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2.爬虫实战用Python采集任意小红书笔记下的防小仿评论，爬了10000多条，红书红书含二级评论！源码源码
3.2024小红书采集软件根据笔记链接采集评论区，防小仿含一级评论、红书红书二级评论
4.2023小红书web端搜索采集笔记视频点赞关注评论去水印接口源码nodejs
5.全新抖音快手小红书视频解析去水印系统网站源码
6.delphi通过TNetHttpClient监测小红书笔记有无新增评论，源码源码小程序用啥源码登录同时发提醒消息至微信推送（2023-07-09）
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在本文中，防小仿作者马哥python说分享了如何用Python爬取小红书上关于#杭州亚运会#话题的红书红书笔记。目标是源码源码获取7个核心字段，包括笔记标题、防小仿ID、红书红书链接、源码源码作者昵称、防小仿ID、红书红书链接以及发布时间。源码源码他通过分析网页端接口，发现通过点击分享链接，查看开发者模式中的请求链接和参数，尤其是"has_more"标志，来实现翻页和判断爬取的终止条件。代码中涉及到请求头的设置、while循环的使用、游标的跟踪以及数据的保存，如转换时间戳、随机等待和解析关键字段。作者还提供了代码演示，并将完整源码和结果数据分享在其微信公众号"老男孩的平凡之路"，订阅者回复"爬小红书话题"即可获取。
以下是爬虫的核心代码逻辑（示例）：
import requests
headers = { ...}
cursor = None
while True:
params = { 'cursor': cursor, ...} # 假设cursor参数在此处
response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
data = response.json()
if not data['has_more']:
break
process_data(data) # 处理并解析数据
cursor = data['cursor']
# 添加随机等待和时间戳处理逻辑
time.sleep(random_wait)
最后，爬虫运行完毕后，数据会保存为CSV格式。txt源码导入
爬虫实战用Python采集任意小红书笔记下的评论，爬了多条，含二级评论！
欢迎来到Python爬虫实践系列，我是@马哥python说，今天要与大家分享的是如何使用Python爬取小红书上的评论数据。
首先，我们的目标是爬取与"巴勒斯坦"相关笔记下的所有评论，共计超过条，每条评论包含个关键字段：笔记链接、页码、评论者昵称、评论者ID、主页链接、评论时间、评论IP属地、点赞数、评论级别以及评论内容。
我们的爬虫程序会分析小红书页面的HTML结构，找到请求数据的链接，然后通过模拟浏览器行为来获取这些评论数据。首先，我们需要导入一些必要的Python库，定义请求头以通过验证，尤其是设置User-Agent和Cookie。
Cookie的获取通常需要一些技巧，比如通过访问小红书的登录页面来获取，然后在每次请求时携带这个Cookie。接着，我们编写逻辑来翻页获取所有评论，巨人应用源码直到没有更多数据为止。在实际操作中，我们发现"has_more"参数用于判断是否有更多评论页。
为了实现翻页功能，我们需要从返回数据中获取当前页的“cursor”，然后在下一次请求中作为参数传递，以获取下一页的数据。在爬取过程中，我们特别关注到了“sub_comment_count”和“root_comment_id”字段，以提取二级评论及二级展开评论。
最后，我们将获取的数据保存到CSV文件中，包括转换时间戳、随机等待时长、解析其他字段等关键步骤，以确保数据的准确性和完整性。
完整代码包含在后续步骤中，包括转换时间戳、随机等待时长、解析其他字段、保存Dataframe数据、多个笔记同时循环爬取等关键逻辑，您可以参考代码实现细节。如果您对Python爬虫感兴趣，欢迎关注@马哥python说的微信公众号"老男孩的平凡之路"，获取本次分析过程的完整Python源码及结果数据。
小红书采集软件根据笔记链接采集评论区，含一级评论、二级评论
在市场调研中，小红书的midwo指标源码用户评论成为企业洞悉消费者需求的重要窗口。这款Python爬虫采集软件旨在简化这一过程，特别针对非技术用户设计，无需专业知识，只需双击即可运行。它能高效抓取笔记链接下的评论，包括一级和二级深度反馈，帮助企业更好地理解用户评价，优化产品和服务，提升用户体验和转化率。
