中国供应网 item_search 接口是批量检索工业商品的核心入口，专注 B2B 采购场景，支持通过关键词（商品名称、型号、材质、行业属性等）组合筛选，快速获取目标商品列表及核心信息（价格、规格、供应商、库存状态），广泛应用于采购选品、供应商挖掘、竞品分析、市场调研等业务，是工业场景下批量获取商品数据的必备工具。
本攻略结合平台工业品类特性（参数标准化、批量采购适配、供应商资质联动），从接口认知、前置准备、实操落地、调试优化到进阶技巧，全方位拆解对接流程，兼顾入门易用性与生产级稳定性，帮助开发者快速实现高效对接。
一、接口核心认知：先明确 “能做什么”“适配什么场景”
- 接口定位与核心价值
核心功能：通过关键词（支持多词组合）匹配商品名称、型号、经营范围、核心属性等字段，返回符合条件的商品列表及摘要信息，支持分页批量获取、多维度筛选（价格、地域、资质、库存）；
平台特性：聚焦工业品类（电子元件、机械配件、化工原料、五金工具等），数据突出 “批量阶梯价、现货 / 定制区分、供应商资质认证、技术参数标准化”，适配 B2B 批量采购需求；
典型应用：
采购选品：搜索 “STM32F103C8T6 车规级” 获取不同供应商的报价、最小起订量；
供应商挖掘：筛选 “M12 不锈钢螺栓 ISO9001 深圳”，定位符合资质的本地供应商；
市场调研：查询 “工业级传感器 防护等级 IP67”，分析市场价格区间与产品参数分布；
竞品分析：检索竞品型号，对比不同品牌的规格、价格、质保政策。 - 核心参数与返回字段（工业场景适配版）
（1）请求参数（必填 + 可选，按优先级排序）
参数名称 类型 是否必填 说明 工业场景示例
appkey string 是 接口调用密钥，平台开发者中心分配（企业认证后获取） abc123xyz789
secret string 是 签名密钥，用于请求合法性校验（不可泄露，定期轮换） def456ghi012
keywords string 是 搜索关键词（多词组合用空格分隔，支持型号、材质、属性） STM32F103C8T6 车规级 RoHS
page_no int 否 页码（默认 1，最大支持 100 页） 1
page_size int 否 每页条数（默认 20，最大 50 条 / 页） 50
category_id string 否 商品分类 ID（精准筛选，需从平台获取分类字典） 102（电子元件 > IC 芯片）
price_start float 否 最低价格（单位：元，适配批量采购价筛选） 1.0
price_end float 否 最高价格（单位：元） 5.0
region string 否 地域筛选（省 / 市 / 区，支持多级） 广东省 深圳市
qualification string 否 供应商资质筛选（多资质用逗号分隔） ISO9001,RoHS,IATF16949
stock_status string 否 库存状态（现货 / 定制 / 预售） 现货
is_custom int 否 是否筛选定制商品（1 = 仅定制，0 = 仅现货，-1 = 全部） 0
fields string 否 需返回的字段集合，默认返回全部，按需筛选 title,price,specs,seller,stock_status
timestamp long 是 请求时间戳（毫秒级，有效期 5 分钟） 1735689600000
sign string 是 签名值（按平台规则加密生成，核心校验项） 32 位 MD5 大写串（如 A8F7C3D2E1B0967453120FEDCBA9876）
（2）返回核心字段（按业务场景分类）
基础信息：商品 ID（product_id）、商品标题（含型号 / 规格）、主图 URL、所属类目、商品标签（现货 / 定制 / 原厂直供）；
价格与库存（采购核心）：基础单价、批量阶梯价（区间 + 单价）、含税状态、最小起订量（MOQ）、库存数量、库存状态；
核心规格（选型核心）：型号、品牌、材质、关键参数（如电压、功率、尺寸、防护等级）、执行标准（GB/ISO）；
供应商信息（评估核心）：供应商 ID、企业名称、资质认证（ISO9001 / 原厂授权）、所在地、合作年限、公开联系方式；
交易信息：交货周期、质保期、付款方式（全款 / 预付款）。 - 接口限制与注意事项
调用频率：免费版 10 次 / 分钟，企业版 50-500 次 / 分钟（以平台配置为准，可申请提升）；
数据缓存：搜索结果缓存 6-12 小时，实时需求需加refresh=1参数（企业版权限）；
数据量限制：单关键词最多返回 100 页（5000 条），超量需拆分关键词；
权限差异：敏感字段（供应商详细联系方式、底价）需企业实名认证 + 采购资质审核；
关键词精度：关键词越具体，匹配结果越精准（如 “工业级传感器 IP67 -40~85℃” 比 “传感器” 更精准）。
二、对接前准备：3 步搞定前置条件 - 注册与获取密钥（核心步骤）
访问中国供应网官网（www.chinasilkroad.com），点击底部 “开发者平台” 入口，完成企业实名认证（个人账号仅支持查询公开数据，无批量价 / 联系方式权限）；
进入开发者平台 “应用管理”，创建应用，选择 “商品搜索（item_search）” 接口，提交业务用途说明（如 “工业用品采购选品系统”“供应商挖掘平台”）；
