一、背景介绍
1.1 爬取目标
熟悉我的小伙伴都了解，我之前开发过2款软件：
【GUI软件】小红书搜索结果批量采集，支持多个关键词同时抓取！
【GUI软件】小红书详情数据批量采集，含笔记内容、转评赞藏等！
现在介绍的这个软件，相当于以上2个软件的结合版，即根据关键词爬取笔记的详情数据。
开发界面软件的目的：方便不懂编程代码的小白用户使用，无需安装python，无需改代码，双击打开即用！
软件界面截图：
爬取结果截图：
1.2 演示视频
软件使用演示：（不懂编程的小白直接看视频，了解软件作用即可，无需看代码）
演示视频：
【软件演示】爬小红薯搜索详情软件
1.3 软件亮点说明
几点说明：
二、代码讲解
2.1 爬虫采集-搜索接口
首先，定义接口地址作为请求地址：
# 请求地址
url = 'https://edith.xiaohongshu.com/api/sns/web/v1/search/notes'
2.2 爬虫采集-详情接口
首先，定义接口地址作为请求地址：
# 请求地址
url = 'https://edith.xiaohongshu.com/api/sns/web/v1/feed'
2.3 两接口逻辑同理
定义一个请求头，用于伪造浏览器：
# 请求头
h1 = {
'Accept': 'application/json, text/plain, */*',
'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br',
'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8,en-GB;q=0.7,en-US;q=0.6',
'Content-Type': 'application/json;charset=UTF-8',
'Cookie': '换成自己的cookie值',
'Origin': 'https://www.xiaohongshu.com',
'Referer': 'https://www.xiaohongshu.com/',
'Sec-Ch-Ua': '"Microsoft Edge";v="119", "Chromium";v="119", "Not?A_Brand";v="24"',
'Sec-Ch-Ua-Mobile': '?0',
'Sec-Ch-Ua-Platform': '"macOS"',
'Sec-Fetch-Dest': 'empty',
'Sec-Fetch-Mode': 'cors',
'Sec-Fetch-Site': 'same-site',
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36 Edg/119.0.0.0',
}
加上请求参数，告诉程序你的爬取条件是什么：
# 请求参数
post_data = {
"source_note_id": note_id,
"image_formats": ["jpg", "webp", "avif"],
"extra": {"need_body_topic": "1"}
}
下面就是发送请求和接收数据：
# 发送请求
r = requests.post(url, headers=h1, data=data_json)
# 接收数据
json_data = r.json()
逐个解析字段数据，以"笔记标题"为例：
# 笔记标题
try:
title = json_data['data']['items'][0]['note_card']['title']
except:
title = ''
熟悉xhs的朋友都知道，有些笔记是没有标题的，所以这里加上try保护，防止程序报错导致中断运行。
其他字段同理，不再赘述。
下面就是发送请求和接收数据：
# 发送请求
r = requests.post(url, headers=h1, data=data_json.encode('utf8'))
print(r.status_code)
# 以json格式接收返回数据
json_data = r.json()
定义一些空列表，用于存放解析后字段数据：
# 定义空列表
note_id_list = [] # 笔记id
note_title_list = [] # 笔记标题
note_type_list = [] # 笔记类型
like_count_list = [] # 点赞数
user_id_list = [] # 用户id
user_name_list = [] # 用户昵称
循环解析字段数据，以"笔记标题"为例：
# 循环解析
for data in json_data['data']['items']:
# 笔记标题
try:
note_title = data['note_card']['display_title']
except:
note_title = ''
print('note_title:', note_title)
note_title_list.append(note_title)
其他字段同理，不再赘述。
最后，是把数据保存到csv文件：
# 把数据保存到Dataframe
df = pd.DataFrame(
{
'关键词': search_keyword,
'页码': page,
'笔记id': note_id_list,
'笔记链接': ['https://www.xiaohongshu.com/explore/' + i for i in note_id_list],
'笔记标题': note_title_list,
'笔记类型': note_type_list,
'点赞数': like_count_list,
'用户id': user_id_list,
'用户主页链接': ['https://www.xiaohongshu.com/user/profile/' + i for i in user_id_list],
'用户昵称': user_name_list,
}
)
if os.path.exists(result_file):
header = False
else:
header = True
# 把数据保存到csv文件
df.to_csv(result_file, mode='a+', index=False, header=header, encoding='utf_8_sig')
完整代码中，还含有：判断循环结束条件、js逆向解密、笔记类型（综合/视频图文）筛选、排序方式筛选（综合/最新/最热）等关键实现逻辑。
2.4 cookie说明
其中，cookie是个关键参数。
cookie里的a1和web_session获取方法，如下：
这两个值非常重要，软件界面需要填写！！
开发者模式的打开方法：页面空白处->右键->检查。
2.5 软件界面模块
主窗口部分：
# 创建主窗口
root = tk.Tk()
root.title('小红薯搜索详情采集软件v1.0 | 马哥python说 |')
# 设置窗口大小
root.minsize(width=850, height=650)
输入控件部分：
# 搜索关键词
tk.Label(root, justify='left', text='搜索关键词:').place(x=30, y=160)
entry_kw = tk.Text(root, bg='#ffffff', width=60, height=2, )
entry_kw.place(x=125, y=160, anchor='nw') # 摆放位置
2.6 日志模块
好的日志功能，方便软件运行出问题后快速定位原因，修复bug。
核心代码：
def get_logger(self):
self.logger = logging.getLogger(__name__)
# 日志格式
formatter = '[%(asctime)s-%(filename)s][%(funcName)s-%(lineno)d]--%(message)s'
# 日志级别
self.logger.setLevel(logging.DEBUG)
# 控制台日志
sh = logging.StreamHandler()
log_formatter = logging.Formatter(formatter, datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
# info日志文件名
info_file_name = time.strftime("%Y-%m-%d") + '.log'
# 将其保存到特定目录，ap方法就是寻找项目根目录，该方法博主前期已经写好。
case_dir = r'./logs/'
info_handler = TimedRotatingFileHandler(filename=case_dir + info_file_name,
when='MIDNIGHT',
interval=1,
backupCount=7,
encoding='utf-8')
日志文件截图：
以上。
三、同步发布
完整讲解、想你所想：
https://www.bilibili.com/read/cv33957906
