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.分析一下点评网的评论评论反爬
3.爬虫实战用Python采集任意小红书笔记下的评论，爬了10000多条，打分打分含二级评论！源码源码
4.爬虫实战- 爬取微博评论
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端接口的概览，仅供学习与研究，打分打分严禁用于非法用途。源码源码借用 系统源码请遵守法律法规，评论评论尊重版权。打分打分如有侵权，源码源码请及时告知，评论评论感谢配合。打分打分一、源码源码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",评论评论 "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：
以下是打分打分小红书推荐接口的代码示例，用于更新推荐内容。源码源码 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页相关接口分析一下点评网的反爬
点评网的反爬策略在爬取点评网页时造成了一定的难度。在页面上，verilog源码中wire可以看到餐厅的评论条数为条，人均消费为元，但页面源码中只显示了一个数字1，其余数字以类似随机编码的css类形式呈现。
点评网通过在数字后设置特定css类，对数字进行了反爬保护。当分析css类时，发现其原理在于通过不同的偏移位置显示背景上的数字。页面上显示的数字就像一个窗口，固定不动，而背景则移动至不同位置，以此显示相应数字。
进一步探究，发现背景实为SVG格式，其中的数字在源码中可直接查看。理解其原理后，通过代码实现了解析过程。小程序源码编写首先从网页中找到css文件url，接着在css中获取背景路径，进而获取SVG中的每个数字。
解析css类与数字之间的对应关系，涉及建立字典以匹配特定css类与背景中的偏移量。以评论条数为例，实现获取点评网页上每家餐厅的评论条数，定义函数用于解析评论数量，并调用函数爬取页面中的数据。
执行代码后，成功解析出餐厅的评论条数，与网页显示数据相符。这一过程展示了点评网反爬策略的应对方法，也揭示了网页源码中隐藏的数字展示机制。
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！股票颜色源码大全
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go nsq 源码分析链接，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。
爬虫实战- 爬取微博评论
最近在进行NLP领域的研究，之前主要集中在计算机视觉（CV）方面。由于近期ChatGPT的出现，我对NLP产生了浓厚的兴趣，于是决定深入研究。
众所周知，无论是CV还是NLP方向的模型实现，都需要大量数据支撑。尽管有先进的代码，但如果没有数据，它们也无法发挥出应有的效果。那么，我们的数据从何而来呢？主要分为两个方面：一方面是公开的数据集，另一方面则是个人收集的数据。而个人收集数据最常用的方法之一就是爬虫。通过爬虫采集数据非常方便，接下来我将介绍如何使用爬虫采集微博上的评论数据。
以下是采集到的数据，具体如下：
数据主要分为两类：一类是关于评论数据的，包括评论id、评论时间、评论ip地址等；另一类是发布评论的作者信息，包括评论者的username、个人简介、粉丝数量、关注的人以及性别等。
接下来，我将介绍如何使用这个代码。首先，我们需要修改代码中的cookie值，然后找到需要爬取的微博id，最后运行代码即可。
代码中的cookie位置如下，我们在此处进行修改：
那么，我们如何找到自己的cookie信息呢？首先，我们打开浏览器，输入微博，进入微博页面，点击任意一条微博。然后，按下F，如下所示：
接着，我们刷新页面，此时会有一大波数据涌入。然后，我们点击一个文件，就可以看到cookie值了，具体如下：
接下来，我们需要获取对应微博的id，获取方式如下。我们只需复制即可，然后将其粘贴到代码中即可。
完成上述步骤后，我们就可以运行代码了。具体的操作，请观看如下视频：
源码链接：
