xhs-crawler

name	xhs-crawler
description	用 rnote.dev API 采集小红书(RED)数据,做市场调研/选题/竞品扫描。支持搜索笔记/商品/用户、笔记与商品详情、评论、话题、用户主页、热点灵感 feed,并能把笔记还原成可点击原文链接。触发词:"小红书爬虫"、"采集小红书"、"小红书调研"、"xhs"、"rnote"、"文创选题数据"、"竞品笔记扫描"。
metadata	{"source":"rnote.dev (小红书数据 API)","cost":"按次计费,$0.01/次(促销 $0.008/次)"}

xhs-crawler — 小红书数据采集(rnote.dev)

用 rnote.dev 的小红书数据 API 做市场调研、选题分析、竞品/达人扫描。 本目录的 rnote_xhs.py 是一个零依赖(纯标准库)的封装脚本,直接 python3 rnote_xhs.py ... 即可。

何时用

• 调研某品类/话题在小红书的热度、爆款笔记、互动结构(赞/藏/评)
• 找某品类商品的价格带与销量(products)
• 扫竞品/标杆账号的内容节奏(user posted)
• 看当前平台热点选题(hot inspiration feed)
• 把采集结果导成带原文链接的 Markdown 交付物

⚠️ 这是只读采集 + 社交互动接口。没有"发帖/发布笔记"接口 —— 它能告诉你"发什么",不能替你"发出去"。发布仍需官方号/达人或第三方发布工具。

认证 & 计费(重要)

• 认证:HTTP 头 X-API-Key: sk-xxxx(或 Authorization: Bearer sk-xxxx)。
• 必须带浏览器 User-Agent,否则 WAF 直接 403(python 默认 UA 会被挡)。
• API Key 不要写进仓库,从环境变量读:export RNOTE_API_KEY="sk-xxxx"。
• 计费:所有 /api/v2/crawler/* 按次计费,默认 $0.01/次,促销 $0.008/次(美元)。 响应里 "billed": true 表示已扣费。余额不足时返回 {"detail":"余额不足，请充值后重试"}。
• 充值/管理后台:https://rnote.dev/admin/login;定价页:https://rnote.dev/pricing; 实时定价 API(免费、无需 key 也可看):GET https://rnote.dev/api/public/pricing。

快速开始

export RNOTE_API_KEY="sk-xxxx"

# 1) 搜"博物馆文创"最热笔记,导出带原文链接的 Markdown
python3 rnote_xhs.py search "博物馆文创" --sort popularity_descending --out notes.md

# 2) 一次扫多个文创品类,合并去重(做品类对比用),同时保留 JSON 原始记录
python3 rnote_xhs.py sweep 文创 冰箱贴 集章本 香薰 帆布包 钥匙扣 立体书签 \
  --pages 2 \
  --out sweep.md \
  --json-out sweep.json

# 3) 看当前热点选题
python3 rnote_xhs.py hot --num 20

# 4) 搜商品(带价格/销量)
python3 rnote_xhs.py products "古城冰箱贴" --out products.json

# 5) 抽取某条爆帖一级评论(用于评论区归因)
python3 rnote_xhs.py comments NOTE_ID \
  --sort-strategy like_count \
  --out comments.md \
  --json-out comments.json

# 6) 取视频笔记直链并下载(视频理解管线第①②步)
python3 rnote_xhs.py video NOTE_ID                      # 只打印 mp4 直链 + 元信息
python3 rnote_xhs.py video NOTE_ID --download clip.mp4  # 顺带下载(带 UA+Referer 绕防盗链)

也可以在 python 里 import rnote_xhs 直接用 search_notes / extract_notes / note_url / note_video / extract_video / download_video 等函数。

视频笔记 → 理解管线

video 子命令解决"取链 + 下载"(管线第①②步)。note/video 端点返回 h264/h265 多码率 mp4 直链(+ backup_urls);extract_video() 优先挑 h264 master_url,download_video() 带浏览器 UA + Referer 绕 rednotecdn 防盗链。拿到 mp4 后,后续理解(本仓库后续接):

