电商 API 接口数据采集实例与应用

原创 于 2025-12-07 16:34:47 发布 · 779 阅读 · 4 ·
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#python #前端 #机器学习 #开发语言 #数据库 #人工智能

电商 API 接口是合规获取平台数据的核心方式，相比爬虫具备稳定性高、数据维度全、法律风险低的优势。本文结合淘宝、京东、拼多多、亚马逊四大主流平台的 API，提供可落地的采集实例，并详解采集后数据的典型应用场景，覆盖商品、库存、订单、评论等核心维度。

一、前置通用准备

无论对接哪个平台的 API，需完成以下基础步骤：

  1. 开发者认证：注册对应平台开放平台账号，完成企业 / 个人认证（企业认证权限更全）；
  2. 创建应用：申请应用并获取核心密钥（如 AppKey/AppSecret、AccessKey/SecretKey）；
  3. 权限申请：申请目标接口的调用权限（部分接口需审核，免费版有调用频率限制）；
  4. 环境配置：安装平台官方 / 第三方 SDK（Python 为主）。

二、各平台 API 数据采集实例

实例 1：淘宝开放平台（TOP）- 商品主图 + SKU + 订单数据采集

1. 接入准备
  • 平台地址：淘宝开放平台
  • 核心接口：taobao.item.get（商品基础）、taobao.item.sku.get（SKU）、taobao.trades.sold.get（订单）
  • 安装 SDK：pip install topapi
2. 代码实现（商品 + SKU + 订单采集）

python

运行

from topapi import TopClient
from topapi.request import ItemGetRequest, ItemSkuGetRequest, TradesSoldGetRequest
import datetime

# 初始化客户端
def init_taobao_client(appkey, appsecret):
    return TopClient(appkey=appkey, appsecret=appsecret, sandbox=False)

# 1. 采集商品基础数据（主图、标题、价格）
def get_taobao_item(client, item_id):
    req = ItemGetRequest()
    req.num_iid = item_id  # 商品ID
    req.fields = "num_iid,title,pic_url,item_imgs,price,stock"  # 指定返回字段
    resp = client.execute(req)
    
    if "error_response" in resp:
        raise Exception(f"商品采集失败：{resp['error_response']['msg']}")
    
    # 提取核心数据
    item = resp["item_get_response"]["item"]
    return {
        "商品ID": item["num_iid"],
        "标题": item["title"],
        "主图URL": item["pic_url"],
        "多图URL": [img["url"] for img in item.get("item_imgs", {}).get("item_img", [])],
        "售价": item["price"],
        "库存": item.get("stock", 0)
    }

# 2. 采集SKU数据（属性、价格、库存）
def get_taobao_sku(client, item_id):
    req = ItemSkuGetRequest()
    req.num_iid = item_id
    resp = client.execute(req)
    
    if "error_response" in resp:
        raise Exception(f"SKU采集失败：{resp['error_response']['msg']}")
    
    skus = resp["item_sku_get_response"]["skus"]["sku"]
    return [
        {
            "SKU_ID": sku["sku_id"],
            "属性": sku["props_name"].replace(";", " | "),
            "价格": sku["price"],
            "库存": sku["stock"]
        } for sku in skus
    ]

# 3. 采集近7天订单数据
def get_taobao_orders(client, start_date, end_date):
    req = TradesSoldGetRequest()
    req.start_created = start_date  # 格式：2025-12-01 00:00:00
    req.end_created = end_date
    req.fields = "tid,title,price,num,created,status"
    req.page_size = 20  # 每页条数
    resp = client.execute(req)
    
    if "error_response" in resp:
        raise Exception(f"订单采集失败：{resp['error_response']['msg']}")
    
    return resp["trades_sold_get_response"]["trades"]["trade"]

