京东商品评论接口技术实现:从接口分析到数据挖掘全方案

本文涉及的产品
云原生数据库 PolarDB 分布式版,标准版 2核8GB
云原生数据库 PolarDB PostgreSQL 版,标准版 2核4GB 50GB
云原生数据库 PolarDB MySQL 版,通用型 2核8GB 50GB
简介: 本文详解京东商品评论接口技术实现,涵盖参数构造、反爬应对、数据解析与分析等核心问题,提供合规高效的数据采集方案,并严格遵循平台规则与数据规范,适用于市场分析与产品优化。

京东商品评论数据包含丰富的用户反馈信息,对市场分析、产品改进和用户需求挖掘具有重要价值。本文将系统讲解京东商品评论接口的技术实现,重点解决接口参数构造、反爬机制应对、数据解析与分析等核心问题,提供一套套合规高效的技术方案,同时严格严格平台规则与数据采集规范。

一、京东评论接口评论接口原理与合规要点

京东商品评论评论数据通过 API 接口动态加载,采用 JSON 格式返回,包含评论内容、评分、用户信息等关键数据。实现现接口需遵循以下合规要点:

  数据用途限制:仅用于个人学习研究、市场调研,不得得用于商业竞争或恶意分析

  请求频率控制:单 IP 单小时请求不超过 60 次,单商品评论采集间隔不低于 15 秒

  用户协议尊重:不绕过京东正常访问限制,不使用破解手段术技术获取数据

  隐私保护:自动过滤评论中包含的手机号、地址等个人隐私信息

京东评论接口的核心技术流程如下:

plaintext

商品ID解析 → 评论参数生成 → 评论请求发送 → 数据解析与清洗 → 结构化存储

image.gif


二、核心技术实现:从接口分析到数据提取

1. 京东商品 ID 解析工具

京东商品 ID(skuId)是获取评论的基础,可从商品 URL 或页面元数据中提取:

python

运行

  import re

  import requests

  from lxml import etree

   

  class JdSkuIdParser:

      """京东商品ID解析器,提取skuId"""

     

      def __init__(self):

          self.headers = {

              "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/112.0.0.0 Safari/537.36",

              "Accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8",

              "Referer": "https://www.jd.com/"

          }

     

      def parse_from_url(self, product_url):

          """从商品URL中提取skuId"""

          patterns = [

              r"item\.jd\.com/(\d+)\.html",  # 标准商品页URL

              r"sku=(\d+)",                  # 包含sku参数的URL

              r"product\.jd\.com/(\d+)\.html" # 产品页URL

          ]

         

          for pattern in patterns:

              match = re.search(pattern, product_url)

              if match:

                  return match.group(1)

          return None

     

      def parse_from_page(self, product_url):

          """从商品页面中提取skuId"""

          try:

              response = requests.get(

                  product_url,

                  headers=self.headers,

                  timeout=10,

                  allow_redirects=True

              )

              response.encoding = "utf-8"

             

              # 尝试从meta标签提取

              tree = etree.HTML(response.text)

              meta_tag = tree.xpath('//meta[@name="skuId"]@conten/')

              if meta_tag:

                  return meta_tag[0]

             

              # 尝试从脚本标签提取

              script_tags = tree.xpath('//script/text()')

              for script in script_tags:

                  match = re.search(r'skuId\s*=\s*"(\d+)"', script)

                  if match:

                      return match.group(1)

                  match = re.search(r'skuId\s*:\s*(\d+)', script)

                  if match:

                      return match.group(1)

             

              return None

          except Exception as e:

              print(f"页面提取skuId失败: {str(e)}")

              return None

     

      def get_sku_id(self, product_url):

          """获取商品skuId,先从URL提取,失败则从页面提取"""

          sku_id = self.parse_from_url(product_url)

          if sku_id:

              return sku_id

          return self.parse_from_page(product_url)

