京东的 item_review 接口是用于获取商品用户评论数据的专业接口，能够获取京东平台上指定商品的用户评价、评分、晒单、追评等详细信息。这些评论数据对于商品口碑分析、用户需求挖掘、服务质量评估等场景具有重要价值，是电商运营和产品改进的重要数据来源。
一、接口核心特性分析
- 接口功能与定位
核心功能：获取京东商品的用户评论数据，包括评价内容、评分、评价时间、用户信息、晒单图片等
数据维度：
基础评价：评价 ID、商品 ID、用户昵称、评价时间、评价内容
评分数据：商品评分、包装评分、物流评分等多维度评分
多媒体内容：晒单图片、视频
追评信息：追加评价内容、追评时间
互动数据：有用数、回复数、点赞数
应用场景：
商品口碑监控与舆情分析
用户需求与痛点挖掘
售后服务质量评估
竞品评价对比分析
产品改进建议提取 - 认证机制
京东开放平台采用 appkey + access_token 的认证方式：
开发者在京东开放平台注册应用，获取 appkey 和 appsecret
通过 appkey 和 appsecret 获取 access_token（通常有效期为 24 小时）
每次接口调用需在请求参数中携带有效 access_token
评论接口属于中等敏感数据接口，需要申请相应权限 - 核心参数与响应结构
请求参数
参数名 类型 是否必填 说明
sku_id String 是 商品 SKU ID
access_token String 是 访问令牌
page Integer 否 页码，默认 1
page_size Integer 否 每页条数，默认 10，最大 50
sort_type Integer 否 排序方式：0 - 推荐，1 - 时间，2 - 评分高，3 - 评分低
score Integer 否 评分筛选：0 - 全部，1 - 好评，2 - 中评，3 - 差评
has_image Integer 否 是否有图：0 - 全部，1 - 有图
响应核心字段
分页信息：总评论数、总页数、当前页码
评价列表：每条评价包含
评价基本信息：评价 ID、用户信息、评价时间
评分信息：各维度评分
评价内容：文本内容、标签
多媒体：晒单图片 URL 列表
追评：内容与时间
互动数据：有用数、回复数
二、Python 脚本实现
以下是调用京东 item_review 接口的完整 Python 实现，包含令牌获取、接口调用、数据解析及情感分析功能：
import requests
import time
import json
import logging
import re
from typing import Dict, Optional, List
from requests.exceptions import RequestException
from snownlp import SnowNLP # 用于情感分析，需安装：pip install snownlp
配置日志
logging.basicConfig(
level=logging.INFO,
format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s"
)
class JDItemReviewAPI:
def init(self, appkey: str, appsecret: str):
"""
初始化京东评论API客户端
:param appkey: 京东开放平台appkey
:param appsecret: 京东开放平台appsecret
"""
self.appkey = appkey
self.appsecret = appsecret
self.base_url = "https://api.jd.com"
self.access_token = None
self.token_expires_at = 0 # token过期时间戳
self.session = requests.Session()
self.session.headers.update({
"Content-Type": "application/json",
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/110.0.0.0 Safari/537.36"
})
def _get_access_token(self) -> Optional[str]:
"""获取访问令牌"""
# 检查token是否有效
if self.access_token and self.token_expires_at > time.time() + 60:
return self.access_token
logging.info("获取新的access_token")
url = f"{self.base_url}/oauth2/token"
params = {
"grant_type": "client_credentials",
"appkey": self.appkey,
"appsecret": self.appsecret
}
try:
response = self.session.get(url, params=params, timeout=10)
response.raise_for_status()
result = response.json()
if "access_token" in result:
self.access_token = result["access_token"]
self.token_expires_at = time.time() + result.get("expires_in", 86400) # 默认为24小时
return self.access_token
else:
logging.error(f"获取access_token失败: {result.get('error_description', '未知错误')}")
return None
except RequestException as e:
logging.error(f"获取access_token请求异常: {str(e)}")
return None
def get_item_reviews(self,
sku_id: str,
page: int = 1,
page_size: int = 10,
sort_type: int = 0,
score: int = 0,
has_image: int = 0) -> Optional[Dict]:
"""
获取商品评论
:param sku_id: 商品SKU ID
:param page: 页码
:param page_size: 每页条数
:param sort_type: 排序方式：0-推荐，1-时间，2-评分高，3-评分低
:param score: 评分筛选：0-全部，1-好评，2-中评，3-差评
:param has_image: 是否有图：0-全部，1-有图
:return: 评论数据
"""
# 验证参数
valid_sort_types = [0, 1, 2, 3]
if sort_type not in valid_sort_types:
logging.error(f"无效的排序方式: {sort_type}，支持: {valid_sort_types}")
return None
valid_scores = [0, 1, 2, 3]
if score not in valid_scores:
logging.error(f"无效的评分筛选: {score}，支持: {valid_scores}")
return None
if page_size < 1 or page_size > 50:
logging.error(f"每页条数必须在1-50之间，当前为: {page_size}")
return None
# 获取有效的access_token
if not self._get_access_token():
return None
url = f"{self.base_url}/item/review"
# 构建请求参数
params = {
"sku_id": sku_id,
"access_token": self.access_token,
"page": page,
"page_size": page_size,
"sort_type": sort_type,
"score": score,
"has_image": has_image,
"timestamp": int(time.time() * 1000)
}
try:
response = self.session.get(url, params=params, timeout=15)
response.raise_for_status()
result = response.json()
# 检查响应状态
if result.get("code") == 200:
# 格式化评论数据
return self._format_review_data(result.get("data", {}))
else:
logging.error(f"获取商品评论失败: {result.get('message', '未知错误')} (错误码: {result.get('code')})")
return None
except RequestException as e:
logging.error(f"获取商品评论请求异常: {str(e)}")
return None
except json.JSONDecodeError:
logging.error(f"评论响应解析失败: {response.text[:200]}...")