# 主执行逻辑
if __name__ == "__main__":
    # 替换为自己的密钥和商品ID
    APPKEY = "你的淘宝AppKey"
    APPSECRET = "你的淘宝AppSecret"
    ITEM_ID = "765432109876"
    
    client = init_taobao_client(APPKEY, APPSECRET)
    
    # 采集商品数据
    item_data = get_taobao_item(client, ITEM_ID)
    print("商品基础数据：\n", item_data)
    
    # 采集SKU数据
    sku_data = get_taobao_sku(client, ITEM_ID)
    print("\nSKU数据：\n", sku_data)
    
    # 采集近7天订单
    end_date = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
    start_date = (datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=7)).strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
    order_data = get_taobao_orders(client, start_date, end_date)
    print("\n近7天订单：\n", order_data[:2])  # 打印前2条
3. 输出示例

plaintext

商品基础数据：
 {'商品ID': '765432109876', '标题': '2025新款纯棉T恤男女同款', '主图URL': 'https://img.alicdn.com/imgextra/i1/xxx.jpg', '多图URL': ['https://img.alicdn.com/imgextra/i2/xxx.jpg'], '售价': '59.9', '库存': 1200}

SKU数据：
 [{'SKU_ID': '123456789', '属性': '颜色:白色 | 尺寸:M', '价格': '59.9', '库存': 300}, {'SKU_ID': '123456790', '属性': '颜色:黑色 | 尺寸:L', '价格': '59.9', '库存': 400}]

实例 2：京东开放平台 - 库存 + 价格 + 物流数据采集

1. 接入准备
  • 平台地址：京东开放平台
  • 核心接口：jd.union.open.goods.promotion.info.get（商品价格）、jd.pop.stock.read.get（库存）、jd.logistics.order.trace.query（物流）
  • 安装 SDK：pip install jd-open-api
2. 代码实现（库存 + 价格 + 物流）

python

运行

import requests
import time
import hashlib
import json

# 京东API签名生成（必填）
def jd_sign(params, appkey, appsecret):
    params["app_key"] = appkey
    params["timestamp"] = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime())
    params["format"] = "json"
    params["v"] = "2.0"
    params["sign_method"] = "md5"
    
    # 按字母排序拼接参数
    sorted_params = sorted(params.items(), key=lambda x: x[0])
    sign_str = appsecret + "".join([f"{k}{v}" for k, v in sorted_params]) + appsecret
    params["sign"] = hashlib.md5(sign_str.encode()).hexdigest().upper()
    return params

# 1. 采集商品价格与基础信息
def get_jd_goods_price(appkey, appsecret, sku_id):
    url = "https://router.jd.com/api"
    params = {
        "method": "jd.union.open.goods.promotion.info.get",
        "skuIds": sku_id
    }
    signed_params = jd_sign(params, appkey, appsecret)
    resp = requests.get(url, params=signed_params)
    result = resp.json()
    
    if result["code"] != 0:
        raise Exception(f"价格采集失败：{result['msg']}")
    
    goods = result["result"]["data"][0]
    return {
        "SKU_ID": goods["skuId"],
        "商品标题": goods["skuName"],
        "原价": goods["price"],
        "促销价": goods["promotionPrice"],
        "佣金比例": goods["commissionShare"]
    }

# 2. 采集库存数据
def get_jd_stock(appkey, appsecret, sku_id):
    url = "https://router.jd.com/api"
    params = {
        "method": "jd.pop.stock.read.get",
        "skuId": sku_id,
        "wareId": 12345  # 仓库ID，需替换为自己的仓库
    }
    signed_params = jd_sign(params, appkey, appsecret)
    resp = requests.get(url, params=signed_params)
    result = resp.json()
    
    if result["code"] != 0:
        raise Exception(f"库存采集失败：{result['msg']}")
    
    return {
        "SKU_ID": sku_id,
        "可用库存": result["result"]["stockNum"],
        "锁定库存": result["result"]["lockNum"],
        "库存状态": result["result"]["stockState"]
    }

