【综合实践】基于 DrissionPage 的小红书高性能数据采集——“途知”项目实战
1. 项目背景与意义
在当今的数字时代，人们的旅行灵感高度依赖于社交媒体平台。用户在浏览小红书、抖音等平台时，收集了大量碎片化的“种草”信息，但从“灵感”到“可行”的行程规划之间存在巨大的鸿沟。
为了解决这一痛点，我们团队开发了 “途知：智能旅行路线规划助手”。这是一个能够打通从“内容种草”到“智能规划”最后一公里的 Web 应用 。作为团队中负责 数据采集的成员，我的核心任务是构建一个小红书的爬虫，将非结构化的社交媒体数据（如笔记标题、正文、评论、图片）转化为结构化数据，为后续的 AI 意图识别和路线规划提供基础。
2. 技术选型与挑战
2.1 遇到的挑战
在分析小红书网页端时，我们发现了以下技术难点：
1.数据混编与 SSR：笔记的正文内容并非通过简单的 XHR 请求获取，而是通过SSR（服务端渲染）直接写在 HTML 源码的 JavaScript 变量（noteDetailMap）中 。
2.动态加载的评论：与正文不同，评论区是通过 Ajax 动态加载的，只有滚动到特定位置才会触发请求。
3.风控机制：频繁的请求极易触发滑块验证码或 461 错误。
2.2 解决方案：DrissionPage
针对上述问题，如果使用传统的 Selenium，解析 DOM 树不仅慢而且容易因页面结构变动而失效；如果纯用 Requests，又难以处理复杂的 JS 加密参数（X-s）。
因此，我采用了 DrissionPage框架。其核心思路是：一边控制浏览器模拟真实用户行为（处理登录、滚动），一边在后端直接拦截数据包。
我的主要策略如下：
列表页采集：利用 dri.listen.start 开启监听器，模拟滚轮下滑，直接截获 search/notes 接口返回的 JSON 数据包。
详情页采集：采用混合提取策略。正文内容直接从网页源码的 noteDetailMap 变量中提取，而评论数据则通过监听动态加载的接口获取 。
反爬策略：引入自适应随机延迟（Adaptive Delay）模拟人类操作节奏。
3. 核心代码实现
本爬虫主要包含三大核心模块：登录与初始化、笔记搜索与监听、详情解析与存储。
3.1 初始化与登录检测
DrissionPage 的 WebPage对象是单例模式，可以直接接管用户已经打开的浏览器。我们要求用户先登录，确保持久化的 Cookie 有效。
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def _login_check(self):logger.warning("正在初始化浏览器...")logger.warning("请检查浏览器是否已登录小红书。")# ... (代码省略)logger.success("登录确认完成，爬虫服务就绪！")
3.2 列表页：监听数据流 (核心亮点)
这是最关键的一步。不同于传统的 find_element，我们直接“监听”浏览器收到的数据包。当页面滚动时，数据包一到达，我们就直接解析 JSON，效率极高 。
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def _search_notes(self, keyword, limit):# 核心：开启监听 search/notes 接口self.dri.listen.start('search/notes')self.dri.get(url)# ... 循环滚动页面 ...# 等待并获取数据包resp = self.dri.listen.wait(timeout=10)# 直接解析 Response Body，无需解析 HTML DOMitems = resp.response.body.get('data', {}).get('items', [])# 解析数据逻辑...
3.3 详情页：SSR 源码提取与动态监听结合
为了获取最完整的笔记内容，我同时使用了两种方法：
正文：使用字符串切片从 HTML 源码中提取 noteDetailMap，这是 SSR 渲染留下后，速度极快 。
评论：监听 sns/web/v2/comment/page 接口 。
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def _fill_details(self, note):# 1. 静态提取正文 (SSR 解析)html = self.dri.htmlsnippet = self._find_str(html, 'noteDetailMap":', ',"serverRequestInfo"')# ... JSON 解析 snippet ...# 2. 动态监听评论self.dri.scroll.to_bottom() # 触发加载res = self.dri.listen.wait(timeout=5)# ... 解析评论 ...
