Coze 工作流:抖音热榜秒同步飞书多维表格
一. 概述
本文介绍如何使用 Coze 工作流将抖音热榜数据实时同步至飞书多维表格。通过 Coze 平台,我们可以实现自动化数据采集、处理,并将热门抖音视频信息解析之后存储到飞书,以便进行数据分析和内容策略优化。
二. 前置准备
登录飞书,进入“多维表格”。创建一个新表格,并添加以下字段:
Coze 工作流搭建
创建工作流
看一下完整的工作流,运行成功之后写入飞书多维表格的数据
接下来可以一步步完成整个工作流的搭建,每个节点的配置跟之前的几篇博文都类似,这里记录了简要流程,如有不会的操作,参考之前的文章。
2、配置节点
2.1 开始节点
配置 input变量,抖音热榜的关键词。
app_token变量是飞书多维表格的url地址。
2.2 随机数节点
给get_video节点创建一个search_id的变量入参
2.3 get_video节点
解析热榜数据,提取:
title(标题)
author(作者)
publication_date(发布时间)
content(内容)
url(视频链接)
定义这些数据为变量,供后续节点使用。
设置节点信息
keywork: 搜索关键词,选开始节点的input。
publish_time:发布时间:0=不限、1=1天内,选择1。
sort_type:排序方式:0=综合排序、1=最多点赞、2=最新发布,选择1。
search_id:选择上一个节点的输出参数
2.4 LinkReaderPlugin节点
添加一个“链接读取”的插件LinkReaderPlugin
设置“LinkReaderPlugin”节点的参数,url参数选择“get_video”中的link字段。
2.5 循环节点
循环节点是从前面获取的内容列表中,读取每条视频数据进行内容解析,在提取想要的字段组装成数组输出。
下面简单看一下每个节点的配置如下(之前都配置过,简单看一下即可)
代码节点,提取必要的字段(标题,作者,内容,连接)写入数组中
Python参考代码如下
import typing as t
async def main(args: Args) -> Output:
params = args.params
# 构建输出对象
data = {
"title": params['title'],
"author": params['author'],
"content": params['content'],
"link": params["link"]
}
# 此处将 data 作为 ret 的值输出
ret: Output = {"data": data}
return ret
2.6 代码_1节点
循环节点之后的代码节点主要是解析数组,将其转换成飞书多维表格对应的字段
Python参考代码如下
import typing as t
from datetime import datetime
from typing import TypedDict, List, Dict, Any
class Output(TypedDict):
info: List[Dict[str, Dict[str, str]]]
async def main(args: Args) -> Output:
#输入参数变量名是input
params = args.params['input']
# 构建输出对象
converted_list = []
for item in params:
converted_item = {
"fields": {
"标题": item["title"],
"作者": item["author"],
"内容": item["content"],
"链接": item["link"],
"发布时间": datetime.today().strftime("%Y-%m-%d")
}
}
converted_list.append(converted_item)
ret={"info": converted_list}
return ret
2.7 代码_1节点
入参2个,app_token 找到飞书多维表格的地址,引用的是开始的入参
records前面代码_1节点整理的数据
2.8 结束节点
最后一个结束节点,输出写入的数据记录
测试与运行
配置好之后,填入参数,点运行,如果配置正确都可以运行成功。
大家可以动手试一试。
五. 结论
通过 Coze 工作流,我们成功实现了抖音热榜的实时同步到飞书多维表格,简化了数据收集和分析流程,为内容创作和营销策略提供了强大的支持。