第一章：小红书内容自动采集的 Open-AutoGLM 设置
在实现小红书内容自动化采集的过程中，Open-AutoGLM 提供了一套灵活且高效的配置框架，支持通过自然语言指令驱动数据抓取与处理流程。该系统结合了大语言模型的理解能力与自动化执行模块，能够解析用户意图并生成对应的操作脚本。
环境准备与依赖安装
在开始配置前，需确保本地已安装 Python 3.9+ 及相关依赖库。推荐使用虚拟环境进行隔离：
# 创建虚拟环境 python -m venv autoglm-env source autoglm-env/bin/activate # Linux/Mac # autoglm-env\Scripts\activate # Windows # 安装核心依赖 pip install openglm selenium requests beautifulsoup4
配置 Open-AutoGLM 采集策略
通过编写 YAML 格式的配置文件定义采集任务，包括目标 URL、页面加载规则、内容提取路径等。
- 指定小红书目标页面的 URL 模板
- 设置 Selenium WebDriver 的启动参数以绕过基础反爬机制
- 定义使用 LLM 解析页面结构并生成 XPath 表达式
| 配置项 | 说明 | 示例值 |
|---|
| target_url | 目标采集页面地址 | https://www.xiaohongshu.com/explore |
| use_headless | 是否启用无头模式 | true |
| extract_fields | 需提取的内容字段 | title, content, author, likes |
启动自动化采集任务
执行主程序后，Open-AutoGLM 将自动加载配置、启动浏览器实例，并利用大模型动态生成内容提取逻辑。
from openautoglm import AutoTask # 加载采集任务 task = AutoTask.from_yaml("configs/xhs_collect.yaml") # 执行并输出结果 results = task.run() print(results.to_json(indent=2))
第二章：Open-AutoGLM 核心配置详解
2.1 理解 AutoGLM 的自动化采集原理与架构
AutoGLM 通过构建智能代理（Agent）与任务调度器协同工作的分层架构，实现对多源异构数据的自动化采集。其核心在于将自然语言指令解析为可执行的数据抓取流程，并动态适配目标站点结构变化。
架构组成
- 指令解析层：利用大模型理解用户需求，生成采集策略
- 执行引擎：驱动浏览器实例完成页面加载与元素交互
- 数据清洗模块：结构化非标准响应内容并输出统一格式
代码示例：采集任务定义
task = { "target_url": "https://example.com/news", "selector": "article h2 a", # 提取新闻标题链接 "pagination": "next-page-btn", "extract_fields": ["title", "publish_time"] }
上述配置描述了一个典型网页采集任务，其中
selector指定DOM选择器路径，
pagination支持翻页自动跳转，
extract_fields定义需提取的语义字段，由后续NLP模块补全结构化信息。
2.2 配置环境依赖与认证密钥的安全管理
依赖隔离与版本控制
现代应用开发需确保环境一致性。使用虚拟环境或容器技术隔离依赖，避免版本冲突。例如，在 Python 项目中通过
requirements.txt锁定版本：
flask==2.3.3 requests==2.31.0 cryptography==41.0.3
上述版本约束确保构建可复现，防止因库更新引入不兼容变更。
密钥安全管理策略
认证密钥严禁硬编码。推荐使用环境变量加载敏感信息：
export DATABASE_PASSWORD='secure_password_2024' export API_KEY='a1b2c3d4e5'
结合
dotenv类库从
.env文件加载，实现配置与代码分离。生产环境中应配合 KMS 或 Hashicorp Vault 等工具实现加密存储与动态分发，提升密钥访问的审计与控制能力。
2.3 定义采集任务的目标页面解析规则
在构建网页采集任务时，目标页面的解析规则决定了如何从HTML内容中提取结构化数据。合理的解析策略能显著提升数据准确性和抓取效率。
选择合适的解析方式
常见的解析方法包括CSS选择器和XPath。前者语法简洁，适合现代前端结构；后者表达能力强，适用于复杂嵌套节点。
定义字段抽取规则
以采集商品信息为例，使用Go语言结合Colly库定义解析逻辑：
crawler.OnHTML(".product-item", func(e *colly.XMLElement) { title := e.ChildText(".title") price := e.ChildText(".price") image := e.ChildAttr("img", "src") // 输出结构化数据 fmt.Printf("Title: %s, Price: %s, Image: %s\n", title, price, image) })
上述代码通过
OnHTML监听匹配元素，利用
ChildText和
ChildAttr提取子节点文本与属性值，实现精准字段捕获。
2.4 设置请求频率控制与反爬策略应对机制
在构建高并发数据采集系统时，合理设置请求频率是避免被目标服务器封锁的关键。通过限流机制可有效模拟人类行为模式，降低触发反爬虫系统的风险。
请求频率控制策略
采用令牌桶算法实现平滑的请求调度，限制单位时间内的请求数量。以下为基于 Go 的简易限流器实现：
package main import ( "time" "golang.org/x/time/rate" ) func main() { limiter := rate.NewLimiter(2, 5) // 每秒2个令牌，初始容量5 for i := 0; i < 10; i++ { limiter.Wait(context.Background()) fetch("https://api.example.com/data") } }
该代码中，
NewLimiter(2, 5)表示每秒生成2个请求令牌，最多容纳5个，超出则阻塞等待，从而实现稳定的请求节流。
常见反爬应对措施
- 轮换User-Agent模拟不同浏览器访问
- 使用代理IP池分散请求来源
- 引入随机延时避免规律性请求
- 处理Cookies维持会话状态
2.5 实践：完成首个小红书笔记列表采集任务
在本节中，我们将通过 Python 编写爬虫程序，采集小红书指定关键词下的笔记列表。首先使用 `requests` 发起 HTTP 请求，获取页面响应内容。
请求构建与参数说明
import requests headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36", "Referer": "https://www.xiaohongshu.com" } params = { "keyword": "咖啡探店", "page": 1 } response = requests.get("https://www.xiaohongshu.com/api/sns/web/v1/search/notes", headers=headers, params=params)
上述代码中，
User-Agent模拟浏览器访问，
Referer防止反爬，
params指定搜索关键词与分页参数。
响应数据解析
返回 JSON 数据包含笔记标题、作者、点赞数等信息，可通过
response.json()解析并存储至本地 CSV 文件，实现初步数据采集闭环。
第三章：数据提取与结构化处理
3.1 小红书网页结构分析与关键字段定位
在逆向分析小红书前端页面时，首先需理解其基于React的动态渲染机制。通过浏览器开发者工具可观察到，页面主体内容由JavaScript异步加载，核心数据嵌入于`
