京东商品sku属性数据接口Python

简介: 京东商品sku属性数据接口Python

京东提供了商品SKU属性数据接口,通过该接口可以获取京东商品的SKU属性信息。该接口可以通过API接口和文件下载两种方式获取数据。API接口基于RESTful,通过调用这些接口可以获取SKU属性数据,例如使用商品查询接口可以获取商品的SKU属性信息。此外,京东也提供了文件下载的方式获取SKU属性数据。
JD.item_sku-获得JD商品sku信息数据接口返回值说明
1.请求方式:HTTP POST GET; 复制Taobaoapi2014获取APISDK文件。
2.请求URL:c0b.cc/R4rbK2
3.请求参数:

请求参数:num_iid=10335871600
参数说明:num_iid:JD商品ID

4.请求示例
coding:utf-8
"""
Compatible for python2.x and python3.x
requirement: pip install requests
"""
from future import print_function
import requests
请求示例 url 默认请求参数已经做URL编码
url = "api-gw.xx.cn/jd/item_sku/?key=<您自己的apiKey>&secret=<您自己的apiSecret>&num_iid=10335871600"
headers = {
"Accept-Encoding": "gzip",
"Connection": "close"
}
if name == "main":
r = requests.get(url, headers=headers)
json_obj = r.json()
print(json_obj)

要获取京东的商品SKU信息,首先需要在京东开放平台上注册并获取API密钥。然后,需要构建特定的请求参数,包括商品ID等,以调用API接口。此外,还可以结合其他接口如关键词搜索接口、详情接口、销量接口等,获取更全面的商品信息。这些接口适用于淘宝天猫、京东、拼多多、阿里巴巴、微店、抖音、亚马逊、速卖通、lazada、shopee等全球知名的30多个电商平台,接口可以应用于商品分析、竞品分析、品牌监控等多个业务场景。
请注意,在使用京东商品SKU属性数据接口时,需要遵守京东的使用条款和政策,确保行为合法合规。

相关文章
|
1月前
|
数据采集 JSON API
深入解析:使用 Python 爬虫获取淘宝店铺所有商品接口
本文介绍如何使用Python结合淘宝开放平台API获取指定店铺所有商品数据。首先需注册淘宝开放平台账号、创建应用并获取API密钥,申请接口权限。接着,通过构建请求、生成签名、调用接口(如`taobao.items.search`和`taobao.item.get`)及处理响应,实现数据抓取。代码示例展示了分页处理和错误处理方法,并强调了调用频率限制、数据安全等注意事项。此技能对开发者和数据分析师极具价值。
|
16天前
|
数据采集 搜索推荐 API
Python 原生爬虫教程:京东商品列表页面数据API
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。
|
16天前
|
数据采集 API 数据格式
Python 原生爬虫教程:京东商品详情页面数据API
本文介绍京东商品详情API在电商领域的应用价值及功能。该API通过商品ID获取详细信息,如基本信息、价格、库存、描述和用户评价等,支持HTTP请求(GET/POST),返回JSON或XML格式数据。对于商家优化策略、开发者构建应用(如比价网站)以及消费者快速了解商品均有重要意义。研究此API有助于推动电商业务创新与发展。
|
1月前
|
存储 JSON API
Python测试淘宝店铺所有商品接口的详细指南
本文详细介绍如何使用Python测试淘宝店铺商品接口,涵盖环境搭建、API接入、签名生成、请求发送、数据解析与存储、异常处理等步骤。通过具体代码示例,帮助开发者轻松获取和分析淘宝店铺商品数据,适用于电商运营、市场分析等场景。遵守法规、注意调用频率限制及数据安全,确保应用的稳定性和合法性。
|
开发者 计算机视觉 Python
如何用 Python 在京东上抢口罩
如何用 Python 在京东上抢口罩
278 0
|
1月前
|
机器学习/深度学习 存储 设计模式
Python 高级编程与实战:深入理解性能优化与调试技巧
本文深入探讨了Python的性能优化与调试技巧,涵盖profiling、caching、Cython等优化工具,以及pdb、logging、assert等调试方法。通过实战项目,如优化斐波那契数列计算和调试Web应用,帮助读者掌握这些技术,提升编程效率。附有进一步学习资源,助力读者深入学习。
|
27天前
|
人工智能 Java 数据安全/隐私保护
[oeasy]python081_ai编程最佳实践_ai辅助编程_提出要求_解决问题
本文介绍了如何利用AI辅助编程解决实际问题,以猫屎咖啡的购买为例,逐步实现将购买斤数换算成人民币金额的功能。文章强调了与AI协作时的三个要点:1) 去除无关信息,聚焦目标;2) 将复杂任务拆解为小步骤,逐步完成;3) 巩固已有成果后再推进。最终代码实现了输入验证、单位转换和价格计算,并保留两位小数。总结指出,在AI时代,人类负责明确目标、拆分任务和确认结果,AI则负责生成代码、解释含义和提供优化建议,编程不会被取代,而是会更广泛地融入各领域。
84 28
|
1月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 TensorFlow
Python 高级编程与实战:深入理解数据科学与机器学习
本文深入探讨了Python在数据科学与机器学习中的应用,介绍了pandas、numpy、matplotlib等数据科学工具,以及scikit-learn、tensorflow、keras等机器学习库。通过实战项目,如数据可视化和鸢尾花数据集分类,帮助读者掌握这些技术。最后提供了进一步学习资源,助力提升Python编程技能。
|
1月前
|
Python
[oeasy]python074_ai辅助编程_水果程序_fruits_apple_banana_加法_python之禅
本文回顾了从模块导入变量和函数的方法,并通过一个求和程序实例,讲解了Python中输入处理、类型转换及异常处理的应用。重点分析了“明了胜于晦涩”(Explicit is better than implicit)的Python之禅理念,强调代码应清晰明确。最后总结了加法运算程序的实现过程,并预告后续内容将深入探讨变量类型的隐式与显式问题。附有相关资源链接供进一步学习。
39 4
|
1月前
|
设计模式 机器学习/深度学习 前端开发
Python 高级编程与实战:深入理解设计模式与软件架构
本文深入探讨了Python中的设计模式与软件架构,涵盖单例、工厂、观察者模式及MVC、微服务架构,并通过实战项目如插件系统和Web应用帮助读者掌握这些技术。文章提供了代码示例,便于理解和实践。最后推荐了进一步学习的资源,助力提升Python编程技能。

热门文章

最新文章

下一篇
oss创建bucket