return None
def _format_review_data(self, review_data: Dict) -> Dict:
"""格式化评论数据"""
# 分页信息
pagination = {
"total_reviews": int(review_data.get("totalCount", 0)),
"total_pages": (int(review_data.get("totalCount", 0)) + int(review_data.get("pageSize", 10)) - 1) // int(review_data.get("pageSize", 10)),
"current_page": int(review_data.get("page", 1)),
"page_size": int(review_data.get("pageSize", 10))
}
# 格式化评论列表
reviews = []
for review in review_data.get("comments", []):
# 处理评价内容（去除HTML标签）
content = self._clean_text(review.get("content", ""))
# 情感分析（0-1之间，越接近1越积极）
sentiment_score = self._analyze_sentiment(content)
sentiment = "positive" if sentiment_score > 0.6 else "negative" if sentiment_score < 0.4 else "neutral"
# 处理评价图片
images = []
if review.get("images"):
images = [img.get("url") for img in review.get("images") if img.get("url")]
# 处理追评
append_comment = None
if review.get("afterUserComment") and review["afterUserComment"].get("hAfterUserComment"):
append_content = self._clean_text(review["afterUserComment"]["hAfterUserComment"].get("content", ""))
if append_content:
append_comment = {
"content": append_content,
"created": review["afterUserComment"]["hAfterUserComment"].get("creationTime")
}
# 处理标签
tags = []
if review.get("tagList"):
tags = [tag.get("name") for tag in review.get("tagList") if tag.get("name")]
reviews.append({
"review_id": review.get("id"),
"user": {
"nickname": review.get("nickname"),
"level_name": review.get("userLevelName")
},
"rating": {
"score": int(review.get("score", 0)), # 总评分
"product_score": int(review.get("productScore", 0)), # 商品评分
"packing_score": int(review.get("packingScore", 0)), # 包装评分
"logistics_score": int(review.get("logisticsScore", 0)) # 物流评分
},
"content": content,
"created_time": review.get("creationTime"),
"images": images,
"append_comment": append_comment,
"useful_vote_count": int(review.get("usefulVoteCount", 0)), # 有用数
"reply_count": int(review.get("replyCount", 0)), # 回复数
"tags": tags,
"sentiment": {
"score": round(sentiment_score, 4),
"label": sentiment
},
"is_vip": review.get("isVip", False), # 是否VIP用户
"order_info": {
"product_color": review.get("productColor"),
"product_size": review.get("productSize"),
"buy_time": review.get("buyTime")
}
})
return {
"pagination": pagination,
"reviews": reviews,
"raw_data": review_data # 保留原始数据
}
def _clean_text(self, text: str) -> str:
"""清理文本，去除HTML标签和特殊字符"""
if not text:
return ""
# 去除HTML标签
clean = re.sub(r'<.*?>', '', text)
# 去除多余空格和换行
clean = re.sub(r'\s+', ' ', clean).strip()
# 去除特殊字符
clean = re.sub(r'[^\u4e00-\u9fa5a-zA-Z0-9,.?!，。？！]', ' ', clean)
return clean
def _analyze_sentiment(self, text: str) -> float:
"""使用SnowNLP进行情感分析"""
if not text:
return 0.5 # 中性
try:
return SnowNLP(text).sentiments
except:
return 0.5 # 分析失败时返回中性
def get_all_reviews(self, sku_id: str, max_pages: int = 10, score: int = 0, has_image: int = 0) -> List[Dict]:
"""
获取多页评论数据
:param sku_id: 商品SKU ID
:param max_pages: 最大页数限制
:param score: 评分筛选
:param has_image: 是否有图筛选
:return: 所有评论列表
"""
all_reviews = []
page = 1
while page <= max_pages:
logging.info(f"获取第 {page} 页评论")
result = self.get_item_reviews(
sku_id=sku_id,
page=page,
page_size=50, # 使用最大页大小减少请求次数
sort_type=1, # 按时间排序