# 主执行逻辑
if __name__ == "__main__":
    JD_APPKEY = "你的京东AppKey"
    JD_APPSECRET = "你的京东AppSecret"
    JD_SKU_ID = "100090987654"
    
    # 采集价格
    price_data = get_jd_goods_price(JD_APPKEY, JD_APPSECRET, JD_SKU_ID)
    print("京东商品价格：\n", price_data)
    
    # 采集库存
    stock_data = get_jd_stock(JD_APPKEY, JD_APPSECRET, JD_SKU_ID)
    print("\n京东商品库存：\n", stock_data)

实例 3：拼多多开放平台 - 拼团数据 + 用户评价采集

1. 接入准备
  • 平台地址：拼多多开发平台
  • 核心接口：pdd.goods.detail.get（商品 + 拼团）、pdd.goods.comment.list.get（评价）
  • 安装 SDK：pip install pdd-open-api
2. 代码实现（拼团 + 评价）

python

运行

from pdd_open_api import PddClient

# 初始化客户端
client = PddClient(
    client_id="你的拼多多ClientID",
    client_secret="你的拼多多ClientSecret",
    access_token="你的Access Token"  # 需通过授权获取
)

# 1. 采集商品拼团数据
def get_pdd_goods_detail(goods_id):
    req = {
        "goods_id": goods_id,
        "need_group_info": True  # 开启拼团信息
    }
    resp = client.execute("pdd.goods.detail.get", req)
    
    if resp["error_code"] != 0:
        raise Exception(f"商品采集失败：{resp['error_msg']}")
    
    goods = resp["goods_detail_response"]["goods_detail"]
    return {
        "商品ID": goods["goods_id"],
        "标题": goods["goods_name"],
        "拼团价": goods["min_group_price"],
        "单买价": goods["min_normal_price"],
        "拼团人数": goods["group_success_num"]  # 已拼成功人数
    }

# 2. 采集商品评价
def get_pdd_comments(goods_id, page=1):
    req = {
        "goods_id": goods_id,
        "page": page,
        "page_size": 20,
        "type": 0  # 0-全部评价，1-好评，2-中评，3-差评
    }
    resp = client.execute("pdd.goods.comment.list.get", req)
    
    if resp["error_code"] != 0:
        raise Exception(f"评价采集失败：{resp['error_msg']}")
    
    comments = resp["goods_comment_list_get_response"]["comments"]
    return [
        {
            "用户ID": comment["user_id"],
            "评价内容": comment["content"],
            "评分": comment["score"],
            "晒图数": len(comment.get("image_urls", []))
        } for comment in comments
    ]

# 主执行
if __name__ == "__main__":
    PDD_GOODS_ID = 123456789  # 拼多多商品ID
    
    # 采集拼团数据
    goods_data = get_pdd_goods_detail(PDD_GOODS_ID)
    print("拼多多商品拼团数据：\n", goods_data)
    
    # 采集评价
    comment_data = get_pdd_comments(PDD_GOODS_ID)
    print("\n商品评价（前2条）：\n", comment_data[:2])

实例 4：亚马逊 SP-API - 跨境商品 + 评论数据采集（海外电商）

1. 接入准备
  • 平台地址：亚马逊开放者平台
  • 核心接口：catalogItems（商品信息）、reviews（评论）
  • 安装 SDK：pip install python-amazon-sp-api
2. 代码实现（跨境商品 + 评论）

python

运行

from sp_api.api import CatalogItems, Reviews
from sp_api.base import SellingApiAuth

# 初始化亚马逊认证
auth = SellingApiAuth(
    refresh_token="你的亚马逊RefreshToken",
    lwa_app_id="你的LWA App ID",
    lwa_client_secret="你的LWA Client Secret",
    aws_access_key_id="你的AWS Access Key",
    aws_secret_access_key="你的AWS Secret Key",
    region="us-east-1"  # 亚马逊区域（北美/欧洲/日本等）
)

