这是一个基于 FastAPI 和 Playwright 的 Web 可视化B站评论抓取应用。用户可以通过简单的网页操作,实现自动登录获取Cookie、指定视频BV号、实时查看爬取日志,并最终下载包含所有评论(可选含楼中楼)的CSV文件。

• Web 可视化界面: 无需编写任何代码,在浏览器中即可完成所有操作。
• 一键自动获取Cookie: 利用 Playwright 自动打开浏览器,用户只需扫码登录B站,程序即可自动捕获必要的Cookie,极大降低了使用门槛。
• 指定BV号爬取: 支持输入任意B站视频的BV号作为爬取目标。
• 支持爬取楼中楼: 可自由选择是否需要深入爬取每条主评论下的二级评论(楼中楼回复)。
• 实时日志反馈: 采用 Server-Sent Events (SSE) 技术,在网页上实时显示爬取过程中的每一步状态、进度和可能出现的错误。
• CSV文件导出: 爬取完成后,自动生成CSV格式的评论数据文件,并提供直接下载链接。
• 异步非阻塞: 后端采用 FastAPI 和 asyncio,保证了高并发和流畅的用户体验。

为了应对B站严格的请求限制并尽可能获取最全面的数据，本项目内置了双重保障策略：

• 突破API分页上限: 我们发现B站的API对单种排序方式的评论存在约5000条的翻页上限（会返回 max offset exceeded 错误）。为了突破这一限制，本工具会自动执行一个双重排序爬取策略：

  1. 首先按 【时间】 排序爬取，直到获取全部或达到5000条上限。
  2. 然后自动切换到按 【热度】 排序再次爬取，同样直到获取全部或达到上限。
  3. 最后，程序会将两份结果在本地合并并自动去重。 通过这种方法，对于评论数极多的视频，最终可以获取到远超5000条、接近1万条理论上限(若含楼中楼则1w+)的独特评论集合。示例:爬取自BV1BK411L7DJ

• 模拟真人防风控: 在上述爬取过程中，集成了模拟真人行为的防风控机制：

  • 分块请求与长时暂停: 程序会自动将请求划分为随机大小的“块”（例如，每8-15页）。每完成一个块，会进行一次长达15-30秒的随机暂停，以模拟用户阅读评论的停顿行为，打破持续请求的机器人特征。
  • 随机化延时: 无论是块内的分页请求，还是楼中楼的并发请求，所有的等待延时都经过了随机化处理，避免了固定的请求间隔。
  • 并发数量控制: 在爬取楼中楼评论时，通过 asyncio.Semaphore 严格限制并发任务的数量（默认为5），防止因流量突增而触发服务器风控。

策略效果与性能说明

• 成功率: 经过多次测试，当前策略在爬取大量评论（3w+）的视频（例如 BV1BK411L7DJ）时，能够稳定完成任务，有效规避风控和API上限问题。
• 性能: 由于采用了保守的延时和双重爬取模式，爬取时间会显著变长（大约每20分钟处理5000条评论）。如果您的目标视频评论数较少（如少于3000条）且希望加快速度，可以自行在 app/scraper.py 文件中适当缩短 asyncio.sleep 的延时时间或调整分块大小。

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├── app                  # 主应用目录
│   ├── main.py          # FastAPI 核心逻辑：路由、WebSocket、SSE等
│   ├── scraper.py       # 爬虫核心模块,调用 bilibili-api
│   ├── static           # 静态文件
│   │   ├── css/style.css
│   │   └── js/main.js
│   └── templates        # Jinja2 前端模板
│       └── index.html
├── requirements.txt     # Python 依赖列表
└── run.py               # 项目启动文件

为了确保环境纯净且与项目兼容,强烈建议使用 Conda 来管理 Python 环境。

1. 克隆项目

   git clone https://github.com/ManiaAmaeOvo/bilibili_comment_scraper_webui
   cd bilibili_comment_scraper_webui

2. 创建并激活 Conda 环境 (推荐使用 Python 3.11)

   # 创建一个名为 biliscraper 的新环境,并指定 python 版本为 3.11
   conda create -n biliscraper python=3.11 -y
   
   # 激活该环境
   conda activate biliscraper

1. 安装 Python 库 项目的所有 Python 依赖都记录在 requirements.txt 文件中。

   pip install -r requirements.txt

2. 安装 Playwright 浏览器驱动 (非常重要！) Playwright 需要一个真实的浏览器内核来执行自动化操作。pip 只安装了 Python 的库,我们还需要下载浏览器驱动。

   # 此命令会自动下载并安装 Chromium, Firefox, WebKit 等浏览器的驱动文件
   playwright install

   如果网络不佳或只想安装 Chrome 驱动,可以使用 playwright install chrome。

所有依赖安装完成后,在项目根目录下运行 run.py。

python run.py

启动成功后,您会看到类似以下的输出：

INFO:     Started server process [xxxxx]
INFO:     Waiting for application startup.
INFO:     Application startup complete.
INFO:     Uvicorn running on [http://127.0.0.1:8000](http://127.0.0.1:8000) (Press CTRL+C to quit)

1. 访问应用: 打开您的浏览器 (推荐使用 Chrome),访问 http://127.0.0.1:8000。

2. 自动获取Cookie:

   • 点击 “自动获取Cookie” 按钮。
   • 程序会自动打开一个新的浏览器窗口并导航到B站登录页。
   • 在网页的实时日志区域,您会看到提示。请按照提示,在新弹出的浏览器窗口中使用B站手机App扫描二维码完成登录。
   • 登录成功后,程序会自动跳转页面并捕获Cookie,然后将其填充到文本框中。此过程完成后,浏览器窗口会自动关闭。

3. 输入视频BV号: 在 "第二步" 的输入框中,填入您想要爬取评论的视频BV号(例如：BV1TAnozgEpe)。

4. 选择是否爬取楼中楼: 根据您的需求,勾选或取消勾选 “爬取楼中楼 (二级评论)” 复选框。

5. 开始爬取: 点击 “开始爬取” 按钮。下方的实时日志区会开始滚动显示爬取进度。

6. 下载文件: 当日志显示 "文件保存成功！" 时,下方会出现一个可点击的下载链接。点击该链接即可下载包含所有评论数据的 .csv 文件。

• 后端:
  • 框架: FastAPI
  • Web服务器: Uvicorn
  • B站API库: bilibili-api
  • 浏览器自动化: Playwright
• 前端:
  • 模板: Jinja2
  • 样式与脚本: 原生 HTML, CSS, JavaScript
• 实时通信:
  • Cookie获取: WebSocket
  • 日志推送: Server-Sent Events (SSE)

• 本项目的核心爬取功能依赖于强大的 bilibili-api 库,它极大地简化了与B站API的交互。感谢其作者的无私奉献。官方文档：https://nemo2011.github.io/bilibili-api/
• 感谢 Google Gemini 在代码编写、前端设计和文档撰写过程中提供的巨大帮助。

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