score=score,
has_image=has_image
)
if not result or not result["reviews"]:
break
all_reviews.extend(result["reviews"])
# 检查是否已到最后一页
if page >= result["pagination"]["total_pages"]:
break
page += 1
# 控制请求频率，遵守京东API的QPS限制
time.sleep(2)
return all_reviews
def analyze_reviews(self, reviews: List[Dict]) -> Dict:
"""分析评论数据，生成统计报告"""
if not reviews:
return {}
total = len(reviews)
sentiment_counts = {"positive": 0, "neutral": 0, "negative": 0}
rating_stats = {
"score": [],
"product_score": [],
"packing_score": [],
"logistics_score": []
}
tag_counts = {}
has_image_count = 0
vip_count = 0
append_comment_count = 0
useful_vote_total = 0
# 提取评论中的关键词（简单实现）
keywords = {}
positive_keywords = ["好", "不错", "满意", "推荐", "快", "值", "优秀", "棒"]
negative_keywords = ["差", "慢", "不好", "失望", "问题", "破损", "糟糕", "后悔"]
# 统计基础数据
for review in reviews:
# 情感统计
sentiment = review["sentiment"]["label"]
sentiment_counts[sentiment] += 1
# 评分统计
for key in rating_stats:
if key in review["rating"]:
rating_stats[key].append(review["rating"][key])
# 标签统计
for tag in review["tags"]:
if tag:
tag_counts[tag] = tag_counts.get(tag, 0) + 1
# 有图评价统计
if review["images"]:
has_image_count += 1
# VIP用户统计
if review["is_vip"]:
vip_count += 1
# 追评统计
if review["append_comment"]:
append_comment_count += 1
# 有用数统计
useful_vote_total += review["useful_vote_count"]
# 关键词统计
content = review["content"].lower()
for kw in positive_keywords:
if kw in content:
keywords[kw] = keywords.get(kw, 0) + 1
for kw in negative_keywords:
if kw in content:
keywords[kw] = keywords.get(kw, 0) + 1
# 计算平均评分
avg_ratings = {}
for key, values in rating_stats.items():
if values:
avg_ratings[key] = round(sum(values) / len(values), 1)
else:
avg_ratings[key] = 0
# 获取热门标签（前10）
top_tags = sorted(tag_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10]
# 获取热门关键词（前10）
top_keywords = sorted(keywords.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10]
return {
"total_reviews": total,
"sentiment_distribution": {
"count": sentiment_counts,
"percentage": {
k: round(v / total * 100, 1) for k, v in sentiment_counts.items()
}
},
"average_rating": avg_ratings,
"image_review_ratio": round(has_image_count / total * 100, 1) if total > 0 else 0,
"vip_review_ratio": round(vip_count / total * 100, 1) if total > 0 else 0,
"append_comment_ratio": round(append_comment_count / total * 100, 1) if total > 0 else 0,
"avg_useful_votes": round(useful_vote_total / total, 1) if total > 0 else 0,
"top_tags": top_tags,
"top_keywords": top_keywords
}
示例调用
if name == "main":
# 替换为实际的appkey和appsecret（从京东开放平台获取）
APPKEY = "your_appkey"
APPSECRET = "your_appsecret"
# 替换为目标商品SKU ID
SKU_ID = "100012345678"
# 初始化API客户端
api = JDItemReviewAPI(APPKEY, APPSECRET)
# 方式1：获取单页评论
# review_result = api.get_item_reviews(
# sku_id=SKU_ID,
# page=1,
# page_size=10,
# sort_type=1, # 按时间排序
# score=0, # 全部评分
# has_image=0 # 全部评论
# )
# 方式2：获取多页评论
review_result = api.get_all_reviews(
sku_id=SKU_ID,
max_pages=3,
score=0, # 全部评分
has_image=0 # 全部评论
)
if isinstance(review_result, dict) and "reviews" in review_result:
print(f"共获取到 {review_result['pagination']['total_reviews']} 条评论")
print(f"当前第 {review_result['pagination']['current_page']}/{review_result['pagination']['total_pages']} 页\n")
