终极小红书无水印下载神器:XHS-Downloader完整使用指南 🚀
2026-02-05 05:24:01作者:宣海椒Queenly
XHS-Downloader是一款免费开源的小红书图文/视频作品采集工具,基于AIOHTTP模块开发,支持无水印下载、批量采集和自定义存储,让你轻松保存喜爱的小红书内容。
📌 为什么选择XHS-Downloader?
作为轻量级开源工具,XHS-Downloader具备三大核心优势:
- ⚡ 极速采集:AIOHTTP异步请求技术,多任务并发下载
- 🎯 精准去水印:智能解析原始资源链接,保留高清画质
- 🛠️ 高度自定义:支持下载路径配置、文件命名规则设置和下载历史记录
XHS-Downloader直观的操作界面,新手也能快速上手
📋 技术架构速览
- 核心框架:Python 3.12+ 异步编程模型
- 网络请求:AIOHTTP模块(source/application/request.py)
- 媒体处理:自研视频/图片解析引擎(source/application/video.py、source/application/image.py)
- 交互界面:双模式支持
- 命令行界面(CLI):source/CLI/main.py
- 文本用户界面(TUI):source/TUI/app.py
🔧 超简单安装步骤
1️⃣ 环境准备
确保系统已安装Python 3.12或更高版本,终端执行以下命令检查:
python --version # 或 python3 --version
2️⃣ 获取源码
通过Git克隆项目仓库:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/xh/XHS-Downloader
cd XHS-Downloader
3️⃣ 安装依赖
一键安装所有必要组件:
pip install -r requirements.txt
🚀 两种启动方式任选
方式1:命令行模式(适合高级用户)
python main.py
根据终端提示输入小红书作品链接,支持批量输入多个链接。
方式2:Docker模式(推荐新手)
docker pull joeanamier/xhs-downloader
docker run -it joeanamier/xhs-downloader
自动启动TUI图形界面,全程鼠标操作。
🔑 关键配置:获取Cookie
某些高级功能需要小红书Cookie授权:
- 打开浏览器访问小红书网页版
- 按F12打开开发者工具
- 切换到"网络"标签,刷新页面
- 找到包含"xhs"的请求,复制Cookie值
- 在程序设置界面粘贴Cookie(source/module/settings.py)
💡 实用功能全解析
批量下载技巧
- 剪贴板监控:开启后自动识别复制的小红书链接(source/expansion/browser.py)
- 专辑采集:输入专辑链接即可下载全部作品
- 搜索结果抓取:支持按关键词批量采集作品
个性化设置
编辑配置文件自定义下载行为:
- 存储路径:默认保存至"下载/XHS-Downloader"
- 命名规则:支持作品ID、发布时间、作者昵称等变量组合
- 下载模式:选择仅视频、仅图片或全部下载
📝 使用注意事项
- 版权提醒:下载内容仅供个人学习,请勿用于商业用途
- 更新维护:定期执行
git pull获取最新功能 - 问题反馈:通过项目issue提交bug报告
- 重复过滤:系统自动跳过已下载文件,避免重复存储
🎉 开始你的下载之旅
现在你已经掌握了XHS-Downloader的全部使用技巧!无论是收藏夹备份、素材收集还是内容存档,这款工具都能帮你高效完成。立即启动程序,体验无水印下载的畅快体验吧!
提示:遇到问题可查阅项目文档或查看帮助中心(source/TUI/about.py)
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
562
3.81 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
891
653
昇腾LLM分布式训练框架
Python
115
146
Ascend Extension for PyTorch
Python
374
435
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
348
196
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
308
359
Dora SSR 是一款跨平台的游戏引擎,提供前沿或是具有探索性的游戏开发功能。它内置了Web IDE,提供了可以轻轻松松通过浏览器访问的快捷游戏开发环境,特别适合于在新兴市场如国产游戏掌机和其它移动电子设备上直接进行游戏开发和编程学习。
C++
57
7
暂无简介
Dart
794
196
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.36 K
772



