定时获取京东指定商品的当前价格,API来帮你!

《实战!用Scrapy+Flask构建京东商品比价微信机器人》 这个主题非常实用,结合了爬虫技术(Scrapy)、后端服务(Flask)和即时通讯工具(微信),非常适合用来构建一个自动化的商品价格监控系统。下面我将为你提供一个完整的实战指南,帮助你一步步实现《用Scrapy+Flask构建京东商品比价微信机器人》。📌 项目目标:开发一个微信机器人,用户输入商品名称或链接,机器人自动返回该商品在京东上的历史最低价、当前价,并与淘宝/拼多多等平台进行比价,最终将结果推送到用户微信。一、技术架构概览用户(微信)↓WeChaty / itchat(微信接入)↓。 阅读详情

在数字化购物时代,电商平台上商品价格的实时监控对于精明的消费者来说至关重要。我身边的一个购物爱好者,最近向我提出了一个有趣的想法:如果能有一个工具,定时获取京东指定商品的价格,并且把每天的价格保存在一个Excel中,那将是多么方便的事情。这个想法激发了我的兴趣,我认为这不仅是一个技术挑战,也是一个展示我编程技能的好机会。

(我看了下网上,很多类似软件都是收费的)

既然如此,那更得挑战一下自己了。

开始立项~

项目构想:我计划创建一个自动化脚本,能够定时检查京东上特定商品的价格,将价格变化记录保存,并在价格发生变化时通知用户。

技术路线图:我计划使用Python语言来实现这个想法,因为它简单易学且拥有强大的网络请求库和数据处理库。以下是我设想的技术路线:

  1. 商品页面请求: 通过京东商品的URL发送GET请求,获取商品页面的HTML内容。

  2. 解析价格信息: 使用BeautifulSoup库解析HTML内容,提取商品的当前价格。

  3. 价格比较与存储: 设计一个简单的数据库(使用SQLite),用来存储商品的历史价格,并进行价格比较。

  4. Excel文件保存: 利用pandas库创建DataFrame,并使用openpyxl作为引擎将数据写入Excel文件,记录每天的价格。

  5. 定时任务设置: 使用schedule库设定脚本每天定时运行,检查价格是否发生变化。

  6. 通知机制: 当检测到价格变化时,通过电子邮件或手机短信API发送通知。

获取京东商品价格的步骤,我封装在API(application program interface)中了。

请求示例(支持PHP、python、JAVA、curl等)

python请求代码如下

# 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 = "https://api-服务器.cn/jd/item_get/?key=<您自己的apiKey>&secret=<您自己的apiSecret>&num_iid=10335871600&domain_type=jd"
headers = {
    "Accept-Encoding": "gzip",
    "Connection": "close"
}
if __name__ == "__main__":
    r = requests.get(url, headers=headers)
    json_obj = r.json()
    print(json_obj)

现在来测试一个数据看看,下面是京东商品详情页。可以看到,商品id:42778062410

接着我们请求API,传入商品id,可以获取到商品详情页的数据。

返回数据如下:

"item": {
		"num_iid": "42778062410",
		"title": "领奥智能儿童电动平衡车3-6-12岁体感10岁到15岁以上两轮自动平行车双轮成年人新款扭扭车 10吋越野高配蓝【蓝牙+炫光轮】",
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京东数据采集接口完整使用指南:从申请到落地【京东API接口】 商品维度:商品详情、价格、库存、评价等 交易维度:订单查询、发货、售后等 供应链维度:物流轨迹、仓储库存等 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; 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nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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你是否曾经因为手速不够快而错过心仪的抢购商品?当限量发售的新款手机、秒杀优惠的电子产品在几秒钟内售罄时,那种无奈和遗憾只有经历过的人才懂。现在,有了京东抢购助手,你可以告别这种烦恼,让程序帮你自动完成所有抢购操作,轻松拿下心仪商品! 京东抢购助手是一款功能强大的开源工具,专门为京东购物爱好者设计。它能自动完成登录、查询库存、添加购物车、下单等一系列操作,让你在激烈的抢购大战中抢占先机。无论你是想

gitblog_01091的博客 168

RPA批量采集电商平台商品内容和数据【电商API数据采集】

京东获得JD商品sku信息 API 返回值说明 item_sku-获得JD商品sku信息 .jd.item_sku

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Python帮你识破双11的套路,看完后你就不会急着剁手被坑了!

点击上方Python知识圈,选择设为星标回复1024获取Python资料阅读文本大概需要 3 分钟。一年一度的“双十一”又要来了,很多人已经开始摩拳擦掌,毕竟几天之后手还在不在就不好说了...

Python知识圈 229

京东抢购助手终极指南:告别手慢无,轻松实现自动下单抢购热门商品

还在为京东抢购总是"手慢无"而烦恼吗?每次看到心仪的商品瞬间售罄,只能望"屏"兴叹?今天我要为你介绍一款强大的开源工具——京东抢购助手,它能帮你轻松实现自动抢购,告别手慢无的烦恼!😊 ## 为什么你需要京东抢购助手? ### 抢购痛点大揭秘 在京东抢购热门商品时,你是否遇到过这些问题: - **网络延迟**:点击"立即购买"时页面卡顿,眼睁睁看着库存归零 - **手速不够**:即使提前准

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