4. 运行效果与数据展示
4.1 交互式采集
为了方便测试，我封装了一个交互式命令行界面（CLI）。运行程序后，输入关键词（如“福州三坊七巷”）和数量即可自动开始采集。
4.2 数据成果
采集的数据会自动保存为 CSV 格式，包含标题、正文（含描述和热评）、图片链接等字段。同时，脚本会自动下载相关的图片到本地 images 文件夹，为后续我们“途知”项目中的 OCR 识别 和 LLM 意图理解 提供素材。
5. 完整代码
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import json
import os
import random
import time
import urllib.parse
import hashlib
import requests
import pandas as pd
from DrissionPage import WebPage
from loguru import loggerclass XhsSpider:"""小红书采集服务类"""def __init__(self, output_csv="raw_xiaohongshu.csv", img_dir="images"):"""初始化爬虫服务"""self.output_csv = output_csvself.img_dir = img_dirself.request_count = 0# 初始化浏览器 (单例模式)self.dri = WebPage()self.dri.get('https://www.xiaohongshu.com/explore')# 初始化文件结构self._init_file()# 登录检查self._login_check()def _init_file(self):if not os.path.exists(self.output_csv):df = pd.DataFrame(columns=["name", "description", "city_name", "address", "open_time","close_time", "ticket_price", "image_files", "category"])df.to_csv(self.output_csv, index=False, encoding="utf-8-sig")def _login_check(self):logger.warning("正在初始化浏览器...")logger.warning("请检查浏览器是否已登录小红书。")logger.warning(">>> 如果未登录，请手动登录。登录成功后，请在控制台按回车键继续 <<<")input("【登录就绪后，按回车继续】")logger.success("登录确认完成，爬虫服务就绪！")# ================= 核心工具方法 =================def _random_delay(self, min_d=2, max_d=5):time.sleep(random.uniform(min_d, max_d))def _adaptive_delay(self):self.request_count += 1base = 5 if self.request_count > 50 else 2self._random_delay(base, base + 3)@staticmethoddef _find_str(text, left, right):l = text.find(left)if l == -1: return Noner = text.find(right, l + len(left))if r == -1: return Nonereturn text[l + len(left):r]@staticmethoddef _safe_filename(s):s = str(s).strip()short = "".join(ch for ch in s if ch.isalnum())[:30]h = hashlib.sha1(s.encode("utf-8")).hexdigest()[:8]return f"{short}_{h}"# ================= 业务逻辑 =================def _search_notes(self, keyword, limit):logger.info(f" [1/4] 搜索关键词：{keyword}")url = f"https://www.xiaohongshu.com/search_result?keyword={urllib.parse.quote(keyword)}&source=web_search_result_notes"collected = []existing_ids = set()try:self.dri.listen.start('search/notes')self.dri.get(url)self._random_delay(3, 5)page = 0while len(collected) < limit:page += 1if page == 1:resp = self.dri.listen.wait(timeout=10)else:self.dri.scroll.to_bottom()resp = self.dri.listen.wait(timeout=10)if not resp: breakitems = resp.response.body.get('data', {}).get('items', [])if not items: breakfor note in items:if len(collected) >= limit: breakif 'note' not in note.get('model_type', ''): continuenid = note.get('id')if nid in existing_ids: continueimg_list = []for img in note.get('note_card', {}).get('image_list', []):if img.get('info_list'):img_list.append(img['info_list'][0]['url'])elif img.get('url'):img_list.append(img['url'])data = {'id': nid,'title': note['note_card'].get('display_title', ''),'url': f"https://www.xiaohongshu.com/explore/{nid}?xsec_token={note.get('xsec_token')}&xsec_source=pc_feed",'imgs': img_list,'content': ''}collected.append(data)existing_ids.add(nid)print(f" - 捕获: {data['title'][:15]}")if not resp.response.body.get('data', {}).get('has_more'): breakself._random_delay(2, 4)self.dri.listen.stop()return collectedexcept Exception as e:logger.error(f"搜索异常: {e}")self.dri.listen.stop()return []def _fill_details(self, note):try:self.dri.listen.start('sns/web/v2/comment/page')self.dri.get(note['url'])time.sleep(random.uniform(2, 4))html = self.dri.htmlsnippet = self._find_str(html, 'noteDetailMap":', ',"serverRequestInfo"')desc = ""if snippet:try:js = json.loads(snippet)n = js.get(note['id'], {}) or list(js.values())[0]desc = n.get('note', {}).get('desc', '')if not note['imgs']:note['imgs'] = [i['infoList'][0]['url'] for i in n.get('note', {}).get('imageList', []) ifi.get('infoList')]except:passself.dri.scroll.to_bottom()time.sleep(1)self.dri.scroll.up(300)comments = ""res = self.dri.listen.wait(timeout=5)if res and res.response.body:cl = res.response.body.get('data', {}).get('comments', [])if cl:comments = "\n[热评]:\n" + "\n".join([f"- {c['user_info']['nickname']}: {c['content']}" for c in cl[:5]])note['content'] = f"【标题】{note['title']}\n{desc}\n{comments}"logger.info(f" 详情: {note['title'][:10]}")except Exception as e:logger.error(f"详情异常: {e}")finally:self.dri.listen.stop()return notedef _download_imgs(self, keyword, urls):if not urls: return ""unique = list(set(urls))selected = random.sample(unique, min(2, len(unique)))safe_kw = self._safe_filename(keyword)save_path = os.path.join(self.img_dir, safe_kw)os.makedirs(save_path, exist_ok=True)paths = []for idx, url in enumerate(selected):try:ext = ".png" if ".png" in url else ".jpg"fname = os.path.join(save_path, f"{safe_kw}_{idx + 1}{ext}")resp = requests.get(url, timeout=15, headers={"User-Agent": "Mozilla/5.0"})if resp.status_code == 200:with open(fname, "wb") as f:f.write(resp.content)paths.append(fname)except:passreturn ";".join(paths)# ================= 核心：执行抓取 =================def run(self, keywords, limit=10):"""执行抓取任务"""if isinstance(keywords, str):kw_list = [k.strip() for k in keywords.replace(';', ',').replace('，', ',').split(',') if k.strip()]else:kw_list = keywordslogger.info(f" 开始任务，共 {len(kw_list)} 个关键词...")for i, kw in enumerate(kw_list):logger.info(f"\n>>> 处理中 [{i + 1}/{len(kw_list)}]: {kw}")notes = self._search_notes(kw, limit)if not notes:logger.warning(f"未找到 {kw} 笔记")continuefull_notes = []for n_idx, note in enumerate(notes):logger.info(f"详情 {n_idx + 1}/{len(notes)}")full_notes.append(self._fill_details(note))self._adaptive_delay()all_imgs = []merged_desc = ""for n in full_notes:all_imgs.extend(n['imgs'])merged_desc += f"=== 笔记: {n['title']} ===\n{n['content']}\n\n"logger.info(" 下载图片...")img_paths = self._download_imgs(kw, all_imgs)row = {"name": kw,"description": merged_desc,"city_name": "", "address": "", "open_time": "","close_time": "", "ticket_price": "","image_files": img_paths, "category": ""}try:pd.DataFrame([row]).to_csv(self.output_csv, mode='a', header=False, index=False, encoding="utf-8-sig")logger.success(f" [{kw}] 保存成功！")except Exception as e:logger.error(f"保存失败: {e}")if i < len(kw_list) - 1:logger.info(" 休息 5 秒...")time.sleep(5)logger.success(" 任务完成！")# ================= 新增：交互模式封装 =================def start_interactive(self):"""启动交互式命令行模式，循环询问用户输入"""logger.info("已进入交互模式，你可以随时输入关键词开始爬取。")while True:print("\n" + "=" * 40)user_input = input("请输入关键词 (多个用逗号分隔，输入 q 退出): ").strip()if user_input.lower() in ['q', 'exit', 'quit']:logger.info(" 退出交互模式")breakif not user_input:continuelimit_str = input("请输入爬取数量 (回车默认10): ").strip()# 容错处理try:limit = int(limit_str) if limit_str else 10except ValueError:logger.warning("输入无效，使用默认值 10")limit = 10# 调用自身的 run 方法self.run(user_input, limit)# ================= 使用示例 =================
if __name__ == "__main__":# 1. 实例化 (只需这一次登录)spider = XhsSpider(output_csv="my_data.csv")spider.start_interactive()