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告别B站评论采集烦恼：这款Python工具让你一键获取完整评论区数据

【免费下载链接】BilibiliCommentScraper项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bi/BilibiliCommentScraper

还在为无法完整获取B站视频评论而苦恼？无论是学术研究、商业分析还是内容创作，评论区数据都蕴含着宝贵的信息价值。今天介绍的这款B站评论采集工具，基于Python开发，能够轻松突破传统采集限制，为您带来全新的数据获取体验。

🤔 你遇到的这些痛点，我们都有解决方案

二级评论获取困难：传统API只能获取表面数据，无法深度采集完整的评论回复链条。这款工具能够全面采集一级评论和二级评论，完整还原评论区互动结构。

批量处理效率低下：手动处理多个视频链接耗时耗力，工具支持批量配置，只需简单编辑video_list.txt文件，即可同时处理数十个视频的评论数据。

网络中断前功尽弃：内置智能断点续爬机制，即使中途遇到网络问题或程序意外关闭，也能从上次进度精准恢复，确保数据完整性。

🚀 四大核心优势，让数据采集如此简单

全面数据覆盖

工具能够采集包括评论层级关系、用户信息、内容全文、精确时间、点赞统计等完整字段。每个视频的评论数据都会独立保存为CSV格式文件，便于后续分析处理。

智能滚动加载

采用先进的滚动算法，自动加载页面内容，确保获取完整的评论区数据，不再错过任何有价值的评论信息。

持久化登录管理

一次手动登录，长期有效使用。工具会自动保存登录状态到cookies.pkl文件，避免重复验证的繁琐流程。

自动错误处理

遇到网络波动或页面加载异常时，工具会自动重试并记录错误信息，让您安心进行长时间的数据采集任务。

采集结果展示完整的评论数据结构，包括用户信息、评论内容、时间戳和点赞统计

📝 三步上手，即刻开启数据采集之旅

环境准备

确保安装Python 3.x，然后通过pip安装必要依赖：

pip install selenium beautifulsoup4 webdriver-manager

配置任务列表

在video_list.txt文件中添加目标视频链接，每行一个URL。工具支持批量处理，让您的工作效率倍增。

运行采集程序

执行python Bilicomment.py命令，按提示完成一次登录验证，即可开始自动采集。

💼 多场景应用，满足不同需求

学术研究支持

适用于社交媒体情感分析、用户互动模式研究、网络舆情监测等学术领域，为科研工作提供坚实的数据基础。

商业情报收集

监控竞品视频用户反馈，收集产品改进建议，分析用户偏好趋势，为品牌管理和市场决策提供数据支持。

内容创作优化

洞察热门话题趋势，分析用户评论特征，为内容策略制定和优化提供参考依据。

🔧 进阶使用技巧

断点续爬机制

程序通过progress.txt文件记录采集进度，支持精准恢复。如果需要重新开始采集，只需删除progress.txt文件即可。

参数灵活调整

• 修改MAX_SCROLL_COUNT值调整最大滚动次数
• 设置max_sub_pages值控制二级评论页码限制
• 根据实际需求优化采集策略

📊 数据输出规范

采集到的结构化数据包含以下完整字段：

• 一级评论计数和隶属关系
• 被评论者和评论者信息（昵称、用户ID）
• 评论内容全文
• 发布时间和点赞数量

⚠️ 使用注意事项

合理控制请求频率，确保数据采集的合规性。建议定期验证数据完整性，关注网站政策变化对采集效果的影响。

开始使用这款强大的B站评论采集工具，挖掘评论区中蕴藏的宝贵洞察，让数据采集工作变得轻松高效！

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