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app/auth_manager.py

@@ -0,0 +1,171 @@
+
+"""auth_manager.py
+
+登录态管理（单账号）
+- 使用 Playwright storage_state 保存到 data/auth_state.json
+- 额外保存元数据到 data/auth_meta.json（登录时间/最后验证时间等）
+- 提供 verify_login / get_login_status 等方法
+
+设计目标：
+1) 不依赖“文件存在”判断登录，而是用 Playwright 打开页面做轻量验证
+2) 单账号长期复用：只要不掉线，就一直用
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import json
+import os
+from dataclasses import dataclass
+from datetime import datetime, timedelta
+from typing import Optional, Tuple
+
+from playwright.async_api import Browser, BrowserContext, TimeoutError as PlaywrightTimeoutError
+
+from app import config
+
+
+AUTH_META_FILE = os.path.join(config.DATA_DIR, "auth_meta.json")
+
+
+@dataclass
+class LoginStatus:
+    logged_in: bool
+    login_time: Optional[str] = None
+    last_verified_time: Optional[str] = None
+    message: Optional[str] = None
+
+
+def _utc_iso() -> str:
+    # 使用本地时间 ISO 字符串，方便 UI 展示
+    return datetime.now().isoformat(timespec="seconds")
+
+
+def load_auth_meta() -> dict:
+    if not os.path.exists(AUTH_META_FILE):
+        return {}
+    try:
+        with open(AUTH_META_FILE, "r", encoding="utf-8") as f:
+            return json.load(f) or {}
+    except Exception:
+        return {}
+
+
+def save_auth_meta(meta: dict) -> None:
+    tmp = AUTH_META_FILE + ".tmp"
+    with open(tmp, "w", encoding="utf-8") as f:
+        json.dump(meta, f, ensure_ascii=False, indent=2)
+    os.replace(tmp, AUTH_META_FILE)
+
+
+async def _new_context(browser: Browser) -> BrowserContext:
+    """基于已保存的 storage_state 创建 context。"""
+    if os.path.exists(config.AUTH_STATE_FILE):
+        return await browser.new_context(storage_state=config.AUTH_STATE_FILE)
+    return await browser.new_context()
+
+
+async def open_login_page(browser: Browser) -> None:
+    """打开登录页面（通常需要用户在 VNC/有界面环境里扫码）。"""
+    context = await _new_context(browser)
+    page = await context.new_page()
+    await page.goto(config.LOGIN_URL, wait_until="domcontentloaded")
+    # 不关闭页面：让用户扫码
+    # 注意：context/page 生命周期由浏览器进程维护；任务结束时统一关闭 browser 即可
+
+
+async def verify_login(browser: Browser, timeout_sec: int = 20) -> Tuple[bool, str]:
+    """验证当前 storage_state 是否仍然有效。
+
+    策略（尽量稳，避免依赖某个易变 selector）：
+    1) 打开首页；
+    2) 若跳转到 /login 或出现明显登录按钮/文案，则判定未登录；
+    3) 若未跳登录页，并且存在一定数量 cookie，则判定登录有效（启发式）。
+    """
+    if not os.path.exists(config.AUTH_STATE_FILE):
+        return False, "未找到登录态文件，请先登录"
+
+    context = await _new_context(browser)
+    page = await context.new_page()
+
+    try:
+        await page.goto(config.XIAOHONGSHU_BASE_URL + "/", wait_until="domcontentloaded", timeout=timeout_sec * 1000)
+        await page.wait_for_timeout(800)
+
+        url = page.url or ""
+        if "/login" in url:
+            return False, "已跳转到登录页（登录态可能已失效）"
+
+        # 启发式：页面上是否出现明显“登录”入口
+        login_text_hits = await page.locator("text=登录").count()
+        if login_text_hits > 0:
+            # 有些已登录页面也会出现“登录”字样（比如弹窗），再做一次 cookie 辅助判断
+            cookies = await context.cookies()
+            if len(cookies) < 3:
+                return False, "检测到登录入口且 cookie 数量过少，疑似未登录"
+
+        cookies = await context.cookies()
+        if len(cookies) < 3:
+            return False, "cookie 数量过少，疑似未登录"
+
+        # 通过：写入 meta
+        meta = load_auth_meta()
+        if not meta.get("login_time"):
+            meta["login_time"] = _utc_iso()
+        meta["last_verified_time"] = _utc_iso()
+        save_auth_meta(meta)
+
+        # 刷新保存一次 state（让 cookie 续期信息尽可能落盘）
+        try:
+            await context.storage_state(path=config.AUTH_STATE_FILE)
+        except Exception:
+            # 不要因为保存失败影响验证结果
+            pass
+
+        return True, "ok"
+    except PlaywrightTimeoutError:
+        return False, "验证登录超时（网络或风控），请稍后重试"
+    except Exception as e:
+        return False, f"验证登录异常: {e}"
+    finally:
+        try:
+            await page.close()
+        except Exception:
+            pass
+        try:
+            await context.close()
+        except Exception:
+            pass
+
+
+async def get_login_status(browser: Optional[Browser]) -> LoginStatus:
+    """获取登录状态（如果 browser 可用则做轻量验证，否则仅返回本地 meta 状态）。"""
+    meta = load_auth_meta()
+    if not os.path.exists(config.AUTH_STATE_FILE):
+        return LoginStatus(logged_in=False, message="未登录")
+
+    if browser is None:
+        return LoginStatus(
+            logged_in=True if meta.get("login_time") else True,
+            login_time=meta.get("login_time"),
+            last_verified_time=meta.get("last_verified_time"),
+            message="仅本地状态（未进行在线验证）"
+        )
+
+    ok, msg = await verify_login(browser)
+    meta = load_auth_meta()
+    return LoginStatus(
+        logged_in=ok,
+        login_time=meta.get("login_time"),
+        last_verified_time=meta.get("last_verified_time"),
+        message=None if ok else msg
+    )
+
+
+def clear_login_state() -> None:
+    """清理登录态。"""
+    for p in [config.AUTH_STATE_FILE, AUTH_META_FILE]:
+        try:
+            if os.path.exists(p):
+                os.remove(p)
+        except Exception:
+            pass

