1.2023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
2.爬虫实战用python爬小红书任意话题笔记，小红以#杭州亚运会#为例
3.全新抖音快手小红书视频解析去水印系统网站源码
4.2024小红书采集软件根据笔记链接采集评论区，书源含一级评论、红书二级评论
5.垂直类社区加兴趣电商APP和小程序源码-类似小红书APP
6.爬虫实战用Python采集任意小红书笔记下的源码评论，爬了10000多条，小红含二级评论！书源源码阵列除法器如何计算
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
本文旨在提供对小红书web端接口的红书概览，仅供学习与研究，源码严禁用于非法用途。小红请遵守法律法规，书源尊重版权。红书如有侵权，源码请及时告知，小红感谢配合。书源一、红书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html大赛源码平凡之路"，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。
全新抖音快手小红书视频解析去水印系统网站源码
全新视频解析去水印系统，一站式服务各大平台。
包括抖音、快手、小红书在内，它支持几十种热门社交媒体平台，轻松下载视频，一键去除水印。让你自由保存与分享。
使用方便，上传压缩包解压后，调整includes/config.php中的网站信息即可。适合PHP 7+版本，无需数据库，直接访问域名操作即可。
该系统集下载与去水印功能于一身，简化了繁复流程，满足了用户对视频便捷管理的需求。支持的平台丰富，操作便捷，是视频爱好者和内容创作者的得力助手。
不论是个人使用，还是商业用途，这款系统都提供了强大且易用的功能，确保视频内容的自由流通与合法使用。对于希望有效管理与分享视频资源的用户而言，它是不可多得的选择。
系统支持快速下载视频，同时去除水印，保证视频的原始品质与清晰度。操作简单，无需专业技能，即使是新手也能轻松上手。
在当今数字化时代，视频内容成为传播信息与情感的重要媒介。这款系统旨在提供高效、视讯直播源码便捷的解决方案，助力用户在社交媒体平台上创造、分享和管理视频内容。
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。
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市场需求。此应用支持PC、H5、小程序、安卓与苹果设备，实现跨端共享同一后台，确保数据流畅互通，简易培训源码提供丰富功能，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、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幸运翻牌源码是如何使用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。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`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。
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。
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。
品牌方要怎么在小红书种草推广
作为当今最受欢迎的商品平台，许多母婴产品、健身、时尚服装、美容化妆品等电子商务主流产品在小红树中抓住机遇，与刚刚结束的双营销战争相比，小红树在品牌建设、用户种草、现场转型、现场排水等方面发挥了重要作用。小红书品牌种草2.0阶段普遍存在的问题：种草强相关内容带来的流量增长缓慢。首先，能在短时间内接近饱和的精确人群。其次，更多的品牌类别进入市场，内容同质化，在一定程度上分散了准确人群的注意力。多年来，大公司一直在为内容种草，以小红书为主导的新模式得到了消费者和商家的一致肯定，因为小红书出现了很长一段时间，平台形成了一定的运行机制，所以依靠小红书人才指导，小红书的运营模式得到了消费者和企业的认可。种草是一个将品牌和产品信息传递到消费者心中的过程。类似于电子商务应用程序，它具有天然的种子能力。对于商家来说，内容种草可以根据平台内容添加品牌或产品信息，也可以将相关信息包装成内容供用户讨论和复制。可以说，对商家和商品的宣传非常有效。因此，许多电子商务应用程序的源代码都增加了社区种草的功能。小红书品牌冷启动1:急打打法；小红书品牌冷启动2:如何计算ROI；小红书品牌冷启动3:1个半月免费种草。一、小红书品牌冷启动一：急打法1。小红书博主留言投放。假如名牌不出名，去小红书看看效果是否好，就去小红书查一下，科普一下，评估一下，种草。现在，小红书是市场上的口碑宣传产品导购。小红书带货能力是品牌所有者不可忽视的渠道。在推广方面，田静、林允a、彭昱畅等明星在小红书分享。小红书推广已成为社会电子商务营销的新出路。将品牌信息植入小红书笔记，然后由KOL推广。这种推广方式越来越受到广告商的追捧。媒介格在网络营销年的经验告诉大家，在选择KOL推广的时候，需要格外注意的是小红书KOL账号的表现数据，不能只一味的看KOL达人的粉丝数量
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。
