唯品会商品采集功能实现:关键字搜索商品列表API|获取商品详情数据API请求实例分享

一次实时数据链路丢数排查:从 MQTT 队列积压到 SQL 统计开销 本文通过一次实时数据链路压测,排查了从MQTT到ClickHouse的端到端数据丢失问题。核心方法是为每条消息添加序号,建立独立观察点(MQTT订阅端、Kafka消费者),结合转发服务阶段统计与线程栈分析,定位到下游处理速度不足源于Druid SQL合并统计的高开销。优化措施包括关闭SQL合并、扩容代理队列、增强生产侧失败处理,并验证15分钟内实现全链路对账一致,显著缓解积压与丢包。关键收获:数据可对账、明确各阶段“成功”定义、关注客户端队列状态。 阅读详情

一、前言

在电商数据采集场景中,唯品会作为知名平台,其商品数据的结构化采集具有重要应用价值(如市场分析、竞品监控等)。本文将基于 HTTP 请求原理,分享关键字搜索商品列表和获取商品详情数据的 API 请求实现方案,全程使用 Python+requests 库开发,兼顾实用性和可扩展性。

🔒 重要声明:本文内容仅用于技术研究与学习,采集数据需遵守唯品会《用户协议》及 robots.txt 规则,不得用于商业用途或恶意爬取,否则后果自负。

二、准备工作

2.1 开发环境
  • 编程语言:Python 3.7+
  • 核心库:requests(发送 HTTP 请求)、json(解析响应数据)
  • 辅助工具:Postman(API 调试)、Chrome 开发者工具(抓包分析)
  • 安装依赖:

pip install requests

2.2 关键前置知识
  • 唯品会 API 为HTTP 接口,需通过抓包获取真实请求地址、请求头、参数格式(直接猜测易触发反爬)
  • 核心反爬应对:设置合理的 User-Agent、Referer,控制请求频率(建议 1-2 秒 / 次)
  • 响应数据格式:均为 JSON,可直接解析提取字段

三、关键字搜索商品列表 API 实现

3.1 接口分析(抓包结果示例)

通过 Chrome 开发者工具(F12)抓包搜索行为,得到核心请求信息:

  • 请求方式:GET
  • 核心参数:

参数名

说明

示例值

keyword

搜索关键字

羽绒服

page

页码(从 1 开始)

1

pageSize

每页商品数量

20

app_name

固定值(抓包获取)

vipmobile_client

client

设备类型

ios/android

version

APP 版本号

9.9.90

  • 请求头(必填,模拟真实设备):

headers = {

"User-Agent": "Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 15_0 like Mac OS X) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Mobile/15E148 VIP/9.9.90",

"Referer": "https://m.vip.com/",

"Accept": "application/json, text/plain, */*",

"Content-Type": "application/json;charset=utf-8"

}

3.2 代码实现(搜索商品列表)

import requests

import json

import time

def search_vip_products(keyword, page=1, page_size=20):

"""

关键字搜索唯品会商品列表

:param keyword: 搜索关键字

:param page: 页码

:param page_size: 每页数量

:return: 结构化商品列表

"""

# 接口URL(抓包获取最新地址,可能会动态变化)

url = "https://m.vip.com/vips-mobile/rest/search/suggest"

# 请求参数

params = {

"keyword": keyword,

"page": page,

"pageSize": page_size,

"app_name": "vipmobile_client",

"client": "ios",

"version": "9.9.90",

"format": "json"

}

# 请求头(模拟移动端)

headers = {

"User-Agent": "Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 15_0 like Mac OS X) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Mobile/15E148 VIP/9.9.90",

"Referer": "https://m.vip.com/",

"Accept": "application/json, text/plain, */*"

}

try:

# 发送GET请求(超时设置10秒,避免卡死)

response = requests.get(

url=url,

params=params,

headers=headers,

timeout=10,

verify=False # 忽略SSL证书验证(部分环境需开启)

