本文介绍了基于Playwright的MediaCrawler数据采集工具，它通过模拟真人浏览器操作，无需破解JS加密，即可稳定获取小红书、抖音、微博等7个主流平台的内容与评论数据。工具支持命令行与WebUI界面，适合运营人员、竞品分析及学术研究等场景，文中包含详细的环境配置与实战使用教程。
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搞定数据，就是搞定流量密码。
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做副业、做运营、做竞品分析，最缺的是什么？不是点子，是数据。
今天给大家祛魅一个GitHub上的神级项目——MediaCrawler。它不破解加密，而是直接模拟真人，一键搞定7大平台数据采集。
01 为什么它是数据界的"核武器"？
传统的爬虫工具，是在和平台的程序员"斗法"。平台加密算法一变，你的代码就废了。为了抓个数据，头发掉了一把，这就是典型的"低效勤奋"。
MediaCrawler的逻辑完全不同，它是"降维打击"。
它根本不搞复杂的JS逆向工程，而是基于Playwright的自动化测试技术。简单说，就是让程序控制一个真实的浏览器，模拟人类去扫码登录、去浏览网页。
既然浏览器已经登录了，还需要破解什么签名？直接在浏览器里拿数据，就像你自己在复制粘贴一样，稳准狠。
支持平台多到离谱：
小红书（笔记、评论） 抖音、快手、B站 微博、贴吧、知乎
技术不是为了炫技，而是为了解决问题。
02 小白也能跑通的实战教程
我知道大家看到代码就头大，但这个项目的配置可以说是保姆级的。只要跟着步骤走，5分钟就能跑起来。
第一步：准备环境
你需要电脑上有Node.js (>=16.0.0)。这一步是基础。
第二步：拉取代码并安装
打开你的终端（Mac的Terminal或Windows的CMD），输入以下指令。这里推荐使用uv包管理器，速度起飞。
git clone https://github.com/NanmiCoder/MediaCrawler.git
cd MediaCrawler
uv sync
uv run playwright install
第三步：开跑！以小红书为例
想抓关键词搜索的数据？直接一行命令：
uv run main.py --platform xhs --lt qrcode --type search
这时候屏幕上会跳出一个二维码，拿出你的小红书APP扫码登录。登录成功后，程序就会自动保存你的登录状态（Cookie），以后都不用再扫了。
它会根据 `config/base_config.py` 里的关键词，自动把数据抓下来。
如果你不喜欢敲代码，它甚至贴心地准备了WebUI界面：
uv run uvicorn api.main:app --port 8080 --reload
打开浏览器访问 `http://localhost:8080`，可视化的界面，点点鼠标就能用。
03 场景实战：把数据变成钱
工具再好，用不起来就是电子垃圾。MediaCrawler能怎么帮你搞钱？
场景一：小红书爆款复制
你想做露营账号，不知道发什么？
在配置里设置关键词"露营装备"，一键抓取几千条热门笔记。看标题怎么起，看首图怎么做，看评论区大家在问什么。不是你就不了业，而是没你喜欢的业。 别人的终点，就是你的起点。
场景二：全网舆情监控
某品牌出事了，想看微博风向？
切换平台到weibo，开启IP代理池，设置舆情监控关键词。数据直接存入MySQL数据库，配合BI工具，实时的舆情仪表盘立马呈现。
场景三：学术与市场调研
知乎的高质量回答，是训练垂直领域AI模型的最佳语料。
指定问题ID，把几千个回答连带二级评论全部爬下来，存成JSON格式。这不仅是数据，这是喂养AI的饲料。
04 总结
不要在那些过时的技术上浪费生命，善用工具，把时间花在分析数据和洞察人性上。
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