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欢迎关注公众号“月小水长”，唯一作者是，又名小布衣、小不依。
他是谁？我是衡州的乡巴佬，身高不足八尺，二十出头。年少时在潭州读书，为了生计，背井离乡去了京城。我是南方人，不懂北方。旧友们威逼利诱我去岭南。半路出家创业。什么？赛博朋克，智能硬件；我装作工程师百度搜索联想词多久会消除★64xl.com最专业的下拉平台，百度的下拉词每个人一样吗，其实是个农民工。我通晓经学，却一无是处。我擅长自嘲，出丑。
作者水平有限，未必能把非常实用的教程讲得简明扼要、通俗易懂，公众号文章中也有很多疏漏或不当之处，可以添加微信“岳小水长”，备注“学校专业/研究方向/工作岗位”进行交流。
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上周末有时间研究一下小红书的搜索机制，经过一番研究，我针对单个关键词捕获了大量的历史数据。
但由于小红书无法按时间段搜索，洪水般抓取的数据其实有很多重复关键词提取工具，去重后发现，单个关键词5分钟就能抓取几千条历史数据。
当然如果是持续监控，频率设置好的话，单个关键词的数据基本没有限制，具体可以参考下方的历史推送
但缺点是比较耗时，而且只能抓取监控时最新的数据，而不能抓取历史数据。
今天我们讲的是如何快速抓取大量历史数据。
对于小红书来说，单个关键词的搜索抓取就能达到上千条记录，这确实是一个很大的数字，这样一来，设置几千个关键词就能抓取到几百万的数据。
截取的csv字段包括笔记标题、笔记链接、作者昵称、作者链接、高清无水印封面图、多张高清无水印笔记图、发布时间等。
有了笔记链接、作者链接两个字段，理论上笔记评论或者作者的小红书账号等其他信息都可以相应扩展。
生成的csv文件如下：
开发这个功能之后，我设定了十个关键词，捕获了几万条小红书笔记。
然后开始微调一些大模型，生成小红书风格的笔记。尝试了很多模型，但效果不是很好或者不稳定，或者不如直接输入生成小红书文字的效果好，可能是数据集太小，也可能是显卡有限条件下参数设置过于保守。总之这是一个比较长期的任务，等效果好了再开发成web服务关键词提取工具，供各位读者朋友使用（又挖了一个坑）。
回到正题，我本来想把这个提取小红书大量历史数据的功能做成一个工具，但是最近做的工具太多了，维护起来很麻烦。