"id"	"search_task_id"	"search_channel"	"query"	"status"	"search_request_id"	"search_result"	"fail_reason"	"create_time"	"update_time"
"11"	"test_102"	"302ai"	"请从 tools_info_search/302ai_all_tools.txt 中找到小红书获取帖子评论的API文档链接，API文档链接格式为：https://doc.302.ai/xxx.md。
如果存在多个相关的API文档链接，请一并返回，但功能完全相同的API文档，只需返回最新版或者标准版。
请返回json格式数据，最后输出的json包含是API文档链接json数组。
json格式如下：
```json
[""https://doc.302.ai/xx1.md"",""https://doc.302.ai/xx2.md""]
```"	"2"		"[""https://doc.302.ai/311905107e0.md""]"		"18/9/2025 15:01:58"	"18/9/2025 15:02:54"
"12"	"test_103"	"crawl_system"	"请分别检索小红书获取帖子评论的的官方API文档、使用案例及页面操作路径"	"2"	"20250918075434240111470"	"[{""channel_content_id"": ""1946164249303946224"", ""content_link"": ""https://zhuanlan.zhihu.com/p/1946164249303946224"", ""content_type"": ""article"", ""body_text"": ""通过以上步骤，您可快速实现小红书笔记评论的一键获取，并根据需求选择合适的技术方案。"", ""publish_time"": ""2025-09-02T10:55:57"", ""channel"": ""知乎"", ""title"": ""小红书笔记评论一键获取：开放API接口实操案例"", ""image_url_list"": [], ""video_url_list"": []}, {""channel_content_id"": ""667942416_3633505998"", ""content_link"": ""https://www.zhihu.com/question/667942416/answer/3633505998"", ""content_type"": ""answer"", ""body_text"": ""小红书的接口是比较规范的，response 也让人看的舒服，推荐你用 puppteer 屏蔽样式表和媒体资源爬，直接免去处理 Cookie、x-s-common 之类的贴一个小红书笔记评论接口的 curl：接口地址是：https://http://edith.xiaohongshu.com/api/sns/web/v2/comment/page?note_id=63fb3a9800000000130177df&cursor=两个主要参数：note_id 和 cursor， 其中 note_id 是笔记的 id，而 cursor 是上一次调用评论接口返回的游标，默认不传值返回的 JSON 格式：返回的 JSON 数据的键很规范，其中 sub_comments 是返回一部分的，要想获取更多的二级评论内容需要在接口的 cursor 参数里加 sub_comment_cursor统计点赞数之类的，只需一个简单的 Map 就行了，如：如果你要在 Python 中爬小红书数据的话，首先得先解决 x-s、x-t、x-s-common、x-b3-traceid 签名算法的还原，贴了一篇 CSDN 上的文章，可以去学习学习或者机器的性能足够，可以试试 node.js 环境下的 puppteer 爬虫，简单的示例："", ""publish_time"": ""2024-09-23T14:36:24"", ""channel"": ""知乎"", ""title"": ""各位大佬，如何获取小红书评论数据？"", ""image_url_list"": [], ""video_url_list"": []}, {""channel_content_id"": ""15271222625"", ""content_link"": ""https://zhuanlan.zhihu.com/p/15271222625"", ""content_type"": ""article"", ""body_text"": ""​[image:https://pic4.zhimg.com/v2-dcbb99591641c2702f7ea9d82af26e1d_1440w.jpg][image:https://pica.zhimg.com/v2-4f89913ab376925632be5823a038f938_1440w.png]​编辑在小红书（Xiaohongshu）平台上，获取用户笔记的评论数据需要使用小红书提供的开放平台API。不过，需要注意的是，小红书的API访问和使用需要开发者账号和相应的权限，并且具体的API接口和参数可能会随时间发生变化。以下是一个假设性的示例，展示了如何使用一个假想的API来获取用户笔记的评论数据。由于小红书的实际API文档和认证机制是保密的，这里只能提供一个通用的代码框架和返回值说明。接口URL: https://api.xiaohongshu.com/v2/notes/{note_id}/comments请求方法: GET请求参数:返回值:json复制代码python复制代码由于小红书的API访问权限是受限的，并且具体的API接口和参数可能会变化，因此建议直接参考小红书的官方API文档以获取最准确的信息。​"", ""publish_time"": ""2024-12-29T09:44:24"", ""channel"": ""知乎"", ""title"": ""获得小红书用户笔记评论 API 返回值说明"", ""image_url_list"": [{""image_url"": ""http://rescdn.yishihui.com/pipeline/image/4ed382ac-089e-4bb0-81b0-feee6bebb121.jpg""}, {""image_url"": ""http://rescdn.yishihui.com/pipeline/image/46862118-c7f4-4cea-b3b7-1992faf894ae.jpg""}], ""video_url_list"": []}, {""channel_content_id"": ""17905113820"", ""content_link"": ""https://zhuanlan.zhihu.com/p/17905113820"", ""content_type"": ""article"", ""body_text"": """", ""publish_time"": ""2025-01-12T19:35:17"", ""channel"": ""知乎"", ""title"": ""小红书评论接口数据Api"", ""image_url_list"": [], ""video_url_list"": []}, {""channel_content_id"": ""645236950"", ""content_link"": ""https://zhuanlan.zhihu.com/p/645236950"", ""content_type"": ""article"", ""body_text"": ""小红书是一款颇受欢迎的社交电商平台，在其中用户可以分享和发现美妆、时尚、生活等领域的内容。为了实现平台的功能以及提供丰富的用户体验，小红书提供了一系列的API接口，供开发者使用。小红书API接口简介介绍小红书API接口的基本概念和作用，解释为何使用API接口可以开发更丰富的应用程序。API接口的认证与权限管理说明如何进行API接口的认证和权限管理，了解API密钥的获取和使用方法。常见的小红书API接口功能 3.1 获取用户信息介绍如何通过API接口获取用户的基本信息、关注列表、粉丝列表等。3.2 发布内容解释如何使用API接口发布文字、图片、视频等内容，并提供代码示例。3.3 获取内容信息演示如何通过API接口获取用户发布的内容、点赞数、评论数等相关信息。3.4 搜索功能介绍小红书API接口的搜索功能，包括关键词搜索、分类搜索等。API接口的限制与注意事项提醒开发者使用小红书API接口时需遵守的规则和限制，如访问频率、数据缓存等。