审核通过后，在应用详情页获取 appkey 和 secret（务必保密，建议存储在环境变量 / 配置中心，避免硬编码）；
下载平台提供的类目字典和资质字典（用于category_id和qualification参数精准配置）。 - 技术环境准备
（1）支持语言与协议
接口采用 HTTP/HTTPS 协议，支持所有主流开发语言：Python、Java、PHP、Go、Node.js 等，无框架限制，推荐使用 Python（数据解析效率高，适配工业参数处理）。
（2）必备工具与依赖
调试工具：Postman（快速验证接口可用性）、curl（命令行调试）、浏览器开发者工具（提取商品 ID / 类目 ID）；
开发依赖：
网络请求：requests（Python）、OkHttp（Java）、axios（Node.js）；
加密工具：语言内置 MD5/SHA256 库（签名生成用，无需额外安装）；
数据处理：json（解析响应数据）、pandas（批量整理商品列表）；
辅助工具：日志库（记录请求 / 响应 / 错误）、Redis（缓存热点搜索结果）、proxy_pool（应对反爬，可选）。 - 业务需求梳理
关键词设计：拆分精准关键词（如 “工业传感器” 拆分为 “工业级温度传感器 IP67”“工业级压力传感器 4-20mA”），避免单次返回数据量超限；
筛选条件明确：提前确定价格区间、地域、资质等筛选条件（如电子行业优先筛选 “RoHS”“ISO9001” 资质）；
字段筛选：工业场景重点筛选 “price（价格）、specs（规格）、stock_status（库存）、seller（供应商）”，通过fields参数指定，减少冗余数据；
分页策略：批量获取时按 “page_no 从 1 到 100” 循环请求，直到返回数据为空或达到最大页数。
三、实操步骤：从调试到落地（Python 示例）
步骤 1：理解请求流程
拼接除 sign 外的所有请求参数（必填 + 可选）；
按平台规则生成签名（sign），确保请求合法性；
发送 POST 请求（推荐，参数更安全）或 GET 请求；
接收响应数据，解析 JSON 格式结果；
循环处理分页（获取多页数据）；
异常处理（签名错误、频率超限、无数据等）。
步骤 2：签名生成规则（关键！避免调用失败）
中国供应网接口通过签名验证请求合法性，签名错误是最常见的调用失败原因，生成步骤严格遵循以下规则：
按参数名ASCII 升序排序所有请求参数（不含sign字段）；
将排序后的参数拼接为 “key1=value1&key2=value2&...” 格式（中文 / 空格需 URL 编码）；
在拼接字符串末尾追加 &secret=你的secret；
对拼接后的字符串进行MD5 加密（32 位大写），结果即为sign。
签名示例（参数排序与拼接）
假设请求参数：
appkey=abc123
keywords=STM32F103C8T6 车规级 RoHS
page_no=1
page_size=50
timestamp=1735689600000
secret=def456
排序后参数：appkey、keywords、page_no、page_size、timestamp；
拼接字符串：appkey=abc123&keywords=STM32F103C8T6+车规级+RoHS&page_no=1&page_size=50×tamp=1735689600000&secret=def456；
MD5 加密后 sign：A8F7C3D2E1B0967453120FEDCBA9876543210ABCDEF（32 位大写）。
步骤 3：完整代码实现（Python）
（1）依赖安装
bash
运行
pip install requests pandas # requests：网络请求；pandas：数据整理
（2）完整代码（含签名生成、分页获取、数据保存）
import requests
import hashlib
import time
import json
import pandas as pd
from urllib.parse import urlencode
from typing import Dict, Optional, List
接口核心配置（替换为自己的密钥和接口地址）
APP_KEY = "你的appkey"
SECRET = "你的secret"
API_URL = "https://api.chinasilkroad.com/item_search" # 正式接口地址
SAVE_PATH = "工业商品搜索结果.xlsx" # 结果保存路径
def generate_sign(params: Dict) -> str:
"""生成接口签名（严格按平台规则实现，核心函数）"""
# 1. 按参数名ASCII升序排序（排除sign字段）
sorted_params = sorted(params.items(), key=lambda x: x[0])
# 2. 拼接参数字符串（urlencode自动处理中文、空格等特殊字符）
param_str = urlencode(sorted_params, encoding="utf-8") + f"&secret={SECRET}"
# 3. MD5加密（32位大写）
md5 = hashlib.md5()