app/log_manager.py

@@ -1,153 +1,77 @@
+
+"""log_manager.py
+
+简单的线程安全日志管理器：
+- 追加日志（level/message/thread_id）
+- 持久化到 data/logs.json
+- 提供读取最近 N 条、清空
+
+说明：采集器是异步运行，但日志写入使用 threading.Lock 足够。
 """
-Log Manager - 持久化日志管理器
-支持日志加载、保存、追加、清空
-"""
+
+from __future__ import annotations
+
 import json
 import os
 import threading
 from datetime import datetime
 from typing import List, Dict, Optional
+
 from app import config
 
 
 class LogManager:
-    """日志管理器 - 线程安全"""
-
-    def __init__(self, log_file: str = None, max_logs: int = None):
-        self.log_file = log_file or config.LOG_FILE
-        self.max_logs = max_logs or config.MAX_LOGS
+    def __init__(self, log_file: Optional[str] = None, max_logs: int = 2000):
+        self.log_file = log_file or os.path.join(config.DATA_DIR, "logs.json")
+        self.max_logs = max_logs
         self._lock = threading.Lock()
         self.logs: List[Dict] = []
-        self._load_logs()
+        self._load()
 
-    def _load_logs(self):
-        """启动时加载历史日志"""
-        with self._lock:
-            if os.path.exists(self.log_file):
-                try:
-                    with open(self.log_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
-                        data = json.load(f)
-                        self.logs = data.get('logs', [])
-                except (json.JSONDecodeError, IOError) as e:
-                    print(f"[LogManager] 加载日志文件失败: {e}")
-                    self.logs = []
-            else:
-                self.logs = []
+    def _load(self) -> None:
+        if not os.path.exists(self.log_file):
+            self.logs = []
+            return
+        try:
+            with open(self.log_file, "r", encoding="utf-8") as f:
+                data = json.load(f) or {}
+                self.logs = data.get("logs", []) or []
+        except Exception:
+            self.logs = []
+
+    def _save_locked(self) -> None:
+        os.makedirs(os.path.dirname(self.log_file), exist_ok=True)
+        tmp = self.log_file + ".tmp"
+        with open(tmp, "w", encoding="utf-8") as f:
+            json.dump(
+                {"logs": self.logs, "last_updated": datetime.now().isoformat(timespec="seconds")},
+                f,
+                ensure_ascii=False,
+                indent=2,
+            )
+        os.replace(tmp, self.log_file)
 
     def append(self, level: str, message: str, thread_id: Optional[str] = None) -> Dict:
-        """
-        追加新日志
-        返回日志条目
-        """
-        with self._lock:
-            log_entry = {
-                "timestamp": datetime.now().isoformat(),
-                "level": level,
-                "message": message,
-                "thread_id": thread_id
-            }
-            self.logs.append(log_entry)
+        entry = {
+            "time": datetime.now().isoformat(timespec="seconds"),
+            "level": level.upper(),
+            "message": message,
+        }
+        if thread_id:
+            entry["thread_id"] = thread_id
 
-            # 限制日志数量（保留最新的 max_logs 条）
+        with self._lock:
+            self.logs.append(entry)
             if len(self.logs) > self.max_logs:
-                self.logs = self.logs[-self.max_logs:]
+                self.logs = self.logs[-self.max_logs :]
