Python 原生爬虫教程:京东商品列表页面数据API

本文涉及的产品
智能开放搜索 OpenSearch行业算法版,1GB 20LCU 1个月
实时数仓Hologres,5000CU*H 100GB 3个月
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
简介: 京东商品列表API是电商大数据分析的重要工具,支持开发者、商家和研究人员获取京东平台商品数据。通过关键词搜索、分类筛选、价格区间等条件,可返回多维度商品信息(如名称、价格、销量等),适用于市场调研与推荐系统开发。本文介绍其功能并提供Python请求示例。接口采用HTTP GET/POST方式,支持分页、排序等功能,满足多样化数据需求。

一、引言
在电商大数据分析和应用开发的场景中,获取商品信息是基础且关键的一环。京东作为国内知名的电商平台,拥有海量丰富的商品资源。京东商品列表 API 为开发者、商家以及数据研究人员提供了便捷获取京东平台商品数据的途径。通过调用该 API,能够获取到诸如商品名称、价格、销量、库存等多种维度的信息,这些数据可用于市场调研、竞品分析、个性化推荐系统开发等多个方面。本文将对京东商品列表 API 进行全面深入的介绍,并给出 Python 语言的请求示例,帮助读者更好地理解和使用该 API。
二、接口概述

接口功能:京东商品列表 API 的主要功能是根据用户设定的条件,如关键词搜索、商品分类筛选、价格区间限定等,返回符合条件的商品列表信息。它涵盖了丰富的商品属性数据,以便用户对商品有更全面的了解。

请求方式:一般采用 HTTP 的 GET 或 POST 方式,具体取决于京东开放平台的接口设计。GET 方式常用于简单的参数传递获取数据,POST 方式则更适合在传递大量数据或复杂参数时使用。

请求参数:

关键词(必选或可选) :用于搜索商品的关键词,例如 “手机”“笔记本电脑” 等。当用户希望获取特定名称的商品列表时使用。
分类 ID:京东商品有明确的分类体系,通过指定分类 ID 可以获取某一特定分类下的商品列表。比如,家电分类、服装分类等。
页码:由于商品数据量可能较大,采用分页获取的方式。页码参数用于指定获取的是哪一页的商品列表。
每页数量:设置每页返回的商品数量,可根据实际需求调整,以平衡数据获取量和请求性能。
价格区间:可以设置商品价格的最小值和最大值,从而筛选出在该价格区间内的商品。
排序方式:如按销量排序、按价格升序或降序排序、按上架时间排序等。

相关文章
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据安全/隐私保护 计算机视觉
过三色刷脸技术,过三色刷脸技术教程,插件过人脸python分享学习
三色刷脸技术是基于RGB三通道分离的人脸特征提取方法,通过分析人脸在不同颜色通道的特征差异
|
2月前
|
XML Linux 区块链
Python提取Word表格数据教程(含.doc/.docx)
本文介绍了使用LibreOffice和python-docx库处理DOC文档表格的方法。首先需安装LibreOffice进行DOC到DOCX的格式转换,然后通过python-docx读取和修改表格数据。文中提供了详细的代码示例,包括格式转换函数、表格读取函数以及修改保存功能。该方法适用于Windows和Linux系统,解决了老旧DOC格式文档的处理难题,为需要处理历史文档的用户提供了实用解决方案。
121 1
|
1月前
|
数据采集 索引 Python
Python Slice函数使用教程 - 详解与示例 | Python切片操作指南
Python中的`slice()`函数用于创建切片对象,以便对序列(如列表、字符串、元组)进行高效切片操作。它支持指定起始索引、结束索引和步长,提升代码可读性和灵活性。
|
3月前
|
人工智能 搜索推荐 数据可视化
用 Python 制作简单小游戏教程:手把手教你开发猜数字游戏
本教程详细讲解了用Python实现经典猜数字游戏的完整流程,涵盖从基础规则到高级功能的全方位开发。内容包括游戏逻辑设计、输入验证与错误处理、猜测次数统计、难度选择、彩色输出等核心功能,并提供完整代码示例。同时,介绍了开发环境搭建及调试方法,帮助初学者快速上手。最后还提出了图形界面、网络对战、成就系统等扩展方向,鼓励读者自主创新,打造个性化游戏版本。适合Python入门者实践与进阶学习。
220 1
|
3月前
|
存储 算法 数据可视化
用Python开发猜数字游戏:从零开始的手把手教程
猜数字游戏是编程入门经典项目,涵盖变量、循环、条件判断等核心概念。玩家通过输入猜测电脑生成的随机数,程序给出提示直至猜中。项目从基础实现到功能扩展,逐步提升难度,适合各阶段Python学习者。
134 0
|
10月前
|
数据采集 存储 JSON
Python网络爬虫:Scrapy框架的实战应用与技巧分享
【10月更文挑战第27天】本文介绍了Python网络爬虫Scrapy框架的实战应用与技巧。首先讲解了如何创建Scrapy项目、定义爬虫、处理JSON响应、设置User-Agent和代理,以及存储爬取的数据。通过具体示例,帮助读者掌握Scrapy的核心功能和使用方法,提升数据采集效率。
405 6
|
10月前
|
数据采集 前端开发 中间件
Python网络爬虫:Scrapy框架的实战应用与技巧分享
【10月更文挑战第26天】Python是一种强大的编程语言,在数据抓取和网络爬虫领域应用广泛。Scrapy作为高效灵活的爬虫框架,为开发者提供了强大的工具集。本文通过实战案例,详细解析Scrapy框架的应用与技巧,并附上示例代码。文章介绍了Scrapy的基本概念、创建项目、编写简单爬虫、高级特性和技巧等内容。
440 4
|
数据采集 存储 中间件
Python进行网络爬虫:Scrapy框架的实践
【8月更文挑战第17天】网络爬虫是自动化程序,用于从互联网收集信息。Python凭借其丰富的库和框架成为构建爬虫的首选语言。Scrapy作为一款流行的开源框架,简化了爬虫开发过程。本文介绍如何使用Python和Scrapy构建简单爬虫:首先安装Scrapy,接着创建新项目并定义爬虫,指定起始URL和解析逻辑。运行爬虫可将数据保存为JSON文件或存储到数据库。此外,Scrapy支持高级功能如中间件定制、分布式爬取、动态页面渲染等。在实践中需遵循最佳规范,如尊重robots.txt协议、合理设置爬取速度等。通过本文,读者将掌握Scrapy基础并了解如何高效地进行网络数据采集。

推荐镜像

更多