示例代码和开发资源提供一些示例代码和开发资源，方便开发者理解和使用小红书API接口。[image:https://pic2.zhimg.com/v2-7fbdf19af07bd64ddeb4b707b285cdc7_1440w.jpg]点击获取key和secret小红书自定义API操作 API 返回值说明请求参数请求参数：api=参数说明：其它参数:参考xhs开放平台接口文档，与淘宝的参数一致 小红书"", ""publish_time"": ""2023-07-22T16:24:36"", ""channel"": ""知乎"", ""title"": ""深入了解小红书API接口：探索领域、功能和使用方法"", ""image_url_list"": [{""image_url"": ""http://rescdn.yishihui.com/pipeline/image/df8d19eb-9b1e-4f0f-87c2-c9d6b1e2f50f.jpg""}], ""video_url_list"": []}, {""channel_content_id"": ""680160525"", ""content_link"": ""https://zhuanlan.zhihu.com/p/680160525"", ""content_type"": ""article"", ""body_text"": ""小红书用户信息详情接口api（商品详情页面数据接口）代码对接如下：1.公共参数2.请求参数请求参数：note_id=63d365a7000000001f013acf3.响应参数4.请求示例（CURL、PHP 、PHPsdk 、Java 、C# 、Python…)# coding:utf-8\""\""\""Compatible for python2.x and python3.xrequirement: pip install requests\""\""\""from __future__ import print_functionimport requests# 请求示例 url 默认请求参数已经做URL编码url = \""https://qq2671517833/smallredbook/item_get/?key=<您自己的apiKey>&secret=<您自己的apiSecret>&note_id=5eb1097ba091410953951d17\""headers = {\""Accept-Encoding\"": \""gzip\"",\""Connection\"": \""close\""}if __name__ == \""__main__\"":r = requests.get(url, headers=headers)json_obj = r.json()print(json_obj)5.响应示例"", ""publish_time"": ""2024-01-27T21:36:52"", ""channel"": ""知乎"", ""title"": ""小红书评论留言信息详情查询数据接口api"", ""image_url_list"": [], ""video_url_list"": []}, {""channel_content_id"": ""15909233897"", ""content_link"": ""https://zhuanlan.zhihu.com/p/15909233897"", ""content_type"": ""article"", ""body_text"": ""小红书笔记详情API接口是小红书开放平台提供的一项服务，允许开发者获取小红书上的笔记详情数据。以下是对该接口的详细说明：[image:https://pic4.zhimg.com/v2-de810fc95b0c3f02d7701f971cce5b6f_1440w.jpg]当通过小红书的笔记详情API接口获取笔记信息时，服务器通常会返回一个包含笔记详细信息的JSON对象。以下是一些常见的返回值字段说明："", ""publish_time"": ""2025-01-02T09:40:21"", ""channel"": ""知乎"", ""title"": ""小红书笔记详情API接口详细说明"", ""image_url_list"": [{""image_url"": ""http://rescdn.yishihui.com/pipeline/image/cf595ae0-eb32-4348-9e41-89422b8708f2.jpg""}], ""video_url_list"": []}, {""channel_content_id"": ""675002508"", ""content_link"": ""https://zhuanlan.zhihu.com/p/675002508"", ""content_type"": ""article"", ""body_text"": ""[image:https://pic4.zhimg.com/v2-f75b62eb584538ad393939a5a13e2de5_1440w.jpg]小红书是一个以分享消费经验、生活方式为主的社交平台，拥有大量的用户和内容。为了更好地了解用户在小红书上的行为和内容，许多开发者选择使用小红书开放平台提供的API接口。本文将介绍如何通过小红书笔记详情API实现实时数据获取，并给出相应的代码示例。小红书笔记详情API提供了一系列的接口，允许开发者获取小红书上的笔记详情数据。通过该API，开发者可以获取到笔记的标题、正文、标签、点赞数、评论数等详细信息。此外，API还支持分页、排序等功能，方便开发者进行数据的筛选和处理。以下是一个简单的Python代码示例，演示如何使用小红书笔记详情API实现实时数据获取：处理其他可能的错误情况，例如请求超时、无效的API密钥等。在获取到笔记详情数据后，需要进行解析和处理，以便进一步分析或应用。根据API返回的数据格式，可以使用相应的解析方法。通常，笔记详情数据会以JSON格式返回，可以使用Python的json模块进行解析。下面是一个简单的示例，展示如何解析笔记详情数据中的关键字段：在上述示例中，我们首先将笔记详情数据存储在一个名为\""note_data\""的字符串变量中。然后，使用json模块的loads()函数将字符串解析为Python字典。通过访问字典中的相应键，我们可以获取笔记列表数据。最后，遍历笔记列表并对每个笔记进行进一步处理。在这个示例中，我们简单地打印了笔记标题，但你可以根据实际需求进行更复杂的数据处理和分析。在使用小红书笔记详情API时，需要注意以下几点："", ""publish_time"": ""2023-12-28T15:10:54"", ""channel"": ""知乎"", ""title"": ""实时获取小红书笔记详情的API使用与解析"", ""image_url_list"": [{""image_url"": ""http://rescdn.yishihui.com/pipeline/image/817b3f96-9a3b-4625-aaea-2d84ae054869.jpg""}], ""video_url_list"": []}, {""channel_content_id"": ""1900466681484128523"", ""content_link"": ""https://zhuanlan.zhihu.com/p/1900466681484128523"", ""content_type"": ""article"", ""body_text"": ""小红书笔记详情数据API接口是小红书开放平台提供的一项服务，允许开发者获取小红书上的笔记详情数据。以下是对该接口及其使用方法的详细介绍：[image:https://pic4.zhimg.com/v2-c6a5190f2fcbaf9d9b7c83e0d359b6af_1440w.jpg]一、接口概述小红书笔记详情数据API接口提供了一系列的接口，允许开发者获取笔记的标题、正文、标签、点赞数、评论数等详细信息。此外，API还支持分页、排序等功能，方便开发者进行数据的筛选和处理。二、使用步骤注册与登录：1 访问小红书开放平台官网，注册一个开发者账号。2 提供必要的信息，如用户名、邮箱、密码等，并完成账号验证流程。3 注册成功后，登录开发者账号，进入开发者控制台。创建应用：1 在开发者控制台中，创建一个新的应用。2 填写应用的名称、描述、应用类型等信息。应用类型应根据具体使用场景选择，例如数据分析工具、社交媒体管理平台等。3 提交应用创建申请后，等待小红书平台的审核。审核通过后，进入应用管理页面。申请接口权限：1 在应用管理页面，找到接口权限申请入口。2 选择笔记详情数据接口，并填写申请理由和使用场景说明。