)

# 响应状态码判断

if response.status_code == 200:

result = response.json()

# 提取核心商品数据(根据实际响应结构调整字段)

products = []

if result.get("data") and result["data"].get("products"):

for item in result["data"]["products"]:

product_info = {

"商品ID": item.get("productId", ""),

"商品名称": item.get("productName", ""),

"品牌名称": item.get("brandName", ""),

"原价": item.get("originalPrice", 0),

"折扣价": item.get("salePrice", 0),

"折扣率": item.get("discount", ""),

"商品图片": item.get("picUrl", ""),

"商品链接": f"https://m.vip.com/detail-{item.get('productId', '')}.html"

}

products.append(product_info)

print(f"第{page}页采集完成,共{len(products)}件商品")

return products

else:

print(f"请求失败,状态码:{response.status_code}")

return []

except Exception as e:

print(f"搜索商品列表异常:{str(e)}")

return []

# 测试:搜索"羽绒服"第1页商品

if __name__ == "__main__":

keyword = "羽绒服"

product_list = search_vip_products(keyword, page=1)

print(json.dumps(product_list, ensure_ascii=False, indent=2))

3.3 分页处理扩展

若需采集多页数据,可添加循环逻辑:

 

def batch_search_products(keyword, total_pages=3):

"""批量采集多页商品"""

all_products = []

for page in range(1, total_pages + 1):

products = search_vip_products(keyword, page=page)

if not products:

break # 无数据则停止分页

all_products.extend(products)

time.sleep(1.5) # 间隔1.5秒,避免反爬

print(f"批量采集完成,共{len(all_products)}件商品")

return all_products

# 测试批量采集3页

batch_products = batch_search_products("羽绒服", total_pages=3)

四、获取商品详情数据 API 实现

4.1 接口分析(基于商品 ID)

通过商品 ID 请求详情接口,抓包核心信息:

  • 请求方式:GET
  • 核心参数:

参数名

说明

示例值

productId

商品 ID(从列表接口获取)

123456789

app_name

固定值

vipmobile_client

client

设备类型

ios

4.2 代码实现(获取商品详情)

def get_product_detail(product_id):

"""

根据商品ID获取详情数据

:param product_id: 商品ID

:return: 商品详情字典

"""

url = "https://m.vip.com/vips-mobile/rest/product/detail"

params = {

"productId": product_id,

"app_name": "vipmobile_client",

"client": "ios",

"version": "9.9.90",

"format": "json"

}

headers = {

"User-Agent": "Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 15_0 like Mac OS X) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Mobile/15E148 VIP/9.9.90",

"Referer": f"https://m.vip.com/detail-{product_id}.html",

"Accept": "application/json, text/plain, */*"

}

try:

response = requests.get(

url=url,

params=params,

headers=headers,

timeout=10,

verify=False

)

if response.status_code == 200:

result = response.json()

detail_data = result.get("data", {})

# 提取详细字段(规格、库存、详情描述等)

product_detail = {

"商品ID": detail_data.get("productId", ""),

"商品名称": detail_data.get("productName", ""),

"品牌ID": detail_data.get("brandId", ""),

"品牌名称": detail_data.get("brandName", ""),

"原价": detail_data.get("originalPrice", 0),

"折扣价": detail_data.get("salePrice", 0),

"库存状态": detail_data.get("stockStatus", ""), # 有货/无货

"商品规格": [spec.get("specValue") for spec in detail_data.get("specs", [])], # 颜色、尺码等

"商品卖点": detail_data.get("sellingPoints", ""),

"详情描述": detail_data.get("description", ""),

"售后服务": detail_data.get("afterService", ""),

"产地": detail_data.get("productionPlace", "")

