VVIC（搜款网）是国内知名的服装服饰批发电商平台，专注于为商家提供时尚服饰的批发采购服务。VVICitem_get接口允许开发者通过商品 ID 获取平台上的商品详情信息，包括商品基本信息、价格、规格、库存、图片等关键数据，为服装电商从业者提供市场分析、竞品研究和采购决策的重要依据。
一、VVICitem_get 接口核心特性分析
- 接口定位与核心价值
VVICitem_get接口专注于获取 VVIC 平台商品的详细信息，其核心价值体现在：
提供服装服饰类商品的全方位信息（款式、材质、尺码等）
实时获取批发价格和起订量信息
包含多规格商品的详细参数和对应库存
提供商品多角度图片，支持款式分析
包含商家信息和供货能力数据 - 接口权限与调用限制
使用 VVIC 商品详情接口需遵守平台规范：
限制类型 具体规则 说明
权限要求 需注册 VVIC 开放平台账号，创建应用并通过认证 个人开发者可获取基础信息，企业开发者权限更完整
调用频率 基础权限：30 次 / 分钟；高级权限：100 次 / 分钟 按 app_key 和 IP 地址双重限制
数据返回 单次返回一个商品的完整详情，无分页 商品信息每 30 分钟更新一次
字段限制 基础字段（ID、标题、价格等）免费；供应链数据需申请 部分供应商信息受保护
应用限制 禁止用于爬虫或批量采集，需遵守 robots 协议 违规使用可能导致账号封禁 - 核心参数解析
必选参数
参数名 类型 说明 示例
app_key String 应用唯一标识 "vvic_appkey_12345"
sign String 签名，按平台算法生成 见下文签名逻辑
timestamp Long 时间戳（毫秒级） 1690000000000
item_id String 商品 ID "12345678"
可选参数
参数名 类型 说明 示例
fields String 指定返回字段，逗号分隔 "item_id,title,price,stock"
include_shop Boolean 是否包含店铺信息 true
include_spec Boolean 是否包含规格详情 true
include_supply Boolean 是否包含供货信息 true
二、签名生成与返回数据结构 - 签名生成逻辑
VVIC 开放平台采用 MD5 签名算法，步骤如下：
收集所有请求参数（不包含sign），按参数名 ASCII 码升序排序
拼接为key=value格式的字符串，并用&连接（如"app_key=test&item_id=123"）
在拼接字符串末尾添加&secret=your_app_secret
对整个字符串进行 MD5 加密，得到 32 位小写字符串，即为签名值
示例：参数：app_key=test&item_id=123×tamp=1690000000000拼接 secret 后：app_key=test&item_id=123×tamp=1690000000000&secret=abc123MD5 加密后得到签名：a1b2c3d4e5f6a7b8c9d0e1f2a3b4c5d6 - 返回数据结构解析
接口返回 JSON 格式数据，核心结构包括：
基本信息：商品 ID、标题、类目、品牌、货号等
价格信息：批发价、市场价、起订量、阶梯价格等
规格信息：颜色、尺码、材质等属性及对应库存
媒体信息：主图、细节图、款式图等 URL 列表
店铺信息：卖家 ID、店铺名称、信用等级等
供货信息：发货时间、起批量、发货地、物流方式等
销售信息：30 天销量、收藏数、评价数等
关键数据字段详解：
item_id：商品唯一标识
title：商品标题
category：商品类目路径
brand：品牌名称
price：批发价格
market_price：市场参考价
min_buy：最小起订量
step_price：阶梯价格（不同采购量对应不同价格）
stock：总库存数量
sales_30d：30 天销量
fav_count：收藏数
main_image：主图 URL
images：图片 URL 列表
specs：规格参数列表
attributes：商品属性（如材质、风格、季节等）
shop_info：店铺信息对象
supply_info：供货信息对象
三、Python 实现方案
以下是 VVIC item_get接口的完整 Python 实现，包含接口调用、数据处理及分析功能：
import requests
import time
import hashlib
import json
import logging
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import re
from datetime import datetime
from typing import Dict, Optional, List, Tuple
配置日志
logging.basicConfig(
level=logging.INFO,
format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s"
)
配置中文显示
plt.rcParams["font.family"] = ["SimHei", "WenQuanYi Micro Hei", "Heiti TC"]
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False
class VVICItemDetail:
"""VVIC item_get接口封装类，用于根据ID获取和分析商品详情数据"""
def __init__(self, app_key: str, app_secret: str):
"""
初始化VVIC API客户端
:param app_key: 应用的app_key
:param app_secret: 应用的app_secret
"""
self.app_key = app_key
self.app_secret = app_secret
self.api_url = "https://api.vvic.com/rest/item/get"
# 频率控制
self.rate_limit = 30 # 默认基础权限，高级权限可修改为100次/分钟
self.call_timestamps = [] # 存储调用时间戳（毫秒级）
def set_rate_limit(self, limit: int) -> None:
"""设置调用频率限制（次/分钟）"""
if 30 <= limit <= 100:
self.rate_limit = limit
logging.info(f"已设置调用频率限制为 {limit} 次/分钟")
else:
logging.warning("频率限制必须在30-100之间，未修改")
def _generate_sign(self, params: Dict) -> str:
"""生成签名（MD5算法）"""
# 1. 按参数名ASCII升序排序
sorted_params = sorted(params.items(), key=lambda x: x[0])
# 2. 拼接为"key=value&key=value"格式
param_str = "&".join([f"{k}={v}" for k, v in sorted_params])