+            self._save_locked()
+        return entry
 
-            # 异步保存到文件
-            self._save()
-
-            return log_entry
-
-    def _save(self):
-        """保存到文件（需在锁内调用）"""
-        try:
-            with open(self.log_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
-                json.dump({
-                    "logs": self.logs,
-                    "last_updated": datetime.now().isoformat()
-                }, f, ensure_ascii=False, indent=2)
-        except IOError as e:
-            print(f"[LogManager] 保存日志文件失败: {e}")
-
-    def get_logs(self, level: Optional[str] = None, limit: Optional[int] = None) -> List[Dict]:
-        """
-        获取日志
-        :param level: 过滤级别 (None/INFO/SUCCESS/WARNING/ERROR/DEBUG)
-        :param limit: 限制返回数量
-        """
-        with self._lock:
-            if level:
-                filtered = [log for log in self.logs if log['level'] == level]
-            else:
-                filtered = self.logs
-
-            if limit:
-                return filtered[-limit:]
-            return filtered
-
-    def search_logs(self, keyword: str, limit: Optional[int] = None) -> List[Dict]:
-        """
-        搜索日志
-        :param keyword: 搜索关键词
-        :param limit: 限制返回数量
-        """
-        with self._lock:
-            filtered = [
-                log for log in self.logs
-                if keyword.lower() in log['message'].lower()
-            ]
-
-            if limit:
-                return filtered[-limit:]
-            return filtered
-
-    def clear(self):
-        """清空日志"""
+    def clear(self) -> None:
         with self._lock:
             self.logs = []
-            self._save()
+            self._save_locked()
 
-    def get_stats(self) -> Dict:
-        """获取日志统计信息"""
+    def get_latest(self, limit: int = 200) -> List[Dict]:
         with self._lock:
-            stats = {
-                "total": len(self.logs),
-                "by_level": {}
-            }
-
-            for log in self.logs:
-                level = log['level']
-                stats["by_level"][level] = stats["by_level"].get(level, 0) + 1
-
-            return stats
-
-    def export_to_text(self) -> str:
-        """导出为文本格式"""
-        with self._lock:
-            lines = []
-            lines.append("=" * 80)
-            lines.append("小红书采集器日志")
-            lines.append(f"导出时间: {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}")
-            lines.append(f"总日志数: {len(self.logs)}")
-            lines.append("=" * 80)
-            lines.append("")
-
-            for log in self.logs:
-                timestamp = log['timestamp'][:19]  # 去掉微秒
-                level = log['level'].ljust(8)
-                thread = f"[{log['thread_id']}]" if log.get('thread_id') else ""
-                message = log['message']
-                lines.append(f"{timestamp} | {level} | {thread} {message}")
-
-            return "\n".join(lines)
-
-
-# 全局日志管理器实例
-_log_manager_instance = None
-
-
-def get_log_manager() -> LogManager:
-    """获取全局日志管理器实例"""
-    global _log_manager_instance
-    if _log_manager_instance is None:
-        _log_manager_instance = LogManager()
-    return _log_manager_instance
+            return list(self.logs[-max(1, int(limit)) :])

