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1.垂直类社区加兴趣电商APP和小程序源码-类似小红书APP
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
3.2023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
4.delphi通过TNetHttpClient监测小红书笔记有无新增评论，源码源码同时发提醒消息至微信推送（2023-07-09）
5.2024小红书爬虫软件根据笔记链接批量采集详情，软件软件含笔记正文、模仿模仿淮阴源码转评赞藏等
6.MediaCrawler 小红书爬虫源码分析

垂直类社区加兴趣电商APP和小程序源码-类似小红书APP

       一款集社交媒体与电商于一体的多端应用解决方案应运而生，旨在满足垂直类社区与电商结合的书的书市场需求。此应用支持PC、源码源码H5、软件软件小程序、模仿模仿安卓与苹果设备，小红小红实现跨端共享同一后台，书的书确保数据流畅互通，源码源码提供丰富功能，软件软件包括：

       **发现功能**：探索新鲜事，发现感兴趣的内容与社群。

       **关注功能**：追踪喜欢的账号与话题，实时接收动态。

       **附近人功能**：发现身边有共同兴趣的用户，拓展社交圈。

       **话题圈子功能**：参与特定主题的讨论，与兴趣相投者交流。

       **发布功能**：分享生活点滴、观点或商品，展示个人或品牌。

       **消息功能**：与用户、朋友或商家即时沟通，提升互动效率。

       **我的功能**：管理个人资料、设置偏好，个性化使用体验。

       **积分管理功能**：通过活动、618源码购物等积累积分，兑换奖品或优惠。

       **动态功能**：展示用户的最新动态，增强社区活力。

       **互动功能**：评论、点赞、分享，促进内容的传播与讨论。

       该垂直类社区加电商APP与小程序源码，旨在为用户打造一个集社交与购物于一体的平台，满足分享、交流与购物的需求。无论是个人用户还是商家，都能在此找到适合自己的价值与机会，构建属于自己的社区生态。

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、源码医院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，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、ptcms源码解析其他字段、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

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。XRM源码

       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。

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。

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。

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。