小红书评论并发爬取产品系统

针对新媒体运营及市场调研领域，企业需对小红书特定话题下的用户评论进行大规模采集，以分析用户真实反馈、舆情走向及竞品动态。传统人工收集效率低下且无法应对复杂的反爬虫机制。本项目旨在解决海量评论数据的自动化获取问题，提供一套高并发、高稳定性的数据采集方案，为从数据中挖掘商业价值提供底层支持。

全量递归采集：支持批量导入笔记链接，自动递归抓取所有一级评论及对应的二级子评论，精准提取用户ID、昵称、内容、IP归属地及点赞数等核心字段。
高并发架构：基于 threading 和 Queue 实现多线程生产者-消费者模型，配合 Cookie 池与代理池轮询机制，显著提升采集效率。
高稳定性保障：内置强大的断点续传功能，任务中断可从当前游标（cursor）无缝恢复；具备智能去重机制，通过进度文件避免重复抓取。
反爬虫对抗：集成 JS 逆向逻辑，自动生成请求签名（x-s/x-s-common），并针对 406 验证码、Cookie 过期等异常状态实现自动挂起或剔除处理。

技术栈：Python3, Requests, Pandas, Execjs, Threading。
核心攻坚：负责核心爬虫逻辑编写。通过 execjs 调用本地 JS 环境，成功还原小红书 Web 端复杂的签名算法，突破接口请求校验难题。
架构设计：设计线程安全的日志记录与 CSV 文件增量写入机制，解决了多线程下的资源竞争问题；修复了 Windows 环境下 subprocess 的编码兼容性问题。
数据清洗与交付：实现数据结构化存储，自动处理空数据占位，确保交付数据的完整性与可用性。