一、爬取目标
手动查看笔记效率较低，适合研究爆款笔记、做竞品分析或收集素材。本脚本支持根据关键词批量搜索并下载相关笔记，包含正文、互动数据及发布时间。
二、数据结果展示
字段包括：关键词、链接、链接 ID、昵称、帖子发布时间、笔记内容、点赞数、收藏数、评论数、分享数、图片链接。
所有数据自动保存为 Excel 文件。注意一个关键词通常只能爬取有限数量的评论（网页版限制）。
原理讲解
- 核心是调用小红书的搜索接口，它是一个 POST 请求。
- 需要获取有效的 Cookie（从网页版小红书开发者工具中抓取），这是拿到数据的关键。
- 通过接口拿到笔记 ID 列表后，再逐个访问笔记的详情页进行解析。
三、爬虫代码讲解
导入库：
import requests
import pandas as pd
import json
import time
from datetime import datetime
from lxml import etree
3.1 核心思路与配置
运行此脚本需要关键参数：Cookie。建议登录小红书网页版，在开发者工具里抓取。
为了方便管理多个关键词和 Cookie，设计使用 Excel 文件来配置：
搜索词.xlsx：一行一个，放置想搜的关键词。cookie.xlsx：一行一个，放置你的 Cookie（程序支持多个 Cookie 自动切换）。
3.2 关键步骤：搜索并翻页
向小红书搜索接口发送请求的核心代码，支持按'最新'、'综合'等方式排序。
json_data = {
'keyword': '春日穿搭', # 你的关键词
'page': 1, # 第几页
'page_size': 20, # 每页 20 条
'sort': 'time_descending' # 按最新排序
}
response = requests.post(
'https://edith.xiaohongshu.com/api/sns/web/v1/search/notes',
json=json_data,
headers=headers
)
notes_list = response.json()['data']['items'] # 拿到笔记列表
3.3 关键步骤：提取详情与图片链接
拿到笔记 ID 后，访问详情页，并解析包含所有数据的 JS 变量。
