# 如何用 Python 批量获取 TikTok 评论 用 2 个接口：TikTok 视频搜索 → TikTok 视频评论。下面的示例一共 11 次调用，合计 $0.0220；失败的调用不收费。 按一个话题拿到相关 TikTok 视频下面的评论：正文、评论者、点赞数、回复数、发布时间，每页 50 条。下面每一步都有 Python 写法，也有 cURL、TypeScript 和命令行。 ## 一步一步做 ### 第 1 步：TikTok 视频搜索 先按关键词搜视频。每条结果有 `id` 和评论数 `metrics.comments`，下一步用 `id`。手上已经有视频链接的可以跳过这一步，下一步也能直接传 `url`。（[TikTok 视频搜索](https://dataxapi.com/zh/apis/tiktok/videos/search/)，$0.0020 / 一次） cURL ```bash curl -G "https://api.dataxapi.com/v1/tiktok/videos/search" \ --data-urlencode "query=space station" \ -H "Authorization: Bearer $DATAXAPI_API_KEY" ``` Python ```python from dataxapi import DataXAPI dx = DataXAPI() # reads DATAXAPI_API_KEY result = dx.tiktok.videos.search(query="space station") print(result["data"]["items"]) ``` TypeScript ```typescript import { DataXAPI } from "@dataxapi/sdk"; const dx = new DataXAPI(); // reads DATAXAPI_API_KEY const result = await dx.tiktok.videos.search({ query: "space station" }); console.log(result.data.items); ``` 命令行 ```bash dataxapi call tiktok.videos.search 'query=space station' ``` 录制的返回：取自 2026-10-12 19:17 UTC 录下的真实返回。名字、正文和编号是示例，链接也是，都不是录到的原文（页面不展示任何人的个人信息）；数字是原样。长列表做了截断。请求号、游标和余额是示意。 ```jsonc { "code": "ok", "request_id": "eecdbf3f-64ce-4b11-b396-ee190d7ff728", "data": { "items": [ { "id": "7566364515678793552", "url": "https://www.tiktok.com/@trail_and_lens/video/7566364515678793552", "type": "video", "text": "My honest take on space station, a month in.", "lang": "en", "published_at": "2026-10-11T23:17:34.000Z", "author": { "id": "6279025233109159764", "username": "trail_and_lens", "name": "Maya Chen", "avatar_url": "https://p16-sign-va.tiktokcdn.com/tos-maliva-avt-0068/fff322a0d982cccf1e82~c5_100x100.jpeg", "followers": 92601 }, "metrics": { "likes": 353, "comments": 11, "shares": 19, "favorites": 40, "views": 7561 }, "hashtags": [ "weekendvibes", "gearreview", // … 另有 2 条 ], "mentions": [] }, // … 另有 29 条 ] }, "page": { "next_cursor": "c1.bGY_kn5Dxsgl6MN3VXHyMcLAdlxPxQw-FwjswIlE", "cursor_expires_at": "2026-10-12T20:17:24.000Z", "has_more": true, "returned": 30 }, "warnings": [], "meta": { "capability": "tiktok.videos.search", "result_status": "complete", "fetched_at": "2026-10-12T19:17:24.000Z", "cached": false, "replayed": false, "unavailable": { "title": "platform", "images": "capability", "author.verified": "capability", "metrics.reposts": "capability", "mentions.username": "capability", "mentions.name": "capability", "post_id": "platform", "parent_id": "platform", "root_id": "platform", "is_pinned": "capability" }, "billing": { "amount": "0.002", "currency": "USD", "balance_after": "9.998" } } } ``` ### 第 2 步：TikTok 视频评论 按视频 `id` 取评论。在 Python 里写个循环：把 `page.next_cursor` 作为 `cursor` 传进去，直到 `page.has_more` 为 false，每一轮把 `data.items` 追加到你的表里。