如何实现高效率超简洁的实时数据采集?——Python实战电商数据采集API接口

简介: 你是否曾为获取重要数据而感到困扰?是否因为数据封锁而无法获取所需信息?是否因为数据格式混乱而头疼?现在,所有这些问题都可以迎刃而解。让我为大家介绍一款强大的数据采集API接口。

image.png

前言

你是否曾为获取重要数据而感到困扰?是否因为数据封锁而无法获取所需信息?是否因为数据格式混乱而头疼?现在,所有这些问题都可以迎刃而解。让我为大家介绍一款强大的数据采集API接口。

image.png

image.png
阿里巴巴中国站获得1688商品详情 API 返回值说明

item_get-获得1688商品详情 [查看演示]
1688.item_get
公共参数

名称 类型 必须 描述
key String 是 调用key(必须以GET方式拼接在URL中)
secret String 是 调用密钥
api_name String 是 API接口名称(包括在请求地址中)[item_search,item_get,item_search_shop等]
cache String 否 [yes,no]默认yes,将调用缓存的数据,速度比较快
result_type String 否 [json,jsonu,xml,serialize,var_export]返回数据格式,默认为json,jsonu输出的内容中文可以直接阅读
lang String 否 [cn,en,ru]翻译语言,默认cn简体中文
version String 否 API版本
请求参数
请求参数:num_iid=610947572360

参数说明:num_iid:1688商品ID
sales_data:&sales_data=1 获取近30天成交数据
agent:&agent=1 获取1688分销代发价格数据

响应参数
Version: Date:

名称 类型 必须 示例值 描述
item item[] 0 宝贝详情数据

image.png
image.png

相关文章
|
2天前
|
SQL 并行计算 API
Dask是一个用于并行计算的Python库,它提供了类似于Pandas和NumPy的API,但能够在大型数据集上进行并行计算。
Dask是一个用于并行计算的Python库,它提供了类似于Pandas和NumPy的API,但能够在大型数据集上进行并行计算。
19 9
|
1天前
|
前端开发 API 开发者
深度剖析:AJAX、Fetch API如何成为Python后端开发者的最佳拍档!
【7月更文挑战第14天】在Web开发中,前端与后端的协作关键在于异步数据交换。AJAX和Fetch API是两种主要技术,用于不刷新页面的情况下与服务器通信。AJAX依赖XMLHttpRequest,常用于JSON数据传输,而Fetch API是现代替代品,基于Promise,语法简洁。Python的Flask框架可创建API接口来响应这些请求。了解并熟练使用这些技术能提升Python后端开发的效率,构建高性能的Web应用。
6 0
|
1天前
|
前端开发 API 开发者
从零到精通,AJAX与Fetch API让你的Python Web前后端交互无所不能!
【7月更文挑战第14天】在Web开发中,AJAX和Fetch API扮演着关键角色,用于前后端异步通信。AJAX通过XMLHttpRequest实现页面局部更新,但回调模式和复杂API有一定局限。Fetch API作为现代替代,利用Promise简化异步处理,提供更丰富功能和错误处理。Python后端如Flask、Django支持这些交互,助力构建高性能应用。从AJAX到Fetch API的进步,结合Python,提升了开发效率和用户体验。
6 0
|
1天前
|
XML 前端开发 API
颠覆传统!AJAX、Fetch API与Python后端,开启Web开发新篇章!
【7月更文挑战第14天】Web开发中,AJAX作为异步通信先驱,与新兴的Fetch API一起革新交互体验。Fetch基于Promise,简化了请求处理。Python后端,如Flask,提供稳定支撑。这三者的融合,推动Web应用达到新高度,实现高效、实时交互。通过示例展示,我们看到从发送请求到更新UI的流畅过程,以及Python如何轻松返回JSON数据。这种组合揭示了现代Web开发的潜力和魅力。
8 0
|
1天前
|
前端开发 JavaScript API
告别‘老司机’时代,AJAX与Fetch API让你的前端与Python后端无缝对接!
【7月更文挑战第14天】前端与后端交互的关键技术是AJAX和Fetch API。AJAX允许不刷新页面更新内容,而Fetch API提供了Promise基
|
2天前
|
机器学习/深度学习 TensorFlow API
Keras是一个高层神经网络API,由Python编写,并能够在TensorFlow、Theano或CNTK之上运行。Keras的设计初衷是支持快速实验,能够用最少的代码实现想法,并且能够方便地在CPU和GPU上运行。
Keras是一个高层神经网络API,由Python编写,并能够在TensorFlow、Theano或CNTK之上运行。Keras的设计初衷是支持快速实验,能够用最少的代码实现想法,并且能够方便地在CPU和GPU上运行。
9 0
|
2天前
|
数据可视化 Linux 数据格式
`seaborn`是一个基于`matplotlib`的Python数据可视化库,它提供了更高级别的接口来绘制有吸引力的和信息丰富的统计图形。`seaborn`的设计目标是使默认图形具有吸引力,同时允许用户通过调整绘图参数来定制图形。
`seaborn`是一个基于`matplotlib`的Python数据可视化库,它提供了更高级别的接口来绘制有吸引力的和信息丰富的统计图形。`seaborn`的设计目标是使默认图形具有吸引力,同时允许用户通过调整绘图参数来定制图形。
5 0
|
2天前
|
Python
`matplotlib`是Python中一个非常流行的绘图库,它提供了丰富的绘图接口,包括二维和三维图形的绘制。`Axes3D`是`matplotlib`中用于创建三维坐标轴的对象,而`plot_surface`则是用于在三维空间中绘制表面的函数。
`matplotlib`是Python中一个非常流行的绘图库,它提供了丰富的绘图接口,包括二维和三维图形的绘制。`Axes3D`是`matplotlib`中用于创建三维坐标轴的对象,而`plot_surface`则是用于在三维空间中绘制表面的函数。
11 0
|
Python
PYTHON实战两数之和
1. 两数之和 难度:简单 收藏 给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target,请你在该数组中找出 和为目标值 target 的那 两个 整数,并返回它们的数组下标。 你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是,数组中同一个元素在答案里不能重复出现。 你可以按任意顺序返回答案。
165 0
PYTHON实战两数之和
|
6天前
|
安全 Python
告别低效编程!Python线程与进程并发技术详解,让你的代码飞起来!
【7月更文挑战第9天】Python并发编程提升效率:**理解并发与并行,线程借助`threading`模块处理IO密集型任务,受限于GIL;进程用`multiprocessing`实现并行,绕过GIL限制。示例展示线程和进程创建及同步。选择合适模型,注意线程安全,利用多核,优化性能,实现高效并发编程。
20 3