3 提交接口权限申请后，小红书平台会对申请进行评估。如果申请被批准，将获得相应的接口访问密钥和权限。构建请求：1 仔细阅读小红书提供的笔记详情数据接口文档，了解接口的地址、请求参数、返回数据格式、错误码等重要信息。2 根据接口文档的要求，构建发送到笔记详情数据接口的请求。确定请求的方法（通常是GET或POST）、请求的地址以及所需的请求参数。请求参数可能包括笔记的ID、用户的ID、时间范围等，具体取决于需求以下是一个简单的Python代码示例，演示如何使用小红书笔记详情API实现实时数据获取：[image:https://pica.zhimg.com/v2-7c0d5244d0d973a7f0819759b1fb045e_1440w.jpg]技术探讨与交流：https://github.com/yuncaiji/API"", ""publish_time"": ""2025-04-29T08:48:41"", ""channel"": ""知乎"", ""title"": ""小红书笔记详情API接口系列"", ""image_url_list"": [{""image_url"": ""http://rescdn.yishihui.com/pipeline/image/2af67809-a2f7-474e-a030-bd053c3bad1f.jpg""}, {""image_url"": ""http://rescdn.yishihui.com/pipeline/image/be2dde05-871f-45fd-84e6-60a5c5901fb0.jpg""}], ""video_url_list"": []}, {""channel_content_id"": ""1888272236005291151"", ""content_link"": ""https://zhuanlan.zhihu.com/p/1888272236005291151"", ""content_type"": ""article"", ""body_text"": ""小红书作为一个集社交、购物、分享于一体的综合性平台，拥有海量的用户和丰富的笔记内容。小红书笔记详情API接口为开发者提供了一种高效获取笔记详细信息的方法，包括笔记的标题、正文、图片、视频、标签、点赞数、评论数等。这些数据可以帮助开发者进行内容分析、用户行为研究、营销策略优化等。小红书笔记详情API接口的主要功能包括：这些功能广泛应用于以下场景：三、调用前准备在使用小红书笔记详情API接口之前，需要完成以下准备工作：bash复制pip install requests小红书笔记详情API接口的请求地址通常为：https://api.xiaohongshu.com/note/detail或https://api.xiaohongshu.com/v1/notes/{note_id}。调用该接口时，需要提供以下参数：接口返回的数据通常为JSON格式。以下是一个使用Python调用小红书笔记详情API接口的示例代码：Python接口返回的数据是一个JSON对象，其结构如下：JSON。小红书笔记详情API接口为开发者提供了一个强大的工具，用于获取小红书平台上笔记的详细信息。通过本文的介绍，你已经了解了如何注册账号、获取API密钥、构建请求、解析返回数据以及在实际应用中需要注意的事项。希望这些信息能够帮助你更好地利用小红书的API接口，提升你的内容创作、数据分析和营销策略的效率。如遇任何疑问或有进一步的需求，请随时与我私信或者评论联系。"", ""publish_time"": ""2025-03-26T16:57:02"", ""channel"": ""知乎"", ""title"": ""获取小红书笔记详情接口的详细指南"", ""image_url_list"": [], ""video_url_list"": []}, {""channel_content_id"": ""711181605"", ""content_link"": ""https://zhuanlan.zhihu.com/p/711181605"", ""content_type"": ""article"", ""body_text"": ""本文将深入探讨两种高效的Python方法，助您迅速获取小红书文章下方的所有评论，提升市场分析与用户洞察力。通过实战示例与详细解析，让您轻松掌握数据抓取技巧，为您的内容营销策略提供有力支持。在社交媒体数据分析日益重要的今天，小红书作为热门的种草平台，其用户评论蕴含了丰富的市场信息。本文将介绍两种实用的Python方法，帮助您快速、高效地收集小红书文章的评论数据，为品牌营销决策提供数据支撑。[image:https://pic1.zhimg.com/v2-23a9efe4b31ccf8d9ce86d5c47f1da7e_1440w.jpg]首先，确保安装Python环境以及Selenium库。通过以下命令安装Selenium：pip install selenium还需下载对应浏览器的WebDriver并配置至系统路径中。from selenium import webdriverfrom selenium.webdriver.common.by import Byimport timeurl = '小红书帖子URL'driver = webdriver.Chrome()driver.get(url)time.sleep(5)  # 等待页面加载完成comments = driver.find_elements(By.XPATH, '//div[@class=\""comment-item\""]')for comment in comments:    print(comment.text)driver.quit()这段代码通过Selenium模拟浏览器打开指定的小红书帖子URL，定位到所有评论元素，并打印出每条评论的内容。对于无需动态加载的评论，可以采用更轻量级的Requests库配合BeautifulSoup进行数据抓取。安装所需库：pip install requests beautifulsoup4import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupheaders = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}url = '小红书帖子URL'response = requests.get(url, headers=headers)soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')comments = soup.find_all('div', class_='comment-item')for comment in comments:    print(comment.get_text())此方法直接请求网页源码，然后通过BeautifulSoup解析HTML，提取评论内容，适合静态页面的快速抓取。问：如何处理反爬虫机制？  \n答：可尝试更换User-Agent、设置延时访问、使用代理IP池等策略。问：遇到动态加载的评论怎么办？  \n答：推荐使用Selenium模拟滚动页面，触发JavaScript加载更多评论。问：如何批量抓取多个帖子的评论？  \n答：构建帖子URL列表，使用循环遍历每个URL并执行上述任一抓取方法。问：如何保存抓取到的评论数据？  \n答：可选择CSV、JSON或数据库（如MySQL）等多种方式存储数据。问：如何提高抓取速度和效率？  \n答：考虑使用多线程或多进程并发请求，但需注意控制请求频率，以免被封IP。对于需要大规模、持续性数据采集的企业和开发者，集蜂云平台提供了从任务调度、三方应用集成到数据存储、监控告警的一站式解决方案，让数据采集变得更加高效、稳定，助力企业专注核心业务发展。"", ""publish_time"": ""2024-07-26T23:08:29"", ""channel"": ""知乎"", ""title"": ""如何快速抓取小红书帖子评论？两大实战Python技巧揭秘"", ""image_url_list"": [{""image_url"": ""http://rescdn.yishihui.com/pipeline/image/1f67b446-7cba-4f2d-8edc-85e3485d29a1.jpg""}], ""video_url_list"": []}, {""channel_content_id"": ""717143790"", ""content_link"": ""https://zhuanlan.zhihu.com/p/717143790"", ""content_type"": ""article"", ""body_text"": ""用户评论不仅是品牌、企业聆听市场声音的重要渠道，它们是用户心声的直接体现，也是产品不断优化和市场策略调整的指南针。