1. 口播→文字:whisper clip.mp4 --language zh → 逐字稿(工具名/卖点/讲解都在这)。
2. 画面→关键帧:ffmpeg -i clip.mp4 -vf "select=gt(scene,0.3)" -vsync vfr kf-%03d.jpg → 让视觉模型读帧(屏幕字 OCR + 视觉风格)。
3. 逐字稿 + 关键帧 + desc + 评论 → 合成"视频拆解"。

接口清单(rnote.dev, base = https://rnote.dev)

爬虫 / 采集(GET,除标注外)

接口	用途	关键参数
/api/v2/crawler/search/notes	搜索笔记 ★最常用	keyword*, page, sort_type(general/time_descending/popularity_descending), note_type(不限/视频笔记/普通笔记), time_filter(不限/一天内/一周内/半年内)
/api/v2/crawler/search/products	搜索商品(价格/销量)	keyword*, page
/api/v2/crawler/search/users	搜索用户/达人	keyword*, page
/api/v2/crawler/search/images	搜索图片	keyword*, page
/api/v2/crawler/note/image	图文笔记详情(正文/全部图)	note_id*
/api/v2/crawler/note/video	视频笔记详情	note_id*
/api/v2/crawler/note/comments	笔记评论	note_id*, sort_strategy(latest_v2/like_count)
/api/v2/crawler/note/sub_comments	二级评论	note_id*, comment_id*
/api/v2/crawler/user/info	用户主页信息	user_id*
/api/v2/crawler/user/posted	用户发布的笔记	user_id*, cursor, num
/api/v2/crawler/user/faved	用户收藏的笔记	user_id*, cursor, num
/api/v2/crawler/product/detail	商品详情	sku_id*
/api/v2/crawler/product/review/overview	商品评论总览	sku_id*

社交互动(POST,JSON body)

接口	用途
/api/v1/interaction/like	点赞笔记
/api/v1/interaction/collect	收藏笔记
/api/v1/interaction/follow	关注用户

响应结构 & 还原原文链接

search/notes 的响应是三层嵌套:resp["data"]["data"]["items"],每个 item 的 note 字段是笔记卡。 笔记卡里有用的字段:id, xsec_token, title, desc, type(normal/video), liked_count, collected_count, comments_count, shared_count, user.nickname, images_list[].url。

原文链接(需要 xsec_token,否则裸链常被风控拦):

https://www.xiaohongshu.com/explore/{note_id}?xsec_token={xsec_token}&xsec_source=pc_search

rnote_xhs.py 的 extract_notes() 已经帮你拼好 url 和 cover(封面图)。

实战提示

• 排序:做"什么火"用 popularity_descending;做"最新趋势"用 time_descending + time_filter=一周内。
• 扩样:sweep --pages 2 --json-out raw.json 可保留原始记录,后续做人工标签和去噪。
• 互动结构会说话:收藏/点赞比高 = 攻略/工具型(用户想"存起来照着做");点赞高收藏低 = 冲动娱乐型。做文旅选题优先卡高收藏赛道。评论数高要继续看评论内容或原帖语境,不要只把评论数当正向热度。
• 省钱:每个关键词搜 1 页(20 条)通常足够定性;要定量再翻页。sweep 一次扫多个品类便于横向对比。
• 去噪:小红书搜索可能混入同名、泛娱乐、考试资料、无关商品等内容。报告里的均值和 Top 榜必须先经过人工标签,不要把 API 返回结果直接当结论。
• 数字单位:互动数可能是 "1.2万" 这种字符串,to_int() 已处理。
• 合规:采集数据仅供内部调研,不二次分发;对外结论尽量引用可核实的公开来源。

揭阳古城项目里的典型用法

# 多形式文创品类横扫(给产品矩阵立项)
python3 rnote_xhs.py sweep 冰箱贴 徽章 集章本 印章 香薰 帆布包 钥匙扣 胶带 明信片 立体书签 谷子 --out 文创品类扫描.md
# 揭阳本地认知 & 潮汕竞品(冷启动判断)
python3 rnote_xhs.py sweep 揭阳古城 揭阳旅游 进贤门 潮州古城 潮汕文创 --out 本地与竞品.md
# 热门 IP / 拟人化文物选题
python3 rnote_xhs.py sweep 显眼包文物 文物拟人 博物馆IP 故宫文创 甘肃省博 --out IP选题.md