2. 评论接口参数生成器

京东评论接口需要特定参数组合,包括商品 ID、页码、评分筛选等,部分参数需要动态生成:

python

运行

  import time

  import random

  import hashlib

   

  class JdCommentParamsGenerator:

      """京东评论接口参数生成器"""

     

      def __init__(self):

          # 评论类型映射

          self.comment_types = {

              "all": 0,       # 全部评论

              "good": 1,      # 好评

              "medium": 2,    # 中评

              "poor": 3,      # 差评

              "image": 5      # 有图评论

          }

         

          # 排序方式映射

          self.sort_types = {

              "default": 5,   # 默认排序

              "latest": 6     # 最新排序

          }

     

      def generate_params(self, sku_id, page=1, comment_type="all", sort="default", page_size=10):

          """

          生成评论请求参数

         

          :param sku_id: 商品skuId

          :param page: 页码

          :param comment_type: 评论类型

          :param sort: 排序方式

          :param page_size: 每页评论数

          :return: 评论请求参数字典

          """

          # 基础参数

          params = {

              "productId": sku_id,

              "score": self.comment_types.get(comment_type, 0),

              "sortType": self.sort_types.get(sort, 5),

              "page": page,

              "pageSize": page_size,

              "isShadowSku": 0,

              "fold": 1,

              "busiType": "pms",

              "isProto": 0

          }

         

          # 生成动态参数

          params["t"] = str(int(time.time() * 1000))

          params["_"] = str(int(time.time() * 1000) + random.randint(100, 999))

          params["callback"] = f"fetchJSON_comment98{random.randint(100000, 999999)}"

         

          return params

3. 评论请求发送器

处理评论请求发送与反爬机制应对,确保请求稳定性:

python

运行

  import time

  import random

  import requests

  from fake_useragent import UserAgent

   

  class JdCommentRequester:

      """京东评论请求发送器"""

     

      def __init__(self, proxy_pool=None):

          self.comment_api = "https://club.jd.com/comment/productPageComments.action"

          self.proxy_pool = proxy_pool or []

          self.ua = UserAgent()

          self.session = requests.Session()

          self.last_request_time = 0

          self.min_interval = 15  # 评论请求最小间隔(秒)

         

      def _get_headers(self):

          """生成请求头"""

          return {

              "User-Agent": self.ua.random,

              "Accept": "*/*",

              "Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.9",

              "Referer": "https://item.jd.com/",

              "X-Requested-With": "XMLHttpRequest",

              "Connection": "keep-alive",

              "Host": "club.jd.com"

          }

     

      def _get_proxy(self):

          """获取随机代理"""

          if not self.proxy_pool:

              return None

          return random.choice(self.proxy_pool)

     

      def _check_request_interval(self):

          """控制请求间隔,避免触发反爬"""

          current_time = time.time()

          elapsed = current_time - self.last_request_time

          if elapsed < self.min_interval:

              sleep_time = self.min_interval - elapsed + random.uniform(1, 3)

              print(f"请求间隔不足,休眠 {sleep_time:.1f} 秒")

              time.sleep(sleep_time)

          self.last_request_time = time.time()

     

      def fetch_comments(self, params):

          """

          发送评论请求

         

          :param params: 评论请求参数

          :return: 响应内容或None

          """

          self._check_request_interval()

         

          headers = self._get_headers()

          proxy = self._get_proxy()

          proxies = {"http": proxy, "https": proxy} if proxy else None

         

          try:

              response = self.session.get(

                  self.comment_api,

                  params=params,

                  headers=headers,

                  proxies=proxies,

                  timeout=15

              )

             

              if response.status_code != 200:

                  print(f"评论请求失败,状态码: {response.status_code}")

                  return None

             

              # 检查是否被反爬拦截

              if self._is_blocked(response.text):

                  print("评论请求被拦截,可能需要验证")

                  if proxy and proxy in self.proxy_pool:

                      self.proxy_pool.remove(proxy)

                  return None

                 

              return response.text

             

          except Exception as e:

              print(f"评论请求异常: {str(e)}")

              return None

     

      def _is_blocked(self, response_text):

