indent=2) messagebox.showinfo("成功", f"用户数据已导出到: {filename}") except Exception as e: messagebox.showerror("错误", f"导出JSON失败: {str(e)}") def clean_text(self, text): """清理文本""" return text.replace('\n', ' ').replace('\r', '').strip() def format_number(self, num_str): """格式化数字字符串""" try: num = int(num_str) if num >= 10000: return f"{num / 10000:.1f}万" return str(num) except ValueError: return num_str def analyze_interaction_data(self): """分析互动数据""" if not self.collected_data: messagebox.showwarning("警告", "没有可分析的数据!") return try: # 将点赞数转换为数字 likes_data = [] for data in self.collected_data: likes = str(data['likes']) try: if '万' in likes: # 处理带"万"的数字 num = float(likes.replace('万', '')) * 10000 likes_data.append(int(num)) else: # 处理普通数字 likes_data.append(int(likes)) except (ValueError, TypeError): print(f"无法解析的点赞数: {likes}") continue # 计算统计数据 total_likes = sum(likes_data) avg_likes = total_likes / len(likes_data) if likes_data else 0 max_likes = max(likes_data) if likes_data else 0 # 生成报告 report = "===== 互动数据分析报告 =====\n\n" report += f"总视频数: {len(self.collected_data)}\n" report += f"总点赞数: {self.format_large_number(total_likes)}\n" report += f"平均点赞数: {self.format_large_number(int(avg_likes))}\n" report += f"最高点赞数: {self.format_large_number(max_likes)}\n" # 显示分析结果 self.analysis_text.delete(1.0, tk.END) self.analysis_text.insert(tk.END, report) except Exception as e: print(f"互动数据分析错误: {str(e)}") messagebox.showerror("错误", f"分析失败: {str(e)}") def format_large_number(self, num): """格式化大数字显示""" if num >= 10000: return f"{num/10000:.1f}万" return str(num) def analyze_content_length(self): """分析内容长度""" if not self.collected_data: messagebox.showwarning("警告", "没有可分析的数据!") return try: # 计算标题长度 title_lengths = [len(data['title']) for data in self.collected_data] # 计算统计数据 avg_length = sum(title_lengths) / len(title_lengths) max_length = max(title_lengths) min_length = min(title_lengths) # 生成报告 report = "===== 内容长度分析报告 =====\n\n" report += f"平均标题长度: {avg_length:.1f}字\n" report += f"最长标题: {max_length}字\n" report += f"最短标题: {min_length}字\n\n" # 添加长度分布统计 length_ranges = [(0, 10), (11, 20), (21, 30), (31, 50), (51, 100), (101, float('inf'))] report += "标题长度分布:\n" for start, end in length_ranges: count = sum(1 for length in title_lengths if start <= length <= end) range_text = f"{start}-{end}字" if end != float('inf') else f"{start}字以上" percentage = (count / len(title_lengths)) * 100 report += f"{range_text}: {count}个 ({percentage:.1f}%)\n" # 显示分析结果 self.analysis_text.delete(1.0, tk.END) self.analysis_text.insert(tk.END, report) except Exception as e: messagebox.showerror("错误", f"分析失败: {str(e)}") def analyze_keywords(self): """分析标题中的高频词汇""" if not self.collected_data: messagebox.showwarning("警告", "没有可分析的数据!") return try: # 合并所有标题文本 all_titles = ' '.join(data['title'] for data in self.collected_data) # 设置停用词 stop_words = { '的', '了', '是', '在', '我', '有', '和', '就', '都', '而', '及', '与', '着', '或', '等', '为', '一个', '没有', '这个', '那个', '但是', '而且', '只是', '不过', '这样', '一样', '一直', '一些', '这', '那', '也', '你', '我们', '他们', '它们', '把', '被', '让', '向', '往', '但', '去', '又', '能', '好', '给', '到', '看', '想', '要', '会', '多', '能', '这些', '那些', '什么', '怎么', '如何', '为什么', '可以', '因为', '所以', '应该', '可能', '应该' } # 使用jieba进行分词 words = [] for word in jieba.cut(all_titles): if len(word) > 1 and word not in stop_words: # 过滤单字词和停用词 words.append(word) # 统计词频 word_counts = Counter(words) # 生成报告 report = "===== 高频词汇分析报告 =====\n\n" report += f"总标题数: {len(self.collected_data)}\n" report += f"总词汇量: {len(words)}\n" report += f"不同词汇数: {len(word_counts)}\n\n" # 显示高频词汇(TOP 100) report += "高频词汇 TOP 100:\n" report += "-" * 40 + "\n" report += "排名\t词汇\t\t出现次数\t频率\n" report += "-" * 40 + "\n" for rank, (word, count) in enumerate(word_counts.most_common(100), 1): frequency = (count / len(words)) * 100 report += f"{rank}\t{word}\t\t{count}\t\t{frequency:.2f}%\n" # 显示分析结果 self.analysis_text.delete(1.0, tk.END) self.analysis_text.insert(tk.END, report) except Exception as e: print(f"高频词汇分析错误: {str(e)}") messagebox.showerror("错误", f"分析失败: {str(e)}") def treeview_sort_column(self, tree, col, reverse): """列排序函数""" # 获取所有项目 l = [(tree.set(k, col), k) for k in tree.get_children('')] try: # 尝试将数值型数据转换为数字进行排序 if col in ['序号', '获赞数', '粉丝数', '点赞数']: # 处理带"万"的数字 def convert_number(x): try: if '万' in x[0]: return float(x[0].replace('万', '')) * 10000 return float(x[0]) except ValueError: return 0 l.sort(key=convert_number, reverse=reverse) else: # 字符串排序 l.sort(reverse=reverse) except Exception as e: print(f"排序错误: {str(e)}") # 如果转换失败,按字符串排序 l.sort(reverse=reverse) # 重新排列项目 for index, (val, k) in enumerate(l): tree.move(k, '', index) # 更新序号 tree.set(k, '序号', str(index + 1)) # 切换排序方向 tree.heading(col, command=lambda: self.treeview_sort_column(tree, col, not reverse)) def create_help_tab(self): """创建帮助标签页""" help_frame = ttk.Frame(self.notebook) self.notebook.add(help_frame, text='使用帮助') # 创建帮助文本框 help_text = tk.Text(help_frame, wrap=tk.WORD, padx=10, pady=10) help_text.pack(fill='both', expand=True) # 添加滚动条 scrollbar = ttk.Scrollbar(help_frame, orient='vertical', command=help_text.yview) scrollbar.pack(side='right', fill='y') help_text.configure(yscrollcommand=scrollbar.set) # 帮助内容 help_content = """ 抖音作品分析工具使用指南 ==================== 1. 数据采集 ----------------- • 支持两种采集方式: - 直接输入抖音链接 - 关键词搜索采集 • 关键词搜索支持以下类型: - 视频搜索 - 用户搜索 - 音乐搜索 - 话题搜索 • 采集参数说明: - 滚动次数:决定采集数据量的多少 - 延迟(秒):每次滚动的等待时间,建议2-3秒 • 使用技巧: - 采集时可随时点击"停止采集" - 建议设置适当的延迟避免被限制 - 数据采集过程中请勿关闭浏览器窗口 2. 数据查看 ----------------- • 视频数据: - 包含标题、作者、发布时间等信息 - 双击可直接打开视频链接 - 支持按列排序 - 可导出为Excel或JSON格式 • 用户数据: - 显示用户名、抖音号、粉丝数等信息 - 双击可打开用户主页 - 支持数据排序 - 可单独导出用户数据 3. 数据分析 ----------------- • 互动数据分析: - 统计总点赞数、平均点赞等指标 - 展示互动数据分布情况 • 内容长度分析: - 分析标题长度分布 - 显示最长/最短标题统计 • 高频词汇分析: - 提取标题中的关键词 - 展示TOP100高频词汇 - 计算词频占比 4. 常见问题 ----------------- Q: 为什么采集速度较慢? A: 为了避免被反爬虫机制拦截,程序设置了延迟机制。 