使用易解析PC客户端
1、准备工作:在电脑上下载并安装易解析PC客户端,同时准备好一个小红书账号。

(图片来源网络,侵删)
2、操作步骤:打开易解析PC客户端,登录小红书账号,进入小红书主页,选择想要提取评论的帖子,点击“提取评论”按钮,软件将开始提取该帖子的所有评论,提取完成后,可将评论导出到电子表格中,表格中包含笔记名称、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、评论的点赞数以及评论的回复数等字段。
使用Python爬虫
1、准备工作:确保Python环境中已安装requests、beautifulsoup4、pandas等库,如果是爬取关键词相关笔记的评论,还需准备相应的关键词。
2、代码示例:以下是一个基本的Python爬虫代码框架,用于根据关键词爬取小红书笔记的评论:
import requests from bs4 import BeautifulSoup 配置请求头和cookies headers = { 'user-agent': '你的User-Agent', 'x-s': '加密串', } cookies = { # 根据实际情况填写cookie内容 } 定义爬取函数 def fetch_comments(note_id): url = f'https://edith.xiaohongshu.com/api/sns/web/v2/comment/page?note_id={note_id}' response = requests.get(url, headers=headers, cookies=cookies) data = response.json() comments = data['data']['comments'] return comments 示例使用 comments = fetch_comments('示例笔记ID') print(comments)
需要注意的是,此代码仅为示例,实际使用时可能需要根据具体情况进行调整和完善,如处理分页、添加错误处理逻辑等。
使用小红书开放平台API
1、准备工作:注册开发者账号并申请相应的API权限,获取access_token
。
2、代码示例:以下是使用API获取用户笔记评论数据的示例代码:
api_url = 'https://api.xiaohongshu.com/v2/notes/{note_id}/comments' note_id = 'your_note_id' access_token = 'your_access_token' page = 1 limit = 10 构建完整的URL url = api_url.format(note_id=note_id) 请求参数 params = { 'access_token': access_token, 'page': page, 'limit': limit } 发送GET请求 response = requests.get(url, params=params) 检查响应状态 if response.status_code == 200: data = response.json() print(f"Status: {data['status']}") print(f"Message: {data['message']}") print(f"Code: {data['code']}") comments = data['data']['comments'] for comment in comments: print(f"Comment ID: {comment['comment_id']}") print(f"User ID: {comment['user_id']}") print(f"Content: {comment['content']}") print(f"Like Count: {comment['like_count']}") print(f"Created At: {comment['created_at']}") print(f"Reply To: {comment['reply_to']} ") pagination = data['data']['pagination'] print(f"Current Page: {pagination['current_page']}") print(f"Total Pages: {pagination['total_pages']}") print(f"Per Page: {pagination['per_page']}") print(f"Total Count: {pagination['total_count']}") else: print(f"Error: {response.status_code}, {response.text}")
同样,此代码仅为示例,实际应用中需要根据具体需求进行修改和扩展。
无论选择哪种方法提取小红书评论,都要注意遵守小红书的使用条款和相关法律法规,不要进行非法爬取和滥用数据。