前言

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以下文章来源于Python进击者 ,作者kuls

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小红书

首先,我们打开之前大家配置好的charles

我们来简单抓包一下小红书小程序(注意这里是小程序,不是app)

不选择app的原因是,小红书的App有点难度,参照网上的一些思路,还是选择了小程序

1、通过charles抓包对小程序进行分析

使用Python爬虫爬取小红书完完整整的全过程

我们打开小红书小程序,随意搜索一个关键词

使用Python爬虫爬取小红书完完整整的全过程

按照我的路径,你可以发现列表中的数据已经被我们抓到了。

但是你以为这就结束了?

不不不

使用Python爬虫爬取小红书完完整整的全过程

通过这次抓包,我们知道了可以通过这个api接口获取到数据

但是当我们把爬虫都写好时,我们会发现headers里面有两个很难处理的参数

"authorization"和"x-sign"

这两个玩意,一直在变化,而且不知道从何获取。

所以

2、使用mitmproxy来进行抓包

其实通过charles抓包,整体的抓取思路我们已经清晰

就是获取到"authorization"和"x-sign"两个参数,然后对url进行get请求

这里用到的mitmproxy,其实和charles差不多,都是抓包工具

但是mitmproxy能够跟Python一起执行

这就舒服很多啊

简单给大家举例子

 def request(flow):
   print(flow.request.headers)

在mitmproxy中提供这样的方法给我们,我们可以通过request对象截取到request headers中的url、cookies、host、method、port、scheme等属性

这不正是我们想要的吗?

我们直接截取"authorization"和"x-sign" 这两个参数

然后往headers里填入

整个就完成了。

以上是我们整个的爬取思路,下面给大家讲解一下代码怎么写

其实代码写起来并不难

首先,我们必须截取到搜索api的流,这样我们才能够对其进行获取信息

if 'https://www.xiaohongshu.com/fe_api/burdock/weixin/v2/search/notes' in flow.request.url:

我们通过判断flow的request里面是否存在搜索api的url

来确定我们需要抓取的请求

authorization=re.findall("authorization',.*",str(flow.request.headers))[0]
x_sign=re.findall("x-sign',.*",str(flow.request.headers))[0]
url=flow.request.url

通过上述代码,我们就能够把最关键的三个参数拿到手了,接下来就是一些普通的解析json了。

最终,我们可以拿到自己想要的数据了

使用Python爬虫爬取小红书完完整整的全过程

如果你想要获取到单篇数据,可以拿到文章id后抓取

"https://www.xiaohongshu.com/discovery/item/" + str(id)

使用Python爬虫爬取小红书完完整整的全过程

这个页面headers里需要带有cookie,你随意访问一个网站都可以拿到cookie,目前看来好像是固定的

最后,可以把数据放入csv

使用Python爬虫爬取小红书完完整整的全过程

总结

其实小红书爬虫的抓取并不是特别的难,关键在于思路以及使用的方法是什么。

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Python爬取小红书,Python爬虫小红书

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