1688平台T恤数据采集：API接口分析与数据爬取实战

最新推荐文章于 2025-11-23 20:03:02 发布
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分类专栏： python爬虫入门到高阶 文章标签： python 爬虫 数据挖掘 数据分析
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目录

引言

效果展示

项目目标

网站抓包分析过程

抓包分析步骤详解

关键发现

需求分析

实现步骤

步骤1：环境准备和库导入

步骤2：Excel工作表初始化

步骤3：请求头配置和会话初始化

步骤4：Cookies配置

步骤5：API接口配置

步骤6：分页数据采集策略

步骤7：请求参数配置

步骤8：发送请求和获取响应

步骤9：数据提取和验证

步骤10：商品基本信息提取

步骤11：商家和价格信息提取

步骤12：销量和属性信息提取

步骤13：媒体和链接信息提取

步骤14：数据保存和输出

步骤15：错误处理和资源清理

完整代码

技术深度解析

抓包分析技术要点

API接口调用优势

双重循环采集策略

健壮的数据提取

复杂属性处理

应用场景与价值

法律和道德声明

技术总结

引言

在B2B电子商务蓬勃发展的今天，1688作为阿里巴巴集团旗下的重要批发采购平台，汇集了海量的供应商和商品信息。其中，T恤作为服装行业的常青品类，具有重要的市场研究价值。与传统的网页解析不同，本项目通过分析1688平台的搜索API接口，实现了高效、稳定的T恤商品数据采集系统。