软件界面直观易用，用户只需填写笔记链接和cookie信息。主窗口清晰展示控制区域，便于操作。软件还配备了强大的日志模块，遇到任何运行问题，都能快速定位并修复。对于那些渴望学习者，源码和可执行软件已打包在"老男孩的平凡之路"微信公众号，回复关键词"爬小红书评论软件"即可轻松获取。
无论是为了产品改进还是营销策略，这款工具都能助力企业高效获取并分析评论数据，助力商业决策。无需编程基础，让数据采集变得更加简单易行，助力您的业务发展。
小红书web端搜索采集笔记视频点赞关注评论去水印接口源码nodejs
本文旨在提供对小红书web端接口的概览，仅供学习与研究，严禁用于非法用途。请遵守法律法规，尊重版权。wma源码查找如有侵权，请及时告知，感谢配合。一、notejs接口调用方法（源码级别）：
获取笔记信息：helpnow_get_note_by_id("笔记ID") 获取当前用户信息：helpnow_self_info() 获取用户信息：helpnow_user_info("用户ID") 获取主页推荐：helpnow_home_feed(RECOMMEND) 搜索笔记：helpnow_note_by_keyword("搜索关键字") 获取用户笔记：helpnow_user_notes("用户ID") 获取笔记评论：helpnow_note_comments("笔记ID") 获取笔记子评论：helpnow_note_sub_comments("笔记ID", "父评论ID") 评论笔记：helpnow.comment_note("笔记ID", "评论内容") 删除笔记评论：helpnow.delete_note_comment("笔记ID", "评论ID") 评论用户：helpnow.delete_note_comment("笔记ID", "评论ID", "评论内容") 关注用户：helpnow.follow_user("用户ID") 取关用户：helpnow.unfollow_user("用户ID") 收藏笔记：helpnow.collect_note("笔记ID") 取消收藏笔记：helpnow.uncollect_note("笔记ID") 点赞笔记：helpnow.like_note("笔记ID") 取消点赞笔记：helpnow.dislike_note("笔记ID") 点赞评论：helpnow.like_comment("笔记ID", "评论ID") 取消点赞评论：helpnow.dislike_comment("评论ID") 获取二维码：helpnow.get_qrcode() 检查二维码状态：helpnow.check_qrcode("二维码ID", "二维码编码")二、推荐部分小红书使用接口更新：
以下是小红书推荐接口的代码示例，用于更新推荐内容。 RECOMMEND = "homefeed_recommend" FASION = "homefeed.fashion_v3" FOOD = "homefeed.food_v3" COSMETICS = "homefeed.cosmetics_v3" MOVIE = "homefeed.movie_and_tv_v3" CAREER = "homefeed.career_v3" EMOTION = "homefeed.love_v3" HOURSE = "homefeed.household_product_v3" GAME = "homefeed.gaming_v3" TRAVEL = "homefeed.travel_v3" FITNESS = "homefeed.fitness_v3"三、已支持接口列表如下：
包含以下接口用于访问与小红书相关的数据： 小红书关键字搜索 小红书用户信息详情 小红书用户笔记列表 小红书单个笔记详细数据 小红书用户关注列表 小红书用户粉丝列表 小红书用户点赞的笔记列表 小红书用户收藏的笔记列表 小红书笔记的评论列表 小红书单条评论下的回复列表 小红书单个笔记关联的商品列表 小红书商城店铺下的商品列表 小红书话题页/poi页相关接口全新抖音快手小红书视频解析去水印系统网站源码
全新视频解析去水印系统，一站式服务各大平台。
包括抖音、快手、小红书在内，它支持几十种热门社交媒体平台，轻松下载视频，一键去除水印。让你自由保存与分享。
使用方便，上传压缩包解压后，调整includes/config.php中的网站信息即可。适合PHP 7+版本，无需数据库，直接访问域名操作即可。
该系统集下载与去水印功能于一身，简化了繁复流程，满足了用户对视频便捷管理的需求。支持的平台丰富，操作便捷，是视频爱好者和内容创作者的得力助手。
不论是个人使用，还是商业用途，这款系统都提供了强大且易用的功能，确保视频内容的自由流通与合法使用。对于希望有效管理与分享视频资源的用户而言，它是不可多得的选择。
系统支持快速下载视频，同时去除水印，保证视频的原始品质与清晰度。操作简单，无需专业技能，即使是新手也能轻松上手。
