想必大家都知道，目前国内任何一家舆情监测软件厂商都无法实现小红书评论数据的全部监测工作，就连国内知名的几大大数据爬虫公司都没有办法拿到小红书60%以上的数据，目前可以爬到小红书50%以上的数据就算是比较牛逼的公司了，主要是爬数据的成本太高了，因为小红书现在需要注册小红书的账号才可以去访问，不像之前弄个IP池就可以爬到小红书的数据了。那么小红书的数据难爬，小红书的评论数据呢？今天小编来给大家分享一下爬小红书评论的数据

小红书评论的数据主要是基于小红书的主帖进行二次爬取的，必须要拿到主帖链接，然后再针对主帖链接去不断的刷新评论数据，只要主帖确定，再爬虫爬评论的数据完全没有问题，目前小红书还没有在这方面下手。目前有很多中方法可以实现，小编给大家介绍一些常见的方法吧：

方法一：用固定的接口刷新

把小红书主帖的链接梳理出来汇总成一个excel表格，在接口的地方上传这个表格，然后就会把这个表格里面的所有小红书的评论数据给刷新出来，这个非常快非常高效。需要的我们网站的客服有提供。

方法二：自己用python爬虫算法去爬（部分主要代码如下）

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

小红书帖子URL

post_url = ‘https://www.xiaohongshu.com/discovery/item/YOUR_POST_ID’

请求头（需要根据实际情况进行修改）

headers = {
‘User-Agent’: ‘Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36’,
‘Referer’: post_url,
# 其他可能需要的请求头，如Cookies
}

获取帖子页面

response = requests.get(post_url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, ‘html.parser’)

由于小红书的评论通常是动态加载的，你可能需要分析网络请求来找到API端点

这里假设你已经找到了评论API的URL，并且知道如何构造请求参数

comments_api_url = ‘https://api.xiaohongshu.com/YOUR_COMMENTS_API_ENDPOINT’
comments_params = {
‘post_id’: ‘YOUR_POST_ID’, # 替换为实际的帖子ID
# 其他必要的请求参数
}

获取评论

comments_response = requests.get(comments_api_url, headers=headers, params=comments_params)
comments_data = comments_response.json() # 假设返回的是JSON格式的数据

解析评论数据

for comment in comments_data[‘data’][‘comments’]: # 这里的结构需要根据实际的API响应来调整
print(f’用户名: {comment[“user”][“name”]}’)
print(f’评论内容: {comment[“content”]}’)
print(‘-‘ * 40)