一、接口权限确认与准备
- 确认接口权限
• 登录开放平台，进入「文档」→「接口权限」→ 搜索「关键词搜索接口」（通常为item.search）。
• 若未开通，需提交权限申请，需填写用途说明（如“用于本站商品搜索功能”）。 - 获取接口参数
• 根据文档确认必选参数：
method: item.search keyword: 搜索关键词 page_no: 分页页码 page_size: 每页数量
• 其他可选参数：价格区间（start_price/end_price）、排序方式（sort_by）等。
二、签名认证与请求构造
微店API使用AppKey签名认证，需按规则生成签名（sign）。
1.签名生成步骤
• 参数排序：将所有请求参数按字母升序排列（排除sign自身）。
• 拼接字符串：格式为 key1=value1&key2=value2（需URL编码）。
• 加密签名：使用 HMAC-SHA256 算法，以 App Secret 为密钥加密。
Python签名示例：
import hmac import urllib.parse from hashlib import sha256 def generate_sign(params, app_secret): # 1. 参数排序 sorted_params = sorted(params.items(), key=lambda x: x[0]) # 2. 拼接字符串 query_str = '&'.join([f'{k}={urllib.parse.quote_plus(str(v))}' for k, v in sorted_params]) # 3. HMAC-SHA256加密 sign = hmac.new(app_secret.encode(), query_str.encode(), sha256).hexdigest() return sign.upper() # 微店要求大写
2.构造完整请求
import requests def search_weidian_items(keyword, page=1, page_size=20): app_key = "YOUR_APP_KEY" app_secret = "YOUR_APP_SECRET" url = "https://api.weidian.com/router" # 基础参数 params = { "method": "item.search", "app_key": app_key, "keyword": keyword, "page_no": page, "page_size": page_size, "timestamp": int(time.time() * 1000) # 毫秒级时间戳 } # 生成签名 sign = generate_sign(params, app_secret) params["sign"] = sign # 发送请求 response = requests.get(url, params=params) if response.status_code == 200: return response.json() else: raise Exception(f"API请求失败: {response.text}")
三、数据解析与系统对接
1.字段映射与存储
• 解析接口返回的JSON数据，提取关键字段并映射到本地数据库：
# 示例：解析商品数据 def parse_items(response_data): items = [] for item in response_data.get("result", {}).get("items", []): mapped_item = { "product_id": item["num_iid"], "title": item["title"], "price": float(item["price"]), "image_url": item["image_url"], "seller_id": item["seller_id"], "category": item["category_name"] } items.append(mapped_item) return items # 存储到MySQL def save_to_database(items): with mysql.connector.connect() as db: cursor = db.cursor() sql = """ INSERT INTO products (product_id, title, price, image_url, seller_id, category) VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s) ON DUPLICATE KEY UPDATE price=VALUES(price) """ for item in items: cursor.execute(sql, ( item["product_id"], item["title"], item["price"], item["image_url"], item["seller_id"], item["category"] )) db.commit()
2.分页与全量同步
• 循环调用直到无更多数据：
def sync_all_items(keyword): page = 1 while True: data = search_weidian_items(keyword, page=page) items = parse_items(data) if not items: break save_to_database(items) if data["result"]["has_next"]: page += 1 else: break
四、系统集成实战场景
场景：搭建商品搜索中台
1.前端搜索页面
<!-- 搜索框 --> <input type="text" id="searchInput" placeholder="输入商品关键词"> <button onclick="searchItems()">搜索</button> <!-- 结果展示 --> <div id="results"></div> <script> async function searchItems() { const keyword = document.getElementById('searchInput').value; const response = await fetch(`/api/search?keyword=${encodeURIComponent(keyword)}`); const data = await response.json(); renderResults(data.items); } function renderResults(items) { const html = items.map(item => ` <div class="item"> <img src="${item.image_url}" /> <h3>${item.title}</h3> <p>价格：¥${item.price}</p> </div> `).join(''); document.getElementById('results').innerHTML = html; } </script>
2.后端API路由（Node.js示例）
const express = require('express'); const router = express.Router(); const { search_weidian_items } = require('./weidian_api'); router.get('/api/search', async (req, res) => { try { const { keyword } = req.query; const data = await search_weidian_items(keyword); res.json({ items: data.result.items }); } catch (error) { res.status(500).json({ error: '搜索失败' }); } });
五、安全与性能优化
1.防止高频调用
• 使用令牌桶算法限制用户搜索频率：
from flask_limiter import Limiter from flask_limiter.util import get_remote_address limiter = Limiter(app, key_func=get_remote_address) @app.route('/api/search') @limiter.limit("10/minute") # 每分钟最多10次 def search_api(): # ...
2.缓存热门关键词
• 对高频搜索词结果缓存1小时：
import redis r = redis.Redis() def get_cached_search(keyword): cache_key = f"search:{keyword}" cached = r.get(cache_key) if cached: return json.loads(cached) data = search_weidian_items(keyword) r.setex(cache_key, 3600, json.dumps(data)) # 缓存1小时 return data
六、常见问题处理
1.返回“无效签名”错误
• 检查项：
◦ 时间戳是否为毫秒级（需13位数字）。
◦ 参数是否按字母升序排列。
◦ App Secret是否与平台显示一致。
2.搜索词包含特殊字符
• 使用URL编码处理关键词：
keyword = urllib.parse.quote_plus("手机/电脑")
3.高并发场景优化
• 使用异步任务队列（如Celery）处理搜索请求：
@celery.task def async_search(keyword): return search_weidian_items(keyword) # 前端轮询任务结果 task = async_search.delay(keyword) result = task.get(timeout=30)
七、高级功能扩展
1.结合NLP增强搜索
• 在调用微店API前，对用户输入进行分词和意图识别：
import jieba from text_analysis import extract_keywords def preprocess_query(query): # 分词与去停用词 words = jieba.lcut(query) keywords = extract_keywords(words) return ' '.join(keywords)
2.数据聚合展示
• 整合微店与其他平台（如淘宝、京东）的搜索结果：
def multi_platform_search(keyword): weidian = search_weidian_items(keyword) taobao = search_taobao_items(keyword) return merge_results(weidian, taobao)
通过以上步骤，可快速将微店关键词搜索能力对接到自有系统。重点关注数据一致性（定期同步更新价格库存）、搜索体验优化（智能推荐、纠错）及安全防护（防爬虫、参数校验）。
