1.小白也能上手的小红爬虫系列之1.小红书博主笔记数据一键采集
2.Python实战：爬取小红书
3.MediaCrawler 小红书爬虫源码分析
4.爬虫实战用python爬小红书任意话题笔记，以#杭州亚运会#为例
5.爬虫实战用Python采集任意小红书笔记下的书爬评论，爬了10000多条，虫源虫含二级评论！红书
6.网页解析高手：C#和HtmlAgilityPack教你下载小红书视频

小白也能上手的小红爬虫系列之1.小红书博主笔记数据一键采集

       小红书博主笔记数据一键采集机器人，简化了数据采集流程，书爬开发平台框架源码只需输入链接，虫源虫即可一键采集笔记信息，红书包括标题、小红内容、书爬作者、虫源虫点赞数、红书收藏数、小红评论数及链接，书爬存储为CSV文件。虫源虫此工具支持批量采集，提高效率，适用于学习、研究或商业需求，但请确保合法合规使用，避免侵犯版权。

       采集效果显著，数据完整准确，已通过多次测试验证。数据可用于后续分析或营销引流，或直接出售，获取最大价值。机器人的设计避免了常见的反爬机制，通过模拟人类操作，实现自动化采集，确保数据获取过程高效且不易被检测。

       为了实现这一目标，采用了RPA（机器人流程自动化）技术，通过模拟人类操作访问网页和采集数据，以避免触发平台反爬机制。177777的源码补码拆解任务时，需考虑自动化操作的逻辑性和高效性，确保机器人运行顺畅。

       小红书数据价值可观，尤其是笔记数据，被广泛应用于引流、分析等领域。通过AI码东道主的小红书博主笔记数据一键采集机器人，用户可根据需求获取数据。需注意，机器人提供有偿服务，确保作者的努力得到尊重和回报。

       在获取互联网数据时，应遵守法律法规，合理利用工具和技术。确保数据获取过程既高效又合法，不给第三方平台造成负担。合理使用数据，满足自身需求，同时尊重数据的版权和隐私。

Python实战：爬取小红书

       本文提供一种方法，利用Python爬取小红书平台，针对特定关键词搜索相关笔记，并将结果以excel表格形式保存。所爬取的字段包括笔记标题、作者、笔记链接、作者主页地址、作者头像以及点赞量。实验结果显示，每次运行爬虫都能顺利爬取数据，每次平均约条笔记。遇到的技术难题在实验过程中得到解决，使得该爬虫具有较高的苹果cms缓存源码实用性。以下为使用不同关键词搜索的示例结果。

       以关键词“繁花”为例，搜索后将数据保存至本地excel文件，打开查看发现笔记根据点赞量由高到低排列。

       对于关键词“上海旅游”，搜索并保存至excel，打开查看发现同样按照点赞量排序的笔记列表。

       使用关键词“春节”，搜索后保存至excel文件，同样按照点赞量排序展示笔记。

       本方法采用纯模拟人操作的策略，避免触碰小红书的反爬机制，通过如下步骤实现爬取：打开小红书主页、登录账号、关键词搜索、提取页面数据、循环刷新页面、数据处理去重排序、保存至excel文件。此方法确保了数据的可靠性和爬取过程的顺利进行。

       具体实现分为多个步骤，包括使用DrissionPage库打开小红书主页、登录账号、设置关键词、搜索结果处理、滑动页面获取数据、保存数据至excel文件等。此外，还包含细节优化，如自动调整excel表格列宽、处理数据类型转换、删除重复数据等。

       为了帮助读者更好地理解代码逻辑，本文附带了爬取过程的2020直播盒子源码视频录屏，以及主函数代码示例。最后，本文提供了一种以付费形式获取代码的方法，鼓励对数据有价值的需求进行付费支持。欢迎关注“程序员coding”公众号，获取更多有价值的内容与交流。

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，源码是否需要解码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，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。

