全网电商平台API大全

以下是一些主流电商平台提供的API接口及其功能概述,涵盖了商品、订单、支付、用户等多个方面:

一、淘宝开放平台API

  1. 商品相关API
    • 获取商品详情API:根据商品ID查询商品标题、价格、描述等详情数据。
    • 按关键字搜索商品API:返回商品列表,包括商品标题、图片、优惠价等数据。
    • 按图搜索商品API:如拍立淘功能,根据用户上传的图片搜索相似的商品。
    • 获取指定店铺的所有商品信息API:用于获取某店铺的商品列表。
    • 获取商品分类API:获取电商平台的商品分类信息,帮助用户更好地浏览和筛选商品。
    • 获取商品的SKU详细信息API:用于查询商品的SKU(Stock Keeping Unit)信息。
  2. 订单相关API
    • 获取用户订单列表API:获取用户购买到的商品订单列表,包括订单状态、商品信息等。
    • 查询订单详情API:根据订单ID查询订单的详细信息,包括商品信息、支付状态、物流信息等。
    • 查询订单物流API:根据订单ID查询订单的物流信息,包括物流状态、物流跟踪信息等。
  3. 支付相关API
    • 支付API:用于处理用户的支付请求,包括支付参数的生成、支付状态的查询等。
  4. 用户相关API
    • 用户信息API:用于获取或更新用户信息,如用户昵称、头像、收货地址等。
    • 用户登录与授权API:处理用户的登录、授权等功能,确保用户能够安全地访问电商平台。
  5. 其他API
    • 优惠券/促销API:用于生成、查询、领取、使用优惠券等功能;设置、查询促销活动信息,如满减、打折等。
    • 商品评价API:用于用户提交商品评价或查询商品评价信息的接口。
    • 商品上下架API:用于商品的上下架操作,包括查询商品的上下架时间等。
    • 购物车管理API:用于管理购物车的商品,包括添加、删除、清空购物车,以及将购物车商品保存为订单等操作。
    • 上传图片API:用于将图片上传到电商平台服务器,常用于商品详情页的图片展示。

二、京东开放平台API

  1. 商品管理API
    • 获取商品信息、搜索商品、查询商品销量、获取商品SKU信息等。
  2. 订单管理API
    • 查询用户订单、获取订单详情、查询订单物流信息等。
  3. 支付与结算API
    • 处理支付请求、查询支付状态、退款处理等。
  4. 用户管理API
    • 用户注册、登录、信息更新、收货地址管理等。
  5. 数据分析API
    • 提供订单数据、商品销售数据等,用于数据挖掘和分析。

三、拼多多开放平台API

  1. 商品API
    • 商品查询、商品上下架、库存管理、价格调整等。
  2. 订单API
    • 订单查询、订单处理、物流查询等。
  3. 支付API
    • 支付请求处理、支付状态查询等。
  4. 用户API
    • 用户信息管理、登录授权等。
  5. 营销API
    • 优惠券管理、促销活动设置等。

四、其他电商平台API

  1. 1688开放平台API
    • 类似于淘宝开放平台,提供商品、订单、支付、用户等API接口。
  2. 亚马逊MWS API
    • 用于商品信息的批量上传和更新、订单处理、库存管理等。
  3. eBay API
    • 提供商品搜索、商品发布、订单管理、用户管理等功能接口。

请注意,以上列举的电商平台API接口只是其中的一部分,实际上还有更多其他类型的接口,如数据统计接口、消息通知接口等。此外,不同的电商平台提供的API接口也可能有所不同,具体使用时需要参考各平台的API文档。获取API KEY测试

### 如何在 CUDA 10.2 上安装 PyTorch 为了确保顺利安装适用于 CUDA 10.2 的 PyTorch 版本,建议通过 Anaconda 来管理依赖关系和环境。以下是具体操作指南: #### 创建并激活新的 Conda 环境 推荐先创建一个新的 Python 环境来隔离不同项目的库文件,防止版本冲突。 ```bash conda create -n pytorch_env python=3.7 conda activate pytorch_env ``` #### 配置国内镜像源加快下载速度 考虑到网络因素可能影响包的获取效率,可设置清华大学开源软件镜像站作为默认渠道之一[^5]。 ```bash conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --set show_channel_urls yes conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/ ``` #### 安装指定版本的 PyTorch 及其相关组件 根据需求选择合适的 PyTorch 和其他必要的扩展模块版本进行安装。对于 CUDA 10.2 用户来说,可以选择如下命令完成安装过程[^2]。 ```bash conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch ``` #### 验证安装情况 最后一步是在 Python 解释器内部验证是否正确加载了带有 GPU 支持功能的 PyTorch 库[^4]。 ```python import torch print(torch.__version__) print(torch.cuda.is_available()) ``` 如果一切正常,则会显示相应的 PyTorch 版本号,并确认存在可用的 CUDA 设备支持。
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