Q: 如何提高采集成功率? A: 建议: - 设置适当的延迟时间(2-3秒) - 避免过于频繁的采集 - 确保网络连接稳定 Q: 数据导出格式说明? A: 支持两种格式: - Excel格式:适合数据分析和处理 - JSON格式:适合数据备份和程序读取 Q: 如何处理采集失败? A: 可以: - 检查网络连接 - 增加延迟时间 - 减少单次采集数量 - 更换搜索关键词 5. 注意事项 ----------------- • 合理使用: - 遵守抖音平台规则 - 避免频繁、大量采集 - 合理设置采集参数 • 数据安全: - 及时导出重要数据 - 定期备份采集结果 • 使用建议: - 建议使用稳定的网络连接 - 采集时避免其他浏览器操作 - 定期清理浏览器缓存 如需更多帮助,请参考项目文档或联系开发者。 """ # 插入帮助内容 help_text.insert('1.0', help_content) help_text.config(state='disabled') # 设置为只读 if __name__ == "__main__": root = tk.Tk() app = DouyinAnalyzer(root) root.mainloop() #您下载的资源来自www.fulicode.cn三、下载指南 123云盘下载 抖音数据采集分析工具.zip 下载地址:https://www.123684.com/s/rCKrjv-Vpb8d? 提取码:vq7x无论你是经验丰富的专业开发者,能够熟练地对代码进行二次开发与定制;还是对抖音数据满怀热忱、刚刚踏入数据领域的爱好者,渴望通过数据了解抖音世界的奥秘,都能毫无门槛地获取这份宝贵的资源。我们衷心希望这款工具能够在你的创作与分析旅程中发挥重要作用,帮助你在抖音平台的创作之路上更加得心应手,在市场分析领域取得更优异的成果,开启属于自己的数据洞察新征程。
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福利源码
1月12日
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2025-01-12
QQ 号 API 获取用户高清头像教程及多语言代码
借助QQ号API获取用户高清QQ头像与昵称的实用指南 在投身Typecho开发、WordPress开发,亦或是其他涉及QQ用户的项目进程中,获取用户头像这一需求极为常见。经过一番探寻,我成功找到了可获取QQ高清头像的API接口,在此迫不及待地想要分享给大家。 调用截图 调用截图图片 一、普通头像API 普通头像的获取,可借助以下两个API地址实现: http://q1.qlogo.cn/g?b=qq&nk=QQ号码&s=100 在实际访问这个链接时,我们以QQ号码为123456789为例,当将其替换到链接中的QQ号码位置后,完整链接变为http://q1.qlogo.cn/g?b=qq&nk=123456789&s=100。通过访问此链接,便可得到该QQ号码对应的尺寸为100×100像素的普通头像。这一API接口能够稳定地提供普通尺寸的头像资源,适用于对头像清晰度要求不高,仅需快速展示头像的场景,例如一些列表页面,对头像清晰度的需求低于对加载速度的要求。 http://q2.qlogo.cn/headimg_dl?dst_uin=QQ号码&spec=100 同样以QQ号码123456789为例,替换后链接为http://q2.qlogo.cn/headimg_dl?dst_uin=123456789&spec=100。访问该链接,同样能获取到尺寸为100×100像素的普通头像。这个API与第一个类似,都是提供普通尺寸头像的获取途径,项目开发者可以根据实际的项目架构和需求,灵活选择使用。 二、高清头像API 若期望获取高清头像,可使用如下API:http://q.qlogo.cn/headimg_dl?dst_uin=QQ号码&spec=640&img_type=jpg。 当使用QQ号码123456789时,链接会变成http://q.qlogo.cn/headimg_dl?dst_uin=123456789&spec=640&img_type=jpg。访问修改后的链接,就能得到分辨率较高、细节更为丰富的高清头像,其尺寸达到640×640像素 ,格式为JPG。在项目中,若需要展示头像细节,或者在一些重要的展示区域使用头像,高清头像就显得尤为重要,这个API接口就为我们提供了这样的资源。 三、QQ昵称API(已失效) 曾经可用于获取QQ昵称的API为http://users.qzone.qq.com/fcg-bin/cgi_get_portrait.fcg?uins=QQ号码。以QQ号码123456789为例,替换后链接为http://users.qzone.qq.com/fcg-bin/cgi_get_portrait.fcg?uins=123456789,在该API失效前,访问链接可得到对应QQ号码的昵称。但目前此接口已无法正常使用,若项目中需要获取QQ昵称,开发者需寻找其他替代方案,比如尝试通过QQ互联平台等正规渠道申请相关接口权限,以满足获取昵称的需求。 四、示例调用代码 下面为大家提供多种语言调用上述头像API的示例代码,帮助大家更好地在项目中实现头像获取功能。 Python import requests def get_qq_avatar(qq_number, is_high_quality=True): if is_high_quality: api_url = f"http://q.qlogo.cn/headimg_dl?dst_uin={qq_number}&spec=640&img_type=jpg" else: api_url = f"http://q1.qlogo.cn/g?b=qq&nk={qq_number}&s=100" response = requests.get(api_url) if response.status_code == 200: with open(f"{qq_number}_avatar.jpg", "wb") as f: f.write(response.content) print(f"成功获取{'高清' if is_high_quality else '普通'}头像并保存为{qq_number}_avatar.jpg") else: print(f"获取头像失败,状态码:{response.status_code}") qq_number = "123456789" get_qq_avatar(qq_number, is_high_quality=True) get_qq_avatar(qq_number, is_high_quality=False)Java