【爬虫实战】用Python采集任意小红书笔记下的评论，爬了10000多条，含二级评论！

文章目录

一、爬取目标

您好！我是@马哥python说 ，一名10年程序猿。

我们继续分享Python爬虫的案例，今天爬取小红书上指定笔记（"巴勒斯坦"相关笔记）下的评论数据。

老规矩，先展示结果：

截图1：

截图2：

截图3：

共爬取了1w多条"巴勒斯坦"相关评论，每条评论含10个关键字段，包括：

笔记链接, 页码, 评论者昵称, 评论者id, 评论者主页链接, 评论时间, 评论IP属地, 评论点赞数, 评论级别, 评论内容。

其中，评论级别包括：根评论、二级评论及二级展开评论。

二、爬虫代码讲解

2.1 分析过程

任意打开一个小红书笔记的评论，打开浏览器的开发者模式，网络，XHR，找到目标链接的预览数据，如下：

由此便得到了前端请求链接，下面开始开发爬虫代码。

2.2 爬虫代码

首先，导入需要用到的库：

import requests
from time import sleep
import pandas as pd
import os
import time
import datetime
import random

定义一个请求头：

# 请求头
h1 ={'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.198 Safari/537.36',# cookie需定期更换'Cookie':'换成自己的cookie值',}

经过我的实际测试，请求头包含User-Agent和Cookie这两项，即可实现爬取。
其中，Cookie很关键，需要定期更换。那么Cookie从哪里获得呢？方法如下：

下面，开发翻页逻辑。

由于我并不知道一共有多少页，往下翻多少次，所以采用while循环，直到触发终止条件，循环才结束。

那么怎么定义终止条件呢？我注意到，在返回数据里有一个叫做"has_more"的参数，大胆猜测它的含义，是否有更多数据，正常情况它的值是true。如果它的值是false，代表没有更多数据了，即到达最后一页了，也就该终止循环了。

因此，核心代码结构应该是这样（以下是伪代码，主要是表达逻辑，请勿直接copy）：

whileTrue:# 发送请求
    r = requests.get(url, headers=h1)# 解析数据
    json_data = r.json()# 逐条解析for c in json_data['data']['comments']:# 评论内容
        content = c['content']
        content_list.append(content)# 保存数据到csv
    。。。
    # 判断终止条件
    next_cursor = json_data['data']['cursor']ifnot json_data['data']['has_more']:print('没有下一页了，终止循环！')break
    page +=1

另外，还有一个关键问题，如何进行翻页。

查看请求参数，如下：

这里的游标，就是向下翻页的依据，因为每次请求的返回数据中，也有一个cursor：

大胆猜测，返回数据中的cursor，就是给下一页请求用的cursor，所以，这部分的逻辑实现应该如下（以下是伪代码，主要是表达逻辑，请勿直接copy）：

whileTrue:if page ==1:
        url ='https://edith.xiaohongshu.com/api/sns/web/v2/comment/page?note_id={}&top_comment_id=&image_scenes=FD_WM_WEBP,CRD_WM_WEBP'.format(
            note_id)else:
        url ='https://edith.xiaohongshu.com/api/sns/web/v2/comment/page?note_id={}&top_comment_id=&image_scenes=FD_WM_WEBP,CRD_WM_WEBP&cursor={}'.format(
            note_id, next_cursor)# 发送请求
    r = requests.get(url, headers=h1)# 解析数据
    json_data = r.json()# 得到下一页的游标
    next_cursor = json_data['data']['cursor']

另外，我在第一章节提到，还爬到了二级评论及二级展开评论，怎么做到的呢？
经过分析，返回数据中有个节点sub_comment_count代表子评论数量，如果大于0代表该评论有子评论，进而可以从sub_comments节点中爬取二级评论。

其中，二级展开评论，请求参数中的root_comment_id代表父评论的id，其他逻辑同理，不再赘述。

最后，是顺理成章的保存csv数据：

# 保存数据到DF
df = pd.DataFrame({'笔记链接':'https://www.xiaohongshu.com/explore/'+ note_id,'页码': page,'评论者昵称': nickname_list,'评论者id': user_id_list,'评论者主页链接': user_link_list,'评论时间': create_time_list,'评论IP属地': ip_list,'评论点赞数': like_count_list,'评论级别': comment_level_list,'评论内容': content_list,})# 设置csv文件表头if os.path.exists(result_file):
    header =Falseelse:
    header =True# 保存到csv
df.to_csv(result_file, mode='a+', header=header, index=False, encoding='utf_8_sig')

至此，爬虫代码开发完毕。

完整代码中，还包含转换时间戳、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，详见演示视频。

三、演示视频

代码演示：

【爬虫演示】用python爬了10000条小红书评论

四、附完整源码

附完整源码：【爬虫实战】用Python采集任意小红书笔记下的评论，爬了10000多条，含二级评论！

我是@马哥python说，一名10年程序猿，持续分享python干货中！