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Extracteur de détails de publication Xiaohongshu

Médias Sociaux
Modèle pour extraire les informations d'une liste de publications (par ex. le titre, le nombre d'avis et les URL des images) à partir des URL de hashtag de Xiaohongshu.
Niveau d'accès
Mode supporté
Gratuit
Coût d'usage
2025/11/10
Dernière mise à jour
Essayez-le !

📌 Quelles informations détaillées pouvez-vous extraire des pages Xiaohongshu ?

Ce modèle collecte les enregistrements des pages de détail avec le Titre de la publication, le Nom d'utilisateur, l'URL de la page, l'URL du profil, l'Image, le Contenu de la publication, le Nombre de 'J'aime' et le Nombre de favoris. Il est utile pour les chercheurs en médias sociaux, les équipes de contenu, les analystes de marque et les chercheurs d'audience.

Les données sont collectées depuis Xiaohongshu. Xiaohongshu est une plateforme de découverte sociale axée sur les publications des utilisateurs, les produits, les sujets de style de vie et les recommandations.

💰 Tarifs

Ce modèle est actuellement gratuit et n'a pas de frais d'utilisation par ligne. Les limites du forfait ou des ressources Octoparse peuvent toujours s'appliquer.

📦 Sortie

L'implémentation actuellement publiée peut retourner les champs suivants :

  • Page_URL
  • Image
  • Post_title
  • Post_content
  • User_Name
  • Profile_URL
  • Likes_Amount
  • Favorite_Amounts
  • Comment_Amount
{
  "Page_URL": "https://www.xiaohongshu.com/explore/690ff9ad0000000005001d65?xsec_token=ABil2cd79YBdVtducV3-L5pF8pGGxln3SNpocA_pzPRqg=&xsec_source=pc_feed&source=tourist_search",
  "Image": "https://sns-webpic-qc.xhscdn.com/202511101540/c6f59d8e32edc5ec62718c625647c7b6/notes_pre_post/1040g3k031ol91u31g60040veir06lse3nr55qfg!nd_dft_wlteh_webp_3",
  "Post_title": null,
  "Post_content": null,
  "User_Name": "IT女工阿徐",
  "Profile_URL": null,
  "Likes_Amount": "693",
  "Favorite_Amounts": "738",
  "Comment_Amount": "74"
}

🎯 Cas d'utilisation

  • Construire un jeu de données structuré des détails de publications Xiaohongshu, organisé par Titre de la publication, Nom d'utilisateur et URL de la page.
  • Analyser le Contenu de la publication pour la recherche de thèmes, de messages et de contenu de créateur.
  • Comparer le Nombre de 'J'aime', le Nombre de favoris et le Nombre de commentaires comme signaux d'engagement.
  • Utiliser l'URL du profil et l'Image pour relier les enregistrements de publications à leurs créateurs et à leurs ressources visuelles.

🐙 Pourquoi Octoparse

  • Flux de travail prêt à l'emploi : Les étapes d'extraction pour Xiaohongshu sont déjà configurées, vous n'avez donc pas besoin de construire le scraper à partir de zéro.
  • Exécution flexible : Exécutez la tâche préconfigurée localement dans l'environnement Octoparse pris en charge.
  • Sortie structurée et reproductible : Les résultats sont retournés sous forme de lignes cohérentes, plus faciles à comparer, filtrer, dédupliquer et traiter que des pages copiées manuellement.
  • Garde-fous d'entrée vérifiés : Le formulaire expose les entrées actuelles, les valeurs sélectionnables et les limites significatives configurées pour ce modèle.
  • Transfert de données pratique : Examinez les résultats dans Octoparse et exportez-les ou traitez-les en utilisant les options prises en charge par votre environnement Octoparse.

📝 Entrée

Remplissez les champs suivants :

  • Pré-connexion (Optionnel) — Activez la pré-connexion pour accéder à plus de données. Sans pré-connexion, le volume de résultats disponibles est limité.
  • URL des pages de détail Xiaohongshu (Optionnel) — Saisissez l'URL avec laquelle vous souhaitez effectuer la recherche. Jusqu'à 10 000 entrées par exécution.

🚀 Comment utiliser

  1. Ouvrez le modèle et sélectionnez Essayer ou Démarrer.
  2. Remplissez les champs d'entrée listés ci-dessus.
  3. Démarrez la tâche en utilisant le mode d'exécution local pris en charge.
  4. Examinez les lignes de sortie et exportez ou traitez les données structurées.

⚠️ Limites

Les résultats dépendent de ce que le site source expose au moment de l'exécution. Un champ de sortie listé peut être vide lorsque la page source ne fournit pas cette valeur. Les limites d'entrée indiquées ci-dessus sont appliquées par le modèle.

💡 Astuces

Utilisez des entrées spécifiques et valides et examinez un résultat représentatif avant de lancer un grand lot. Supprimez les entrées en double lorsque des enregistrements répétés ne sont pas nécessaires.

❓ FAQ

Comment fonctionne ce scraper ?

L'automatisation ouvre les pages de détail déterminées par la Pré-connexion et les URL des pages de détail Xiaohongshu (jusqu'à 10 000), extrait les champs de page configurés et écrit des lignes structurées incluant l'URL de la page, l'Image, le Titre de la publication et le Contenu de la publication.

Que dois-je saisir ?

Utilisez les champs et les valeurs acceptées indiqués dans la section Entrée. Seules les limites pertinentes pour l'utilisateur et les options sélectionnables sont listées.

Quelles données ce modèle retourne-t-il ?

Les champs de sortie actuels et un Aperçu de données JSON représentatif sont listés dans la section Sortie. La disponibilité des champs peut varier lorsque la page source n'affiche pas de valeur.

Ce modèle est-il gratuit ?

Il est actuellement gratuit et n'a pas de frais d'utilisation par ligne. Les limites du forfait ou des ressources Octoparse peuvent toujours s'appliquer.

Pourquoi certains champs de sortie peuvent-ils être vides ?

Les pages sources n'exposent pas toujours toutes les valeurs pour chaque enregistrement, et les mises en page peuvent varier selon l'article, le marché ou la réponse actuelle du site. Le modèle retourne un champ lorsque la page actuelle le fournit.

Puis-je exporter les données collectées ?

Vous pouvez examiner les lignes structurées dans Octoparse et les exporter ou les traiter en utilisant les options prises en charge par votre environnement Octoparse.

🔗 Modèles associés

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