在当今数字化时代，视频内容成为传播信息与情感的重要媒介。这款系统旨在提供高效、便捷的解决方案，助力用户在社交媒体平台上创造、分享和管理视频内容。
delphi通过TNetHttpClient监测小红书笔记有无新增评论，同时发提醒消息至微信推送（--）
通过设定时间间隔，例如2分钟，定期抓取特定小红书笔记的全部评论，计算评论总数及子评论数，并与先前抓取的数据进行对比。若评论数增加，则说明新增评论出现，通过排序找出最新评论内容。 实现此功能的关键技术点包括： 1、访问评论接口：使用GET请求访问edith.xiaohongshu.com/a...，此接口需进行x-s签名验证以确保数据安全。 2、JavaScript时间转换：将JavaScript时间戳转换为Delphi可处理的时间格式，便于比较和处理。 3、评论排序：根据评论时间对获取到的评论进行排序，确保在比较时能准确找到最新的评论。 完整源码包含详细注释，便于理解和修改。 使用方法步骤如下：设置抓取频率。
调用评论接口获取数据。
处理JavaScript时间戳。
计算评论总数和子评论数。
与前一次抓取的数据进行比较，判断是否有新增评论。
对评论进行排序，找出最新评论。
展示成品效果，直观展示监测结果。 结合微信推送功能，一旦监测到新增评论，将即时通知用户，通过微信客户端接收信息提醒。MediaCrawler 小红书爬虫源码分析
MediaCrawler，一款开源多社交平台爬虫，以其独特的功能，近期在GitHub上广受关注。尽管源码已被删除，我有幸获取了一份，借此机会，我们来深入分析MediaCrawler在处理小红书平台时的代码逻辑。
爬虫开发时，通常需要面对登录、签名算法、反反爬虫策略及数据抓取等关键问题。让我们带着这些挑战，一同探索MediaCrawler是如何解决小红书平台相关问题的。
对于登录方式，MediaCrawler提供了三种途径：QRCode登录、手机号登录和Cookie登录。其中，QRCode登录通过`login_by_qrcode`方法实现，它利用QRCode生成机制，实现用户扫码登录。手机号登录则通过`login_by_mobile`方法，借助短信验证码或短信接收接口，实现自动化登录。而Cookie登录则将用户提供的`web_session`信息，整合至`browser_context`中，实现通过Cookie保持登录状态。
小红书平台在浏览器端接口中采用了签名验证机制，MediaCrawler通过`_pre_headers`方法，实现了生成与验证签名参数的逻辑。深入`_pre_headers`方法的`sign`函数，我们发现其核心在于主动调用JS函数`window._webmsxyw`，获取并生成必要的签名参数，以满足平台的验证要求。
除了登录及签名策略外，MediaCrawler还采取了一系列反反爬虫措施。这些策略主要在`start`函数中实现，通过`self.playwright_page.evaluate`调用JS函数，来识别和对抗可能的反爬虫机制。这样，MediaCrawler不仅能够获取并保持登录状态，还能够生成必要的签名参数，进而实现对小红书数据的抓取。
在数据抓取方面，MediaCrawler通过`httpx`库发起HTTP请求，请求时携带Cookie和签名参数，直接获取API数据。获取的数据经过初步处理后，被存储至数据库中。这一过程相对直接，无需进行复杂的HTML解析。
综上所述，MediaCrawler小红书爬虫通过主动调用JS函数、整合登录信息及生成签名参数，实现了对小红书平台的高效爬取。然而，对于登录方式中的验证码验证、自动化操作等方面，还需用户手动完成或借助辅助工具。此外，通过`stealthjs`库，MediaCrawler还能有效对抗浏览器检测，增强其反反爬虫能力。
如何提取小红书的文字
小红书作为一款以时尚消费体验为核心的社交电商平台，其用户通过发布笔记、评论等形式分享丰富内容。要从中提取文字信息，可以采取一系列技术方法。
首先，通过Python的爬虫工具如BeautifulSoup或Scrapy，对小红书页面的源代码进行细致的分析，理解页面元素的结构，确定包含文字内容的标签，如p、span或div标签。
接着，根据网页结构定位到具体文字后，静态网页可以直接获取标签的文本内容，动态网页则需模拟用户操作使页面加载完毕，再通过JavaScript解析获取内容。
提取的文字往往包含一些无关的标签、特殊字符或空白，因此需要进行数据清洗。利用正则表达式和字符串处理技术，移除这些干扰元素，确保文本内容清晰无误。
最后，将清洗后的文字数据存储，可以选择将结构化的信息存入MySQL或MongoDB数据库，或者以txt、csv等形式保存到文件，以便后续的分析和利用。
总之，通过这几个步骤，小红书上的文字内容就能有效地被提取并整理，为后续的研究、分析和应用提供便利。
