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
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0191
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0118
Step-3.7-FlashStep-3.7-Flash是一个拥有 1980 亿参数的稀疏混合专家(MoE)视觉语言模型,由 1960 亿参数的语言主干网络和 18 亿参数的视觉编码器组合而成,具备原生图像理解能力。Python00
JoyAI-EchoJoyAI-Echo,这是一个独立的、仅用于推理的版本,旨在实现分钟级多镜头音视频生成。它采用了经过蒸馏的DMD生成器、配对的跨模态记忆以及故事级别的一致性。其性能的核心在于,一个跨模态视听记忆库能够在长达五分钟的视频中保持角色外观和语音音色的一致性。同时,一个训练后处理流程将基于记忆的强化学习与分布匹配蒸馏相结合,实现了7.5倍的速度提升,显著增强了视觉质量和对齐效果。00
fun-rec推荐系统入门教程,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/fun-rec/Python03
so-large-lm大模型基础: 一文了解大模型基础知识01
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
764
4.98 K
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
857
1.93 K
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
684
1.33 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
719
882
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++
1.08 K
1.1 K
deepin linux kernel
C
32
16
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
457
439
用户可使用该项目在 OpenHarmony 平台开发应用,支持通过 IDE 或终端用 Flutter Tools 指令编译构建,基于 Flutter 3.27.4 版本,新增 impeller-vulkan 渲染模式,兼容多种开发指令与环境配置。
Dart
1.01 K
261
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
151
253
CANNBot 是面向 CANN 开发的用于提升开发效率的系列智能体,本仓库为其提供可复用的 Skills 模块。
Python
998
609



