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Python 爬取 1688 商品详情接口数据全攻略

article 2025/3/22 12:39:12

在当今的电子商务时代，商品详情数据对于商家和消费者都具有极其重要的价值。1688 作为国内知名的 B2B 电商平台，拥有海量的商品信息，这些数据对于市场分析、产品调研、价格监控等方面都有着重要的意义。通过 Python 爬虫技术，我们可以高效地获取 1688 商品详情接口数据，为商业决策提供有力支持。

一、背景与意义

（一）1688 平台简介

1688 是阿里巴巴旗下的 B2B 电子商务平台，主要面向中小企业，提供批发和采购服务。平台上涵盖了各种类型的商品，从工业原材料到日用消费品，应有尽有。1688 的商品详情页包含了丰富的信息，如商品名称、价格、规格、库存、供应商信息等，这些数据对于了解市场动态、分析竞争对手、优化产品策略等都有着不可替代的作用。

（二）爬取商品详情数据的意义

市场调研：通过爬取商品详情数据，可以了解不同商品的市场定位、价格区间、销售情况等，为市场调研提供数据支持。
产品分析：分析竞争对手的商品详情，可以发现自身产品的优势和不足，为产品优化提供参考。
价格监控：实时获取商品价格信息，可以监控市场价格波动，为采购和销售策略提供依据。
供应链优化：了解供应商的详细信息，有助于优化供应链管理，降低采购成本。

二、准备工作

（一）环境搭建

在开始爬取之前，需要确保你的开发环境中已安装以下工具和库：

Python 3.x：确保已安装 Python 的最新版本。
Requests 库：用于发送 HTTP 请求。
BeautifulSoup 库：用于解析 HTML 文档。
Pandas 库：用于数据处理和分析。
Selenium 库（可选）：用于处理动态加载的网页内容。

可以通过以下命令安装所需的库：

bash

pip install requests beautifulsoup4 pandas selenium

（二）注册 1688 开发者账号

如果需要通过 API 接口获取数据，需要在 1688 开放平台注册一个开发者账号，并创建一个新的应用。通过创建的应用，开发者可以获得应用的 app_key 和 app_secret，这是后续请求接口时身份验证的重要依据。

（三）目标分析

在开始爬取之前，需要对 1688 商品详情页的结构进行分析。通过查看网页的源代码，找到商品名称、价格、图片、规格、库存等信息所在的 HTML 标签。例如：

商品名称可能位于 <h1> 标签中。
商品价格可能位于 <span class="price"> 标签中。
商品规格可能位于 <div class="sku"> 标签中。
商品库存可能位于 <span class="stock"> 标签中。

三、爬虫实现

（一）发送 HTTP 请求

使用 Requests 库发送 HTTP 请求，获取商品页面的 HTML 内容。在请求中，需要设置合适的 User-Agent，以模拟正常用户的浏览器行为，避免被网站识别为爬虫而遭到封禁。

Python

import requests

def get_page(url):
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'
    }
    response = requests.get(url, headers=headers)
    return response.text

（二）解析 HTML 内容

获取到 HTML 内容后，使用 BeautifulSoup 库进行解析，提取出商品的详细信息。

Python

from bs4 import BeautifulSoup

def parse_page(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
    product_details = {}
    product_details['title'] = soup.find('h1').text.strip()
    product_details['price'] = soup.find('span', class_='price').text.strip()
    product_details['sku'] = [item.text.strip() for item in soup.find_all('div', class_='sku')]
    product_details['stock'] = soup.find('span', class_='stock').text.strip()
    return product_details

（三）整合爬虫功能

将上述功能整合到一个函数中，实现自动化爬取商品详情。

Python

def fetch_product_details(url):
    html = get_page(url)
    product_details = parse_page(html)
    return product_details

（四）处理动态加载的内容

如果商品详情页的内容是通过 JavaScript 动态加载的，可以使用 Selenium 库来模拟浏览器行为，获取完整的页面内容。

Python

from selenium import webdriver

def get_page_selenium(url):
    options = webdriver.ChromeOptions()
    options.add_argument('--headless')  # 无头模式
    driver = webdriver.Chrome(options=options)
    driver.get(url)
    html = driver.page_source
    driver.quit()
    return html

（五）数据存储

使用 Pandas 库将爬取到的数据存储为 CSV 文件，方便后续的数据分析和处理。

Python

import pandas as pd

def save_to_csv(data, filename):
    df = pd.DataFrame([data])
    df.to_csv(filename, index=False, encoding='utf-8')

product_details = fetch_product_details('https://detail.1688.com/offer/654321.html')
save_to_csv(product_details, 'product_details.csv')

四、API 接口调用（可选）

如果需要通过 API 接口获取商品详情数据，可以使用 1688 开放平台提供的接口。以下是一个示例，展示如何通过 API 获取商品详情数据。

（一）获取 Access Token

大多数 API 接口都需要一个 Access Token 来进行身份验证。这通常需要通过 OAuth2.0 授权流程获取，涉及到 app_key 和 app_secret 的交换。

Python

def get_access_token(app_key, app_secret):
    url = "https://eco.taobao.com/router/rest"
    params = {
        "app_key": app_key,
        "app_secret": app_secret,
        "grantType": "client_credentials",
        "timestamp": int(time.time())
    }
    response = requests.get(url, params=params)
    return response.json().get("access_token")

（二）调用商品详情接口

以下是一个示例，展示如何调用商品详情接口。

Python

def get_product_details(product_id, app_key, app_secret):
    access_token = get_access_token(app_key, app_secret)
    url = "https://gw.api.taobao.com/router/rest"
    params = {
        "app_key": app_key,
        "method": "alibaba.item.detail.get",
        "format": "json",
        "v": "2.0",
        "sign_method": "md5",
        "timestamp": str(int(time.time())),
        "access_token": access_token,
        "itemId": product_id
    }
    response = requests.get(url, params=params)
    return response.json()

（三）解析返回数据

API 调用成功后，你会收到一个包含商品详情数据的 JSON 响应。使用 Python 的 json 库或 pandas 库可以方便地解析和处理这些数据。

Python

import pandas as pd

def save_to_csv(data, filename="product_details.csv"):
    df = pd.DataFrame([data])
    df.to_csv(filename, index=False, encoding="utf-8")

product_id = "654321"
app_key = "YOUR_APP_KEY"
app_secret = "YOUR_APP_SECRET"
result = get_product_details(product_id, app_key, app_secret)
save_to_csv(result)