【2026年新版】Python根据小红书关键词爬取所有笔记数据
我是@iFeng的小屋。
一、爬取目标
之前我分享过不少平台的爬虫，像B站、懂车帝、携程网这些，爬评论、爬数据都没问题。
很多人想研究爆款笔记、做竞品分析，或者收集素材，手动一篇篇看效率太低。所以，我写了这个小红书笔记搜索爬虫。
这个脚本它能根据你给的关键词，批量搜索并下载相关笔记，正文、互动数据、发布时间。
二：数据结果图展示
字段：关键词，链接，链接ID，昵称，帖子发布时间，笔记链接，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，干净整齐，拿去即可食用！但注意一个关键词只能爬取220条评论哦（网页版）。
原理讲解:
- 核心是调用小红书的搜索接口，它是一个
POST请求。 - 你需要准备一个有效的 cookie（从网页版小红书获取），这是能拿到数据的关键。
- 通过接口拿到笔记ID列表后，再逐个去访问笔记的详情页。
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 etree3.1 核心思路与配置
运行这个需要关键参数：cookie。这需要你登录小红书网页版，在开发者工具里抓取。
为了方便管理多个关键词和Cookie，我设计了用Excel文件来配置：
搜索词.xlsx：一行一个，放你想搜的关键词。cookie.xlsx：一行一个，放你的cookie（程序支持多个cookie自动切换）。
python运行
3.2 关键步骤：搜索并翻页
这是向小红书搜索接口发送请求的核心，可以按“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，并解析那个包含所有数据的JS变量。
# 1. 从JS代码段中提取数据 content_raw = response_detail.text.split('window.__INITIAL_STATE__=')[1].split('</script>')[0] parsed_data = json.loads(content_raw) # 解析成字典 # 2. 像挖宝一样，从字典里取出各种数据 note_data = parsed_data['note']['noteDetailMap'][note_id] title = note_data['note']['title'] # 标题 liked_count = note_data['note']['interactInfo']['likedCount'] # 点赞数 # 3. 提取所有高清图片链接 image_urls = [] for image in note_data['note']['imageList']: img_url = image['infoList'][0]['url'] image_urls.append(img_url)四、如何运行？
- 按上面说的，准备好
搜索词.xlsx和cookie.xlsx文件。 - 安装依赖：
pip install requests pandas lxml openpyxl - 运行主函数
main()，程序会问你每个关键词想爬多少条，然后坐等Excel文件生成即可。 - 程序会自动帮你：读取关键词 -> 调用搜索接口 -> 翻页 -> 解析每篇笔记详情 -> 保存到表格。
五、说明
需要本文提到的完整可运行Python源码的小伙伴，我都放在了与此号同名的公主号里，大家自行获取。
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