md5.update(param_str.encode("utf-8"))
return md5.hexdigest().upper()
def parse_product_specs(specs: List[Dict]) -> Dict:
"""解析商品规格参数（标准化字段命名，适配工业场景）"""
standard_specs = {
"model": "", # 型号
"brand": "", # 品牌
"material": "", # 材质
"protection_level": "", # 防护等级
"operating_temperature": "", # 工作温度
"executive_standard": "" # 执行标准
}
for spec in specs:
key = spec.get("key", "").lower()
value = spec.get("value", "").strip()
# 关键词匹配，标准化字段
if any(k in key for k in ["型号", "model"]):
standard_specs["model"] = value
elif any(k in key for k in ["品牌", "brand"]):
standard_specs["brand"] = value
elif any(k in key for k in ["材质", "material"]):
standard_specs["material"] = value
elif any(k in key for k in ["防护", "ip"]):
standard_specs["protection_level"] = value
elif any(k in key for k in ["温度", "temperature"]):
standard_specs["operating_temperature"] = value
elif any(k in key for k in ["标准", "standard", "gb", "iso"]):
standard_specs["executive_standard"] = value
return standard_specs
def search_products(
keywords: str,
page_no: int = 1,
page_size: int = 50,
category_id: Optional[str] = None,
price_start: Optional[float] = None,
price_end: Optional[float] = None,
region: Optional[str] = None,
qualification: Optional[str] = None,
stock_status: Optional[str] = None,
is_custom: int = -1,
refresh: int = 0
) -> Dict:
"""
调用item_search接口搜索商品（单页）
:param keywords: 搜索关键词
:param page_no: 页码
:param page_size: 每页条数
:param category_id: 分类ID
:param price_start: 最低价格
:param price_end: 最高价格
:param region: 地域筛选
:param qualification: 资质筛选
:param stock_status: 库存状态
:param is_custom: 是否筛选定制商品（1=仅定制，0=仅现货，-1=全部）
:param refresh: 是否强制刷新缓存（1=是，0=否，企业版可用）
:return: 标准化后的单页搜索结果
"""
# 1. 构建基础参数（必填项）
params = {
"appkey": APP_KEY,
"keywords": keywords,
"page_no": page_no,
"page_size": page_size,
"is_custom": is_custom,
"refresh": refresh,
"timestamp": int(time.time() * 1000),
# 按需筛选字段，减少数据传输量
"fields": "product_id,title,main_image,category,tags,price,stock,specs,seller,trade_terms"
}
# 2. 添加可选参数
if category_id:
params["category_id"] = category_id
if price_start is not None:
params["price_start"] = price_start
if price_end is not None:
params["price_end"] = price_end
if region:
params["region"] = region
if qualification:
params["qualification"] = qualification
if stock_status:
params["stock_status"] = stock_status