          """判断是否被反爬拦截"""

          block_keywords = [

              "验证码",

              "访问过于频繁",

              "请稍后再试",

              "系统繁忙"

          ]

          for keyword in block_keywords:

              if keyword in response_text:

                  return True

          return False

4. 评论数据解析器

解析京东评论接口返回的 JSONP 数据,提取结构化评论信息:

python

运行

  import re

  import json

  from datetime import datetime

   

  class JdCommentParser:

      """京东评论数据解析器"""

     

      def __init__(self):

          # JSONP格式解析正则

          self.jsonp_pattern = re.compile(r'fetchJSON_comment98\d+\((.*?)\);')

          # 隐私信息过滤正则

          self.privacy_pattern = re.compile(r'1\d{10}|\d{6,20}')  # 手机号和地址相关数字

     

      def parse_jsonp(self, jsonp_text):

          """解析JSONP格式为JSON数据"""

          match = self.jsonp_pattern.search(jsonp_text)

          if not match:

              return None

          try:

              return json.loads(match.group(1))

          except json.JSONDecodeError:

              print("JSON解析失败")

              return None

     

      def clean_comment_text(self, text):

          """清理评论文本,过滤隐私信息"""

          if not text:

              return ""

          # 过滤手机号和地址相关数字

          text = self.privacy_pattern.sub('***', text)

          # 去除多余空格和换行

          text = re.sub(r'\s+', ' ', text).strip()

          return text

     

      def parse_comment_item(self, comment_item):

          """解析单个评论项"""

          try:

              # 解析评论时间

              comment_time = comment_item.get("creationTime", "")

              if comment_time:

                  try:

                      comment_time = datetime.strptime(comment_time, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")

                  except ValueError:

                      comment_time = None

             

              # 提取商品属性

              product_attr = comment_item.get("productColor", "")

              if comment_item.get("productSize", ""):

                  product_attr += f" {comment_item.get('productSize')}"

             

              # 解析图片信息

              images = comment_item.get("images", [])

              image_urls = [img.get("imgUrl") for img in images if img.get("imgUrl")]

             

              return {

                  "comment_id": comment_item.get("id", ""),

                  "user_nick": comment_item.get("nickname", ""),

                  "user_level": comment_item.get("userLevelName", ""),

                  "comment_text": self.clean_comment_text(comment_item.get("content", "")),

                  "comment_time": comment_time,

                  "score": comment_item.get("score", 0),  # 评分(1-5)

                  "product_attr": product_attr.strip(),   # 商品属性

                  "useful_vote": comment_item.get("usefulVoteCount", 0),  # 有用数

                  "image_count": len(images),             # 图片数量

                  "image_urls": image_urls,               # 图片URL列表

                  "is_vip": comment_item.get("isVip", False)  # 是否VIP用户

              }

          except Exception as e:

              print(f"解析评论失败: {str(e)}")

              return None

     

      def parse_comments(self, jsonp_text):

          """

          解析评论列表

         

          :param jsonp_text: JSONP格式的评论响应

          :return: 包含评论和分页信息的字典

          """

          json_data = self.parse_jsonp(jsonp_text)

          if not json_data:

              return None

         

          result = {

              "total_comments": json_data.get("productCommentSummary", {}).get("commentCount", 0),

              "good_rate": json_data.get("productCommentSummary", {}).get("goodRate", 0),  # 好评率

              "current_page": json_data.get("page", 1),

              "page_size": json_data.get("pageSize", 10),

              "comments": []

          }

         

          # 计算总页数

          result["total_pages"] = (result["total_comments"] + result["page_size"] - 1) // result["page_size"]

         

          # 解析评论列表

          comment_items = json_data.get("comments", [])

          for item in comment_items:

              comment = self.parse_comment_item(item)

              if comment:

                  result["comments"].append(comment)

