RedNote技术解析 - 从浏览器网络请求理解数据交互
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前言
在日常浏览网页时，你是否好奇过：页面是如何加载数据的？点赞数、评论、用户信息这些数据是从哪里来的？本文将以小红书为例，介绍如何通过浏览器开发者工具理解Web应用的数据交互机制。
Web应用的数据交互模型
现代Web应用普遍采用前后端分离架构：
sequenceDiagram
participant U as 用户浏览器
participant S as 服务器
participant D as 数据库
U->>S: 发送请求 (HTTP/HTTPS)
S->>D: 查询数据
D-->>S: 返回结果
S-->>U: JSON格式响应
U->>U: 渲染页面
关键概念
| 概念 | 说明 |
|---|---|
| API | 应用程序接口，定义前后端通信规范 |
| HTTP请求 | 浏览器向服务器获取数据的方式 |
| JSON | 轻量级数据交换格式，易于阅读和解析 |
| 状态码 | 如200(成功)、404(未找到)、500(服务器错误) |
浏览器开发者工具使用指南
打开Network面板
- 在网页上右键 → 选择「检查」或按
F12 - 切换到 Network 标签
- 刷新页面，观察网络请求
理解请求结构
请求组成：
├── 请求行: GET /api/user/posts HTTP/1.1
├── 请求头: Cookie, User-Agent, Content-Type...
├── 请求体: POST请求时发送的数据
└── 响应: 服务器返回的数据
响应类型识别
| 类型 | Content-Type | 用途 |
|---|---|---|
| JSON | application/json | 结构化数据 |
| HTML | text/html | 页面内容 |
| 图片 | image/* | 图片资源 |
| 字体 | font/* | 字体文件 |
数据结构解析 - 以小红书为例
API请求示例
GET https://edith.xiaohongshu.com/api/sns/web/v1/user_posted
?num=30
&cursor=xxx
&user_id=xxx
&image_formats=jpg,webp,avif
响应数据结构
{
"code": 0,
"success": true,
"msg": "请求成功",
"data": {
"notes": [
{
"note_id": "66138838000000001a011385",
"type": "video",
"display_title": "我来过好几次了",
"cover": {
"info_list": [
{
"image_scene": "WB_PRV",
"url": "http://sns-webpic-qc.xhscdn.com/..."
}
]
},
"interact_info": {
"liked_count": "9",
"comment_count": "0"
},
"user": {
"nickname": "用户昵称",
"user_id": "5dc678040000000001001e92"
}
}
],
"has_more": true,
"cursor": "66138838000000001a011385"
}
}
数据字段解释
graph TD
A[root] --> B[data]
B --> C[notes数组]
C --> D[每条笔记]
D --> E1[note_id: 笔记唯一标识]
D --> E2[type: 内容类型]
D --> E3[display_title: 标题]
D --> E4[cover: 封面图]
D --> E5[interact_info: 互动数据]
D --> E6[user: 作者信息]
E5 --> F1[liked_count: 点赞数]
E5 --> F2[comment_count: 评论数]
HAR文件：网络请求的完整记录
什么是HAR文件
HAR (HTTP Archive) 是一种JSON格式的文件，记录了浏览器与服务器之间的所有网络交互。
导出HAR文件
- 打开Chrome开发者工具 → Network
- 右键点击请求列表
- 选择 Export HAR 或 Copy all as HAR
HAR文件结构
{
"log": {
"version": "1.2",
"creator": {
"name": "Chrome",
"version": "xxx"
},
"entries": [
{
"startedDateTime": "2026-01-17T22:00:00.000Z",
"time": 123,
"request": {
"method": "GET",
"url": "https://api.example.com/...",
"httpVersion": "HTTP/2",
"headers": [...],
"queryString": [...],
"cookies": [...]
},
"response": {
"status": 200,
"statusText": "OK",
"headers": [...],
"content": {
"mimeType": "application/json",
"encoding": "gzip",
"text": "base64编码的响应内容"
}
}
}
]
}
}
数据解码流程
flowchart LR
A[HAR文件] --> B[提取content.text]
B --> C{编码类型?}
C -->|base64| D[Base64解码]
C -->|gzip| E[Gzip解压]
D --> F[JSON解析]
E --> F
F --> G[获取原始数据]
数据分析实践
数据统计维度
mindmap
根节点[数据分析]
内容类型
视频数量
图文数量
互动数据
总点赞数
平均点赞
最高点赞
时间分布
发布频率
热门时段
用户行为
互动率
内容质量
数据处理示例
# 数据统计示例（伪代码）
notes = all_data['data']['notes']
# 按类型统计
type_counts = {}
for note in notes:
t = note['type']
type_counts[t] = type_counts.get(t, 0) + 1
# 互动数据汇总
total_likes = sum(int(note['interact_info']['liked_count'])
for note in notes)
# 排序输出
sorted_notes = sorted(notes,
key=lambda x: int(x['interact_info']['liked_count']),
reverse=True)
技术架构思考
小红书整体架构推测
graph TB
subgraph 客户端层
A[Web浏览器]
B[App]
end
subgraph 接入层
C[CDN]
D[负载均衡]
end
subgraph 服务层
E[用户服务]
F[内容服务]
G[推荐服务]
H[互动服务]
end
subgraph 数据层
I[MySQL]
J[Redis]
K[ElasticSearch]
end
A --> C
B --> C
C --> D
D --> E
D --> F
D --> G
D --> H
E --> I
F --> I
F --> J
G --> J
G --> K
API设计特点
| 特点 | 说明 |
|---|---|
| 分页机制 | 使用cursor游标实现增量加载 |
| 数据压缩 | gzip压缩减少传输体积 |
| 安全校验 | xsec_token防止请求伪造 |
| 格式协商 | image_formats支持多种图片格式 |
合规使用建议
应当做的
- ✅ 学习Web技术原理，提升开发能力
- ✅ 分析公开API设计思路
- ✅ 用于个人学习和技术研究
- ✅ 尊重平台规则和用户隐私
不应当做的
- ❌ 大规模自动化抓取
- ❌ 绕过反爬措施
- ❌ 采集用户隐私信息
- ❌ 用于商业用途未经授权
数据使用原则
1. 最小必要 - 只获取必要的数据
2. 公开原则 - 使用公开可访问的信息
3. 尊重隐私 - 不关联到具体个人用户
4. 遵守协议 - 遵循平台使用条款
总结
通过本文，我们学习了：
- Web数据交互原理 - 理解HTTP请求/响应模型
- 开发者工具使用 - Network面板操作指南
- 数据结构解析 - JSON格式识别和理解
- HAR文件分析 - 网络请求的完整记录和分析
- 数据分析方法 - 维度统计和可视化思路
技术学习的关键在于理解原理，而非单纯追求工具使用。希望本文能帮助你建立对Web数据交互的系统性认知。
本文仅供技术学习参考，请遵守相关平台的使用条款和法律法规。