# 3. 生成签名
params["sign"] = generate_sign(params)
try:
# 4. 发送POST请求
response = requests.post(
url=API_URL,
data=json.dumps(params),
headers={"Content-Type": "application/json"},
timeout=10,
verify=True
)
result = response.json()
# 5. 处理响应
if result.get("code") == 200:
raw_data = result.get("data", {})
product_list = raw_data.get("list", [])
standard_products = []
for product in product_list:
# 解析规格参数
specs = parse_product_specs(product.get("specs", []))
# 标准化数据
standard_products.append({
"商品ID": product.get("product_id", ""),
"商品标题": product.get("title", ""),
"主图URL": product.get("main_image", ""),
"所属类目": product.get("category", ""),
"商品标签": ",".join(product.get("tags", [])),
"基础单价": product.get("price", {}).get("base_price", 0.0),
"含税状态": "含税" if product.get("price", {}).get("tax_inclusive", True) else "不含税",
"最小起订量": product.get("stock", {}).get("min_order", 1),
"库存状态": product.get("stock", {}).get("status", ""),
"库存数量": product.get("stock", {}).get("quantity", 0),
"型号": specs["model"],
"品牌": specs["brand"],
"材质": specs["material"],
"防护等级": specs["protection_level"],
"工作温度": specs["operating_temperature"],
"执行标准": specs["executive_standard"],
"供应商名称": product.get("seller", {}).get("company_name", ""),
"供应商资质": ",".join(product.get("seller", {}).get("qualification", [])),
"供应商地域": product.get("seller", {}).get("location", ""),
"交货周期": product.get("trade_terms", {}).get("delivery_cycle", ""),
"质保期": product.get("trade_terms", {}).get("warranty_period", "")
})
return {
"success": True,
"data": standard_products,
"total": raw_data.get("total", 0),
"page_no": page_no,
"page_size": page_size
}
else:
return {
"success": False,
"error_code": result.get("code"),
"error_msg": result.get("msg", "接口调用失败")
}
except requests.exceptions.RequestException as e:
return {
"success": False,
"error_code": -2,
"error_msg": f"网络异常：{str(e)}"
}
except Exception as e:
return {
"success": False,
"error_code": -3,
"error_msg": f"处理异常：{str(e)}"
}
def batch_search_products(
keywords: str,
max_page: int = 100,
**kwargs
) -> List[Dict]:
"""
批量搜索商品（自动分页，获取所有数据）
:param keywords: 搜索关键词
:param max_page: 最大页码（默认100）
:param kwargs: 其他可选参数（如price_start、region等）
:return: 所有页的标准化商品数据
"""
all_products = []
page_no = 1
total_count = 0
print(f"开始搜索关键词「{keywords}」的商品...")
