python爬小红书关键词

### 小红书关键词爬虫实现 为了通过 Python 实现针对小红书平台的关键词爬虫，可以采用基于 API 的方法或是模拟浏览器行为的方法。考虑到效率和稳定性，推荐使用官方或半官方API接口进行数据获取[^1]。 #### 使用API方式抓取小红书关键词相关内容 对于希望快速搭建并运行的小型项目来说，利用现有的第三方库能极大简化开发流程。下面是一个简单的例子展示如何借助 `requests` 库向目标网站发送请求，并解析返回的数据： ```python import requests from urllib.parse import urlencode def fetch_notes_by_keyword(keyword): base_url = "https://www.xiaohongshu.com/web_api/sns/v1/search" params = { 'keyword': keyword, 'page_size': 20, # 每页显示条目数 'cursor': '', # 游标参数用于分页查询 } headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)', 'Referer': f'https://www.xiaohongshu.com/discovery/item/{keyword}' } response = requests.get(base_url + '?' + urlencode(params), headers=headers) if response.status_code == 200: data = response.json() notes = [] for item in data['data']['items']: note_info = {} note_info["id"] = item['id'] note_info["title"] = item['title'] note_info["desc"] = item['desc'] notes.append(note_info) return notes else: raise Exception(f"Failed to retrieve data with status code {response.status_code}") ``` 这段代码展示了怎样构建一个函数去根据给定的关键字搜索笔记列表。需要注意的是，在实际应用中还需要处理更多细节问题比如异常情况下的重试机制以及更复杂的反爬策略应对措施等[^2]。 #### 数据存储与进一步分析 获得所需的信息之后，可以选择将其保存到本地文件系统或者是数据库当中以便后续处理。例如，将上述得到的结果写入 JSON 文件： ```python import json with open('xiaohongshu_data.json', mode='w', encoding='utf8') as file_obj: json.dump(notes, file_obj, ensure_ascii=False, indent=4) ``` 此外还可以考虑对接其他数据分析工具来进行更加深入的研究工作，如可视化图表制作、情感倾向评估等等。