1.两款资源神器：全网音视频、可下、红书m3u8轻松获取！页源源码（支持视频号）
2.MediaCrawler 小红书爬虫源码分析
3.爬虫实战用python爬小红书任意话题笔记，下载小红以#杭州亚运会#为例
4.如何提取小红书的网页文字
5.视频号下载res-downloader升级了！！可下微信免费投票系统源码
6.爬虫实战用Python采集任意小红书笔记下的红书评论，爬了10000多条，页源源码含二级评论！下载小红

两款资源神器：全网音视频、、可下m3u8轻松获取！红书（支持视频号）

       各位朋友们，页源源码是下载小红否经常在网上海淘时，发现一个超棒的网页视频、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、点击刷新源码和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、织梦源码解析快手、小红书、酷狗、qq音乐等网络资源。提供Win和Mac版本，免费开源，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。

MediaCrawler 小红书爬虫源码分析

       MediaCrawler，源码 反码 补码真值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。时时彩整套源码手机号登录则通过`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`ment_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。

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

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。