如何导出并分析用户评论也成了很多品牌的重要工作之一，针对这一采集和分析需求，新榜小数林对评论回采工具做了新升级，上新榜http://newrank.cn 搜【评论】 即可使用：[image:https://pica.zhimg.com/v2-d9b2c38d685cbd98811495636987d278_1440w.jpg]1、支持免费试用: 上传作品链接，即可免费抓取10条用户评论2、自定义获取上限：获取评论条数支持1000条以上，全量评论也能拿3、新增上传链接方式: 可手机扫码上传，excel批量添加作品[image:https://pica.zhimg.com/v2-1776432497b632d5c8ef4d3e7192e82e_1440w.jpg]得到评论数据之后，通常需要将评论按照主题、情感或其他相关因素进行分类整理。这可以更好地理解不同用户的意见和观点，以下为一些推荐分析方法：情感分析：使用情感分析工具或人工判断，将评论归类为正向、负向或中性。这可以了解用户对作品的整体情感和满意度。[image:https://pica.zhimg.com/v2-9428e9c2c322c42b90f5d8bfbc9cc9ca_1440w.jpg]提取关键词和主题：通过识别评论中的关键词和主题，可以了解用户关注的焦点和他们对作品的关注点。这有有助于了解用户的需求和期望。[image:https://pic2.zhimg.com/v2-bd7c61adec05d296b28675425da0b671_1440w.jpg][image:https://pic3.zhimg.com/v2-ef82198829e9a7464ecc91c9db2e2c6a_1440w.jpg]新榜数据小工具—评论回采现已支持免费试用抖音、小红书作品评论获取。敬请期待更多平台。【小数林直达链接】"", ""publish_time"": ""2024-08-29T11:06:39"", ""channel"": ""知乎"", ""title"": ""如何获取小红书用户评论并导出数据？"", ""image_url_list"": [{""image_url"": ""http://rescdn.yishihui.com/pipeline/image/6bc19925-9b2f-4434-b418-4c17420352d7.jpg""}, {""image_url"": ""http://rescdn.yishihui.com/pipeline/image/56a169c3-7f16-41e9-a45c-11ee496adcfe.jpg""}, {""image_url"": ""http://rescdn.yishihui.com/pipeline/image/d836165e-fe57-4e2d-9bcb-764ce7dae2a2.jpg""}, {""image_url"": ""http://rescdn.yishihui.com/pipeline/image/51057685-fe2b-440f-ac79-4171f890c3b1.jpg""}, {""image_url"": ""http://rescdn.yishihui.com/pipeline/image/5a721421-bd7f-4ab2-b291-a8cbff43fd04.jpg""}], ""video_url_list"": []}, {""channel_content_id"": ""1946164249303946224"", ""content_link"": ""https://zhuanlan.zhihu.com/p/1946164249303946224"", ""content_type"": ""article"", ""body_text"": ""通过以上步骤，您可快速实现小红书笔记评论的一键获取，并根据需求选择合适的技术方案。"", ""publish_time"": ""2025-09-02T10:55:57"", ""channel"": ""知乎"", ""title"": ""小红书笔记评论一键获取：开放API接口实操案例"", ""image_url_list"": [], ""video_url_list"": []}, {""channel_content_id"": ""667942416_3633505998"", ""content_link"": ""https://www.zhihu.com/question/667942416/answer/3633505998"", ""content_type"": ""answer"", ""body_text"": ""小红书的接口是比较规范的，response 也让人看的舒服，推荐你用 puppteer 屏蔽样式表和媒体资源爬，直接免去处理 Cookie、x-s-common 之类的贴一个小红书笔记评论接口的 curl：接口地址是：https://http://edith.xiaohongshu.com/api/sns/web/v2/comment/page?note_id=63fb3a9800000000130177df&cursor=两个主要参数：note_id 和 cursor， 其中 note_id 是笔记的 id，而 cursor 是上一次调用评论接口返回的游标，默认不传值返回的 JSON 格式：返回的 JSON 数据的键很规范，其中 sub_comments 是返回一部分的，要想获取更多的二级评论内容需要在接口的 cursor 参数里加 sub_comment_cursor统计点赞数之类的，只需一个简单的 Map 就行了，如：如果你要在 Python 中爬小红书数据的话，首先得先解决 x-s、x-t、x-s-common、x-b3-traceid 签名算法的还原，贴了一篇 CSDN 上的文章，可以去学习学习或者机器的性能足够，可以试试 node.js 环境下的 puppteer 爬虫，简单的示例："", ""publish_time"": ""2024-09-23T14:36:24"", ""channel"": ""知乎"", ""title"": ""各位大佬，如何获取小红书评论数据？"", ""image_url_list"": [], ""video_url_list"": []}, {""channel_content_id"": ""667942416_1940125534949453852"", ""content_link"": ""https://www.zhihu.com/question/667942416/answer/1940125534949453852"", ""content_type"": ""answer"", ""body_text"": ""[image:https://pic2.zhimg.com/v2-8d00c7c188a95fdc5110629997130b9b_1440w.jpg]展示一下我爬取自己账号的结果。我的方法是完全免费的。​问主说爬虫要学Python，一点错没有。我之前也分享过爬取某乎的评论，也是基于Python。最近，博主的小红书账号遭遇了一些不友善的评论。因为我说我自学医学，成为了医学统计博主，并且指导网友发表了10+SCI，杠精说我要去看看心理精神问题。我知乎和小破站分别1000+粉丝，我虽然不是大V，但我说我自己是KOL，还是没问题的吧！为了更高效地收集和分析这些恶意言论，我决定动手写个爬虫，把自己笔记下的评论全部抓取下来。周五在 CSDN 上折腾了一天，虽然没完全搞定，但好歹把 Node.js 安装部署好了，这也算是个小进步。Node.js下载地址：https://http://nodejs.org/zh-cn/download/ 安装时建议路径不要包含中文。安装完成后，需要将Node.js 的安装路径添加到系统变量 Path 中，这样才能在终端直接使用 node 和 npm 命令。安装软件之后，务必记得部署到环境中。可以参考这个博主的讲解。https://http://cloud.tencent.com.cn/developer/article/2393932打开 PowerShell，执行以下命令安装 uv：安装完成后，重启 PowerShell（系统会提示），然后验证版本：进入 C:\\Users\\你的用户名\\MediaCrawler 目录，在地址栏输入 cmd 回车，执行以下命令：至此，MediaCrawler 的基础环境已经部署完成。接下来，你就可以根据自己的需求调整爬虫参数（比如目标笔记 ID、评论抓取数量等），然后运行脚本开始采集数据。