YouTube Comments Scraper API
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资源简介:
Scrape and normalize YouTube video comments for analytics, datasets, AI pipelines, and marketing tools.
创建时间:
2026-05-07
原始信息汇总
好的,这是根据您提供的HTML内容总结的数据集详情:
YouTube Comments Scraper API 数据集概述
基本信息
- API名称: YouTube Comments Scraper API
- 类别: 社交 (Social)
- 提供方: limbus code
- 订阅人数: 1
功能描述
该API用于抓取并标准化YouTube视频评论,以JSON格式返回数据,适用于分析、数据集构建、AI流水线、情感分析和营销工具。
核心功能与特性
- 结构化评论数据: 返回包含作者、文本、点赞数、回复数以及ISO 8601格式的发布日期(
publishedAt)的评论。 - 分页支持: 采用基于游标(
nextCursor)的分页机制,便于获取大量评论。 - 排序方式: 支持两种排序方式:
top(热门,默认)和new(最新)。 - 可配置页面大小: 每次请求最多可返回100条评论。
- 健康检查端点: 提供一个用于监测API可用性的
/health端点。
认证方式
- 通过RapidAPI平台订阅并获取Application Key。
- 在每个请求的HTTP Header中传递
X-RapidAPI-Key字段。 - 注意: 无需YouTube API密钥。
端点详情
1. GET /comments
- 描述: 返回指定YouTube视频的评论。
- 查询参数:
| 参数名 | 类型 | 必填 | 默认值 | 描述 |
|---|---|---|---|---|
videoId |
string | 是 | — | YouTube视频ID(来自youtube.com/watch?v=后的11位字符)。 |
limit |
number | 否 | 20 |
每页评论数,范围为1-100。 |
sort |
string | 否 | top |
排序方式,可选 top 或 new。 |
cursor |
string | 否 | — | 来自上一响应中nextCursor的分页游标。 |
- 响应示例 (200): json { "videoId": "dQw4w9WgXcQ", "comments": [ { "author": "John Doe", "text": "Great video!", "likes": 123, "replyCount": 4, "publishedAt": "2024-01-02T10:32:00.000Z" } ], "nextCursor": "abc123" }
2. GET /health
- 描述: 返回API的可用性状态。
- 响应示例 (200): json { "status": "ok", "timestamp": "2026-03-18T12:00:00.000Z" }
错误处理
- 响应格式: 错误信息以统一的JSON结构返回。
- 常见错误码:
| HTTP状态码 | 错误代码 | 原因 |
|---|---|---|
| 400 | MISSING_PARAM |
缺少必需查询参数(如videoId)。 |
| 400 | INVALID_PARAM |
参数值无效。 |
| 403 | UNAUTHORIZED |
请求未授权。 |
| 429 | RATE_LIMITED |
请求过于频繁。 |
| 500 | INTERNAL_ERROR |
服务器内部错误。 |
| 502 | FETCH_ERROR |
无法从上游获取评论。 |
使用案例
- 对评论文本进行情感分析和主题建模。
- 进行竞争对手分析和内容研究。
- 训练或评估NLP模型。
- 构建仪表盘和报告流水线。



