1.MediaCrawler 小红书爬虫源码分析
2.爬虫实战用Python采集任意小红书笔记下的模仿模仿评论，爬了10000多条，小红小红含二级评论！书的书
3.如何提取小红书的源码源码文字
4.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（2023-07-09）
5.2023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
6.2024小红书爬虫软件根据笔记链接批量采集详情，模仿模仿含笔记正文、小红小红婚庆网站源码java转评赞藏等

MediaCrawler 小红书爬虫源码分析

       MediaCrawler，一款开源多社交平台爬虫，源码源码以其独特的模仿模仿功能，近期在GitHub上广受关注。小红小红尽管源码已被删除，书的书我有幸获取了一份，源码源码借此机会，模仿模仿我们来深入分析MediaCrawler在处理小红书平台时的小红小红代码逻辑。

       爬虫开发时，书的书通常需要面对登录、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，VOL选股公式源码实现自动化登录。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`ment_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，皮衣吊牌溯源码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。

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。电子作业票app源码

       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。

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...，需要源码的视频软件此接口需进行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。

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，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

小红书爬虫软件根据笔记链接批量采集详情，含笔记正文、转评赞藏等

       开发一款爬虫软件，旨在自动化采集小红书笔记的详细信息。这款软件无需编程知识，通过双击即可运行，简化了操作流程，让非技术用户也能轻松使用。用户只需输入笔记链接，软件即可自动抓取笔记正文、评论、点赞、收藏等详细信息。

       软件演示视频展示了如何使用这款软件，使得用户能够直观了解其操作方法。重要提示和说明部分提供了关键信息，确保用户正确使用软件。

       爬虫采集模块通过定义请求地址、设置请求头和cookie参数，实现与小红书服务器的交互。软件通过发送请求接收数据，解析字段信息并保存至CSV文件。关键逻辑包括判断循环结束条件、时间戳转换以及JS逆向解密，确保数据的完整性与准确性。

       软件界面模块设计了主窗口、输入控件和版权部分，为用户提供直观的操作体验。日志模块的实现有助于在软件运行出现问题时快速定位和修复。

       为了方便学习和使用，完整源码及可执行软件已打包并上传至微信公众号"老男孩的平凡之路"。通过公众号后台回复"爬小红书详情软件"即可获取，欢迎用户交流与反馈。

视频号下载res-downloader升级了！！

       res-downloader是一款完全免费、源代码开源的视频下载软件，其最新版本1.0.5已上线，支持Windows及以上版本和Mac系统。

       升级后的res-downloader1.0.5，新增了代理设置功能、更换了证书，针对Mac系统优化了HTTP代理设置，并完善了image content-type等功能。

       这款软件基于electron-vite-vue开发，操作简便，可获取包括视频、音频、、m3u8等多种资源。支持下载的平台包括视频号、抖音、快手、小红书、酷狗音乐、qq音乐等。

       实现原理是通过代理网络抓包拦截响应，筛选出有用的资源。相比于fiddler、charles等抓包软件或浏览器F，这款软件自动筛选，更适合新手用户。

       在使用过程中，可能遇到无法拦截获取的问题，建议检查系统代理设置，正确配置代{ 过}{ 滤}理地址.0.0.1:。另外，关闭软件后若无法正常上网，需手动关闭系统代理设置。

       如果您需要最新版本的res-downloader1.0.5，可访问夸克网盘进行下载，提取码为Qkty。

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。

爬虫实战用python爬小红书任意话题笔记，以#杭州亚运会#为例

       在本文中，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#话题的笔记。目标是获取7个核心字段，包括笔记标题、ID、链接、作者昵称、ID、链接以及发布时间。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。