while page_no <= max_page:
result = search_products(
keywords=keywords,
page_no=page_no,
page_size=50,
**kwargs
)
if not result["success"]:
print(f"第{page_no}页获取失败：{result['error_msg']}（错误码：{result['error_code']}）")
# 频率超限或服务器异常，重试1次
if result["error_code"] in [429, 500]:
time.sleep(10)
continue
break
current_page_data = result["data"]
if not current_page_data:
print(f"第{page_no}页无数据，停止获取")
break
all_products.extend(current_page_data)
total_count = result["total"]
print(f"第{page_no}页获取成功，累计获取{len(all_products)}/{total_count}条")
# 已获取全部数据，停止分页
if len(all_products) >= total_count:
print(f"已获取全部数据（共{total_count}条）")
break
# 控制调用频率（免费版3-5秒/页，企业版1-2秒/页）
time.sleep(3)
page_no += 1
return all_products
def save_search_results(products: List[Dict], save_path: str):
"""将搜索结果保存为Excel文件（便于采购分析）"""
if not products:
print("无数据可保存")
return
df = pd.DataFrame(products)
# 筛选常用字段，优化Excel可读性
columns = [
"商品ID", "商品标题", "品牌", "型号", "基础单价", "含税状态",
"最小起订量", "库存状态", "库存数量", "供应商名称", "供应商资质",
"供应商地域", "交货周期", "质保期"
]
df = df[columns].drop_duplicates(subset=["商品ID"]) # 去重
df.to_excel(save_path, index=False, engine="openpyxl")
print(f"数据已保存至：{save_path}（共{len(df)}条记录）")
调用示例（工业商品搜索场景）
if name == "main":
# 搜索条件配置（电子元件采购场景）
SEARCH_KEYWORDS = "STM32F103C8T6 车规级 RoHS"
PRICE_START = 1.0
PRICE_END = 5.0
REGION = "广东省"
QUALIFICATION = "ISO9001,RoHS,IATF16949"
STOCK_STATUS = "现货"
# 批量搜索商品
product_list = batch_search_products(
keywords=SEARCH_KEYWORDS,
price_start=PRICE_START,
price_end=PRICE_END,
region=REGION,
qualification=QUALIFICATION,
stock_status=STOCK_STATUS,
is_custom=0 # 仅筛选现货商品
)
# 保存结果
if product_list:
save_search_results(product_list, SAVE_PATH)
else:
print("未获取到符合条件的商品数据")
四、调试与验证：快速定位问题
- 调试步骤（优先用 Postman 验证，避免代码干扰）
手动拼接参数：在 Postman 中创建 POST 请求，填写appkey、keywords、page_no、timestamp等必填项；
生成签名：按签名规则手动计算sign（可用在线 MD5 工具验证，输入拼接后的字符串）；
配置请求头：设置Content-Type: application/json，将参数以 JSON 格式传入请求体；
发送请求：点击发送，查看响应结果；
验证结果：
若返回 200 且数据完整：接口正常，可对接代码；
若返回 401（签名无效）：检查参数排序、secret 是否正确；
若返回 403（权限不足）：确认企业实名认证已完成，敏感字段已申请权限；
若返回 429（频率超限）：降低调用频率；
若返回 601（无数据）：调整关键词（更宽泛）或筛选条件（减少限制）；
若返回 500（服务器异常）：记录日志，稍后重试。 - 常见调试问题排查（工业场景高频问题）
问题现象 常见原因 排查方案
