1.如何提取小红书的小红文字
2.爬虫实战用Python采集任意小红书笔记下的评论，爬了10000多条，书素素材含二级评论！材提
3.爬虫实战用python爬小红书任意话题笔记，取源以#杭州亚运会#为例
4.两款资源下载神器：全网音视频、红书、源码平台抢购软件源码m3u8轻松获取！小红（支持视频号）
5.2024小红书采集软件根据笔记链接采集评论区，书素素材含一级评论、材提二级评论
6.如何下载微信视频号的取源视频？教你3种方法，1分钟轻松搞定！红书
如何提取小红书的源码文字
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。书素素材要从中提取文字信息，材提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，剑与灵魂源码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、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，收录查询网站源码我们特别关注到了“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。
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。晴天图床源码
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。
两款资源下载神器：全网音视频、、m3u8轻松获取！（支持视频号）
各位朋友们，是否经常在网上海淘时，发现一个超棒的视频、一张惊艳的，或者一段动人的音乐，却找不到下载链接？这样的烦恼再也不是问题！
我发现了两款神器，万能嗅探和爱享素材下载器，它们轻松搞定全网音视频、和m3u8文件下载，连视频号里的内容也无压力拿下！
万能嗅探是强大的资源嗅探工具，支持多种平台，包括网页、客户端程序、微信小程序等，能提取并下载音视频、和m3u8文件，无需安装，即开即用。实测下，它能无水印下载某视频号、某音、某红薯、某站的视频和封面，支持Windows和Mac系统。
爱享素材下载器也是全能选手，支持下载视频号、抖音、快手、小红书、酷狗、qq音乐等网络资源。提供Win和Mac版本，免费开源，记录计时网站源码特别之处在于它能嗅探微信的视频号和小程序资源。
两款工具界面相似，可能源于同一套源码，但操作有所不同：
1、万能嗅探无需安装，下载后解压，打开exe文件即可。
2、万能嗅探还附带了微信视频号教程操作说明。
除了视频，还能下载音频和，如酷狗音乐等，但并非所有资源都能成功下载。
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。
如何下载微信视频号的视频？教你3种方法，1分钟轻松搞定！
随着5G技术的发展，短视频越来越火。微信凭借十亿级用户量推出视频号，加入短视频竞争。上期内容分享了“霹雳去水印”小程序，可无水印下载抖音、快手、小红书等平台的短视频，但对于微信视频号无能为力。今天，我将教大家三种免费下载视频号视频的方法。
视频号与其他平台不同，封闭性较强，只能在微信内分享，无法外部分享或在浏览器中打开。尽管如此，通过网络传递数据，我们仍能找到下载方法。接下来，我将详细介绍三种下载视频号视频的技巧，一起来看看吧！
1、安卓手机修改后缀法
方法一适用于安卓手机，即修改缓存文件后缀。系统在刷视频号视频时会自动缓存视频至手机内存。找到缓存文件目录后，将文件后缀修改为MP4即可。缓存文件目录如下：使用手机文件管理器打开根目录，依次进入Android文件夹、data文件夹、com.tencent.mm文件夹、cache文件夹，找到无序编码文件夹，再进入finder文件夹、video文件夹，文件夹下的文件即为视频号缓存文件。
找到缓存文件后，按照时间排序，方便查找最新观看的视频。若已有大量缓存文件，建议先删除，再重新观看一次视频，以重新缓存到手机上，方便找到目标文件。找到文件后选中，重命名末尾添加MP4后缀保存，此时文件即可直接播放。
请注意，目录可能在cache文件夹下，也可能在Micromsg文件夹下。教程测试手机为魅族PRO 6 PLUS，亲测cache路径有效。若无安卓手机，可尝试其他方法。
2、查看源代码法（推荐）
除了修改后缀法，还可以通过Windows电脑版微信查看源代码，提取视频地址进行下载。推荐使用此方法，适用于特定旧版本Windows微信客户端（版本3.2.1.支持查看源代码）。请确保电脑微信版本低于或高于此版本时无法使用此方法。
将视频号视频发送至文件传输助手，电脑上播放视频，在播放页面右击选择“查看源代码”。打开记事本文件，使用“编辑”菜单或快捷键“Ctrl + F”查找“finder.video.qq.com”后，复制src后的网址链接，进行替换并下载。若感觉替换过程繁琐，可将源代码另存为HTML文件，使用浏览器直接下载。
3、“抓包”法
对于最新版电脑微信无法查看源代码的情况，可使用“抓包”法。通过Fiddler抓包获取视频链接，再进行下载。也可借助易语言编写的小工具，通过内存读取获取视频地址并下载。此方法简便，适用于特定场景。
尽管方法多样，使用免费小工具下载视频号视频的方式也有许多，不再一一赘述。希望这三种方法能够帮助大家轻松下载视频号视频。
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。
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。