网页解析高手：C#和HtmlAgilityPack教你下载小红书视频

       在互联网时代，视频内容的流行促使人们寻求从小红书下载视频的方法。本文将通过C#编程和HtmlAgilityPack库，详解这一过程。

       小红书作为热门社交平台，视频内容因其深度和吸引力广受欢迎。要下载视频，关键步骤如下：

       首先，利用HtmlAgilityPack解析小红书网页，通过分析HTML结构找出视频链接。

       C#编程是实现这一功能的核心，它能处理网页解析任务，并下载视频。

       HtmlAgilityPack库简化了HTML处理，使得解析工作变得简单易行。

       为了规避可能的封禁，采用代理IP技术，配置爬虫的代理设置，如域名、端口、用户名和密码。

       多线程技术被引入，提高下载速度，允许同时下载多个视频，提升了效率和稳定性。

       通过实践，我们成功地实现了小红书视频下载，优化了过程中的稳定性和速度。本文不仅展示了如何下载视频，还介绍了代理IP和多线程技术的应用，为学习和实践爬虫技术的读者提供了实用指南。

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。

关于小红书博主爬虫问题?

       小红书博主爬虫问题概述：

       在探索小红书数据获取方法的过程中，开发了一种爬虫工具，旨在通过关键词搜索，抓取并保存相关笔记至Excel表格。该工具抓取的数据包括笔记标题、作者、笔记链接、作者主页地址、作者头像以及点赞量，每次运行可获取约条数据。

       爬虫设计思路遵循模拟人类操作的策略，避免触发反爬机制，确保数据获取过程平稳无阻。爬虫工作流程包括打开小红书主页、登录、关键词搜索、提取页面数据、循环刷新页面获取数据、数据处理及去重、排序，并最终保存至Excel文件。

       具体实现步骤包括：

       登录：使用DrissionPage库打开小红书主页并登录账号。

       设置关键词：通过设置关键词并进行url编码，实现关键词搜索。

       搜索结果处理：根据关键词打开搜索页面，提取包含笔记信息的元素。

       页面刷新与数据提取：通过模拟人操作，自动向下滑动页面，自动提取数据并处理。

       数据保存：将爬取的数据整理并保存至Excel文件，进行细节处理如去重、排序。

       为了优化用户体验，代码中还包含了自动调整Excel表格列宽、固定列宽等细节处理，确保数据展示清晰。

       开发过程中，特别注意了代码的可扩展性与实用性，包括但不限于：

       自动化流程设计：通过循环刷新页面与提取数据，实现高效数据获取。

       细节优化：确保数据处理的准确性和Excel表格展示的美观性。

       通过此爬虫工具，用户可以轻松获取小红书上的热门笔记数据，用于选题、找热点，或作为研究流量博主的参考。同时，提供付费获取全部代码服务，以及后续更新的免费代码，满足不同用户需求。欢迎关注公众号“程序员coding”，与作者交流学习。

Python实战：爬取小红书系列之采集作者主页所有笔记

       在忙碌的工作间隙，我完成了这个Python爬虫项目，耗时半月有余，现整理成文分享给大家。

       此代码通过解析小红书作者主页链接，采集作者笔记信息，包括作者、笔记类型、标题、点赞数和笔记链接，并将数据存储为Excel表格。以下是实际操作和实现思路的概述：

       首先，爬虫能顺利抓取作者主页并获取笔记数据，然后按照点赞量降序排列，存储在本地Excel文件中。多次测试证明，程序稳定可靠。

       由于小红书的反爬策略，批量抓取数据颇具挑战，潜在风险包括封号。我的爬虫策略模拟人的操作，通过定时刷新页面避免触发反爬机制，确保数据获取过程平稳进行。

       登录小红书，使用DrissionPage库进行网页操作，设置秒倒计时增加趣味性。

       接着，根据作者主页链接打开页面，提取作者信息，为文件命名做准备。

       定位和提取笔记信息，使用DataRecorder库方便数据保存。

       通过随机延时和页面滑动，模拟用户浏览，持续获取新数据。

       爬虫会自动处理数据，去重排序，确保数据完整。

       最后，调整Excel列宽，生成格式化后的文件，如"小红书作者主页所有笔记-朱朱的啦-条.xlsx"。

       只需要输入作者主页链接和笔记数量，即可自动化完成整个爬取过程。代码简洁高效，可供参考和扩展。

       这个爬虫能帮助你轻松获取指定作者的笔记详情，与前文采集笔记详情的代码结合，可获取更丰富的数据。通过公众号获取完整代码，支持付费，以表达我对投入的肯定。