签名错误（401） 1. 参数排序错误；2. secret 错误；3. 时间戳过期；4. 中文参数未编码 1. 打印sorted_params确认排序；2. 核对 secret 与平台一致；3. 校准本地时间（误差≤5 分钟）；4. 用urlencode处理中文 / 空格
无匹配数据（601） 1. 关键词过窄；2. 筛选条件过严；3. 分类 ID 错误 1. 简化关键词（如 “STM32F103C8T6 车规级”→“STM32F103C8T6”）；2. 减少资质 / 地域限制；3. 核对分类 ID 是否在平台字典中
频率超限（429） 单 IP / 账号调用次数超过平台配额 1. 批量获取时增加分页间隔（免费版 3-5 秒 / 页）；2. 企业版申请提升配额；3. 多账号 + 多 IP 轮换
字段缺失（如阶梯价为空） 1. 未在 fields 中指定字段；2. 商品为定制类（无固定价格） 1. 在 fields 中添加 “price.ladder_prices”；2. 确认商品标签（是否为 “定制”），调整is_custom参数
数据重复 关键词拆分不当，多页返回重复商品 按product_id去重；拆分更精准的关键词（如按地域拆分）
五、进阶优化：提升效率与稳定性（生产级必备） - 性能优化（批量搜索场景重点）
（1）关键词拆分策略
单关键词超 5000 条数据时，拆分关键词避免数据截断：
原关键词：“工业传感器 IP67”→ 拆分为 “工业级温度传感器 IP67”“工业级压力传感器 IP67”；
地域拆分：“广东省 电子元件”→ 拆分 “深圳市 电子元件”“东莞市 电子元件”；
价格拆分：“1-10 元 电阻”→ 拆分 “1-5 元 电阻”“5-10 元 电阻”。
（2）异步并发请求
多关键词批量搜索时，用异步请求提升效率（Python 示例）：
import aiohttp
import asyncio
async def async_search_products(session, keywords, page_no):
"""异步搜索单页商品"""
params = {
"appkey": APP_KEY,
"keywords": keywords,
"page_no": page_no,
"page_size": 50,
"timestamp": int(time.time() * 1000),
"sign": generate_sign(params)
}
async with session.post(
API_URL,
json=params,
headers={"Content-Type": "application/json"},
timeout=10
) as response:
return await response.json()
并发调用（控制并发数≤5，避免频率超限）
async def batch_async_search(keywords_list):
async with aiohttp.ClientSession() as session:
tasks = [async_search_products(session, kw, 1) for kw in keywords_list[:5]]
results = await asyncio.gather(*tasks)
return results
（3）缓存策略优化
热点关键词缓存：用 Redis 缓存高频搜索关键词结果（如 “标准电阻”“通用电容”），缓存有效期 6-12 小时；
增量更新：每日仅获取新增商品（通过update_time字段筛选近 24 小时更新的商品）；
缓存穿透防护：对无结果的关键词（返回 601），缓存空结果（有效期 30 分钟），避免重复请求。
- 反爬与稳定性优化
IP 与请求控制：
企业版使用平台分配的固定 IP 段，避免随机 IP 被封；
免费版控制调用频率（≤10 次 / 分钟），批量查询时添加 3-5 秒间隔；
多账号 + 多 IP 轮换（避免单账号 / IP 超限）。
签名与密钥安全：
定期轮换secret（每 3 个月更新 1 次），在开发者平台操作；
生产环境将appkey和secret存储在环境变量或配置中心（如 Nacos），避免硬编码到代码仓库；
禁止前端直接调用接口，通过后端服务转发（防止密钥泄露）。
异常重试机制：
对 429（频率超限）、500（服务器异常）、503（服务不可用）错误，采用指数退避策略重试（1s→2s→4s）；
重试次数≤3 次，避免无效重试导致更多错误；
对 401（签名错误）、601（无数据）错误，直接返回，不重试。 - 工业场景专属适配（核心差异化优化）
（1）关键词精准化
工业品类优先按 “型号 + 属性” 组合关键词（如 “M12 不锈钢 8.8 级”“LM358 工业级 -40~85℃”）；
避免模糊关键词（如 “传感器”→ 改为 “工业级压力传感器 4-20mA”），提升匹配精度。
（2）供应商资质筛选优化