app/scraper.py

@@ -467,16 +467,20 @@ class XiaoHongShuScraper:
         await self.emit_log("INFO", "启动单线程采集模式")
 
         # 创建 Context 并登录
-        context = await self.browser.new_context(
-            viewport={'width': config.VIEWPORT_WIDTH, 'height': config.VIEWPORT_HEIGHT},
-            user_agent=config.USER_AGENT
-        )
         
-        # 检查是否有保存的登录状态
+        # 创建 Context（优先加载已保存的 storage_state）
         if os.path.exists(config.AUTH_STATE_FILE):
-            await self.emit_log("INFO", "加载已保存的登录状态")
-            await context.add_cookies([json.load(open(config.AUTH_STATE_FILE))])
+            await self.emit_log("INFO", "加载已保存的登录状态 (storage_state)")
+            context = await self.browser.new_context(
+                storage_state=config.AUTH_STATE_FILE,
+                viewport={'width': config.VIEWPORT_WIDTH, 'height': config.VIEWPORT_HEIGHT},
+                user_agent=config.USER_AGENT
+            )
         else:
+            context = await self.browser.new_context(
+                viewport={'width': config.VIEWPORT_WIDTH, 'height': config.VIEWPORT_HEIGHT},
+                user_agent=config.USER_AGENT
+            )
             # 需要登录
             login_success = await self.handle_login(context)
             if not login_success:
@@ -559,29 +563,31 @@ class XiaoHongShuScraper:
         """多线程模式"""
         await self.emit_log("INFO", f"启动多线程采集模式，线程数: {max_threads}")
 
-        # 创建多个 Context
+
+        # 创建多个 Context（同一账号并发会增加风控风险，请合理控制线程数）
         contexts = []
-        for i in range(max_threads):
-            ctx = await self.browser.new_context(
+
+        # 确保已有登录态；若没有，先用第一个 context 登录并保存
+        if not os.path.exists(config.AUTH_STATE_FILE):
+            first = await self.browser.new_context(
                 viewport={'width': config.VIEWPORT_WIDTH, 'height': config.VIEWPORT_HEIGHT},
                 user_agent=config.USER_AGENT
             )
+            login_success = await self.handle_login(first)
+            if not login_success:
+                await first.close()
+                return
+            await first.close()
 
-            # 第一个 Context 登录，其他复制 Cookies
-            if i == 0:
-                if os.path.exists(config.AUTH_STATE_FILE):
-                    await self.emit_log("INFO", "加载已保存的登录状态")
-                    await ctx.add_cookies([json.load(open(config.AUTH_STATE_FILE))])
-                else:
-                    login_success = await self.handle_login(ctx)
-                    if not login_success:
-                        await ctx.close()
-                        return
-            else:
-                await self.copy_cookies(ctx, contexts[0])
-                await self.emit_log("INFO", f"Thread-{i+1} 已复制登录状态")
-
+        # 基于 storage_state 为每个线程创建独立 context
+        for i in range(max_threads):
+            ctx = await self.browser.new_context(
+                storage_state=config.AUTH_STATE_FILE,
+                viewport={'width': config.VIEWPORT_WIDTH, 'height': config.VIEWPORT_HEIGHT},
+                user_agent=config.USER_AGENT
+            )
             contexts.append(ctx)
+            await self.emit_log("INFO", f"Thread-{i+1} context ready")
 