}

return product_detail

else:

print(f"获取详情失败,商品ID:{product_id},状态码:{response.status_code}")

return {}

except Exception as e:

print(f"获取商品详情异常:{str(e)}")

return {}

# 测试:获取某个商品的详情(使用列表接口返回的商品ID)

if __name__ == "__main__":

product_id = "123456789" # 替换为真实商品ID

detail = get_product_detail(product_id)

print(json.dumps(detail, ensure_ascii=False, indent=2))

五、核心注意事项(避坑指南)

5.1 反爬应对策略
  1. 请求头伪装:必须携带真实的 User-Agent(移动端优先),Referer 需与请求 URL 匹配
  1. 请求频率控制:单次请求间隔≥1 秒,批量采集建议使用代理 IP 池(避免 IP 被封)
  1. 接口动态变化:唯品会 API 地址 / 参数可能定期更新,需重新抓包更新代码
  1. Cookie 处理:若出现 403 错误,可添加抓包获取的 Cookie(放入 headers 中)
5.2 合规性要求
  1. 禁止高频次、大规模爬取,避免对平台服务器造成压力
  1. 采集数据仅用于学习,不得泄露、售卖或用于商业竞争
  1. 遵守 robots.txt 规则(唯品会 robots.txt:https://www.vip.com/robots.txt)
5.3 异常处理
  • 增加重试机制(如 requests.adapters.HTTPAdapter),应对网络波动
  • 对缺失字段设置默认值,避免解析 JSON 时报错
  • 定期验证接口可用性,及时更新请求参数 / URL

六、功能扩展建议

  1. 数据存储:将采集结果存入 MySQL、MongoDB 或 Excel(使用 pandas 库)
  1. 多线程 / 异步:使用 threading 或 aiohttp 提升采集效率(注意控制并发数)
  1. 代理 IP 池:对接阿布云、芝麻代理等服务,解决 IP 封禁问题
  1. 字段扩展:根据需求提取更多字段(如评论数、销量、用户评分等)

七、总结

本文通过实际抓包分析 + 代码实现,完成了唯品会商品采集的核心流程:关键字搜索商品列表→获取商品详情。关键在于准确模拟真实请求和合规采集,开发者可根据实际需求调整参数、扩展功能。

若遇到接口更新、反爬加强等问题,建议重新通过 Chrome 开发者工具抓包分析最新请求结构,或留言交流解决方案。技术研究的核心是尊重平台规则,共同维护网络生态~

构造地貌研究入门:手把手教你用ArcGIS插件CalHypso分析流域地貌形态 本文详细介绍了如何使用ArcGIS插件CalHypso进行流域地貌形态分析,包括工具安装、数据预处理、HI曲线生成及结果解读等关键步骤。通过实战操作,帮助读者掌握面积高程积分(HI)曲线的应用技巧,为构造地貌研究提供量化工具。 阅读详情

相关推荐

数字IC后端时钟树综合实战:OCC电路优化与时钟树平衡策略

本文深入探讨了数字IC后端设计中时钟树综合的关键挑战,重点分析了OCC电路时钟树优化的必要性。通过实战案例,详细阐述了如何通过手动干预、时钟分组与分段长树等策略,避免工具自动平衡导致的时序违例和资源浪费,从而有效实现时钟树平衡并提升设计质量。

weixin_29306261的博客 326

tp6/thinkphp6接口api开发/前后端分离/电商实战

本课程主要是用了vue前端  tp6作为后端提供api  开发的移动端仿京东商城应用。 学会使用tp6框架  对api接口进行jwt  token认证 使用阿里短信接口发送短信,用户注册登录 学会配置使用微信 支付宝h5支付 学会调用快递接口  用户查询物流信息

