1.如何提取小红书的小红文字
2.爬虫实战用python爬小红书任意话题笔记，以#杭州亚运会#为例
3.爬虫实战用Python采集任意小红书笔记下的书官评论，爬了10000多条，网源含二级评论！红书
4.MediaCrawler 小红书爬虫源码分析
5.品牌方要怎么在小红书种草推广
6.delphi通过TNetHttpClient监测小红书笔记有无新增评论，官网同时发提醒消息至微信推送（2023-07-09）
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、小红评论等形式分享丰富内容。书官要从中提取文字信息，网源可以采取一系列技术方法。红书
首先，官网通过Python的源码爬虫工具如BeautifulSoup或Scrapy，对小红书页面的小红源代码进行细致的分析，理解页面元素的书官结构，确定包含文字内容的网源标签，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，论道 源码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。
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、mnn源码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。
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KeUserCallBack源码@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。spyhunter源码接着，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、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。
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`/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。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。