         # 创建任务队列
         task_queue = asyncio.Queue()

app/user_resolver.py

@@ -0,0 +1,153 @@
+
+"""user_resolver.py
+
+将“数字小红书号（例如 11432840954）”解析成 profile_id（/user/profile/{profile_id} 里的那串）。
+- 使用 Playwright 打开搜索结果页（更接近真实浏览器，风险更低）
+- 解析 HTML：根据 '小红书号：<keyword>' 定位，再提取附近的 profile href
+- 强制缓存：data/profile_map.json，避免重复搜索造成风控压力
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import json
+import os
+import random
+import re
+from html import unescape
+from typing import Dict, Optional, Tuple
+
+from playwright.async_api import Browser
+
+from app import config
+
+PROFILE_MAP_FILE = os.path.join(config.DATA_DIR, "profile_map.json")
+
+
+def _load_map() -> Dict[str, str]:
+    if not os.path.exists(PROFILE_MAP_FILE):
+        return {}
+    try:
+        with open(PROFILE_MAP_FILE, "r", encoding="utf-8") as f:
+            return json.load(f) or {}
+    except Exception:
+        return {}
+
+
+def _save_map(m: Dict[str, str]) -> None:
+    tmp = PROFILE_MAP_FILE + ".tmp"
+    with open(tmp, "w", encoding="utf-8") as f:
+        json.dump(m, f, ensure_ascii=False, indent=2)
+    os.replace(tmp, PROFILE_MAP_FILE)
+
+
+def extract_profile_id_from_search_html(html: str, keyword: str) -> Optional[str]:
+    """从 search_result HTML 中解析出对应 keyword 的 profile_id。"""
+    if not html:
+        return None
+
+    html = unescape(html)
+    marker = f"小红书号：{keyword}"
+    idx = html.find(marker)
+    if idx == -1:
+        return None
+
+    start = max(0, idx - 5000)
+    end = min(len(html), idx + 5000)
+    chunk = html[start:end]
+
+    m = re.search(r'href="\/user\/profile\/([0-9a-fA-F]+)', chunk)
+    if not m:
+        return None
+    return m.group(1)
+
+
+def parse_line_to_keyword_or_profile(line: str) -> Tuple[Optional[str], Optional[str], Optional[str]]:
+    """解析一行 txt，返回 (keyword数字, profile_id, label备注) 三者之一。
+
+    允许格式：
+    - 11432840954
+    - 11432840954  张三
+    - https://www.xiaohongshu.com/user/profile/<profile_id> ...
+    - /user/profile/<profile_id> ...
+    - profile_id(十六进制串)
+    - 支持行尾 # 备注
+    """
+    raw = line.strip()
+    if not raw:
+        return None, None, None
+
+    # 整行注释
+    if raw.startswith("#") or raw.startswith("//"):
+        return None, None, None
+
+    # 拆备注：支持 # 以及连续空格
+    label = None
+    if "#" in raw:
+        raw, label = raw.split("#", 1)
+        raw = raw.strip()
+        label = label.strip() or None
+
+    parts = raw.split()
+    core = parts[0].strip() if parts else ""
+    if len(parts) > 1 and not label:
+        label = " ".join(parts[1:]).strip() or None
+
+    # URL/相对路径中直接提取 profile_id
+    m = re.search(r"/user/profile/([0-9a-fA-F]+)", core)
+    if m:
+        return None, m.group(1), label
+
+    # 可能直接就是 profile_id（十六进制串，长度>=8）
+    if re.fullmatch(r"[0-9a-fA-F]{8,}", core):
+        return None, core, label
+
+    # 纯数字：小红书号
+    if re.fullmatch(r"\d{5,20}", core):
+        return core, None, label
+
+    return None, None, label
+
+
+async def resolve_keyword_to_profile_id(browser: Browser, keyword: str, *, slow_mode: bool = True) -> Tuple[Optional[str], str]:
+    """将数字 keyword 解析成 profile_id，并写入缓存。返回 (profile_id, message)。"""
+    m = _load_map()
+    if keyword in m:
+        return m[keyword], "cache"
+
+    # 使用新的 context（不强制登录）
+    context = await browser.new_context()
+    page = await context.new_page()
+
+    try:
+        url = f"{config.XIAOHONGSHU_BASE_URL}/search_result?keyword={keyword}&source=unknown"
+        await page.goto(url, wait_until="domcontentloaded", timeout=20000)
+
+        # 轻微等待/滚动（更像真人浏览）
+        if slow_mode:
+            await page.wait_for_timeout(int(random.uniform(800, 1600)))
+            # 小幅滚动一下
+            try:
+                await page.mouse.wheel(0, random.randint(200, 600))
+            except Exception:
+                pass
+            await page.wait_for_timeout(int(random.uniform(400, 1000)))
+
+        html = await page.content()
+        pid = extract_profile_id_from_search_html(html, keyword)
+        if not pid:
+            return None, "not_found"
+
+        m[keyword] = pid
+        _save_map(m)
+        return pid, "ok"
+    except Exception as e:
+        return None, f"error:{e}"
+    finally:
+        try:
+            await page.close()
+        except Exception:
+            pass
+        try:
+            await context.close()
+        except Exception:
+            pass