C++坦克大战源代码

【代码】C++坦克大战源代码。

强国豪,林中霖 2608

电商 API 开发指南:基于唯品会 API 实现商品详情页动态数据采集

唯品会提供了专门的商品详情 API 接口,用于获取特定商品的详细信息,包括基本信息、价格、库存、促销活动、图片、规格参数等。

2301_78159247的博客 1895

STM32单片机远程升级

stm32远程升级

fang_yang_wa的博客 1万+

攻防世界 web高手进阶区 9分题 Web_python_flask_sql_injection

继续ctf的旅程,开始攻防世界web高手进阶区的9分题,本文是Web_python_flask_sql_injection的writeup

闵行小鱼塘 1473

唯品会商品详情 API(item_get)接入教程|一键获取商品 / 价格 / SKU / 图片

本文介绍了如何通过唯品会官方API获取商品详情数据。主要内容包括:1) 接口功能说明,支持获取商品价格、图片、库存等全字段信息;2) API请求参数配置及响应字段解析;3) 提供可直接运行的Python调用代码示例;4) 常见错误码及解决方案;5) 注意事项及实用场景建议。该API适用于比价工具、商品分析、价格监控等电商开发项目,无需爬虫即可稳定获取商品数据,适合开发者快速集成使用。

API15579030501的博客 484

Claude Code+Cursor+Claude 4三剑合璧!5步搞定Magentic-UI的OAuth2.0集成,开发效率飙升500%,新手秒变全栈工程师

本文详细介绍了如何利用Claude Code、Cursor和Claude 4三款AI工具高效集成Magentic-UI的OAuth2.0认证系统。通过5个步骤的实战演练,开发者可快速完成从环境搭建、项目分析、代码生成到前端集成的全过程,显著提升开发效率。文章还提供了JWT令牌管理、安全配置及常见问题解决方案。

weixin_29234509的博客 453

京东店铺所有商品API接口(JD整店商品查询API接口)

京东店铺所有商品API接口、京东店铺列表API接口,京东店铺API接口,京东店铺查询商品API接口,京东店铺商品API接口,京东整店商品API接口,京东商品API接口

weixin_19970108018的博客 1650

FPGA控制DDR读写(AXI4总线接口)

FPGA控制DDR读写

qq_42712308的博客 1万+

Python3实现基于ARIMA模型来预测茅台股票价格趋势

ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average)模型是一种广泛使用的时间序列分析方法,它可以用于对未来的数据进行预测。ARIMA模型由自回归模型(AR模型)、差分整合模型(I模型)和移动平均模型(MA模型)组成,因此也被称为ARIMA(p,d,q)模型。其中,p表示自回归阶数,d表示差分阶数,q表示移动平均阶数。具体来说,ARIMA模型可以通过以下步骤进行建模:数据预处理:对时间序列进行平稳性检验,如果不满足平稳性,则进行差分操作。

m0_64336780的博客 2万+

京东店铺所有商品API接口(整店商品查询API接口),京东店铺商品API接口

京东店铺所有商品API接口(整店商品查询API接口),京东店铺商品API接口,京东店铺列表API接口,京东店铺搜索API接口,京东店铺销量接口,京东API接口

Andyfu2019的博客 1978

【系统架构设计师】2026年上半年真题论文:论高并发系统的设计与实践

本文围绕高并发系统架构设计展开,重点论述了电商秒杀系统的实战经验。文章采用"痛点-解决方案-效果"的逻辑结构,从缓存设计、异步处理、限流降级、数据库优化等6个维度详细阐述了应对高并发的技术策略。其中,重点介绍了多级缓存体系、基于消息队列的异步处理机制和微服务拆分实践,并辅以实际案例说明如何解决超卖、缓存雪崩等典型问题。全文强调高并发设计需要系统性思维,通过空间换时间、异步换吞吐、横向换能力等原则,最终实现系统吞吐量从500TPS提升至20000TPS的性能突破。

数据知道的博客 1157

京东店铺的所有商品API接口(item_search_shop-获得店铺的所有商品API接口),整店商品API接口

京东店铺所有商品API接口、京东店铺列表API接口,京东店铺API接口,京东店铺查询商品API接口,京东店铺商品API接口,京东整店商品API接口

weixin_19970108018的博客 577

Outlook Express 6 (OE6) for Win7/Win8/Win10

英文版 Outlook Express6.0, 兼容Win7/Win10/WinXP,解压就可用。

廖雪峰Python教程[完整版]