​"", ""publish_time"": ""2025-08-16T18:59:33"", ""channel"": ""知乎"", ""title"": ""各位大佬，如何获取小红书评论数据？"", ""image_url_list"": [{""image_url"": ""http://rescdn.yishihui.com/pipeline/image/7c454b82-3ae1-4817-90e7-03f430c86f71.jpg""}], ""video_url_list"": []}, {""channel_content_id"": ""7544883105"", ""content_link"": ""https://zhuanlan.zhihu.com/p/7544883105"", ""content_type"": ""article"", ""body_text"": ""[image:https://pica.zhimg.com/v2-63d7dcb76f410d5126f217715a1e424a_1440w.jpg]在数字化时代，社交媒体平台的评论区成为了品牌与用户互动的重要地方。用户评论不仅是消费者情感的直接表达，更是品牌获取市场反馈、优化产品和服务的宝贵资源。评论内容的重要性不言而喻，但是对于多数的运营人员、品牌企业来说，不仅大批量采集评论有困难，而且评论分析也不容易。近期，一位新榜小数林的用户反馈：需要批量抓取小红书、抖音评论区的内容，并进行数据分析。对回采回来的评论进行情感打标签，同时分析用户最关心的点是什么、用户在聊什么内容、用户额高频提及词是什么……根据用户的需求，我们结合新榜小数林的【通用评论回采】和AI数据分析能力，对多平台多账号的评论内容进行了提取和分析：以小红书评论为例，我们凭借新榜的数据采集与分析的能力，并结合AI分析等方法对评论区进行分析。通过分析用户评论中的热门话题和情感倾向，品牌和广告方可以制定更有针对性的营销策略，提高广告投放效果。运营人员也可以及时了解用户最关注的地方，优化运营策略，提升用户活跃度和留存率。[image:https://picx.zhimg.com/v2-711fc7b1d2d38d24418b79514bcecd6b_1440w.jpg]新榜小数林-通用评论回采数据示例[image:https://pic4.zhimg.com/v2-11f207dfd124562eb388cc1c127753b1_1440w.jpg]新榜小数林-AI情感分析及标签通过这一案例，我们不仅能将大批量的评论内容提取出来，还能够深入挖掘用户讨论的核心话题、高频词汇、与评论情感分析。这样的分析结果，不仅帮助品牌更好地理解目标受众的真实需求和兴趣点，也为品牌提供了制定更精准营销策略的依据。更多数据需求尽在新榜小数林："", ""publish_time"": ""2024-11-18T16:04:44"", ""channel"": ""知乎"", ""title"": ""如何批量提取抖音、小红书、公众号的评论？"", ""image_url_list"": [{""image_url"": ""http://rescdn.yishihui.com/pipeline/image/79ad8e77-f09e-4cfe-aee3-c434a79502e3.jpg""}, {""image_url"": ""http://rescdn.yishihui.com/pipeline/image/653b1dda-8fb7-4ea1-a72c-65550e002aa2.jpg""}, {""image_url"": ""http://rescdn.yishihui.com/pipeline/image/657aa8c9-62ac-4ea6-a474-0017d30f2f74.jpg""}], ""video_url_list"": []}, {""channel_content_id"": ""677128286"", ""content_link"": ""https://zhuanlan.zhihu.com/p/677128286"", ""content_type"": ""article"", ""body_text"": ""一、展示结果[image:https://picx.zhimg.com/v2-8d229761e56a2262c1e74b3247048daf_1440w.jpg]二、爬虫代码2.1  定义一个请求头2.2 获取cookie2.3 获取评论信息(核心代码)2.4 保存数据2.5 程序执行截图[image:https://pic4.zhimg.com/v2-4a003f09fceefb52a0c5ef6924683361_1440w.jpg]"", ""publish_time"": ""2024-01-10T21:27:21"", ""channel"": ""知乎"", ""title"": ""采集任意小红书笔记下的评论"", ""image_url_list"": [{""image_url"": ""http://rescdn.yishihui.com/pipeline/image/4850dd31-4e25-4586-a947-0fa65114d5ed.jpg""}, {""image_url"": ""http://rescdn.yishihui.com/pipeline/image/a5dc661f-a889-42df-8ca2-6803ef2b69af.jpg""}], ""video_url_list"": []}, {""channel_content_id"": ""1905992234932895959"", ""content_link"": ""https://zhuanlan.zhihu.com/p/1905992234932895959"", ""content_type"": ""article"", ""body_text"": ""随着内容平台对运营和推广的价值越来越高，自动化工具在信息筛选、内容监控以及自动互动方面也逐渐有了实战价值。今天给大家分享一个我用Python + Selenium + undetected_chromedriver实现的“小红书自动评论机器人”，支持：✅ 浏览器模拟登录（扫码或短信）✅ Cookies保存与自动加载（持久登录）✅ 关键词搜索与结果爬取✅ 自动滚动加载、获取帖子链接✅ 自动评论、风控提示检测✅ 可配置关键词、评论内容及间隔频率项目地址：QSPBU-LONG/xhs-bot1. 初始化与浏览器配置使用 undetected_chromedriver 来构建浏览器对象，它可以有效绕过某些网站的自动化检测机制。2. 搜索与爬取搜索关键词通过构造URL的方式进行，避免定位输入框操作不稳定的问题。并通过多种方式提取搜索结果中的帖子链接：3. 自动评论逻辑进入每个帖子后，定位评论框并模拟键盘输入完成评论。还加了自然分段、字符延迟等操作来模仿人类行为。发送按钮查找方式也做了多重兼容：4. 风控检测如果页面中出现提示如“操作频繁”、“异常”等，脚本会自动暂停该部分处理。三、配置项解耦（config.py）为了方便调试和扩展，我们把关键词、评论内容、时间间隔、最大帖子数等写入 config.py：四、可扩展性与风险控制建议这个小红书机器人虽然基础功能齐全，但如果要用于大规模数据运营，还需考虑：⚠️再次强调，不要滥用该工具进行刷评论、诱导点赞或营销推广，平台都有风控策略，封号在所难免。合理使用，能节省你大量机械劳动时间！如果你觉得这篇文章对你有帮助，欢迎点赞  、收藏 ⭐ 或转发分享给更多朋友。⭐后续该项目将陆续接入大模型进行更加复杂的筛选以及评论机制，实现真正的无人化运营，又需要的朋友可以私信或者评论。"", ""publish_time"": ""2025-05-14T14:36:24"", ""channel"": ""知乎"", ""title"": ""小红书自动化运营开源项目：Python脚本实现智能搜索 + 智能评论 + 风控管控"", ""image_url_list"": [], ""video_url_list"": []}, {""channel_content_id"": ""15271222625"", ""content_link"": ""https://zhuanlan.zhihu.com/p/15271222625"", ""content_type"": ""article"", ""body_text"": ""​[image:https://pic4.zhimg.com/v2-dcbb99591641c2702f7ea9d82af26e1d_1440w.jpg][image:https://pica.zhimg.com/v2-4f89913ab376925632be5823a038f938_1440w.png]​编辑在小红书（Xiaohongshu）平台上，获取用户笔记的评论数据需要使用小红书提供的开放平台API。