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wzjs 2025/7/26 12:16:17

建设网站找什么条件,北京网络网站推广,wordpress菜单变英文,安装wordpress导入工具栏2025最新版！Fiddler抓包实战：深度解析短视频评论采集技术（脱敏） 声明： 本文仅供学习交流使用，请勿用于非法用途。导语： 短视频数据采集又有新突破！你是否好奇如何安全、高效地获…

2025最新版！Fiddler抓包实战：深度解析短视频评论采集技术（脱敏）

声明： 本文仅供学习交流使用，请勿用于非法用途。

导语：

短视频数据采集又有新突破！你是否好奇如何安全、高效地获取某平台海量视频评论数据？2025年，Fiddler依然稳居抓包工具榜首。本文将手把手教你绕过复杂接口，利用Fiddler实现评论数据自动化采集，全程脱敏处理，规避法律风险！文末附赠实战脚本模板，速来收藏！

关键词：

Fiddler抓包、短视频数据采集、评论数据分析、接口逆向、数据脱敏

实现步骤抓包：

在这里插入图片描述

采集实现效果：

在这里插入图片描述

保存到表格中：

在这里插入图片描述

一、为什么选择Fiddler？2025年技术优势

在数据采集领域，Fiddler的HTTPS流量解析和请求篡改能力依然是“天花板”级存在。最新版Fiddler 2025新增AI智能过滤功能，可自动识别目标平台API特征，精准定位评论接口，效率提升300%！

二、准备工作：环境配置与脱敏原则

1. 基础工具安装

Fiddler 2025：官网下载并安装（https://www.telerik.com/fiddler）
JSON解析工具：推荐VS Code+JSON插件或在线工具（如JSON.cn）
Python环境（可选）：用于后续自动化脚本编写

2. 抓包环境配置（重点！）

开启HTTPS解密：
Tools > Options > HTTPS → 勾选 Decrypt HTTPS traffic
设置代理端口：
Connections → 端口设为 8888（默认），允许远程连接
手机端配置：
- 连接与电脑同一WiFi
- 设置代理：手动输入电脑IP+端口8888

3. 脱敏处理核心原则

数据匿名化：采集时过滤用户ID、昵称、头像等敏感信息
关键词替换：文中避免直接提及平台名称，某短视频平台
用途声明：仅限技术研究，禁止商业倒卖！

三、实战步骤：评论数据抓取与解析

步骤1：定位评论接口

打开Fiddler并启动抓包（Ctrl+E）
操作目标APP：进入视频播放页，滑动查看评论（触发数据加载）

筛选请求：在Fiddler中搜索关键词 /comment/ 或 api/v2/feed（不同平台特征不同）

# 示例请求特征（已脱敏）：
GET https://api.xxx.com/webapi/v2/comment/list/?video_id=xxx&count=20

步骤2：解析JSON数据结构

找到目标请求后，右侧选择 Inspectors > JSON 查看响应数据：

{"data": {"comments": [{"cid": "***",          // 评论ID（需脱敏）"text": "这个特效太绝了！",  // 评论文本"digg_count": 1500,    // 点赞数"timestamp": 1726387200 // 时间戳},// ...更多评论数据]}
}

脱敏技巧：

使用正则表达式替换 "cid": "(.*?)" → "cid": "***"
删除 user_id、ip_location 等字段

步骤3：自动化脚本（Python示例）

import json
import requests# 提取的API接口（示例已脱敏）
url = "https://api.xxx.com/webapi/v2/comment/list"
params = {"video_id": "VIDEO_ID_HERE","count": 20,"cursor": 0
}headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 ..."
}response = requests.get(url, params=params, headers=headers)
data = response.json()# 数据脱敏处理
for comment in data['data']['comments']:comment['cid'] = '***'del comment['user_info']with open('comments_clean.json', 'w', encoding='utf-8') as f:json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2)