         

          return result

5. 评论数据分析工具

对采集的评论数据进行多维度分析,提取有价值信息:

python

运行

  import jieba

  import jieba.analyse

  import pandas as pd

  import matplotlib.pyplot as plt

  from collections import Counter

   

  # 设置中文显示

  plt.rcParams["font.family"] = ["SimHei", "WenQuanYi Micro Hei", "Heiti TC"]

   

  class JdCommentAnalyzer:

      """京东评论数据分析工具"""

     

      def __init__(self):

          jieba.initialize()

     

      def get_score_distribution(self, comments):

          """获取评分分布"""

          if not comments:

              return {}

          scores = [comment["score"] for comment in comments]

          return dict(Counter(scores))

     

      def extract_keywords(self, comments, top_k=20):

          """提取评论关键词"""

          if not comments:

              return []

          # 合并所有评论文本

          text = " ".join([comment["comment_text"] for comment in comments if comment["comment_text"]])

          # 提取关键词

          return jieba.analyse.extract_tags(text, topK=top_k, withWeight=True)

     

      def get_product_attr_analysis(self, comments):

          """分析不同商品属性的评价情况"""

          if not comments:

              return {}

          attr_scores = {}

          for comment in comments:

              attr = comment["product_attr"]

              if not attr:

                  continue

              if attr not in attr_scores:

                  attr_scores[attr] = {"count": 0, "total_score": 0}

              attr_scores[attr]["count"] += 1

              attr_scores[attr]["total_score"] += comment["score"]

         

          # 计算平均分

          for attr in attr_scores:

              attr_scores[attr]["avg_score"] = round(

                  attr_scores[attr]["total_score"] / attr_scores[attr]["count"], 1

              )

         

          # 按评价数量排序

          return dict(sorted(attr_scores.items(), key=lambda x: x[1]["count"], reverse=True))

     

      def generate_analysis_report(self, comments, output_file=None):

          """生成分析报告"""

          if not comments:

              return None

             

          report = {

              "total_comments": len(comments),

              "score_distribution": self.get_score_distribution(comments),

              "top_keywords": self.extract_keywords(comments),

              "product_attr_analysis": self.get_product_attr_analysis(comments)

          }

         

          # 可视化评分分布

          self._plot_score_distribution(report["score_distribution"])

         

          # 可视化关键词

          self._plot_keywords(report["top_keywords"])

         

          # 保存报告

          if output_file:

              import json

              with open(output_file, "w", encoding="utf-8") as f:

                  json.dump(report, f, ensure_ascii=False, indent=2, default=str)

              print(f"分析报告已保存至: {output_file}")

         

          return report

     

      def _plot_score_distribution(self, score_dist):

          """绘制评分分布图表"""

          if not score_dist:

              return

          plt.figure(figsize=(10, 6))

          scores = sorted(score_dist.keys())

          counts = [score_dist[s] for s in scores]

          plt.bar(scores, counts, color='skyblue')

          plt.title('评论评分分布')

          plt.xlabel('评分')

          plt.ylabel('评论数量')

          plt.xticks(scores)

          plt.tight_layout()

          plt.show()

     

      def _plot_keywords(self, keywords):

          """绘制关键词图表"""

          if not keywords:

              return

          plt.figure(figsize=(12, 8))

          words = [kw[0] for kw in keywords[:15]]

          weights = [kw[1] for kw in keywords[:15]]

          plt.barh(words, weights, color='lightgreen')

          plt.title('评论关键词权重')

          plt.xlabel('权重')

          plt.tight_layout()

          plt.show()

三、完整评论采集与分析服务

整合上述组件,实现完整的评论采集与分析流程:

python

运行

  class JdCommentService:

      """京东商品评论采集与分析服务"""

     

      def __init__(self, proxy_pool=None):

          self.sku_parser = JdSkuIdParser()

          self.params_generator = JdCommentParamsGenerator()

          self.requester = JdCommentRequester(proxy_pool=proxy_pool)

          self.parser = JdCommentParser()

          self.analyzer = JdCommentAnalyzer()