（[TikTok 视频评论](https://dataxapi.com/zh/apis/tiktok/videos/comments/list/)，$0.0020 / 一次） cURL ```bash curl -G "https://api.dataxapi.com/v1/tiktok/videos/comments/list" \ --data-urlencode "id=7665840565958872333" \ -H "Authorization: Bearer $DATAXAPI_API_KEY" ``` Python ```python from dataxapi import DataXAPI dx = DataXAPI() # reads DATAXAPI_API_KEY result = dx.tiktok.videos.comments.list(id="7665840565958872333") print(result["data"]["items"]) ``` TypeScript ```typescript import { DataXAPI } from "@dataxapi/sdk"; const dx = new DataXAPI(); // reads DATAXAPI_API_KEY const result = await dx.tiktok.videos.comments.list({ id: "7665840565958872333" }); console.log(result.data.items); ``` 命令行 ```bash dataxapi call tiktok.videos.comments.list id=7665840565958872333 ``` 录制的返回：取自 2026-10-12 18:45 UTC 录下的真实返回。名字、正文和编号是示例，链接也是，都不是录到的原文（页面不展示任何人的个人信息）；数字是原样。长列表做了截断。请求号、游标和余额是示意。 ```jsonc { "code": "ok", "request_id": "49a9388e-860b-401b-9189-91392b4dbe4c", "data": { "items": [ { "id": "7249404573671997643", "text": "Finally someone explains it properly.", "published_at": "2026-10-08T14:20:19.000Z", "author": { "id": "6405221235864634600", "username": "northside_coffee", "name": "Leo Park", "avatar_url": "https://p16-sign-va.tiktokcdn.com/tos-maliva-avt-0068/b53b29284ec746c5795e~c5_100x100.jpeg" }, "metrics": { "likes": 1430, "comments": 37 }, "post_id": "7314577132464284710", "parent_id": null, "root_id": null }, // … 另有 49 条 ] }, "page": { "next_cursor": "c1.ILIjF_oJ0LYoN_N-5Pz5rAlsEbq5IITvnA7EL4Hr", "cursor_expires_at": "2026-10-12T19:45:47.000Z", "has_more": true, "returned": 50 }, "warnings": [], "meta": { "capability": "tiktok.videos.comments.list", "result_status": "complete", "fetched_at": "2026-10-12T18:45:47.000Z", "cached": false, "replayed": false, "unavailable": { "url": "platform" }, "billing": { "amount": "0.002", "currency": "USD", "balance_after": "9.998" } } } ``` ## 示例花多少钱 搜一页视频，再给前 5 条视频各取两页评论 | 接口 | 调用次数 | 单价 | 小计 | | --- | --- | --- | --- | | [TikTok 视频搜索](https://dataxapi.com/zh/apis/tiktok/videos/search/) | 1 | $0.0020 | $0.0020 | | [TikTok 视频评论](https://dataxapi.com/zh/apis/tiktok/videos/comments/list/) | 10 | $0.0020 | $0.0200 | | 合计 | 11 | | $0.0220 | 价格是生成本页时的现行价格。失败的调用、不存在的对象都不收费。 ## 在 AI 里做（MCP） 把 DataXAPI 接进你的 AI 客户端，只要接一次。之后直接说要什么，代理自己找到这些接口、看好价格，用你的余额调用。 这样说：用 DataXAPI 在 TikTok 搜“space station”，给排在前面的 5 条视频各取两页评论，整理成一张表。 代理发给 call 工具的参数： ```json { "capability": "tiktok.videos.search", "query": "space station", "idempotency_key": "" } ``` [了解 MCP 服务](https://dataxapi.com/zh/mcp/) ## 用 Skill 做 “评论与口碑”这个 Skill 把这件事做成了现成的任务，带花费上限。 “用户在这条内容下面夸什么、骂什么？” 它的示例运行：3 次调用，最多 $0.0060。 [评论与口碑](https://dataxapi.com/zh/skills/comments/) ## 要知道的 - 评论每页 50 条，视频搜索每页 30 条；游标一小时内有效。 - 评论下面的回复不在这个列表里。评论上的 `metrics.comments` 是它的回复数，回复要用评论回复接口，按评论编号和所在视频编号取。 - 评论没有单独的链接，不返回 `url`。 - 分不清“视频不存在”和“视频下没有评论”：两种都返回空页，照常计费。 ## 用到的接口 - [TikTok 视频搜索](https://dataxapi.com/zh/apis/tiktok/videos/search/) - [TikTok 视频评论](https://dataxapi.com/zh/apis/tiktok/videos/comments/list/) ## TikTok的更多内容 - [TikTok API](https://dataxapi.com/zh/apis/tiktok/) - [如何把 TikTok 视频转成文字](https://dataxapi.com/zh/guides/tiktok-video-transcript/) - [如何搜索 TikTok Shop 商品并获取评价](https://dataxapi.com/zh/guides/tiktok-shop-product-reviews/) - [ChatGPT 能读 TikTok 吗？](https://dataxapi.com/zh/answers/can-chatgpt-read-tiktok/) --- 目录修订号 c48ce454ae6c4c65。 [网页版](https://dataxapi.com/zh/guides/tiktok-comments-python/)