通过关键字批量抓取淘宝商品数据实现方法途径分享--API

item_search 按关键字搜索淘宝商品
item_search_tmall 按关键字搜索天猫商品
item_search_pro 高级关键字搜索淘宝商品
item_search_img 按图搜索淘宝商品（拍立淘）
item_search_shop 获得店铺的所有商品

一、引言

在电商领域，获取淘宝商品数据对于市场分析、竞品研究、商业决策等具有重要意义。通过淘宝 API 接口，开发者可以合法、高效地批量抓取商品信息，如价格、销量、评价等。本文将详细介绍如何利用淘宝 API 实现这一目标，并重点分析其技术细节与实践策略。

二、淘宝 API 接口概述

2.1 开放平台注册与认证

要使用淘宝 API，首先需在淘宝开放平台注册开发者账号，并完成企业认证（个人开发者权限有限）。认证需提交企业资质、经营范围证明等材料，审核通过后可创建应用并获取 App Key 和 App Secret。

2.2 常用 API 接口介绍

2.2.1 商品搜索接口（taobao.item_search）

功能：通过关键字搜索淘宝或天猫商品，支持价格范围、类目筛选、排序等参数。
参数：
- q：搜索关键字（必填）。
- page：页码，用于分页获取数据。
- start_price/end_price：价格范围筛选。
- sort：排序方式（如销量、价格等）。

2.2.2 商品详情接口（taobao.item.get）

功能：根据商品 ID 获取详细信息，包括标题、价格、图片 URL、销量等。
参数：
- num_iid：商品 ID（必填）。

2.2.3 商品评论接口（taobao.traderate.list.get）

功能：获取商品的用户评论数据。
参数：
- num_iid：商品 ID。
- page_size：每页评论数量。

三、实现方法步骤

3.1 申请 API 权限

在淘宝开放平台创建应用后，需为应用申请目标接口的调用权限。例如，若需使用taobao.item_search，需在应用管理中提交权限申请，审核通过后方可调用。

3.2 编写代码实现批量抓取

3.2.1 环境准备

安装 Python 及相关库：

bash

pip install requests json

3.2.2 构造 API 请求

以taobao.item_search为例，代码示例如下：

python

import requests
import jsondef search_taobao_items(keyword, page=1):app_key = "YOUR_APP_KEY"app_secret = "YOUR_APP_SECRET"url = f"https://eco.taobao.com/router/rest?method=taobao.item_search&app_key={app_key}&q={keyword}&page={page}&format=json"# 生成签名（示例简化，实际需按淘宝规则计算）# 参考：https://open.taobao.com/doc.htm?docId=101635&docType=1# 此处需补充签名生成逻辑headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/112.0.0.0 Safari/537.36","Referer": "https://www.taobao.com"}try:response = requests.get(url, headers=headers)data = json.loads(response.text)return data.get("items", [])except Exception as e:print(f"请求失败：{e}")return []

3.2.3 处理分页数据

通过循环遍历页码实现批量抓取：

python

keyword = "女装"
total_pages = 10  # 根据实际需求设置for page in range(1, total_pages + 1):items = search_taobao_items(keyword, page)for item in items:print(f"商品标题：{item['title']}，价格：{item['price']}")

3.3 数据存储与处理

将获取的数据保存到数据库或文件中，以便后续分析。示例代码如下：

python

import pandas as pd# 将数据保存为CSV文件
df = pd.DataFrame(items)
df.to_csv("taobao_items.csv", index=False)

四、反爬机制应对策略

4.1 使用代理 IP

淘宝对频繁访问的 IP 会进行封锁，需使用高匿代理 IP 轮换发送请求。示例代码如下：

python

proxies = {"http": "http://123.123.123.123:8080","https": "https://123.123.123.123:8080"
}response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies)

4.2 请求伪装

模拟真实用户行为，随机化请求头和访问间隔：

python

import time
import randomheaders_list = [{"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) Chrome/112.0.0.0 Safari/537.36"},{"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) Safari/537.36"}
]# 随机选择请求头
headers = random.choice(headers_list)# 随机间隔1-3秒
time.sleep(random.uniform(1, 3))

4.3 动态参数处理

2025 年淘宝 API 新增加密参数（如_signature、_fingerprint），需逆向分析生成逻辑。示例代码如下：

python

import hmac
import hashlibdef generate_sign(params, app_secret):param_str = "&".join([f"{k}={v}" for k, v in sorted(params.items())])sign = hmac.new(app_secret.encode(), param_str.encode(), hashlib.sha256).hexdigest()return sign# 构造参数并生成签名
params = {"method": "taobao.item_search","app_key": app_key,"q": keyword,"page": page,"_timestamp": int(time.time())
}
params["sign"] = generate_sign(params, app_secret)