     

      def collect_comments(self, product_url, max_pages=5, comment_type="all", sort="default"):

          """

          采集商品评论

         

          :param product_url: 商品详情页URL

          :param max_pages: 最大采集页数

          :param comment_type: 评论类型

          :param sort: 排序方式

          :return: 包含评论数据的字典

          """

          # 1. 获取商品skuId

          print("解析商品ID...")

          sku_id = self.sku_parser.get_sku_id(product_url)

          if not sku_id:

              print("无法获取商品ID,采集失败")

              return None

          print(f"商品skuId: {sku_id}")

         

          all_comments = []

          current_page = 1

          total_pages = 1

          good_rate = 0

         

          # 2. 分页采集评论

          while current_page <= max_pages and current_page <= total_pages:

              print(f"采集第 {current_page}/{max_pages} 页评论...")

             

              # 生成请求参数

              params = self.params_generator.generate_params(

                  sku_id=sku_id,

                  page=current_page,

                  comment_type=comment_type,

                  sort=sort

              )

             

              # 发送请求

              response_text = self.requester.fetch_comments(params)

              if not response_text:

                  print(f"第 {current_page} 页评论获取失败,跳过")

                  current_page += 1

                  continue

             

              # 解析评论

              result = self.parser.parse_comments(response_text)

              if not result:

                  print(f"第 {current_page} 页评论解析失败,跳过")

                  current_page += 1

                  continue

             

              # 更新分页信息

              total_pages = min(result["total_pages"], max_pages)

              good_rate = result["good_rate"]

              # 添加评论

              all_comments.extend(result["comments"])

             

              print(f"第 {current_page} 页解析完成,获取 {len(result['comments'])} 条评论")

             

              # 检查是否已采集所有评论

              if len(all_comments) >= result["total_comments"]:

                  print("已获取全部评论,停止采集")

                  break

             

              current_page += 1

         

          # 返回结果

          return {

              "sku_id": sku_id,

              "product_url": product_url,

              "total_collected": len(all_comments),

              "good_rate": good_rate,

              "pages_collected": current_page - 1,

              "comments": all_comments

          }

     

      def collect_and_analyze(self, product_url, max_pages=5, comment_type="all", sort="default"):

          """采集并分析评论"""

          # 采集评论

          comment_data = self.collect_comments(

              product_url=product_url,

              max_pages=max_pages,

              comment_type=comment_type,

              sort=sort

          )

         

          if not comment_data or not comment_data["comments"]:

              print("没有评论数据可分析")

              return comment_data

         

          # 分析评论

          print("开始分析评论数据...")

          analysis_report = self.analyzer.generate_analysis_report(

              comment_data["comments"],

              output_file=f"jd_comment_analysis_{comment_data['sku_id']}.json"

          )

         

          # 合并结果

          comment_data["analysis_report"] = analysis_report

          return comment_data

四、使用示例与数据存储

1. 基本使用示例

python

运行

  def main():

      # 代理池(实际使用时替换为有效代理)

      proxy_pool = [

          # "http://123.123.123.123:8080",

          # "http://111.111.111.111:8888"

      ]

     

      # 初始化评论服务

      comment_service = JdCommentService(proxy_pool=proxy_pool)

     

      # 京东商品URL

      product_url = "https://item.jd.com/100012345678.html"  # 替换为实际商品URL

     

      # 采集并分析评论(最多3页,全部评论,最新排序)

      result = comment_service.collect_and_analyze(

          product_url=product_url,

          max_pages=3,

          comment_type="all",

          sort="latest"

      )

     

      # 处理结果

      if result:

          print(f"\n采集完成!共获取 {result['total_collected']} 条评论,好评率: {result['good_rate']*100:.1f}%")

         

          # 打印部分评论

          if result["comments"]:

              print("\n前3条评论:")

              for i, comment in enumerate(result["comments"][:3], 1):

                  print(f"{i}. {comment['comment_text'][:100]}...")

