如何用wxlivespy抓取微信视频号弹幕?2025最新免费直播信息嗅探工具指南
2026-02-05 05:48:48作者:戚魁泉Nursing
想要实时掌握微信视频号直播间的互动动态?wxlivespy作为一款专业的微信视频号直播间弹幕信息抓取工具,能帮助你轻松监听弹幕、礼物等关键数据,并支持转发至指定服务。本文将带你快速上手这款实用工具,从安装到高级配置一步到位!
🚀 认识wxlivespy:不止是弹幕抓取工具
wxlivespy是一款针对微信视频号生态开发的直播信息嗅探工具,核心功能包括实时弹幕采集、礼物数据追踪和HTTP转发服务。它通过轻量化设计实现低资源占用,特别适合直播运营者、数据分析人员或内容创作者使用。

图:wxlivespy工具操作流程演示,展示从启动监听至数据展示的完整过程
📂 项目结构解析:快速定位核心功能
核心目录说明
- src/main/:存放主程序逻辑,包括src/main/listener.ts(监听服务)和src/main/httpserver.ts(数据转发服务)
- src/renderer/:界面渲染模块,包含src/renderer/EventPanel.tsx(弹幕展示面板)
- release/app/:打包后的可执行程序目录
- assets/:静态资源文件夹,包含工具图标和演示素材

图:wxlivespy项目核心文件结构示意图,清晰展示功能模块划分
🔧 三步上手:零基础安装教程
1. 准备工作
确保系统已安装Node.js(v14+)和npm,然后克隆项目仓库:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/wx/wxlivespy
cd wxlivespy
2. 安装依赖
执行以下命令安装项目所需依赖包:
npm install
⚠️ 注意:安装完成后需将Chrome浏览器文件复制到
assets/puppeteer_chrome目录(具体路径见开发说明)
3. 启动工具
开发环境启动命令:
npm start
生产环境打包命令:
npm run package
💡 实用功能详解
实时弹幕监听
点击主界面"开始监听"按钮后,工具会自动打开视频号管理后台,扫码登录后即可实时展示弹幕内容、发送者昵称及时间戳。
数据转发配置
在设置面板填写HTTP接口地址,工具将自动POST格式化后的JSON数据,字段包括:
content:弹幕文本userName:用户昵称giftValue:礼物价值(若有)
跨场次用户追踪
通过decoded_openid字段实现同一用户在不同直播场次的行为分析,解决传统抓取工具用户ID变化的痛点。
📝 注意事项
- 系统兼容性:目前仅在Win64系统测试通过,其他系统需自行调试
- 微信登录:必须使用视频号管理员账号扫码登录
- 数据安全:建议仅抓取合规直播内容,遵守平台数据使用规范
- 点赞数据:可获取总点赞数,但暂不支持单个用户的精确点赞次数统计
📄 许可证信息
本项目采用MIT开源协议,允许非商业及商业用途,但需保留原作者版权信息。详细条款见项目根目录LICENSE文件。
通过本文的指南,你已经掌握了wxlivespy的核心使用方法。无论是直播数据分析还是互动体验优化,这款工具都能成为你的得力助手。立即下载体验,开启微信视频号数据化运营之旅吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
567
3.83 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
892
666
Ascend Extension for PyTorch
Python
376
445
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
349
200
昇腾LLM分布式训练框架
Python
116
145
暂无简介
Dart
796
197
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.37 K
777
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
1.13 K
271
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
308
359