douyin-downloader 抖音视频批量下载与去水印完整教程
2026/9/21 0:01:22 网站建设 项目流程

douyin-downloader 抖音视频批量下载与去水印完整教程

【免费下载链接】douyin-downloaderA practical Douyin downloader for both single-item and profile batch downloads, with progress display, retries, SQLite deduplication, and browser fallback support. 抖音批量下载工具,去水印,支持视频、图集、合集、音乐(原声)。项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/do/douyin-downloader

想把喜欢的抖音视频存到本地,手动右键一条一条存太慢,下载站又全是水印。douyin-downloader 把链接识别、去水印、批量抓取、文件归档、数据库去重打包成一条命令,配置写一次,长期复用。下面带你从装环境到跑通第一次抖音批量下载。

一分钟看懂它能干什么

能力一句话说明
去水印下载单条视频、图文笔记自动去水印存 MP4
批量抓取用户主页的作品、点赞、合集一次打包
附带资源音乐原声、封面、头像、JSON 元数据一并下载
去重与增量SQLite 记录历史,重跑自动跳过已下载
直播解析直播间链接解析房间信息并保存 JSON

支持的链接类型,一条链接对应一种内容,贴分享短链接也能自动识别:

https://v.douyin.com/xxxx/ # 分享短链(自动识别类型) https://www.douyin.com/video/xxxx # 单个视频 https://www.douyin.com/user/xxxx # 用户主页(批量) https://www.douyin.com/collection/xxxx # 单个合集 https://www.douyin.com/music/xxxx # 音乐原声 https://live.douyin.com/xxxx # 直播间

三步跑起来:你的第一次抖音批量下载

第一步,把代码拉到本地:

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/do/douyin-downloader cd douyin-downloader

第二步,安装 Python 依赖,项目基于 Python 3.8+:

pip install -r requirements.txt

第三步,拷贝一份配置并填一个链接。程序固定读取与脚本同目录的config.yml

cp config.example.yml config.yml

打开config.yml,删掉示例内容,只留这三行:

link: - https://www.douyin.com/video/7123456789012345678 # 先用单条视频测试 path: ./Downloaded/

然后运行:

python DouYinCommand.py

看到结尾输出[下载完成]:总耗时: 0分钟X秒、目录里出现_video.mp4文件,就说明跑通了。如果日志里报"获取作品信息失败",多半是缺登录态,跑一次python cookie_extractor.py自动获取 Cookie 再填回配置即可。

下图是实际运行时的命令行输出,链接解析、下载进度、完成统计都在其中:

它是怎么工作的:一段话讲清

一份config.yml是唯一的控制入口:程序从里面读出链接列表,逐条判断它是单个作品、用户主页、合集、音乐还是直播间,再向抖音接口拉取对应的数据,拿到去水印后的视频源地址、原声、封面和元数据。所有作品按"创作者 → 模式"归档成目录。开启database: true时,每个已下载的aweme_id都会写进本地 SQLite 文件data.db,下次运行先查库再下载,重复内容自动跳过,所以批量任务可以放心反复跑。单条作品拉取失败会等待几秒后自动重试,不需要你盯着命令行。

跟着一个真实任务走一遍

设定一个具体目标:把某位博主最近 50 条作品存下来,每条视频连原声和封面一起归档。打开config.yml,只填这几个字段:

link: - https://www.douyin.com/user/MS4wLjABAAAAxxxx # 博主主页 mode: - post # 只抓其发布的作品(like=点赞,mix=合集) number: post: 50 # 数量上限,0 表示不限制 start_time: "2025-01-01" # 只抓该日期之后发布的作品 end_time: "" path: ./Downloaded/ music: true # 每条视频顺带下载原声 cover: true # 顺带下载封面

运行python DouYinCommand.py之后,程序先打印"数据保存路径",然后对这条主页链接依次输出"正在请求用户主页下作品"。接下来是逐条拉取阶段:每条作品的aweme_id先和data.db比对,库里已存在的直接跳过,新内容按thread并发下载,命令行里能看到每条的进度。全部完成后输出总耗时。

下载完的目录长这样,每条作品一个独立文件夹(folderstyle: true时),文件夹名是"发布时间_作品标题":

Downloaded/ └── user_博主昵称_sec_uid/ └── post/ ├── 1735600000_作品标题A/ │ ├── 作品标题A_video.mp4 # 无水印视频 │ ├── 作品标题A_music_原声名.mp3 # 原声 │ ├── cover.jpg # 封面 │ └── 作品标题A.json # 元数据 └── 1735610000_作品标题B/ └── ...

同一份配置里,把mode换成mix就会改成抓取该用户的全部合集,number里的allmix控制合集数量上限,抖音合集下载就是这么一行配置的事。

下图是一次批量下载完成后的实际归档效果,按创作者和模式分层,找文件很直接:

配置文件速查

分组配置项作用建议值
下载link链接列表,支持多条必填
下载mode主页模式:post/like/mix从 post 起步
下载number各模式数量上限,0 = 不限制按批次设
下载start_time/end_time发布时间过滤,YYYY-MM-DD留空
内容music/cover/avatar/json是否下载原声、封面、头像、元数据全 true
输出path保存根目录自定义
输出folderstyle每条作品独立文件夹true
性能thread并发线程数5
去重database启用 SQLite 去重true
增量increase各模式增量开关post: true
认证cookie/cookies登录态,字符串或键值对批量必填

两个最容易配错的:database: true是长期使用的地基,它一旦关闭,增量下载和跳过已存在功能全部失效,data.db也要跟着配置目录一起保留;thread不建议盲目拉高,默认 5 比较稳,并发过高更容易触发接口风控,反而整体变慢。

按需解锁:三个进阶场景

如果想每天只抓新发布的作品

increase: post: true database: true

每天跑一遍,数据库跳过全部已抓内容,目录里只会多出当天新作品,适合持续跟踪一个博主。

如果不想写配置文件

python DouYinCommand.py -C True -l "https://v.douyin.com/xxxx/" -p ./Downloaded/ -t 5

命令行模式全部参数走命令行,-l可重复传多条链接,适合一次性下载或写进脚本里定时调用。

如果想解析一个直播间

link: - https://live.douyin.com/123456789 json: true

程序识别出直播链接后会解析直播间信息,把主播、流地址等内容存为 JSON 放到path/live/下,方便后续做流媒体处理或记录分析。

出了问题先看这里

大面积"获取作品信息失败":原因是 Cookie 过期,抖音登录态有有效期。重跑python cookie_extractor.py获取新的 Cookie,更新到配置即可恢复。

主页作品只下一部分就停:批量抓取受接口分页限制。把number拆小分批跑,或用start_time/end_time按时间段切分开下载。

同一条作品被重复下载:多半是database: falsedata.db被删了。保持database: true,并且不要把数据库文件从目录里移走。

想重新下载某条作品:数据库记录和本地文件要一起清,只删文件没用:

sqlite3 data.db "DELETE FROM t_user_post WHERE aweme_id = 7123456789012345678;"

再删掉对应的作品文件夹,重新运行即可。

想查历史下载记录:直接查库最快:

sqlite3 data.db "SELECT sec_uid, aweme_id FROM t_user_post ORDER BY id DESC LIMIT 20;"

现在开始,做这三件事

先用一条单视频链接跑通全流程,再上主页批量。

给不同需求建不同配置文件,"日常收藏"和"完整备份"分开维护。

保持database: true并定期更新 Cookie,这是长期稳定使用的生命线。

本工具仅用于技术学习与个人数据管理,请在合法合规的前提下使用,尊重内容版权与创作者权益。

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创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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