                  print(f"   评分:{comment['score']}星 | 时间:{comment['comment_time']}")

                  print(f"   商品属性:{comment['product_attr']}\n")

      else:

          print("评论采集失败")

   

  if __name__ == "__main__":

      main()

2. 评论数据存储工具

将评论数据存储为多种格式,方便后续分析:

python

运行

  import json

  import csv

  import pandas as pd

  from pathlib import Path

  from datetime import datetime

   

  class JdCommentStorage:

      """京东评论数据存储工具"""

     

      def __init__(self, storage_dir="./jd_comments"):

          self.storage_dir = Path(storage_dir)

          self.storage_dir.mkdir(exist_ok=True, parents=True)

     

      def save_to_json(self, comment_data):

          """保存为JSON格式"""

          sku_id = comment_data["sku_id"]

          timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")

          filename = f"jd_comments_{sku_id}_{timestamp}.json"

          file_path = self.storage_dir / filename

         

          with open(file_path, "w", encoding="utf-8") as f:

              json.dump(comment_data, f, ensure_ascii=False, indent=2, default=str)

         

          print(f"JSON文件已保存:{file_path}")

          return file_path

     

      def save_to_csv(self, comment_data):

          """保存为CSV格式"""

          if not comment_data["comments"]:

              print("无评论数据可保存为CSV")

              return None

             

          sku_id = comment_data["sku_id"]

          timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")

          filename = f"jd_comments_{sku_id}_{timestamp}.csv"

          file_path = self.storage_dir / filename

         

          # 转换为DataFrame

          df = pd.DataFrame(comment_data["comments"])

          # 处理时间格式

          if "comment_time" in df.columns:

              df["comment_time"] = df["comment_time"].apply(

                  lambda x: x.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") if x else ""

              )

          # 处理列表类型

          if "image_urls" in df.columns:

              df["image_urls"] = df["image_urls"].apply(lambda x: ",".join(x) if x else "")

         

          df.to_csv(file_path, index=False, encoding="utf-8-sig")

          print(f"CSV文件已保存:{file_path}")

          return file_path

     

      def save_to_excel(self, comment_data):

          """保存为Excel格式"""

          if not comment_data["comments"]:

              print("无评论数据可保存为Excel")

              return None

             

          sku_id = comment_data["sku_id"]

          timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")

          filename = f"jd_comments_{sku_id}_{timestamp}.xlsx"

          file_path = self.storage_dir / filename

         

          # 转换为DataFrame

          df = pd.DataFrame(comment_data["comments"])

          # 处理时间格式

          if "comment_time" in df.columns:

              df["comment_time"] = df["comment_time"].apply(

                  lambda x: x.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") if x else ""

              )

         

          df.to_excel(file_path, index=False)

          print(f"Excel文件已保存:{file_path}")

          return file_path

五、合规优化与风险提示

1. 系统优化策略

  智能缓存机制:对已采集的商品评论建立缓存,设置合理过期时间

  python

运行

  def get_cached_comments(self, sku_id, max_age=86400):

      """从缓存获取评论数据(实际实现需结合缓存系统)"""

      # 缓存逻辑实现...

      return None


  动态请求调整:根据响应状态动态调整请求间隔和代理使用策略

  分布式任务调度:大规模采集时采用任务分片,分散请求压力

2. 合规与风险提示

  商业用途必须获得京东平台书面授权,遵守《电子商务法》相关规定

  不得将采集的评论数据用于生成与京东竞争的产品或服务

  严格控制请求频率,避免对平台服务器造成负担

  自动过滤评论中的用户隐私信息,保护用户数据安全

  当检测到平台反爬机制加强时,应立即暂停采集并评估风险

通过本文提供的技术方案,可构建一套功能完善的京东商品评论接口系统。该方案遵循合规原则,实现了从评论采集、解析到分析的全流程处理,为商品研究、用户需求分析等场景提供数据支持。在实际应用中,需根据平台规则动态调整策略,确保系统的稳定性和合法性。

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