工业采购优先筛选 “原厂授权”“ISO9001”“IATF16949（车规）”“RoHS” 等资质，通过qualification参数精准过滤；
按 “合作年限≥3 年”“参保人数≥50” 等条件排序，优先推荐优质供应商（需企业版权限）。
（3）数据去重与标准化
按product_id去重（避免多关键词重复抓取）；
规格参数标准化（如 “IP67” 统一为 “防护等级 IP67”，“GB/T 3098.1” 统一为 “执行标准 GB/T 3098.1”）；
价格单位统一（如 “元 / 个”“元 / 件”，便于比价）。
六、避坑指南：常见问题与解决方案（工业场景高频） - 签名错误（最高频问题）
原因：参数排序错误、secret 错误、时间戳过期、中文参数未编码；
解决方案：
严格按 ASCII 升序排序参数（如appkey在keywords前）；
用urlencode自动处理中文和空格，避免手动拼接导致编码错误；
用在线 MD5 工具验证签名（输入拼接后的字符串，对比代码生成结果）；
确保时间戳为毫秒级（int(time.time()*1000)），本地时间与服务器时间误差≤5 分钟。 - 数据量不足（实际结果少于预期）
原因：关键词过窄、筛选条件过严、超 100 页限制、数据缓存未更新；
解决方案：
拆分关键词（如 “车规级 MCU”→“车规级 MCU 深圳”“车规级 MCU 东莞”）；
减少筛选条件（如暂时移除qualification参数）；
联系平台关闭缓存（需企业版权限）；
确认是否超过 100 页（5000 条）限制，必要时分多个关键词抓取。 - 调用频率超限（429 错误）
原因：单 IP / 账号调用次数超过平台配额；
解决方案：
批量搜索时增加分页间隔（免费版 5 秒 / 页，企业版 1 秒 / 页）；
企业版申请提升配额（提供业务场景说明，如 “年采购量 5000 万 +，需查询 1 万 + 商品”）；
用ratelimit库控制调用频率（Python 示例）：
python
运行
from ratelimit import limits, sleep_and_retry
@sleep_and_retry
@limits(calls=10, period=60) # 10次/分钟
def limited_search_products(keywords):
return batch_search_products(keywords=keywords)
- 敏感字段缺失（如供应商联系方式）
原因：1. 未完成企业实名认证；2. 未申请敏感字段权限；3. 供应商未公开该信息；
解决方案：
开发者中心完成企业实名认证 + 采购资质审核；
申请 “供应商联系方式” 权限（需提供业务证明）；
若供应商未公开，可通过接口返回的 “公开电话” 联系获取详细信息。 - 响应数据延迟（缓存问题）
原因：搜索结果缓存 6-12 小时，实时需求未加refresh=1；
解决方案：
实时价格 / 库存需求，添加refresh=1参数（需企业版权限）；
每日凌晨批量刷新热点关键词数据，避免缓存过期；
对比多批次数据，若价格 / 库存变动超过 10%，强制刷新。
七、上线前检查清单（生产级必查）
密钥是否保密（未硬编码、未提交到代码仓库，用环境变量 / 配置中心存储）；
异常处理是否完整（覆盖 401/403/429/500/601 等所有常见错误码）；
频率控制是否到位（调用频率未超过平台配额，批量查询有间隔）；
关键词拆分是否合理（避免单关键词超 5000 条数据）；
数据去重与标准化是否实现（按product_id去重，规格参数统一命名）；
日志是否完善（记录请求参数、响应结果、错误信息、调用时间，便于追溯）；
HTTPS 是否启用（生产环境必须用 HTTPS，防止参数泄露和篡改）；
敏感字段权限是否已申请（如需要获取供应商联系方式）；
缓存策略是否生效（热点关键词缓存、穿透防护已实现）；
并发控制是否合理（异步请求并发数≤5，避免频率超限）。
八、总结
中国供应网 item_search 接口对接的核心是 “签名合法 + 关键词精准 + 工业场景适配 + 稳定性优化”：
入门阶段：重点掌握签名生成规则和基础请求流程，用 Postman 快速验证，再通过 Python 代码实现分页获取和数据保存；
进阶阶段：通过关键词拆分、异步并发、缓存策略提升效率，通过供应商资质筛选、数据标准化满足工业采购需求；
避坑关键：重视签名生成（最高频错误）、关键词设计（影响数据精度）、异常处理（网络 / 平台错误），尤其是工业品类的参数多样性和批量采购特性。
若对接过程中遇到问题，可通过中国供应网开发者中心的 “工单系统” 或技术支持邮箱咨询，需提供以下信息：
完整请求参数（含 sign，隐藏 secret）；
响应错误码和错误信息；
调用时间戳；
搜索关键词（便于平台定位问题）。
按照本攻略操作，即可快速实现从 “零基础” 到 “生产级稳定对接”，高效批量获取工业商品数据，支撑采购选品、供应商挖掘、市场调研等核心业务场景