import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.net.URL; import java.net.URLConnection; public class QQAvatarFetcher { public static void getQQAvatar(String qqNumber, boolean isHighQuality) { String apiUrl; if (isHighQuality) { apiUrl = String.format("http://q.qlogo.cn/headimg_dl?dst_uin=%s&spec=640&img_type=jpg", qqNumber); } else { apiUrl = String.format("http://q1.qlogo.cn/g?b=qq&nk=%s&s=100", qqNumber); } try { URL url = new URL(apiUrl); URLConnection connection = url.openConnection(); InputStream inputStream = connection.getInputStream(); FileOutputStream outputStream = new FileOutputStream(String.format("%s_avatar.jpg", qqNumber)); byte[] buffer = new byte[1024]; int bytesRead; while ((bytesRead = inputStream.read(buffer)) != -1) { outputStream.write(buffer, 0, bytesRead); } outputStream.close(); inputStream.close(); System.out.println(String.format("成功获取%s头像并保存为%s_avatar.jpg", isHighQuality ? "高清" : "普通", qqNumber)); } catch (IOException e) { System.out.println(String.format("获取头像失败:%s", e.getMessage())); } } public static void main(String[] args) { String qqNumber = "123456789"; getQQAvatar(qqNumber, true); getQQAvatar(qqNumber, false); } }JavaScript(Node.js环境) const https = require('https'); const fs = require('fs'); function getQQAvatar(qqNumber, isHighQuality) { let apiUrl; if (isHighQuality) { apiUrl = `http://q.qlogo.cn/headimg_dl?dst_uin=${qqNumber}&spec=640&img_type=jpg`; } else { apiUrl = `http://q1.qlogo.cn/g?b=qq&nk=${qqNumber}&s=100`; } https.get(apiUrl, (response) => { const filePath = `${qqNumber}_avatar.jpg`; const fileStream = fs.createWriteStream(filePath); response.pipe(fileStream); fileStream.on('finish', () => { console.log(`成功获取${isHighQuality ? '高清' : '普通'}头像并保存为${filePath}`); }); response.on('error', (error) => { console.log(`获取头像失败:${error.message}`); }); }); } const qqNumber = "123456789"; getQQAvatar(qqNumber, true); getQQAvatar(qqNumber, false);C using System; using System.IO; using System.Net; class Program { static void GetQQAvatar(string qqNumber, bool isHighQuality) { string apiUrl; if (isHighQuality) { apiUrl = string.Format("http://q.qlogo.cn/headimg_dl?dst_uin={0}&spec=640&img_type=jpg", qqNumber); } else { apiUrl = string.Format("http://q1.qlogo.cn/g?b=qq&nk={0}&s=100", qqNumber); } try { WebRequest request = WebRequest.Create(apiUrl); using (WebResponse response = request.GetResponse()) using (Stream inputStream = response.GetResponseStream()) using (FileStream outputStream = new FileStream($"{qqNumber}_avatar.jpg", FileMode.Create)) { byte[] buffer = new byte[1024]; int bytesRead; while ((bytesRead = inputStream.Read(buffer, 0, buffer.Length)) > 0) { outputStream.Write(buffer, 0, bytesRead); } } Console.WriteLine($"成功获取{(isHighQuality ? "高清" : "普通")}头像并保存为{qqNumber}_avatar.jpg"); } catch (Exception ex) { Console.WriteLine($"获取头像失败:{ex.Message}"); } } static void Main() { string qqNumber = "123456789"; GetQQAvatar(qqNumber, true); GetQQAvatar(qqNumber, false); } }PHP <?php function getQQAvatar($qqNumber, $isHighQuality = true) { if ($isHighQuality) { $apiUrl = "http://q.qlogo.cn/headimg_dl?dst_uin={$qqNumber}&spec=640&img_type=jpg"; } else { $apiUrl = "http://q1.qlogo.cn/g?b=qq&nk={$qqNumber}&s=100"; } $imgData = file_get_contents($apiUrl); if ($imgData !