小红书数据采集器使用指南.md

@@ -0,0 +1,353 @@
+# 小红书数据采集器使用指南
+
+## 系统概述
+
+这是一个基于 FastAPI + Playwright 的小红书数据采集器，具有 Web 可视化监控界面，支持多线程采集、实时进度展示和持久化日志记录。
+
+## 系统特点
+
+- 🌐 **Web 可视化界面**：实时监控采集进度和状态
+- 🔐 **真实扫码登录**：打开小红书官方登录页面，扫码登录后验证状态
+- 👥 **账号管理**：支持添加、删除用户账号
+- 📊 **实时日志**：分类显示操作日志，支持过滤和搜索
+- 🔄 **多线程采集**：支持单线程/多线程模式切换
+- 🐳 **Docker 部署**：容器化部署，支持自动更新
+- 📁 **数据持久化**：所有数据本地存储，重启不丢失
+
+## 快速开始
+
+### 1. Docker 部署（推荐）
+
+```bash
+# 克隆或下载项目
+cd /path/to/demo
+
+# 构建并启动容器（使用18085端口）
+docker-compose up -d --build
+
+# 查看容器状态
+docker-compose ps
+
+# 查看日志
+docker-compose logs -f
+```
+
+### 2. 本地运行
+
+```bash
+# 安装依赖
+pip install -r requirements.txt
+
+# 安装浏览器
+playwright install chromium
+
+# 创建数据目录
+mkdir -p data data/screenshots
+
+# 运行程序
+python main.py
+```
+
+### 3. 访问系统
+
+打开浏览器访问：`http://localhost:18085`
+
+## 系统界面说明
+
+### 1. 账号管理区域
+
+![账号管理](./images/account-management.png)
+
+- **添加账号**：点击添加账号按钮，输入小红书用户 ID
+- **刷新账号**：重新加载账号列表和状态
+- **登录状态**：
+  - 🔴 红色圆点：未登录
+  - 🟢 绿色圆点：已登录
+  - 显示剩余登录时间（小时:分钟）
+
+### 2. 控制面板
+
+![控制面板](./images/control-panel.png)
+
+- **启动采集**：开始数据采集任务
+- **停止**：停止正在进行的采集任务
+- **清空日志**：清空所有历史日志
+- **导出数据**：下载采集到的数据文件
+- **模式选择**：
+  - 单线程：逐个处理账号
+  - 多线程：同时处理多个账号（可配置线程数）
+- **线程数**：多线程模式下的并发线程数（1-10）
+
+### 3. 进度监控
+
+![进度监控](./images/progress.png)
+
+- **整体进度**：显示采集进度条和百分比
+- **活跃线程**：多线程模式下显示正在运行的线程数
+- **用户列表**：显示每个用户的采集状态
+  - ✅ 已完成：显示采集的笔记数量
+  - 🔄 进行中：显示当前处理的笔记数量
+  - ⏳ 待处理：尚未开始处理的账号
+  - ❌ 失败：采集失败的账号
+
+### 4. 日志面板
+
+![日志面板](./images/logs.png)
+
+- **日志级别过滤**：可选择查看 ALL/INFO/SUCCESS/WARNING/ERROR/DEBUG 级别的日志
+- **搜索功能**：搜索特定关键词的日志
+- **自动滚动**：开启后自动滚动到最新日志
+- **时间戳**：显示每条日志的具体时间
+- **线程标识**：多线程模式下显示日志来源线程
+
+### 5. 错误截图
+
+![错误截图](./images/screenshots.png)
+
+如果采集过程中遇到错误（如风控检测），系统会自动截图并保存：
+- 截图保存在：`data/screenshots/` 目录
+- 在界面中显示错误截图缩略图
+- 可点击查看大图或下载所有截图
+
