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云服务器建设网站深圳网站建设优化

news 2025/7/6 10:40:12

云服务器建设网站,深圳网站建设优化,phpcms v9 实现网站搜索,企业管理咨询上班好吗在电商数据分析、市场调研或竞品分析中，获取商品列表信息是常见的需求。微店作为知名的电商平台，提供了丰富的商品资源和相应的 API 接口。本文将详细介绍如何使用 Python 爬虫技术，通过微店的 item_search 接口根据关键词搜索商品列表&#…

在电商数据分析、市场调研或竞品分析中，获取商品列表信息是常见的需求。微店作为知名的电商平台，提供了丰富的商品资源和相应的 API 接口。本文将详细介绍如何使用 Python 爬虫技术，通过微店的 item_search 接口根据关键词搜索商品列表，并获取相关数据。

一、微店 `item_search` 接口简介

微店的 item_search 接口允许开发者通过关键词搜索商品列表，获取商品的基本信息，如商品名称、价格、图片、销量等。该接口通常以 RESTful API 的形式提供，返回 JSON 格式的数据。

二、准备工作

（一）安装 Python 库

在开始爬虫开发之前，需要安装一些必要的 Python 库，包括：

requests：用于发送 HTTP 请求。
json：用于处理 JSON 格式的数据。
pandas：用于数据存储和分析。

可以通过以下命令安装这些库：

bash

pip install requests pandas

（二）获取 API 凭证

在调用微店的接口之前，需要在微店开放平台注册成为开发者，并创建应用以获取 API 凭证，如 App Key 和 App Secret。这些凭证用于获取 Access Token，是调用接口所必需的。

（三）获取 `Access Token`

Access Token 是调用接口的授权凭证，可以通过以下方式获取：

发起 POST 请求到 https://open.weidian.com/api/oauth2/token。
在请求体中包含 grant_type=client_credentials、client_id=YOUR_CLIENT_ID 和 client_secret=YOUR_CLIENT_SECRET。

示例代码：

Python

import requestsdef get_access_token(client_id, client_secret):url = "https://open.weidian.com/api/oauth2/token"data = {"grant_type": "client_credentials","client_id": client_id,"client_secret": client_secret}response = requests.post(url, data=data)if response.status_code == 200:return response.json().get("access_token")else:print("获取 Access Token 失败，状态码：", response.status_code)return None

三、实战代码

（一）根据关键词搜索商品列表

以下是使用 requests 库调用 item_search 接口的代码示例：

Python

def search_items_by_keyword(keyword, access_token):url = f"https://api.weidian.com/openapi/item/search?access_token={access_token}"params = {"keyword": keyword,"page": 1,  # 可选参数，指定页码"page_size": 10  # 可选参数，每页返回的商品数量}response = requests.get(url, params=params)if response.status_code == 200:return response.json()else:print("请求失败，状态码：", response.status_code)return None

（二）解析商品列表数据

获取到的数据为 JSON 格式，可以通过以下代码解析并提取关键信息：

Python

def parse_item_list(data):items = data.get("items", [])parsed_items = []for item in items:item_id = item.get("item_id")title = item.get("title")price = item.get("price")image = item.get("image")sales = item.get("sales")parsed_items.append({"商品ID": item_id,"商品名称": title,"价格": price,"图片": image,"销量": sales})return parsed_items

（三）存储数据到 CSV 文件

解析后的数据可以存储到 CSV 文件中，方便后续分析：

Python

import pandas as pddef save_to_csv(data, filename):df = pd.DataFrame(data)df.to_csv(filename, index=False, encoding="utf-8-sig")print(f"数据已保存到 {filename}")# 示例：搜索关键词为 "生日项链" 的商品列表
keyword = "生日项链"
client_id = "YOUR_CLIENT_ID"
client_secret = "YOUR_CLIENT_SECRET"access_token = get_access_token(client_id, client_secret)
if access_token:item_list_data = search_items_by_keyword(keyword, access_token)if item_list_data:parsed_items = parse_item_list(item_list_data)save_to_csv(parsed_items, "item_list.csv")