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利用Python爬虫获取item_search_shop-获得店铺的所有商品API接口

article 2025/3/1 10:31:58

在电子商务领域，获取店铺的所有商品信息对于市场分析、竞品研究和用户体验优化至关重要。淘宝开放平台提供了丰富的API接口，其中item_search_shop接口允许开发者获取指定店铺的所有商品信息。本文将详细介绍如何使用Python爬虫技术调用该API接口，并对获取到的数据进行分析和应用。

一、准备工作

注册淘宝开放平台账号：
- 访问淘宝开放平台官网，注册一个账号并完成相关认证。这是获取API接口权限的前提。
- 注册成功后，会获得专属的App Key和App Secret，这两个密钥在调用API接口时用于身份验证，保障接口调用的安全性与合法性。
申请API接口权限：
- 在淘宝开放平台中，找到item_search_shop接口，根据自身业务需求申请相应的权限。申请过程中，可能需要填写应用场景、预计调用量等信息，以便平台审核。
安装必要的Python库：
- 安装requests库，用于发送HTTP请求。
- 安装pandas库，用于数据处理和存储。
- 安装json库，用于处理JSON数据。
bash
```
pip install requests pandas
```

二、调用item_search_shop API接口

构建API请求：
- 使用requests库发送HTTP请求，请求中需要包含API密钥、店铺ID以及其他必要的参数。
发送API请求并获取响应：
- 将构建好的API请求发送到指定的API地址。等待服务器处理请求并返回响应。响应中通常会包含与指定店铺相关的商品列表、商品详情等信息。
解析和使用响应数据：
- 从响应中提取你需要的商品信息，如商品ID、标题、价格等。然后，你可以根据这些信息在你的应用中进行相应的处理或使用。

三、Python示例代码

以下是一个使用Python调用item_search_shop API接口的示例代码：

Python

import requests
import pandas as pd

def get_shop_items(app_key, app_secret, shop_id, page=1):
    # 构建API请求URL
    url = "https://api.taobao.com/item_search_shop"
    params = {
        "app_key": app_key,
        "app_secret": app_secret,
        "shop_id": shop_id,
        "page": page,
        "fields": "num_iid,title,pic_url,price,sale_num"
    }
    
    # 发送GET请求
    response = requests.get(url, params=params)
    
    # 检查请求是否成功
    if response.status_code == 200:
        data = response.json()
        return data
    else:
        print(f"请求失败，状态码：{response.status_code}")
        return None

def main():
    app_key = "YOUR_APP_KEY"
    app_secret = "YOUR_APP_SECRET"
    shop_id = "SHOP_ID"
    
    # 获取店铺商品信息
    items = get_shop_items(app_key, app_secret, shop_id)
    
    if items:
        # 提取商品信息
        item_list = items.get("item_search_shop_response", {}).get("items", {}).get("item", [])
        
        # 创建DataFrame
        df = pd.DataFrame(item_list)
        
        # 保存到CSV文件
        df.to_csv("shop_items.csv", index=False)
        print("商品信息已保存到CSV文件中")
    else:
        print("未获取到商品信息")

if __name__ == "__main__":
    main()