+## 操作流程
+
+### 1. 首次使用
+
+```bash
+# 1. 启动系统
+docker-compose up -d --build
+
+# 2. 访问 Web 界面
+# 打开 http://localhost:18080
+
+# 3. 添加要采集的用户 ID
+# 点击"添加账号"按钮，输入小红书用户 ID
+# 格式：长字符串（如 5ef74296000000000100003a）
+# 可从浏览器地址栏获取：https://www.xiaohongshu.com/user/profile/用户ID
+
+# 4. 真实扫码登录
+# 点击"打开登录页"按钮，会在新窗口打开小红书官方登录页面
+# 在打开的页面中使用小红书App扫描二维码完成登录
+# 登录成功后，返回本页面点击"验证登录"按钮
+# 登录状态有效期：24小时
+```
+
+### 2. 配置采集参数
+
+1. 选择采集模式：
+   - **单线程**：稳定但速度慢，适合少量账号
+   - **多线程**：速度快，适合大量账号（推荐 3-5 个线程）
+
+2. 设置线程数（多线程模式）：
+   - 建议：3-5 个线程
+   - 过多线程可能触发风控
+
+### 3. 开始采集
+
+1. 确保已添加至少一个用户账号
+2. 确保已登录（显示绿色状态）
+3. 点击"启动采集"
+4. 系统会：
+   - 检查登录状态
+   - 读取用户列表
+   - 开始采集并实时显示进度
+
+### 4. 监控采集
+
+采集过程中可以：
+- 查看实时进度和状态
+- 监控日志输出
+- 观察各线程工作状态
+- 随时停止采集（点击"停止"）
+
+### 5. 数据导出
+
+采集完成后可以：
+- 查看每个用户的数据文件：`data/{用户ID}.json`
+- 下载所有日志：点击"导出数据"
+- 下载错误截图（如有）
+
+## 用户 ID 获取方法
+
+### 方法1：浏览器地址栏
+
+1. 打开小红书网页版
+2. 访问目标用户主页：https://www.xiaohongshu.com/user/profile/用户名
+3. 从浏览器地址栏复制用户 ID：
+   ```
+   https://www.xiaohongshu.com/user/profile/5ef74296000000000100003a
+   ```
+   复制 `5ef74296000000000100003a` 部分
+
+### 方法2：开发者工具
+
+1. 在用户页面按 F12 打开开发者工具
+2. 切换到 Network（网络）标签
+3. 刷新页面
+4. 查找包含 "user" 或 "profile" 的请求
+5. 从请求 URL 中提取用户 ID
+
+## 数据文件说明
+
+### 输入文件
+
+```
+data/users.txt     # 用户 ID 列表，每行一个
+```
+
+### 输出文件
+
+```
+data/
+├── auth_state.json    # 登录状态缓存
+├── logs.json          # 操作日志历史
+├── users.txt          # 用户列表
+├── 5ef74296000000000100003a.json  # 用户采集数据
+├── 5b6c1f9e0000000001000388.json  # 用户采集数据
+└── screenshots/       # 错误截图目录
+    ├── error_xxx1.png
+    └── error_xxx2.png
+```
+
+### 数据格式示例
+
+```json
+// data/{用户ID}.json
+{
+  "user_id": "5ef74296000000000100003a",
+  "last_updated": "2025-01-12T10:30:00",
+  "notes": [
+    {
+      "title": "笔记标题",
+      "publish_time": "2025-01-10 14:30",