== false) { $fileName = $isHighQuality ? "{$qqNumber}_high_quality_avatar.jpg" : "{$qqNumber}_avatar.jpg"; file_put_contents($fileName, $imgData); echo "成功获取" . ($isHighQuality ? "高清" : "普通") . "头像并保存为{$fileName}<br>"; } else { echo "获取头像失败<br>"; } } $qqNumber = "123456789"; getQQAvatar($qqNumber, true); getQQAvatar($qqNumber, false); ?>Go package main import ( "fmt" "io" "log" "net/http" "os" ) func getQQAvatar(qqNumber string, isHighQuality bool) { var apiUrl string if isHighQuality { apiUrl = fmt.Sprintf("http://q.qlogo.cn/headimg_dl?dst_uin=%s&spec=640&img_type=jpg", qqNumber) } else { apiUrl = fmt.Sprintf("http://q1.qlogo.cn/g?b=qq&nk=%s&s=100", qqNumber) } resp, err := http.Get(apiUrl) if err != nil { log.Fatalf("获取头像失败: %v", err) } defer resp.Body.Close() out, err := os.Create(fmt.Sprintf("%s_avatar.jpg", qqNumber)) if err != nil { log.Fatalf("创建文件失败: %v", err) } defer out.Close() _, err = io.Copy(out, resp.Body) if err != nil { log.Fatalf("写入文件失败: %v", err) } fmt.Printf("成功获取%s头像并保存为%s_avatar.jpg\n", func() string { if isHighQuality { return "高清" } return "普通" }(), qqNumber) } func main() { qqNumber := "123456789" getQQAvatar(qqNumber, true) getQQAvatar(qqNumber, false) }Ruby require 'net/http' require 'uri' def get_qq_avatar(qq_number, is_high_quality) if is_high_quality api_url = "http://q.qlogo.cn/headimg_dl?dst_uin=#{qq_number}&spec=640&img_type=jpg" else api_url = "http://q1.qlogo.cn/g?b=qq&nk=#{qq_number}&s=100" end uri = URI(api_url) response = Net::HTTP.get(uri) file_name = "#{qq_number}_#{is_high_quality ? 'high_quality_' : ''}avatar.jpg" File.write(file_name, response) puts "成功获取#{is_high_quality ? '高清' : '普通'}头像并保存为#{file_name}" rescue StandardError => e puts "获取头像失败: #{e.message}" end qq_number = "123456789" get_qq_avatar(qq_number, true) get_qq_avatar(qq_number, false)Swift(用于iOS/macOS开发,需在合适的项目环境中运行) import Foundation func getQQAvatar(qqNumber: String, isHighQuality: Bool, completion: @escaping (Result<Data, Error>) -> Void) { let apiUrl: String if isHighQuality { apiUrl = "http://q.qlogo.cn/headimg_dl?dst_uin=\(qqNumber)&spec=640&img_type=jpg" } else { apiUrl = "http://q1.qlogo.cn/g?b=qq&nk=\(qqNumber)&s=100" } guard let url = URL(string: apiUrl) else { completion(.failure(NSError(domain: "Invalid URL", code: 0, userInfo: nil))) return } URLSession.shared.dataTask(with: url) { data, response, error in if let error = error { completion(.failure(error)) return } guard let data = data else { completion(.failure(NSError(domain: "No data received", code: 0, userInfo: nil))) return } completion(.success(data)) }.resume() } let qqNumber = "123456789" getQQAvatar(qqNumber: qqNumber, isHighQuality: true) { result in switch result { case .success(let data): let filePath = "\(NSTemporaryDirectory())\(qqNumber)_high_quality_avatar.jpg" do { try data.write(to: URL(fileURLWithPath: filePath)) print("成功获取高清头像并保存到\(filePath)") } catch { print("保存高清头像失败: \(error)") } case .failure(let error): print("获取高清头像失败: \(error)") } } getQQAvatar(qqNumber: qqNumber, isHighQuality: false) { result in switch result { case .success(let data): let filePath = "\(NSTemporaryDirectory())\(qqNumber)_avatar.jpg" do { try data.write(to: URL(fileURLWithPath: filePath)) print("成功获取普通头像并保存到\(filePath)") } catch { print("保存普通头像失败: \(error)") } case .failure(let error): print("获取普通头像失败: \(error)") } }上述代码在各自语言环境下,根据传入的QQ号码和是否获取高清头像的参数,从对应的API获取头像数据,并将头像保存为本地文件。在实际使用中,请确保你的环境满足相应语言和库的运行要求,同时注意处理可能出现的网络请求错误和文件操作错误。另外,由于网络环境和QQ服务器的限制,实际运行效果可能会有所不同。
攻略
教程
# api
# QQ
# 头像获取
# 调用
福利源码
1月12日
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2024-11-17
彩虹易支付:一款免签约支付产品
源码名字 彩虹易支付源码介绍 这是一款开源性质的免签约支付产品,它宛如一座桥梁,在开发者与多种支付方式之间搭建起了便捷通道。它能够助力开发者一站式轻松接入包括广受欢迎的支付宝、使用频率极高的微信、可靠的财付通、便捷的 QQ 钱包等在内的多种支付方式,从而极大地提高了支付集成的效率,让支付流程变得更加顺畅和高效。值得一提的是,目前该系统的最新版本已经于 2024 年 5 月 1 日正式发布,这一版本的发布为用户带来了更多优质的体验和更稳定的性能。源码截图 首页截图 首页截图图片 登录界面 登录界面图片 环境要求 PHP ≥7.1 MySQL ≥5.6安装教程 1.上传源码至空间,确保环境符合要求 2.访问域名/install 3.设置伪静态规则,在目录下有一个nginx.txt文件,将他复制到伪静态中,否则付款回调404!源码下载 直链下载 下载地址:https://file.fulicode.cn/down.php/7508a56cf617c1d8a782e711dc6b303f.zip 提取码: 现在昔日云提供低价服务器,配置还好。可以用于搭建本源码 带你去昔日云
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# easypay
# 易支付
# 彩虹易支付
福利源码
1年前
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2024-11-16
深得用户肯定和信赖的主机系统:梦奈宝塔
源码介绍 梦奈宝塔主机系统(简称MNBT)是一款专为用户提供高效、便捷服务的主机管理系统。该系统致力于支持用户进行单个或多个宝塔面板主机的销售与管理,旨在简化操作流程,提升管理效率。 MNBT自推出以来,凭借其开源的特性、免费的使用模式、卓越的用户体验以及持续的更新迭代,赢得了广大用户的信赖与好评。其开源设计不仅赋予了用户高度的自由度,还促进了社区的共同参与和持续发展;免费的使用模式则大大降低了用户的使用门槛,使得更多人能够轻松上手,享受技术带来的便利。 此外,MNBT始终秉持“好用”的设计理念,界面友好,功能齐全,操作简便,让用户能够快速上手并高效完成任务。系统还坚持“持久更新”的原则,不断优化和完善各项功能,确保用户始终能够享受到最新的技术成果和安全保障。源码截图 有图有真相 首页图片源码更新 这可不是烂尾工程,而是有在更新的项目! [重要]目前支持对接魔方、SWAPIDC [重要]本系统已经适配Windows,目前可对接Windows和Linux的宝塔 [重要]新增一键修复(在后台右上角,可修复MNBT由于更新或者API变更导致的数据错误等) [新增]新增一个主机类型:CDN [新增]增加了域名售卖功能 [新增]新增重命名文件/文件夹 [新增]新增产品流量控制 [新增]后台添加logo和版权修改功能 [新增]后台API管理新增默认建站PHP版本修改 [新增]后台API管理新增修改Linux/Windows的建站目录 [新增]增加了更多小细节 [优化]重写教程界面,现在更加直观了 [优化]在线文件上传新版本采用分片上传,现在支持断点续传了,支持显示当前所在目录 [优化]由于宝塔新版APi的变化,现已经修改完成,所有功能均可正常使用 [优化]重写系统安装页面,现在无需验证码即可安装! [优化]优化了旧代码,目前可以更加流畅地运行了 [修复]修复一键部署在配置不够的情况下可以绕前端部署的问题 SWAPIDC对接插件已经更新,请各位使用SWAPIDC对接MNBT的重新上传插件!下载链接 话不多说,上链接梦奈宝塔最新版1.76 下载地址:https://file.fulicode.cn/down.php/67147cd2c4dcf5ae4e8594c582e7a482.zip 提取码: 推荐服务器 现在昔日云提供超低价服务器,配置还好。 带你去昔日云低价服务器
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# mnbt
# 梦奈宝塔
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