淘宝/天猫商品销量数据接口(taobao.item_get_sales)

淘宝/天猫没有公开提供商品销量数据的接口。但是,你可以尝试使用淘宝开放平台的接口去获取某个卖家的部分商品销量数据。

具体步骤如下:

  1. 复制Taobaoapi2014获取接口key和secret。
  2. 获取Access Token。
  3. 使用TopClient类调用taobao.tbk.item.info.get接口获取商品信息,其中需要传入卖家的seller_id和商品的num_iids。
  4. 根据返回的商品数据,可以获取到商品的销量信息。
  5. 根据商品ID或者是商品链接获取淘宝天猫商品月销量数据,和页面上显示一样。

taobao.item_get_sales-获取淘宝天猫商品详情数据接口返回值说明

1.请求方式:HTTP POST GET 复制Taobaoapi2014获取APISDK文件。

2.请求URL地址:o0b.cn/opandy 

3.请求参数:

请求参数:num_iid=520813250866

参数说明:num_iid:淘宝商品ID
monthly:1(获取月销量)

4.请求示例:

# coding:utf-8
"""
Compatible for python2.x and python3.x
requirement: pip install requests
"""
from __future__ import print_function
import requests
# 请求示例 url 默认请求参数已经做URL编码
url = "api-gw.xxx.cn/taobao/item_get_sales/?key=<您自己的apiKey>&secret=<您自己的apiSecret>&num_iid=520813250866"
headers = {
    "Accept-Encoding": "gzip",
    "Connection": "close"
}
if __name__ == "__main__":
    r = requests.get(url, headers=headers)
    json_obj = r.json()
    print(json_obj)

 5.返回结果:

{
 	 "item": [
	    {
			"num_iid": "42402278132",
			"detail_url": "http://item.taobao.com/item.htm?id=42402278132",
	 		"total_sales": "474149"
	    }
	],
	"data_from": "fu",
	"error": "",
	"reason": "",
	"error_code": "0000",
	"cache": 0,
	"api_info": "today:9 max:10000 all[20=9+0+11];expires:2030-12-31",
	"execution_time": "1.816",
	"server_time": "Beijing/2023-06-21 09:44:00",
	"client_ip": "115.153.49.96",
	"call_args": [],
	"api_type": "taobao",
	"translate_language": "zh-CN",
	"translate_engine": "baidu",
	"server_memory": "6.05MB",
	"request_id": "gw-1.649255deded03",
	"last_id": "1822039238"
	}

需要注意的是,这种方式只能获取到卖家公开展示的商品销量数据,而无法获取到其他卖家的销量数据。另外,接口的调用需要遵守淘宝开放平台的相关规则和限制。

### Python爬虫抓取淘宝商品数据并进行可视化 为了实现从淘宝网获取商品数据并通过Python进行处理和可视化的流程,下面提供了一个简化版本的方案。需要注意的是,在实际开发过程中应当遵循目标网站的服务条款以及法律法规。 #### 准备工作 安装必要的库文件: ```bash pip install requests beautifulsoup4 pandas matplotlib seaborn scrapy ``` 创建Scrapy项目结构用于更高效的数据采集[^3]: ```bash scrapy startproject taobao_spider cd taobao_spider ``` 定义Item对象存储所需字段信息: ```python import scrapy class Product(scrapy.Item): title = scrapy.Field() price = scrapy.Field() sales_volume = scrapy.Field() # 销量 shop_name = scrapy.Field() ``` 编写Spider脚本完成网页解析逻辑: ```python import re from urllib.parse import urljoin from ..items import Product class TaobaoSpider(scrapy.Spider): name = "taobao" allowed_domains = ["tmall.com"] start_urls = ['https://list.tmall.com/search_product.htm?q=关键词'] def parse(self, response): products = response.css('.product-iWrap') for product in products: item = Product() try: item['title'] = ''.join(product.xpath('./p[@class="productTitle"]/a//text()').extract()).strip() item['price'] = float(re.findall(r'\d+\.\d+', product.css('em::text').get())[0]) item['sales_volume'] = int(re.sub('\D', '', product.css('.deal-cnt::text').get())) item['shop_name'] = product.css('.shop-name a::attr(title)').get().strip() yield item except Exception as e: print(f'Error parsing {item}: {e}') next_page_url = response.css('#content b.next-page ~ a::attr(href)').get() if next_page_url is not None: absolute_next_page_url = urljoin(response.url, next_page_url) yield scrapy.Request(url=absolute_next_page_url, callback=self.parse) ``` 利用Pandas整理收集到的商品记录以便后续分析操作: ```python import pandas as pd dataframe = pd.DataFrame([ {'标题': 'iPhone X', '价格': 7988, '销量': 123456, '店铺名称': 'Apple Store'} ]) # 假设这里是从数据库读入大量真实数据... print(dataframe.head()) ``` 最后通过Matplotlib绘制图表展示销售趋势或其他特征分布情况: ```python import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set(style='whitegrid') plt.figure(figsize=(10, 6)) ax = sns.barplot(x=dataframe.index[:10], y='销量', data=dataframe.iloc[:10]) ax.set_xticklabels(labels=dataframe.loc[dataframe.index[:10], '标题'], rotation=45) for p in ax.patches: height = p.get_height() ax.text(p.get_x()+p.get_width()/2., height + 3, '{:.0f}'.format(height), ha="center") plt.title('Top 10 Best Selling Products on Tmall') plt.show() ``` 上述代码片段展示了如何构建一个简单的基于Scrapy框架的网络爬虫程序来提取天猫平台上的产品详情,并将其转换成易于理解的形式呈现出来。不过由于电商平台通常会设置反爬机制,因此建议读者仅限于学习目的尝试此方法,并严格遵守各站点的相关规定[^1]。
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