廖雪峰的python教程整理的,已经排好版了,而且还是完整的,适合小白

Flink 学习日志 03:自定义一个SourceFunction,完成对Redis中数据的读取

本文介绍了在Flink中自定义SourceFunction读取Redis数据的完整流程:通过Jedis客户端连接WSL2中的Redis服务,编写RedisSource实现循环读取所有Key-value并逐条输出,结合Thread.sleep()实现每秒一条的流式效果。关键步骤包括环境准备、添加Jedis依赖、配置IDEA运行时加载provided依赖,并注意生产环境中应避免使用阻塞的keys *,改用scan命令。最终实现动态读取、实时打印,验证了Flink与Redis的数据集成能力。

木木的学习笔记 419

假人有限元模型

假人模型,车辆碰撞假人有限元模型,适合做乘员安全的研究者利用

Day3 - Flink 窗口与时间语义:从滚动窗口到迟到数据处理

水位线是一个特殊的时间戳,代表"小于这个时间戳的数据都已经到齐了比如水位线推进到 10:00:05,就告诉 Flink:10:00:05 之前的数据应该都到了,如果还有晚于这个时间到达但时间戳小于 10:00:05 的数据,就是"迟到数据"。窗口大小固定,窗口之间不重叠,数据只属于一个窗口。时间线: 0 10 20 30 40 50 60窗口1: [--------)窗口2: [--------)窗口3: [--------)窗口4: [--------)

YEEMOLY的博客 247

智能问诊的流程

本文介绍基于FastAPI构建的医疗多Agent系统MediAgent,通过症状分析、诊断推理与治疗建议等模块协同,实现从问诊到报告生成的完整工作流。系统采用前后端分离架构,结合MySQL、RabbitMQ与Docker实现工程化部署,支持异步化验结果接入。虽当前状态暂存于内存,但已具备可扩展性,未来可通过Redis持久化、消息队列联动及医疗安全机制完善,应用于慢病管理、辅助决策等场景,推动AI在医疗流程中的落地应用。

Joey 的工作空间~ 685

行业研究报告采购避坑指南:从需求拆解到机构选型的实操逻辑

先说结论:买行业研究报告这件事,坑不在“哪家便宜”,而在“你拿到的数据能不能回答你的问题”。作为一个经常帮企业做采购决策的顾问,我见过太多花了几万块买回一堆PDF却用不上的案例。这篇文章把采购流程拆成五步,每一步告诉你该看什么、该避什么,尽量帮你少交学费。

2601_96585642的博客 222

深入浅出聊聊 Linux 的 PageCache 与系统极致性能

本文深入浅出解析了 Linux PageCache 的核心机制,揭示其如何通过“延迟写、预读读”提升系统性能。以监控告警为切入点,阐明 free -h 中 buff/cache 并非真正占用,真正可用内存由 available 决定。结合 Kafka、Elasticsearch、MySQL 等实战场景,说明中间件如何依赖 PageCache 实现极致性能。强调不可手动清理缓存,并建议合理调优脏页参数,避免卡顿。最终指出:内存满≠危机,而是系统高效运行的体现。

小小默:进无止境 480

代购系统改造:服务无状态化、分级隔离

代购系统因链路长、流量脉冲、写放大等特点,高可用设计需聚焦“消灭单点”。通过服务无状态化、分级隔离、数据库与消息队列容灾、监控告警与混沌工程验证,实现MTTR降至3分钟内,支付成功率超99.9%。核心经验:缓存雪崩防于过期策略,跨地域用短TTL GeoDNS,支付降级必须幂等。高可用本质是持续检验“无单点”假设的闭环体系。