不过，需要注意的是，小红书的API访问和使用需要开发者账号和相应的权限，并且具体的API接口和参数可能会随时间发生变化。以下是一个假设性的示例，展示了如何使用一个假想的API来获取用户笔记的评论数据。由于小红书的实际API文档和认证机制是保密的，这里只能提供一个通用的代码框架和返回值说明。接口URL: https://api.xiaohongshu.com/v2/notes/{note_id}/comments请求方法: GET请求参数:返回值:json复制代码python复制代码由于小红书的API访问权限是受限的，并且具体的API接口和参数可能会变化，因此建议直接参考小红书的官方API文档以获取最准确的信息。​"", ""publish_time"": ""2024-12-29T09:44:24"", ""channel"": ""知乎"", ""title"": ""获得小红书用户笔记评论 API 返回值说明"", ""image_url_list"": [{""image_url"": ""http://rescdn.yishihui.com/pipeline/image/695e1d31-db28-4b7d-9688-12de9cc699f1.jpg""}, {""image_url"": ""http://rescdn.yishihui.com/pipeline/image/8ccce382-00c3-4d29-9592-7efd82a6adf3.jpg""}], ""video_url_list"": []}, {""channel_content_id"": ""657152841"", ""content_link"": ""https://zhuanlan.zhihu.com/p/657152841"", ""content_type"": ""article"", ""body_text"": ""## 【教程】如何提取小红书评论并导出到电子表格小红书是一个备受欢迎的社交媒体平台，许多用户都喜欢在这里分享他们的购物心得、美妆技巧和旅行经历。随着小红书的日益流行，很多人也开始对提取小红书评论的需求产生兴趣。今天，我将向大家介绍一个简单而有效的方法，让你能够轻松地提取小红书评论，并将其导出到电子表格中，以便后续的处理和分析。在开始之前，我们需要准备一些工具和材料：1. 一台电脑：这个方法适用于易解析PC客户端（windows和mac都支持），所以你需要一台电脑来运行该软件。2. 易解析PC客户端：你可以从官方网站上下载并安装这个软件。它是一款功能强大的工具，可以帮助你提取小红书评论并导出到电子表格。3. 一个小红书账号：你需要拥有一个小红书账号，并且登录到易解析PC客户端中。一旦你完成了准备工作，我们就可以开始提取小红书评论了。按照以下步骤进行操作：[image:https://pic1.zhimg.com/v2-81493632c128bcd9924a15cd97e4dd8a_1440w.jpg][image:https://pica.zhimg.com/v2-3d60b3b99e37f37e9f5299c708819f36_1440w.jpg]在你的电脑上打开易解析PC客户端，并登录你的小红书账号。[image:https://pic4.zhimg.com/v2-abbcd058e83514019ce831d602989d9f_1440w.jpg]在易解析PC客户端中，你可以看到你的小红书主页和你关注的用户的帖子。选择你想要提取评论的帖子，并打开它。在打开的帖子页面中，你会看到许多评论。在易解析PC客户端的界面上，你会找到一个提取评论的按钮。点击这个按钮，软件将开始提取该帖子的所有评论。[image:https://pic3.zhimg.com/v2-12c085ae6eb7784d1a476a30a29ab63e_1440w.jpg]目前导出的字段以下字段：笔记名称，创作者，文章点赞数，收藏数，评论总数，各个评论的详情，评论者昵称，评论的点赞数，和评论的回复数你可以使用各种功能和公式来对评论进行排序、筛选和统计。你还可以使用图表和图形来可视化评论数据，以便更好地理解和展示结果。通过使用易解析PC客户端，我们可以轻松地提取小红书评论并将其导出到电子表格中。这个方法不仅简单易行，而且非常实用，可以帮助你更好地处理和分析小红书评论数据。无论你是一个小红书用户还是一个市场分析师，这个方法都将为你节省大量的时间和精力。希望本教程对你有帮助！如果你有任何问题或疑问，请随时在下方留言，我将尽力回答。祝你在提取小红书评论的过程中取得成功！"", ""publish_time"": ""2023-09-19T14:50:03"", ""channel"": ""知乎"", ""title"": ""小红书评论如何一键采集，导入到电子表格中"", ""image_url_list"": [{""image_url"": ""http://rescdn.yishihui.com/pipeline/image/5fe87e6c-fd7d-4ae3-b612-8f5f418dfa70.jpg""}, {""image_url"": ""http://rescdn.yishihui.com/pipeline/image/cfa7300c-2359-4cb0-9ad9-ef17c070d480.jpg""}, {""image_url"": ""http://rescdn.yishihui.com/pipeline/image/28e70557-1552-4007-b8fe-17d02e7a864f.jpg""}, {""image_url"": ""http://rescdn.yishihui.com/pipeline/image/14616717-8231-4c48-b0b4-c147351ba3d9.jpg""}], ""video_url_list"": []}, {""channel_content_id"": ""667942416_3633505998"", ""content_link"": ""https://www.zhihu.com/question/667942416/answer/3633505998"", ""content_type"": ""answer"", ""body_text"": ""小红书的接口是比较规范的，response 也让人看的舒服，推荐你用 puppteer 屏蔽样式表和媒体资源爬，直接免去处理 Cookie、x-s-common 之类的贴一个小红书笔记评论接口的 curl：接口地址是：https://http://edith.xiaohongshu.com/api/sns/web/v2/comment/page?note_id=63fb3a9800000000130177df&cursor=两个主要参数：note_id 和 cursor， 其中 note_id 是笔记的 id，而 cursor 是上一次调用评论接口返回的游标，默认不传值返回的 JSON 格式：返回的 JSON 数据的键很规范，其中 sub_comments 是返回一部分的，要想获取更多的二级评论内容需要在接口的 cursor 参数里加 sub_comment_cursor统计点赞数之类的，只需一个简单的 Map 就行了，如：如果你要在 Python 中爬小红书数据的话，首先得先解决 x-s、x-t、x-s-common、x-b3-traceid 签名算法的还原，贴了一篇 CSDN 上的文章，可以去学习学习或者机器的性能足够，可以试试 node.js 环境下的 puppteer 爬虫，简单的示例："", ""publish_time"": ""2024-09-23T14:36:24"", ""channel"": ""知乎"", ""title"": ""各位大佬，如何获取小红书评论数据？"", ""image_url_list"": [], ""video_url_list"": []}, {""channel_content_id"": ""711181605"", ""content_link"": ""https://zhuanlan.zhihu.com/p/711181605"", ""content_type"": ""article"", ""body_text"": ""本文将深入探讨两种高效的Python方法，助您迅速获取小红书文章下方的所有评论，提升市场分析与用户洞察力。通过实战示例与详细解析，让您轻松掌握数据抓取技巧，为您的内容营销策略提供有力支持。在社交媒体数据分析日益重要的今天，小红书作为热门的种草平台，其用户评论蕴含了丰富的市场信息。本文将介绍两种实用的Python方法，帮助您快速、高效地收集小红书文章的评论数据，为品牌营销决策提供数据支撑。