小红书开放平台评论接口全解析:从采集到情感分析

本文涉及的产品
实时数仓Hologres,5000CU*H 100GB 3个月
实时计算 Flink 版,1000CU*H 3个月
智能开放搜索 OpenSearch行业算法版,1GB 20LCU 1个月
简介: 本接口可合法获取小红书笔记评论数据,支持分层评论、分页及排序功能,适用于舆情监控与用户画像分析。提供Python请求示例,兼容性强,返回数据可直接用于Pandas分析。

一、前言
小红书笔记评论数据蕴含用户互动行为和市场洞察价值,通过官方API可合法获取评论内容、用户信息及互动指标,适用于舆情监控、用户画像构建等场景。前往体验API:c0b.cc/R4rbK2 。
二、接口概述
1.功能特性‌
获取指定笔记下的分层评论(含子评论回复)
支持按时间/热度排序,分页参数控制数据量(默认每页20条)
三、Python请求示例

python 
# coding:utf-8
"""
Compatible for python2.x and python3.x
requirement: pip install requests
"""
from __future__ import print_function
import requests
# 配置参数 API_URL = "c0b.cc/R4rbK2 wechatid:Taobaoapi2014 " 
app_key = "YOUR_APP_KEY" num_id = "5eb1097ba091410953951d17" # 目标商品ID
# 请求示例 url 默认请求参数已经做URL编码
url = "smallredbook/item_review/?key=<您自己的apiKey>&num_iid=670202b0000000002a032d2d&xsec_token=ABqixHfLobMJG4HpXyvXkCe-LXxeIR1B2uvdFd8FuikaM=&cursor="
headers = {
   
    "Accept-Encoding": "gzip",
    "Connection": "close"
}
if __name__ == "__main__":
    r = requests.get(url, headers=headers)
    json_obj = r.json()
    print(json_obj)

代码说明‌:
1.封装请求签名和分页逻辑,自动处理异常状态码。
2.通过X-Request-ID防止重复请求,符合平台规范。
3.返回数据可直接转为Pandas DataFrame进行分析。

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