python根据店铺ID爬取淘宝店铺所有商品数据接口

根据店铺ID爬取淘宝店铺所有商品数据的接口可以使用淘宝开放平台提供的接口。

首先,你需要在淘宝开放平台创建一个应用,获得app_key和app_secret。然后使用下面的代码可以通过店铺ID获取店铺的所有商品数据:

import requests
import hashlib
import time

app_key = 'your_app_key'
app_secret = 'your_app_secret'
shop_id = 'your_shop_id'

def get_shop_items(shop_id):
    method = 'taobao.tbk.shop.items.get'
    timestamp = str(int(time.time()))
    sign = hashlib.md5((app_secret + 'app_key' + app_key + 'method' + method + 'timestamp' + timestamp + app_secret).encode('utf-8')).hexdigest()
    
    url = 'https://eco.taobao.com/router/rest'
    params = {
        'app_key': app_key,
        'method': method,
        'timestamp': timestamp,
        'sign': sign,
        'format': 'json',
        'v': '2.0',
        'fields': 'num_iid,title',
        'page_no': 1,
        'page_size': 100,
        'platform': 2,  # 平台:1-PC端,2-移动端,默认为1
        'sid': shop_id,  # 店铺id
    }
    
    response = requests.get(url, params=params)
    data = response
### 使用 Python 编写淘宝商品详情数据的网页抓取程序 #### 准备工作 为了实现这一目标,需要准备几个重要的库来辅助完成任务。`requests`用于发送HTTP请求;`BeautifulSoup`或`lxml`解析HTML文档;可能还需要`selenium`处理JavaScript渲染的内容。 由于淘宝网站具有较强的反爬机制[^2],因此建议采用更高级的方法如Selenium模拟浏览器行为,并配合ChromeDriver或其他驱动器一起使用。 #### 设置环境变量与安装依赖包 确保已正确配置好Python环境并安装必要的第三方库: ```bash pip install requests beautifulsoup4 selenium pandas ``` 对于某些情况下动态加载的数据,则需考虑利用API接口直接获取JSON格式返回值而不是通过传统的HTML解析方式提取信息。 #### 获取页面源码 下面是一个简单的例子展示如何设置headers伪装成正常访问者以及初始化WebDriver对象打开指定URL地址: ```python from selenium import webdriver import time options = webdriver.ChromeOptions() # 添加header头文件防止被识别为自动化工具 options.add_argument('user-agent="Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)"') driver_path = r'path_to_chromedriver.exe' browser = webdriver.Chrome(executable_path=driver_path, options=options) url = 'https://item.taobao.com/item.htm?id={}'.format(product_id) browser.get(url) time.sleep(3) # 等待页面加载完毕 html_content = browser.page_source ``` #### 解析所需字段 根据实际需求选取合适的解析方法,这里给出部分常用属性的选择路径作为参考: - 宝贝ID:通常位于URL中; - 商品名称:可通过XPath定位到标题标签; - 销售价&原价:查找特定class名下的span元素; - 库存情况:同上,注意不同店铺显示形式有所差异; - 图片链接:一般存在于img标签src属性内; - 描述文字:正文区域内的p段落或者div容器。 示例代码如下所示: ```python from bs4 import BeautifulSoup def parse_product_info(html): soup = BeautifulSoup(html,'lxml') title = soup.find('h3', class_='tb-title').text.strip() if soup.find('h3', class_='tb-title') else None price_tag = soup.select_one('.price.g_price.g_price-highlight strong') current_price = float(price_tag.text.replace('¥','')) if price_tag else None original_price_element = soup.select_one('.origin-price') origin_price = float(original_price_element['data-original']) if original_price_element and 'data-original' in original_price_element.attrs else None stock_status = int(soup.select_one('#J_SpanStock').get_text()) if soup.select_one('#J_SpanStock') else None main_image_url = soup.select_one('#J_ImgBooth')['src'] if soup.select_one('#J_ImgBooth') else None description_elements = soup.select('.description p') descriptions = '\n'.join([desc.get_text().strip() for desc in description_elements]) if description_elements else '' return { "title": title, "current_price": current_price, "original_price": origin_price, "stock": stock_status, "main_image": f'https:{main_image_url}' if main_image_url.startswith('//') else main_image_url, "descriptions": descriptions } ``` 请注意以上CSS选择器和XPATH表达式可能会因为页面结构调整而失效,在正式项目里应该更加健壮地处理异常状况并且定期维护更新查询语句以适应变化后的DOM结构。 考虑到淘宝的安全策略非常严格,即使采取上述措施也不能完全规避风险。如果遇到验证码或者其他阻碍因素时,应当适当调整频率、增加随机等待间隔甚至更换IP等方式降低触发防护的可能性。
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