# 打印前3条评论
for i, review in enumerate(review_result["reviews"][:3], 1):
print(f"{i}. 用户: {review['user']['nickname']} ({'VIP' if review['is_vip'] else '普通用户'})")
print(f" 评分: {review['rating']['score']}分 (商品: {review['rating']['product_score']}, 包装: {review['rating']['packing_score']}, 物流: {review['rating']['logistics_score']})")
print(f" 时间: {review['created_time']}")
print(f" 内容: {review['content'][:100]}{'...' if len(review['content'])>100 else ''}")
print(f" 情感: {review['sentiment']['label']} (得分: {review['sentiment']['score']})")
print(f" 有用数: {review['useful_vote_count']}")
if review['images']:
print(f" 图片数: {len(review['images'])}")
if review['tags']:
print(f" 标签: {', '.join(review['tags'])}")
if review['append_comment']:
print(f" 追评: {review['append_comment']['content'][:50]}{'...' if len(review['append_comment']['content'])>50 else ''}")
print("-" * 100)
# 分析评论
analysis = api.analyze_reviews(review_result["reviews"])
print("\n=== 评论分析报告 ===")
print(f"总评论数: {analysis['total_reviews']}")
print(f"情感分布: 正面 {analysis['sentiment_distribution']['percentage']['positive']}%, 中性 {analysis['sentiment_distribution']['percentage']['neutral']}%, 负面 {analysis['sentiment_distribution']['percentage']['negative']}%")
print(f"平均评分: 总评分 {analysis['average_rating']['score']}, 商品 {analysis['average_rating']['product_score']}, 包装 {analysis['average_rating']['packing_score']}, 物流 {analysis['average_rating']['logistics_score']}")
print(f"有图评价占比: {analysis['image_review_ratio']}%")
print(f"VIP评价占比: {analysis['vip_review_ratio']}%")
print("热门标签:")
for tag, count in analysis['top_tags']:
print(f" {tag}: {count}次")
print("热门关键词:")
for kw, count in analysis['top_keywords']:
print(f" {kw}: {count}次")
elif isinstance(review_result, list):
# 处理多页评论结果
print(f"共获取到 {len(review_result)} 条评论")
# 分析评论
analysis = api.analyze_reviews(review_result)
print("\n=== 评论分析报告 ===")
print(f"总评论数: {analysis['total_reviews']}")
print(f"情感分布: 正面 {analysis['sentiment_distribution']['percentage']['positive']}%, 中性 {analysis['sentiment_distribution']['percentage']['neutral']}%, 负面 {analysis['sentiment_distribution']['percentage']['negative']}%")
三、接口调用注意事项
- 调用限制与规范
QPS 限制：京东开放平台对评论接口的 QPS 限制通常为 5-10 次 / 秒
数据权限：评论接口需要申请相应权限，部分高级字段可能需要额外审批
分页限制：最多可获取前 100 页评论数据（约 5000 条）
调用频率：批量获取时建议设置 2-3 秒间隔，避免触发频率限制
合规使用：评论数据受用户隐私保护，不得泄露用户个人信息 - 常见错误及解决方案
错误码 说明 解决方案
401 未授权或 token 无效 重新获取 access_token，检查权限是否正确
403 权限不足 申请评论接口的访问权限
404 商品不存在或无评论 确认 sku_id 是否正确，该商品可能没有评论
429 调用频率超限 降低调用频率，实现请求限流
500 服务器内部错误 实现重试机制，最多 3 次，间隔指数退避
10001 参数错误 检查参数格式和取值范围是否正确 - 数据解析要点
文本清洗：评价内容可能包含 HTML 标签、特殊符号等，需要预处理
评分体系：京东评分通常为 1-5 分，5 分为最高分
时间格式：评价时间可能为时间戳或字符串，需统一转换为标准格式
图片 URL：部分图片 URL 需要处理才能直接访问
多维度评分：区分商品、包装、物流等不同维度的评分
四、应用场景与扩展建议
典型应用场景
商品口碑监控系统：实时监控商品评价变化，及时发现负面评价
用户需求分析工具：从评论中提取用户对产品功能、特性的需求
服务质量评估平台：分析包装和物流评分，评估供应链服务质量
竞品评价对比系统：对比同类商品的评价数据，找出优势与不足
产品改进建议提取：从评论中挖掘产品改进的具体建议
扩展建议
实现评论关键词提取：使用 TF-IDF 或 TextRank 算法提取核心评价点
构建情感趋势分析：追踪评论情感随时间的变化趋势
开发负面评价预警：当负面评价比例超过阈值时触发警报
实现评论分类模型：基于内容自动分类评论（如质量、价格、服务等）
构建多维度评分看板：直观展示商品、包装、物流等不同维度的评分变化
开发评论可视化系统：生成情感分布饼图、关键词云图、评分趋势图等
通过合理使用京东 item_review 接口，开发者可以构建全面的商品评价分析系统，为电商运营决策、产品改进和用户服务优化提供数据支持。使用时需严格遵守京东开放平台的使用规范和数据保护条款，确保合法合规地获取和使用评论数据。