[image:https://pic1.zhimg.com/v2-23a9efe4b31ccf8d9ce86d5c47f1da7e_1440w.jpg]首先，确保安装Python环境以及Selenium库。通过以下命令安装Selenium：pip install selenium还需下载对应浏览器的WebDriver并配置至系统路径中。from selenium import webdriverfrom selenium.webdriver.common.by import Byimport timeurl = '小红书帖子URL'driver = webdriver.Chrome()driver.get(url)time.sleep(5)  # 等待页面加载完成comments = driver.find_elements(By.XPATH, '//div[@class=\""comment-item\""]')for comment in comments:    print(comment.text)driver.quit()这段代码通过Selenium模拟浏览器打开指定的小红书帖子URL，定位到所有评论元素，并打印出每条评论的内容。对于无需动态加载的评论，可以采用更轻量级的Requests库配合BeautifulSoup进行数据抓取。安装所需库：pip install requests beautifulsoup4import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupheaders = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}url = '小红书帖子URL'response = requests.get(url, headers=headers)soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')comments = soup.find_all('div', class_='comment-item')for comment in comments:    print(comment.get_text())此方法直接请求网页源码，然后通过BeautifulSoup解析HTML，提取评论内容，适合静态页面的快速抓取。问：如何处理反爬虫机制？  \n答：可尝试更换User-Agent、设置延时访问、使用代理IP池等策略。问：遇到动态加载的评论怎么办？  \n答：推荐使用Selenium模拟滚动页面，触发JavaScript加载更多评论。问：如何批量抓取多个帖子的评论？  \n答：构建帖子URL列表，使用循环遍历每个URL并执行上述任一抓取方法。问：如何保存抓取到的评论数据？  \n答：可选择CSV、JSON或数据库（如MySQL）等多种方式存储数据。问：如何提高抓取速度和效率？  \n答：考虑使用多线程或多进程并发请求，但需注意控制请求频率，以免被封IP。对于需要大规模、持续性数据采集的企业和开发者，集蜂云平台提供了从任务调度、三方应用集成到数据存储、监控告警的一站式解决方案，让数据采集变得更加高效、稳定，助力企业专注核心业务发展。"", ""publish_time"": ""2024-07-26T23:08:29"", ""channel"": ""知乎"", ""title"": ""如何快速抓取小红书帖子评论？两大实战Python技巧揭秘"", ""image_url_list"": [{""image_url"": ""http://rescdn.yishihui.com/pipeline/image/f8687916-efe8-44a7-925e-5b22e4c6bcdd.jpg""}], ""video_url_list"": []}, {""channel_content_id"": ""717143790"", ""content_link"": ""https://zhuanlan.zhihu.com/p/717143790"", ""content_type"": ""article"", ""body_text"": ""用户评论不仅是品牌、企业聆听市场声音的重要渠道，它们是用户心声的直接体现，也是产品不断优化和市场策略调整的指南针。如何导出并分析用户评论也成了很多品牌的重要工作之一，针对这一采集和分析需求，新榜小数林对评论回采工具做了新升级，上新榜http://newrank.cn 搜【评论】 即可使用：[image:https://pica.zhimg.com/v2-d9b2c38d685cbd98811495636987d278_1440w.jpg]1、支持免费试用: 上传作品链接，即可免费抓取10条用户评论2、自定义获取上限：获取评论条数支持1000条以上，全量评论也能拿3、新增上传链接方式: 可手机扫码上传，excel批量添加作品[image:https://pica.zhimg.com/v2-1776432497b632d5c8ef4d3e7192e82e_1440w.jpg]得到评论数据之后，通常需要将评论按照主题、情感或其他相关因素进行分类整理。这可以更好地理解不同用户的意见和观点，以下为一些推荐分析方法：情感分析：使用情感分析工具或人工判断，将评论归类为正向、负向或中性。这可以了解用户对作品的整体情感和满意度。[image:https://pica.zhimg.com/v2-9428e9c2c322c42b90f5d8bfbc9cc9ca_1440w.jpg]提取关键词和主题：通过识别评论中的关键词和主题，可以了解用户关注的焦点和他们对作品的关注点。这有有助于了解用户的需求和期望。[image:https://pic2.zhimg.com/v2-bd7c61adec05d296b28675425da0b671_1440w.jpg][image:https://pic3.zhimg.com/v2-ef82198829e9a7464ecc91c9db2e2c6a_1440w.jpg]新榜数据小工具—评论回采现已支持免费试用抖音、小红书作品评论获取。敬请期待更多平台。【小数林直达链接】"", ""publish_time"": ""2024-08-29T11:06:39"", ""channel"": ""知乎"", ""title"": ""如何获取小红书用户评论并导出数据？"", ""image_url_list"": [{""image_url"": ""http://rescdn.yishihui.com/pipeline/image/4980252e-ea10-45d7-9eab-ab729ac8d4fb.jpg""}, {""image_url"": ""http://rescdn.yishihui.com/pipeline/image/6f4798fb-9796-43d5-9d6f-b0fd4d709a14.jpg""}, {""image_url"": ""http://rescdn.yishihui.com/pipeline/image/18d198a0-e0ab-4e8a-9361-6bb64f17df49.jpg""}, 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""评论区是块宝，用户不仅会在评论区直接反馈对产品的评价和意见，还会从消费者视角，为品牌提供有效的优化建议。可以说，品牌抓住了评论区的有效信息，就是获得了产品改进方向、把握市场动向、提升产品竞争力的钥匙对于需要进行用户调研和市场分析的企业用户，可以使用【新榜小数林】的评论回采工具，轻松批量导出账号全部评论内容。可以导成Excel进行清洗、筛选出有价值的信息新榜官网搜索“评论回采”即可获取作品评论区的内容:[image:https://pica.zhimg.com/v2-9bfb8f49939acc8db5ce0e45931ec37a_1440w.jpg][image:https://picx.zhimg.com/v2-095ddbc7ef70cb590173b3ea9373c881_1440w.jpg]▲评论回采数据示例同时，新榜团队还可以对评论文本进行AI分析，包括：每条评论的有效性、相关度、评论分类、正负向打标、 高频提及词、核心观点概括、提及品牌、购买意向等多角度，帮助企业用户了解真实的用户需求和市场动向以某护肤品牌的评论文本为例，针对今年小红书笔记下的用户评论 我们做了以下分析，帮助品牌更好的了解最真实的用户反馈和实际需求，便于后期产品升级和运营内容的优化[image:https://pica.zhimg.com/v2-dc6843052f2b852f3660f353e53fd624_1440w.jpg][image:https://pic4.zhimg.com/v2-7850c42805ee282778d32968cc62c74b_1440w.jpg]更多数据需求可填写下方表单：8大主流社交媒体平台数据、api接口获取、批量获取传播数据等都可定制化服务..."", ""publish_time"": ""2024-12-18T15:34:33"", ""channel"": ""知乎"", ""title"": ""各位大佬，如何获取小红书评论数据？"", ""image_url_list"": [{""image_url"": ""http://rescdn.yishihui.com/pipeline/image/1e37aeef-4f25-425b-832c-c447baa6d92e.jpg""}, {""image_url"": 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一个小红书账号：你需要拥有一个小红书账号，并且登录到易解析PC客户端中。