实战教程：Python 爬取小红书商品种草数据（爆款分析）

前言

小红书作为国内领先的生活方式分享社区，其 “种草” 内容已成为消费者决策的重要参考，也为商家提供了洞察市场趋势的关键依据。商品种草数据（如笔记标题、点赞量、收藏量、评论内容等）蕴含着用户偏好与爆款逻辑，对电商选品、内容运营具有极高价值。本文将通过 Python 实战，详细演示如何爬取小红书商品种草数据，并基于数据进行爆款特征分析，帮助读者掌握从数据采集到商业洞察的完整流程。

摘要

本文聚焦小红书平台的商品种草数据爬取与分析，将指导读者使用 Python 提取商品相关笔记的核心信息（包括标题、发布时间、点赞数、收藏数、评论数、作者粉丝量及笔记内容等），并通过数据清洗、统计与可视化，总结爆款种草笔记的共性特征。实战涉及的小红书商品种草页面链接示例：小红书商品种草页面（实际爬取时需替换为具体商品关键词搜索链接，如 “保湿面霜”）。通过本教程，读者可快速掌握小红书数据爬取技巧，为商品推广与内容创作提供数据支持。

一、环境搭建与核心工具

1.1 必备库介绍

本次实战需用到以下 Python 库，功能如下：

• requests：发送 HTTP 请求，获取小红书页面或接口数据。