2601_95706522的博客 161

ubuntu安装hadoop系统

本文详细介绍了基于VMware克隆虚拟机搭建三节点Hadoop分布式集群的全过程:使用同一Ubuntu镜像克隆出master、worker1、worker2三台虚拟机,依次配置主机名、固定IP(如192.168.82.10/11/12)、SSH服务及免密登录,确保节点间网络互通。随后安装Java,下载配置Hadoop并分发至各节点,最终初始化启动集群,验证其存储与计算功能,实现高效的大数据环境部署。

qq_43592674的博客 329

Elasticsearch:稠密向量字段类型

dense_vector字段用于存储稠密向量,支持k近邻搜索(kNN),默认启用索引并使用余弦相似度。可接受浮点数数组或Base64编码字符串输入,支持自动量化(如int8、int4、bbq)以降低内存占用。通过index_options配置索引类型(如hnsw、bbq_disk),并可启用过采样与重新评分提升精度。向量默认不存储于_source中以节省空间,可通过fields或_source.exclude_vectors显式返回。支持bit向量及GPU加速索引,适用于高维向量场景。

Elastic 中国社区官方博客 269

【消息队列】ACK确认了什么:消息队列可靠投递的完整链路

本文剖析消息系统中ACK机制在生产者、Broker、消费者三段链路中的作用,指出即使三段确认均正确配置,系统仍只能提供“至少一次”可靠性。原因在于重试、崩溃、重平衡等场景会导致重复投递,而“恰好一次”需依赖业务侧幂等性保障。关键结论:ACK仅保证不丢,不重复需靠唯一键、去重表或状态机等业务设计实现。

2503_94545876的博客 697

Day2 - Flink DataStream API 与转换算子:从 Source 到 Sink

实现或@Override// 发射数据@Override// 使用用自定义逻辑聚合,比 sum/min/max 更灵活。// 求每个用户的总消费金额reduce 的输入和输出类型必须相同。Flink 会把满足条件的相邻算子合并成一个 Task,在同一个线程里执行,减少线程切换和网络开销。合并条件上下游并行度相同;分区策略是 Forward;没有被用户手动断开。

YEEMOLY的博客 156

kafka指定分区消费

【代码】kafka指定分区消费。

hy_208的博客 57

数据科学与大数据技术专业有哪些比较好考的证书?

如果目前还没有明确方向,建议先完成Python与SQL基础学习,再选择一张与目标岗位最接近的证书。不要为了增加简历条目,在同一阶段同时准备多个不同技术方向。以数据分析方向为例,可以参考2025版CDA证书大纲安排基础学习:先掌握业务数据结构、数据库应用和统计分析,再进入指标体系、看板和用户分析。具备一定项目经验后,再学习二级涉及的统计检验、模型评估及数据治理。2025版教材介绍强调了思维、技术和实践的结合,适合用于组织学习;2027年的具体考试范围、报名条件和安排,则应依据届时发布的信息制定计划。

YangYang9YangYan的博客 331

如何在用户认证系统中使用 ElasticSearch 提升

本文介绍了如何在一个典型的企业级应用——用户认证与权限管理系统内引入并运用 ElasticSearch 技术来提高查找效率并降低数据库负载压力。读者可以通过了解其基础架构原理、正确配置方式以及典型应用场景从而掌握该工具的基本用法。如果你正在寻找一种更灵活高效的检索方案用于自己的项目当中,请考虑从以下几个方面入手实践: 1. 确认是否有必要引入新的全文搜索引擎;2. 设计好适用于该项目的数据模型以及索引规则;3. 持续优化你的 DSL 查询语句并监控运行状态;

wuchangjian的专栏 173
上一篇: 淘宝详情数据 API 返回字段全解析:核心字段说明 + 开发避坑指南
下一篇: 1688 商品 API 合规采集:避开风控禁区的调用策略
Ob_API20230201
博客等级 码龄2年 554粉丝 374原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值