1.python爬虫--微博评论--一键获取所有评论
2.2023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
3.2023微博评论爬虫用python爬上千条微博评论，发布发布突破15页限制！评论评论
4.爬虫实战- 爬取微博评论

python爬虫--微博评论--一键获取所有评论

       一键获取微博所有评论的源码源码方法

       首先，关注gzh获取源代码：文章地址：

       python爬虫--微博评论 (qq.com)

       效果预览如下：

       步骤：打开微博查看评论，发布发布确保点击“查看全部评论”，评论评论进入开发者模式，源码源码快递代领系统源码全局搜索评论关键字，发布发布下载评论文件。评论评论检查页面加载，源码源码发现随着滚动页面加载更多评论，发布发布此行为关键。评论评论

       分析页面源代码，源码源码发现每个评论文件包含有ID、发布发布UID及max_id参数。评论评论ID和UID分别对应作者ID和文章ID，源码源码max_id参数控制评论加载。javascanner源码

       通过观察发现，前一个文件的max_id即为后一个文件的起始ID，以此类推。至此，已确定所有关键参数。

       接下来编写爬虫代码，分为两步：第一步，访问获取ID、UID；第二步，根据ID和UID访问评论文件，提取并保存评论。

       第一步实现，访问获取ID、UID，第二步实现，推荐源码访问评论文件并提取评论至列表。使用for循环处理每个评论，最后将结果保存。

       封装函数，可输入不同文章链接ID以获取相应评论。

       完成代码后，实际运行以验证效果，关注gzh获取源代码及更多学习资源。

       源代码及文章地址：

       python爬虫--微博评论 (qq.com)

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。如有侵权，请及时告知，wrobot源码感谢配合。

       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

微博评论爬虫用python爬上千条微博评论，突破页限制！

       大家好，我是@马哥python说，一个拥有十年编程经验的开发者。

       针对微博评论的爬取，我之前分享过一篇教程。鉴于群里伙伴对这一话题的热切讨论，今天我们将深入探讨如何用Python爬取上千条微博评论，wsexplorer源码突破页的限制。

       爬取的数据包括：微博id、评论页码、评论信息（如id、时间、点赞数、IP归属、姓名、id、性别、关注数、粉丝数和内容）等关键字段。

       爬虫的核心在于如何处理' max_id'，这是决定能否爬取多页评论的关键。首次爬取时无需max_id，但从第二页开始，你需要从上一页的r.json()['data']['max_id']获取该参数。接着，就是发送请求、解析数据和保存数据的流程，但这里不再详述具体细节。

       想要获取完整源码和案例结果，可以访问我的微信公众号“老男孩的平凡之路”，回复“爬微博评论”获取。此外，我还推荐阅读以下文章：

       深入解析：马哥python说 - "技术流吃瓜" - Python大屏分析"张天爱"微博评论

       案例分享：马哥python说 - "python爬虫案例" - 爬取微博搜索结果（以“唐山打人”为例）

爬虫实战- 爬取微博评论

       最近在进行NLP领域的研究，之前主要集中在计算机视觉（CV）方面。由于近期ChatGPT的出现，我对NLP产生了浓厚的兴趣，于是决定深入研究。

       众所周知，无论是CV还是NLP方向的模型实现，都需要大量数据支撑。尽管有先进的代码，但如果没有数据，它们也无法发挥出应有的效果。那么，我们的数据从何而来呢？主要分为两个方面：一方面是公开的数据集，另一方面则是个人收集的数据。而个人收集数据最常用的方法之一就是爬虫。通过爬虫采集数据非常方便，接下来我将介绍如何使用爬虫采集微博上的评论数据。

       以下是采集到的数据，具体如下：

       数据主要分为两类：一类是关于评论数据的，包括评论id、评论时间、评论ip地址等；另一类是发布评论的作者信息，包括评论者的username、个人简介、粉丝数量、关注的人以及性别等。

       接下来，我将介绍如何使用这个代码。首先，我们需要修改代码中的cookie值，然后找到需要爬取的微博id，最后运行代码即可。

       代码中的cookie位置如下，我们在此处进行修改：

       那么，我们如何找到自己的cookie信息呢？首先，我们打开浏览器，输入微博，进入微博页面，点击任意一条微博。然后，按下F，如下所示：

       接着，我们刷新页面，此时会有一大波数据涌入。然后，我们点击一个文件，就可以看到cookie值了，具体如下：

       接下来，我们需要获取对应微博的id，获取方式如下。我们只需复制即可，然后将其粘贴到代码中即可。

       完成上述步骤后，我们就可以运行代码了。具体的操作，请观看如下视频：

       源码链接：