feat(monitor): 抖音 Web 接口客户端 —— 绕开爬虫子进程,直接发 HTTP
Deploy VitePress site to Pages / build (push) Canceled after 0s
Deploy VitePress site to Pages / Deploy (push) Canceled after 0s

移植自 mac-agent-os 的 mediacrawler_adapter:不起子进程、不开页面,用浏览器里那份
登录态直接调抖音 Web 接口。产物键名照抄 store/douyin,所以 ingest 那条链路一个字不用改。

**目前能用的(真环境实测,非推断)**:

    profile/other : 200, 7075 字节  —— 博主主页指标(粉丝/获赞/作品数/昵称)
    aweme/detail  : 200, 45425 字节 —— 单条作品详情(含点赞/评论/收藏/分享)

**目前不能用的:作品列表 `aweme/post`。** 两个互相独立的原因:
  1. 这个接口被抖音单独升级成了真校验:不带 x-tt-argus 回 403「Uifid Not Found」,
     带上 dummy 值回 200 + **空 body**。也就是说「头在不在」骗得过,「真校验」过不了。
     同一套头打 profile/other 和 aweme/detail 都是通的 —— 抖音是挑着接口加保护的,
     挑中的恰好是「批量拉作品列表」这个最敏感的动作。
  2. 改走页面截获也不行:CDP 浏览器打开博主主页会落到「验证码中间页」(当天大量探测的
     代价,过几小时要重测)。

  所以现在的边界是:**已知作品的指标刷新能做,自动发现新作品做不了**。

**排查中控住变量后得到的两条事实**(都写进注释了):
  · `Accept` / `Accept-Language` / `Referer` 才是主页接口能返回真数据的原因 —— 只有
    UA+client hints+Cookie 时是 200 但仅 121 字节的空壳,补上这三个头变 7074 字节。
    (我先前猜的 sec-ch-ua 不是关键。)
  · 因此 UA 与 client hints 必须**成套地取自同一个浏览器**,所以 BrowserIdentity 一次
    从 CDP 取齐 cookie + UA + hints,而不是各自写死。

「200 + 空 body 必须当场报错」也是刻意写死的:放过去它会在下游变成「这个博主没作品」,
把一次失败伪装成一条正常结果 —— 爬虫那条路正是这么栽的,还被翻译成「账号被封」。

测试 +11:cookie 解析、请求头成套性(含 uifid 缺失/回退)、产物键名与 store 对齐、
以及 _get 的三条失败路径(空 body / 403 带网关原话 / 正常返回)。
This commit is contained in:
2026-10-10 17:12:25 +08:00
parent 21ff01b894
commit 2112c1a870
1601 changed files with 367425 additions and 0 deletions
@@ -0,0 +1,111 @@
"""
composer/qa.py — 出片质检辅助(接触印相表)
用途:出片后自动抽若干关键帧拼成一张「接触印相表」(contact sheet),
让人**一眼**核对:
· 口型是否与台词对上(有台词的镜头)
· 跨镜人物是否同一张脸(一致性)
· 表情/构图/光线是否连贯
纯本地 ffmpeg 处理,零成本。
"""
import subprocess
import sys
from pathlib import Path
_SCRIPT_ROOT = Path(__file__).resolve().parent.parent
if str(_SCRIPT_ROOT) not in sys.path:
sys.path.insert(0, str(_SCRIPT_ROOT))
from lib.logger import get_logger
log = get_logger("composer.qa")
def _ffmpeg() -> str:
try:
from lib.ffmpeg import FFMPEG
return FFMPEG
except Exception:
return "ffmpeg"
def _duration(video_path: str) -> float:
try:
from lib.ffmpeg import probe_duration
return float(probe_duration(video_path) or 0)
except Exception:
return 0.0
def make_contact_sheet(video_path: str, out_path: str,
cols: int = 4, rows: int = 2, tile_w: int = 360) -> str:
"""抽 `cols*rows` 帧均匀分布拼成一张图(默认 4x2 = 8 帧)
· 均匀采样(按视频时长算间隔),覆盖整个片段
· 输出 jpg,宽 ≈ cols * tile_w
"""
src = Path(video_path)
if not src.exists():
raise FileNotFoundError(f"视频不存在: {video_path}")
n = max(1, cols * rows)
dur = _duration(str(src))
interval = max(0.2, (dur / n)) if dur > 0 else 1.0
dst = Path(out_path)
dst.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
vf = f"fps=1/{interval:.3f},scale={tile_w}:-2,tile={cols}x{rows}"
r = subprocess.run(
[_ffmpeg(), "-y", "-i", str(src), "-vf", vf, "-frames:v", "1", "-q:v", "3", str(dst)],
capture_output=True, text=True, timeout=180)
if r.returncode != 0 or not dst.exists() or dst.stat().st_size < 1000:
raise RuntimeError(f"生成接触印相表失败: {r.stderr.strip()[-200:]}")
log.info(" 🖼 质检图: %s(%d 帧 · %dx%d)", dst.name, n, cols, rows)
return str(dst)
def make_shot_qa(job_dir: str, sb=None) -> dict:
"""为一次出片生成质检图(成片整体 + 每个镜头)
返回 {"final": path, "shots": [paths...]};失败不抛(质检是辅助,不应阻塞交付)
"""
out: dict = {"final": "", "shots": []}
d = Path(job_dir)
if not d.exists():
return out
# ① 成片整体
final = d / "final_muxed.mp4"
if not final.exists():
final = d / "final.mp4"
if final.exists():
try:
out["final"] = make_contact_sheet(str(final), str(d / "qa" / "final_sheet.jpg"))
except Exception as e:
log.warning(" ⚠️ 成片质检图失败: %s", e)
# ② 逐镜头(对口型后的片段优先,核对口型最准)
qa_dir = d / "qa"
shots = []
try:
cands = sorted(d.glob("lipsync_*.mp4")) or sorted(d.glob("shot_*.mp4"))
for i, v in enumerate(cands, 1):
try:
shots.append(make_contact_sheet(
str(v), str(qa_dir / f"{v.stem}_sheet.jpg"), cols=3, rows=2, tile_w=280))
except Exception as e:
log.debug(" 镜头质检图失败 %s: %s", v.name, e)
except Exception as e:
log.warning(" ⚠️ 逐镜质检图失败: %s", e)
out["shots"] = shots
return out
if __name__ == "__main__":
import argparse
ap = argparse.ArgumentParser(description="出片质检辅助(接触印相表)")
ap.add_argument("job_dir", help="出片目录(含 final.mp4 或 final_muxed.mp4)")
args = ap.parse_args()
r = make_shot_qa(args.job_dir)
print(f"成片质检图: {r['final'] or '(无)'}")
print(f"镜头质检图: {len(r['shots'])} 张")
for p in r["shots"][:8]:
print(f" {p}")