一、背景介绍
阿里巴巴中国站的搜索词推荐数据对于开发者来说具有重要的参考价值。通过使用获得搜索词推荐 API，开发者可以获取到用户在平台上的搜索行为数据，了解用户的需求和行为，优化产品和服务。在获取搜索词推荐数据的过程中，有时候需要对数据进行更精细的过滤和分析。其中，分类ID参数是一个非常重要的过滤条件，可以帮助开发者更好地筛选数据。本文将详细介绍如何使用分类ID参数过滤搜索词推荐数据，帮助读者更好地理解和使用该 API。
二、分类ID参数介绍
分类ID参数是获得搜索词推荐 API 中的一个重要参数，用于对搜索词推荐数据进行分类过滤。通过传递不同的分类ID参数，开发者可以获取到与该分类相关的搜索词推荐数据。分类ID参数的取值可以是多个值，用逗号分隔，表示同时过滤多个分类。
三、如何使用分类ID参数过滤搜索词推荐数据
要使用分类ID参数过滤搜索词推荐数据，开发者需要按照以下步骤进行操作：
了解分类ID参数的取值：在使用分类ID参数之前，开发者需要了解阿里巴巴中国站上各个分类的ID值。可以通过后台管理界面或者相关文档获取到这些ID值。
选择需要过滤的分类：根据实际需求，选择需要过滤的分类。可以是一个或多个分类，用逗号分隔。
构造请求参数：将选择的分类ID参数按照要求构造请求参数，包括请求地址、请求方法、请求头、请求体等。
发送请求并处理返回数据：向 API 接口发送请求，并处理返回的搜索词推荐数据。可以根据实际需求选择需要的数据进行处理和使用。
下面是一个示例代码，演示如何使用 Python 语言和 requests 库向 API 接口发送请求，并使用分类ID参数过滤搜索词推荐数据：
python
import requests
API接口地址和请求方法
api_url = "https://api.example.com/search_recommend"
request_method = "GET"
请求参数构造
params = {
"keywords": "连衣裙", # 目标搜索词
"category_id": "12345,67890", # 分类ID参数，过滤多个分类
"start_date": "2023-01-01", # 起始日期
"end_date": "2023-03-17" # 结束日期
}
发送请求并处理返回数据
response = requests.request(request_method, api_url, params=params)
data = response.json() # 将返回数据转换为JSON格式
search_recommend_data = data.get("data", []) # 获取搜索词推荐数据列表
处理返回的搜索词推荐数据
for item in search_recommend_data:
search_word = item.get("search_word") # 获取推荐搜索词
relatedness_score = item.get("relatedness_score") # 获取相关度得分
product_id = item.get("product_id") # 获取商品ID
# 其他字段...
print(f"Search Word: {search_word}, Relatedness Score: {relatedness_score}, Product ID: {product_id}")
AI 代码解读
在上述示例代码中，我们使用了 Python 语言和 requests 库向 API 接口发送 GET 请求，并传递了目标搜索词、分类ID参数、起始日期和结束日期等请求参数。然后，将返回的 JSON 数据解析成 Python 对象，并遍历搜索词推荐数据列表，提取出每个推荐搜索词、相关度得分和商品ID等字段进行处理和使用。