# 1. 采集亚马逊商品信息
def get_amazon_product(asin):
    api = CatalogItems(auth=auth)
    resp = api.get_catalog_item(asin=asin)
    
    product = resp.payload["Items"][0]
    return {
        "ASIN": product["ASIN"],
        "标题": product["ItemName"],
        "售价": product["SalesRankings"][0]["Price"],
        "类目": product["ProductGroup"],
        "库存状态": product["Availability"]["AvailabilityType"]
    }

# 2. 采集亚马逊商品评论
def get_amazon_reviews(asin, page=1):
    api = Reviews(auth=auth)
    resp = api.get_reviews(asin=asin, page=page)
    
    reviews = resp.payload["Reviews"]
    return [
        {
            "评论ID": review["ReviewId"],
            "评分": review["StarRating"],
            "评论内容": review["ReviewText"],
            "发布时间": review["ReviewDate"]
        } for review in reviews
    ]

# 主执行
if __name__ == "__main__":
    AMAZON_ASIN = "B08XYZ1234"  # 亚马逊商品ASIN
    
    # 采集商品信息
    amazon_product = get_amazon_product(AMAZON_ASIN)
    print("亚马逊商品数据：\n", amazon_product)
    
    # 采集评论
    amazon_reviews = get_amazon_reviews(AMAZON_ASIN)
    print("\n亚马逊评论（前2条）：\n", amazon_reviews[:2])

三、采集数据的典型应用场景

采集后的 API 数据可直接落地到业务运营、决策、风控等环节，以下是高频应用场景：

场景 1：智能库存预警与补货

  • 数据来源：淘宝 / 京东 / 拼多多的库存 API、订单 API；
  • 应用逻辑：
    1. 实时采集各 SKU 库存数据，设置阈值（如库存 < 50 件触发预警）；
    2. 结合订单数据计算销量增速，自动生成补货建议（如 “白色 M 码 T 恤日销 30 件，库存剩余 40 件，建议补货 200 件”）；
  • 价值：缺货率下降 70%，库存周转率提升 40%，避免超卖赔付。

场景 2：竞品价格监控与动态定价

  • 数据来源：京东 / 淘宝的商品价格 API、SKU API；
  • 应用逻辑：
    1. 定时采集 TOP10 竞品的售价、促销价、SKU 属性；
    2. 配置定价规则（如 “比最低价竞品低 2%，但不低于成本价”）；
    3. 自动调用价格修改 API 调整售价；
  • 价值：价格调整响应时间从 24 小时缩至 10 分钟，市场份额提升 3-5%。

场景 3：用户评价挖掘与产品优化

  • 数据来源：拼多多 / 亚马逊的评论 API；
  • 应用逻辑：
    1. 批量采集评论，通过 NLP（如 jieba+TextCNN）分析核心痛点（如 “面料起球”“尺寸偏小”）；
    2. 输出产品优化报告，同步至供应链部门；
  • 价值：新品迭代周期缩短 50%，差评率下降 25%。

场景 4：跨境电商订单与物流协同

  • 数据来源：亚马逊 SP-API、物流商 API（如 DHL / 顺丰国际）；
  • 应用逻辑：
    1. 采集亚马逊订单后，自动调用物流 API 生成面单；
    2. 实时监控物流轨迹，异常（如清关延误）自动触发预警；
  • 价值：跨境订单处理时效从 2 小时缩至 5 分钟，物流纠纷率下降 40%。

场景 5：多平台运营数据看板

  • 数据来源：淘宝 / 京东 / 拼多多的订单、商品、库存 API；
  • 应用逻辑：
    1. 统一采集多平台数据，清洗后存入数据仓库（如 MySQL/ClickHouse）；
    2. 用 BI 工具（如 Tableau/Quick BI）搭建可视化看板，展示 “各平台 GMV、库存分布、爆款商品”；
  • 价值：运营决策从 “经验驱动” 变为 “数据驱动”，决策效率提升 80%。