一旦你完成了准备工作，我们就可以开始提取小红书评论了。按照以下步骤进行操作：[image:https://pic1.zhimg.com/v2-81493632c128bcd9924a15cd97e4dd8a_1440w.jpg][image:https://pica.zhimg.com/v2-3d60b3b99e37f37e9f5299c708819f36_1440w.jpg]在你的电脑上打开易解析PC客户端，并登录你的小红书账号。[image:https://pic4.zhimg.com/v2-abbcd058e83514019ce831d602989d9f_1440w.jpg]在易解析PC客户端中，你可以看到你的小红书主页和你关注的用户的帖子。选择你想要提取评论的帖子，并打开它。在打开的帖子页面中，你会看到许多评论。在易解析PC客户端的界面上，你会找到一个提取评论的按钮。点击这个按钮，软件将开始提取该帖子的所有评论。[image:https://pic3.zhimg.com/v2-12c085ae6eb7784d1a476a30a29ab63e_1440w.jpg]目前导出的字段以下字段：笔记名称，创作者，文章点赞数，收藏数，评论总数，各个评论的详情，评论者昵称，评论的点赞数，和评论的回复数你可以使用各种功能和公式来对评论进行排序、筛选和统计。你还可以使用图表和图形来可视化评论数据，以便更好地理解和展示结果。通过使用易解析PC客户端，我们可以轻松地提取小红书评论并将其导出到电子表格中。这个方法不仅简单易行，而且非常实用，可以帮助你更好地处理和分析小红书评论数据。无论你是一个小红书用户还是一个市场分析师，这个方法都将为你节省大量的时间和精力。希望本教程对你有帮助！如果你有任何问题或疑问，请随时在下方留言，我将尽力回答。祝你在提取小红书评论的过程中取得成功！"", ""publish_time"": ""2023-09-19T14:50:03"", ""channel"": ""知乎"", ""title"": ""小红书评论如何一键采集，导入到电子表格中"", ""image_url_list"": [{""image_url"": 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""content_type"": ""article"", ""body_text"": ""一、展示结果[image:https://picx.zhimg.com/v2-8d229761e56a2262c1e74b3247048daf_1440w.jpg]二、爬虫代码2.1  定义一个请求头2.2 获取cookie2.3 获取评论信息(核心代码)2.4 保存数据2.5 程序执行截图[image:https://pic4.zhimg.com/v2-4a003f09fceefb52a0c5ef6924683361_1440w.jpg]"", ""publish_time"": ""2024-01-10T21:27:21"", ""channel"": ""知乎"", ""title"": ""采集任意小红书笔记下的评论"", ""image_url_list"": [{""image_url"": ""http://rescdn.yishihui.com/pipeline/image/08e8765d-2a6e-4131-97a5-7459cd52cdf2.jpg""}, {""image_url"": ""http://rescdn.yishihui.com/pipeline/image/1fe6329b-23b7-41f2-afac-46db8bd0dc1e.jpg""}], ""video_url_list"": []}, {""channel_content_id"": ""20404673837"", ""content_link"": ""https://zhuanlan.zhihu.com/p/20404673837"", ""content_type"": ""article"", ""body_text"": ""安装1、首先在浏览器地址栏键入：chrome://extensions/，打开本地扩展插件管理界面，开启“开发者模式”[image:https://pic3.zhimg.com/v2-f3995a20ed523e56b38917450f90e54c_1440w.jpg]2、下载我打包好的xhs-tools-1.1.0.zip文件，解压缩到xhs-tools-1.1.0/，然后将该目录拖到扩展插件管理界面采集评论进入要采集的小红书笔记详情页面，点击图标弹窗，点击执行按钮便会开始自动采集任务，采集完成或主动停止后，会自动导出csv文件"", ""publish_time"": ""2025-01-26T17:45:46"", ""channel"": ""知乎"", ""title"": ""一键采集小红书笔记评论插件现已开源"", ""image_url_list"": [{""image_url"": ""http://rescdn.yishihui.com/pipeline/image/bb6ca9dc-10e0-4426-a80a-9261b8cc75ff.jpg""}], ""video_url_list"": []}, {""channel_content_id"": ""15271222625"", ""content_link"": ""https://zhuanlan.zhihu.com/p/15271222625"", ""content_type"": ""article"", ""body_text"": ""​[image:https://pic4.zhimg.com/v2-dcbb99591641c2702f7ea9d82af26e1d_1440w.jpg][image:https://pica.zhimg.com/v2-4f89913ab376925632be5823a038f938_1440w.png]​编辑在小红书（Xiaohongshu）平台上，获取用户笔记的评论数据需要使用小红书提供的开放平台API。不过，需要注意的是，小红书的API访问和使用需要开发者账号和相应的权限，并且具体的API接口和参数可能会随时间发生变化。以下是一个假设性的示例，展示了如何使用一个假想的API来获取用户笔记的评论数据。由于小红书的实际API文档和认证机制是保密的，这里只能提供一个通用的代码框架和返回值说明。接口URL: https://api.xiaohongshu.com/v2/notes/{note_id}/comments请求方法: GET请求参数:返回值:json复制代码python复制代码由于小红书的API访问权限是受限的，并且具体的API接口和参数可能会变化，因此建议直接参考小红书的官方API文档以获取最准确的信息。​"", ""publish_time"": ""2024-12-29T09:44:24"", ""channel"": ""知乎"", ""title"": ""获得小红书用户笔记评论 API 返回值说明"", ""image_url_list"": [{""image_url"": ""http://rescdn.yishihui.com/pipeline/image/3f21ece1-4f44-4599-b5f9-e0f49893678d.jpg""}, {""image_url"": ""http://rescdn.yishihui.com/pipeline/image/4f8175de-9ccf-47b4-83b5-c015bf3775fe.jpg""}], ""video_url_list"": []}]"		"18/9/2025 15:01:59"	"19/9/2025 13:36:39"