在数据采集过程中，我们严格遵守相关法律法规和平台使用条款，仅将数据用于技术学习和市场研究，尊重平台的数据安全和商家隐私。

效果展示

项目目标

本项目旨在构建一个高效的1688平台T

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数据价值评估与AI大模型协同：架构师案例，让大模型助力数据资产价值最大化
小白菜的博客
09-20 1096
你有没有过这样的经历？家里的衣柜塞得满满当当，但每天出门还是找不到想穿的衣服——要么是去年的款式过时了，要么是买来没穿过几次的“冲动消费”，要么是不知道怎么搭配的“鸡肋款”。企业的数据资产「过时款」：几年前的用户注册数据，早没人用了，但还占着存储成本；「冲动消费款」：为了“凑数据量”采集的无关数据（比如用户的手机壁纸偏好），根本用不上；「鸡肋款」：有价值但不知道怎么用的数据（比如用户评论里的“物流抱怨”），躺在数据库里睡大觉。
智能产品定价AI平台，AI应用架构师的全新战场
AI天才研究院
08-07 776
应用层是AI定价平台的“门面”——它需要让业务团队能用、愿意用。将技术输出转化为业务价值。智能产品定价AI平台，不是“技术的炫技”，而是技术与业务的深度融合。作为AI应用架构师，你需要从“技术思维”转向“业务思维”——不仅要懂模型和架构，还要懂定价策略、营销、成本。这个战场，没有“银弹”，只有“解决问题的能力”。这就是AI架构师的价值所在。欢迎在评论区分享你的实践经验，我们一起探讨，一起进步！参考资源麦肯锡《动态定价：提升利润的关键杠杆》；Feast官方文档（https://feast.dev/）
商品列表接口，关键词搜索商品接口
thinggoathwart的博客
03-10 368
大家有探讨稳定采集 JD 整站实时商品详情数据接口，通过该接口开发者可以更好地了解商品的情况，商品详情详细信息查询，数据参数包括：获取商品列表主图、价格、标题，sku，商品评论日期，评论内容，评论图片，买家...
基于Thinkphp5+phpQuery 网络爬虫抓取数据接口,统一输出接口数据api
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weixin_33924220的博客
07-05 1万+
TP5_Splider 一个基于Thinkphp5+phpQuery 网络爬虫抓取数据接口 统一输出接口数据api.适合正在学习Vue,AngularJs框架学习 开发demo,需要接口并保证接口不跨域的问题,新闻分类(头条/军事/娱乐/体育/科技/艺术/教育/要闻)数据接口视频分类(精品视频/搞笑视频/美女视频/体育视频/新闻现场)接口...
从0到1打造企业AI创新：架构师实战指南
大模型应用工坊
08-30 531
选**“单一场景、单一环节、小数据量”**的试点——比如某制造企业选“一条生产线的3台设备”做故障预测，而不是“10条生产线的100台设备”。从0到1打造企业AI创新，不是“技术的胜利”，而是**“战略、技术、业务、数据的协同胜利”**。战略对齐是前提：选对场景比技术先进更重要，一定要从业务目标倒推AI场景；基础能力是地基：数据、算力、平台是AI落地的“基建”，没有扎实的地基，再漂亮的模型也会塌；试点验证是关键：用小而美的试点验证价值，用A/B测试证明效果，才能获得业务部门的支持；规模化复制是目标。
大数据领域的电商数据分析
AI天才研究院
09-28 907
答：制定「指标字典」，比如「转化率」的定义是「支付用户数/UV」，「复购率」的定义是「过去30天内复购的用户数/总用户数」，所有部门都要遵循同一个字典。很多人把大数据当成「万能武器」，以为买了工具、雇了分析师就能增长——但其实，数据的本质是「眼镜」：它帮你看清业务的「真相」，比如「哪些用户值得投入」「哪些商品卖得好」「哪些渠道赚钱」。电商数据分析的核心，从来不是「复杂的算法」或「高端的工具」，而是「业务思维」——用数据解决具体的业务问题。最后，送你一句话：「没有数据的运营是瞎忙，没有运营的数据是摆设」
揭秘智能产品定价AI平台的技术迭代，AI应用架构师来讲述
AI 领航者的博客
08-14 756
1.0时代（2015-2017）：规则引擎驱动的“自动化定价”——从纯人工到规则化，解决定价效率问题；2.0时代（2018-2020）：机器学习辅助的“数据驱动定价”——用历史数据训练预测模型，提升定价精度；3.0时代（2021-2023）：实时响应的“智能定价”——流处理+在线推理，实现秒级调价；4.0时代（2024-至今）：自适应决策的“认知定价”——多模态融合+强化学习，让系统具备“商业决策大脑”能力。每个阶段将从业务背景技术挑战架构设计关键技术实现踩坑与反思。
【限时推荐】1024前必看：即将售罄的5款程序员限量周边抢购攻略
PoliVein的博客
09-29 1009
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Python爬虫实战：构建时尚搭配推荐系统的数据采集引擎
2201_76125261的博客
09-08 1089
本文详细介绍了如何使用Python爬虫技术构建时尚搭配推荐系统的数据采集模块。通过分析主流时尚网站的图片数据结构，设计并实现了一个高效、稳定的爬虫系统，用于抓取穿搭图片及相关标签信息。该系统采用最新的异步爬虫框架httpx和parsel，结合智能代理轮换和反反爬虫策略，能够高效获取大量高质量的时尚图片数据。获取的数据将为后续基于CNN的图像风格分类模型提供训练素材，最终构建一个个性化的时尚推荐系统。关键词：Python爬虫、时尚推荐、图像采集、数据挖掘、CNN分类。
爬取的淘宝热销(热门)T恤商品信息公开透明数据集
08-28
本资源专注于收集淘宝平台热销(热门)T恤商品信息，内容涵盖商品的店铺所在省份、城市位置、商品的名称、销售价格、累积销量、单价（以人民币计价）、付款的顾客人数、是否提供包邮服务、是否为天猫平台的商品，以及...
淘宝商品数据爬取（通过关键词搜索）
02-20
数据爬取完毕后，接下来就是数据分析的过程。数据分析可以采用多种统计和可视化工具，如Python、R、Excel等，对爬取的数据进行深入分析。分析内容可以包括但不限于销售趋势分析、价格分布分析、竞品比较分析等。通过...
【电商数据分析】揭阳档口服装销售数据统计：各店铺主营类目与运营指标分析
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这些档口主要集中在韩版、港风、日系等潮流风格的男装，涵盖了休闲裤、毛衣、卫衣、T恤、夹克等多种服装类别。通过对这些数据的整理，可以为采购商提供全面的参考依据，帮助他们选择合适的供应商。从数据来看，不同...
（一）信号生成中的热噪声：从定义到实践的全解析
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11-20 744
热噪声作为信号生成中最常见的随机噪声，其核心是 “正态分布 + 功率谱密度均匀” 的双重特性。从数学上看，通过积分可解决无限区间的概率计算；从实践上看，其分布特征与温度、电阻等物理参数直接相关，可通过实验观测或理论建模获取数据。理解热噪声的这些属性，是优化信号生成质量、降低噪声干扰的关键基础。
【TensorRT】20250826 日志 - 开启FP16的问题
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博主最近遇到一个新模型需要转 Engine 的任务，打算采用 Ckpt - ONNX - Engine的方式，遇到了一些小问题，记录一下。
基于华为开发者空间实现花卉识别
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python实现sftp上传文件
LDC，公众号【轻松学编程】
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Python科学计算库NumPy使用
2509_93947176的博客
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如果想生成全零或全一的数组，可以用 或 ，指定形状就行，比如 会生成一个 2 行 3 列的零矩阵。另外， 类似于 Python 的 range，但更灵活，能生成等差数列。我在项目中常用这些来算统计量，比如均值、标准差，NumPy 提供了 、 等函数，一键搞定。我自己就是通过项目逐步深入的，现在回想起来，NumPy 不仅提升了我的编程效率，还让我对数据有了更深的理解。简单说，如果数组形状不匹配，NumPy 会自动扩展小数组来匹配大数组。比如，一个标量加一个数组，标量会被广播到数组的每个元素。
修复更新四年前的python代码
qq_53325717的博客
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Python机器学习库
2509_93946396的博客
11-22 530
说到机器学习核心库，Sklearn的API设计确实经典。最近在做的图像分类项目里，用tf.data构建数据管道比传统生成器效率提升明显，尤其是map()和cache()的链式调用，让数据增强流程流畅了不少。最近遇到个有趣案例：某电商用户行为数据清洗时，发现用pd.get_dummies()处理分类变量比手动编码快了三倍，配合query()方法做数据筛选，代码行数直接减半。计算机视觉项目里OpenCV的HOG特征提取依然可靠，配合imutils库里的便捷函数，几行代码就能完成复杂的目标检测预处理。
基于Bling ERP API的销售数据提取与订单管理分析
extraction”是一个专注于利用Bling ERP系统API接口进行数据提取与处理的开源项目，其核心目标是通过编程方式高效地获取、分析和管理来自ERP系统的销售与订单数据，尤其适用于采用按订单生产（MTO）模式的T恤品牌...
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