四、关键注意事项

  1. 合规性：
    • 仅采集自有店铺数据，禁止爬取竞品非公开数据；
    • 跨境电商需遵守当地数据隐私法规（如欧盟 GDPR）。
  2. 频率限制：
    • 免费版 API 有调用次数限制（如淘宝开放平台 100 次 / 天），避免超限导致封禁；
    • 批量采集时添加延时（如 1 秒 / 次），或升级付费版提升配额。
  3. 错误处理：
    • 增加重试机制（如 requests 的 retry 库），处理接口超时、密钥过期等异常；
    • 记录接口调用日志，便于排查问题。
  4. 数据安全：
    • 密钥存储在环境变量 / 配置文件中，禁止硬编码；
    • 敏感数据（如用户订单）加密存储，定期备份。

五、总结

电商 API 接口采集是数字化运营的核心基础，相比爬虫，其优势在于稳定性、合规性、数据完整性。实际应用中，需根据业务场景选择核心接口（如库存 / 价格 / 评论），优先解决 “效率瓶颈”（如多平台商品同步、库存预警），再逐步扩展至智能决策（如动态定价、用户画像）。

核心建议：

  1. 小步快跑：先落地 1-2 个核心场景（如库存预警），验证价值后再扩展；
  2. 技术选型：优先使用平台官方 SDK，减少签名、加密等底层开发工作；
  3. 成本控制：免费版满足中小商家需求，大商家可根据调用量选择付费版。
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本文介绍了网络协议分析的关键技术与工具。主要内容包括HTTP/HTTPS协议分析流程、常用抓包工具配置（Charles/Burp Suite）、协议格式解析方法以及签名算法还原技术。通过示例展示了完整的请求/响应分析过程，涵盖请求行、请求头、请求体的解析方法，特别关注签名相关字段的识别。文章还提供了Python代码示例演示如何自动分析HTTP请求结构，帮助逆向工程师理解业务逻辑、还原接口签名算法并实现自动化脚本。
使用 DeepSeek 提升工作效率
Deng872347348的博客
12-03 674
摘要：本文系统介绍了如何利用DeepSeek AI工具提升工作效率。文章首先分析职场痛点，指出DeepSeek在技术文档、代码开发、数据处理等专业场景的优势。随后详细解析核心功能模块，包括文本生成、代码支持、数据分析和知识管理，并明确其适用边界。重点提供了可直接复用的指令模板，涵盖技术文档撰写、脚本开发、数据可视化等典型场景，如自动生成API文档、Python数据分析脚本等。最后给出集成办公软件的最佳实践，并针对不同行业提供适配方案，强调AI工具"增强而非替代"的定位，帮助用户将重复性工
python中快速更新ini文件之方法~
英布之剑的优快云 Blog
12-02 185
Python标准库中的configparser模块可方便读写INI格式配置文件。通过ConfigParser()创建对象，使用read()读取文件，set()修改键值，write()保存更改。示例代码展示了更新INI文件的完整流程：创建解析器、读取文件、修改指定分组下的键值、保存修改并清理对象。使用前需导入configparser模块。该方法简单高效，适用于处理标准INI格式的配置文件。
第30篇：逆袭量化路：用 bot_start 和 bot_loop_start 玩转 Freqtrade 策略
最新发布
qq_36936892的博客
12-06 199
Freqtrade策略开发中，bot_start()和bot_loop_start()是两个关键生命周期函数。bot_start()在机器人启动时仅调用一次，适合初始化数据、加载资源等操作；bot_loop_start()在每个交易循环开始时触发，可用于状态刷新、动态参数调整等周期性任务。开发者应注意前者只需快速执行，后者需保持轻量以避免阻塞。合理使用这两个函数能增强策略灵活性，支持复杂交易逻辑实现。掌握这两个回调函数是提升Freqtrade策略开发效率的重要环节。
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