+      "location": "上海",
+      "comment_count": 128,
+      "like_count": 5234,
+      "collect_count": 892,
+      "note_url": "https://www.xiaohongshu.com/explore/xxx"
+    }
+  ]
+}
+```
+
+## 常见问题
+
+### Q1: 为什么提示"未登录"？
+
+A: 登录状态 24 小时后会自动过期，请：
+1. 点击"模拟登录"重新登录
+2. 检查 `data/auth_state.json` 文件是否存在
+
+### Q2: 采集速度很慢怎么办？
+
+A: 可以尝试：
+1. 使用多线程模式（建议 3-5 线程）
+2. 检查网络连接
+3. 避免在高峰期采集
+
+### Q3: 如何避免被封禁？
+
+A: 系统已内置防护措施：
+1. 拟人化延迟（随机 2-60 秒）
+2. 平滑滚动加载
+3. 多线程错开启动
+4. 风控检测自动截图
+5. 建议不要设置过多线程
+
+### Q4: 数据采集不全怎么办？
+
+A: 可能原因：
+1. 网络不稳定导致加载失败
+2. 笔记数量过多，滚动加载不完整
+3. 小红书页面结构变化
+
+### Q5: Docker 容器无法启动？
+
+A: 检查：
+1. Docker 是否运行
+2. 端口 18080 是否被占用
+3. Docker Compose 配置是否正确
+
+## 配置说明
+
+### 环境变量
+
+```env
+# Web 服务器配置
+PORT=18080
+HOST=0.0.0.0
+
+# 浏览器配置
+HEADLESS=false          # 是否无头模式
+SCREENSHOT_ON_ERROR=true # 错误时截图
+
+# 多线程配置
+MAX_CONCURRENT_THREADS=5 # 最大并发线程数
+THREAD_MIN_DELAY=2       # 线程间最小间隔（秒）
+```
+
+### 配置文件位置
+
+```python
+# app/config.py
+DATA_DIR = "data"                    # 数据目录
+SCREENSHOT_DIR = "data/screenshots"  # 截图目录
+MAX_CONCURRENT_THREADS = 5           # 最大并发线程数
+```
+
+## 更新和维护
+
+### 1. 自动更新（Docker）
+
+系统支持 Git 自动更新：
+1. 代码提交到远程仓库
+2. 系统自动拉取最新代码
+3. 检测到 Python 代码变化时建议重启容器
+
+### 2. 手动更新
+
+```bash
+# 拉取最新代码
+git pull origin master
+
+# 重新构建容器
+docker-compose build
+
+# 重启服务
+docker-compose up -d
+```
+
+### 3. 数据备份
+
+重要数据请定期备份：
+```bash
+# 备份数据目录
+tar -czf backup-$(date +%Y%m%d).tar.gz data/
+
+# 备份特定用户数据
+cp data/*.json backup-$(date +%Y%m%d)/
+```
+
+## 技术支持
+
+如果遇到问题：
+1. 查看 Web 界面的日志面板
+2. 检查 Docker 容器日志：`docker-compose logs`
+3. 查看 `data/logs.json` 文件
+4. 确保网络连接正常
+
+## 版本更新日志
+
+### v1.0.0 (2025-01-12)
+- ✅ 实现基础采集功能
+- ✅ Web 可视化界面
+- ✅ 多线程支持
+- ✅ 实时日志系统
+- ✅ 账号管理功能
+- ✅ 模拟登录系统
+- ✅ Docker 部署支持
+- ✅ 数据导出功能
+
+---
+
+**注意**：本工具仅供学习和研究使用，请遵守小红书的使用条款和相关法律法规。