# 3. 添加secret
param_str += f"&secret={self.app_secret}"
# 4. MD5加密
md5 = hashlib.md5()
md5.update(param_str.encode('utf-8'))
return md5.hexdigest()
def _check_rate_limit(self) -> None:
"""检查并控制调用频率"""
current_time = time.time() * 1000 # 毫秒级
# 保留1分钟内的调用记录
self.call_timestamps = [t for t in self.call_timestamps if current_time - t < 60000]
# 若超过限制，计算需要等待的时间
if len(self.call_timestamps) >= self.rate_limit:
oldest_time = self.call_timestamps[0]
sleep_time = (60000 - (current_time - oldest_time)) / 1000 + 0.1 # 额外加0.1秒保险
logging.warning(f"调用频率超限，等待 {sleep_time:.1f} 秒")
time.sleep(sleep_time)
# 再次清理过期记录
self.call_timestamps = [t for t in self.call_timestamps if time.time()*1000 - t < 60000]
# 记录本次调用时间
self.call_timestamps.append(current_time)
def get_item_detail(self, item_id: str,
include_shop: bool = True,
include_spec: bool = True,
include_supply: bool = True,
fields: Optional[str] = None) -> Optional[Dict]:
"""
根据ID获取商品详情数据
:param item_id: 商品ID
:param include_shop: 是否包含店铺信息
:param include_spec: 是否包含规格详情
:param include_supply: 是否包含供货信息
:param fields: 指定返回字段，逗号分隔
:return: 商品详情数据
"""
# 构建基础参数
base_params = {
"app_key": self.app_key,
"timestamp": str(int(time.time() * 1000)), # 毫秒级时间戳
"format": "json",
"v": "1.0",
"item_id": item_id,
"include_shop": "true" if include_shop else "false",
"include_spec": "true" if include_spec else "false",
"include_supply": "true" if include_supply else "false"
}
# 添加指定字段参数
if fields:
base_params["fields"] = fields
# 生成签名
sign = self._generate_sign(base_params)
base_params["sign"] = sign
# 检查频率限制
self._check_rate_limit()
try:
# 发送请求
response = requests.get(self.api_url, params=base_params, timeout=10)
response.raise_for_status()
# 解析响应
result = response.json()
# 处理错误
if result.get("code") != 0:
logging.error(f"API调用错误: {result.get('msg')} (错误码: {result.get('code')})")
return None
# 提取结果
item_data = result.get("data", {})
if not item_data:
logging.warning("未获取到商品详情数据")
return None
logging.info(f"成功获取商品 {item_id} 的详情数据")
return item_data
except requests.exceptions.RequestException as e:
logging.error(f"请求异常: {str(e)}")
return None
except json.JSONDecodeError:
logging.error(f"响应解析失败: {response.text[:200]}...")
return None
def batch_get_item_details(self, item_ids: List[str],
include_shop: bool = True,
include_spec: bool = True,
include_supply: bool = True) -> Tuple[List[Dict], int]:
"""
批量获取多个商品的详情数据
:param item_ids: 商品ID列表
:param include_shop: 是否包含店铺信息
:param include_spec: 是否包含规格详情
:param include_supply: 是否包含供货信息
:return: 商品详情列表和成功获取的数量
"""
all_items = []
success_count = 0
for item_id in item_ids:
logging.info(f"正在获取商品 {item_id} 的详情...")
item_data = self.get_item_detail(
item_id=item_id,
include_shop=include_shop,
include_spec=include_spec,
include_supply=include_supply
)
if item_data:
all_items.append(item_data)
success_count += 1
logging.info(f"批量获取完成，共请求 {len(item_ids)} 个商品，成功获取 {success_count} 个")
return all_items, success_count
def analyze_item(self, item_data: Dict) -> Dict:
"""分析单个商品数据"""
if not item_data:
return {"error": "没有商品数据可分析"}
# 1. 价格分析
price_info = {
"wholesale_price": float(item_data.get("price", 0)),
"market_price": float(item_data.get("market_price", 0)),
"price_ratio": 0, # 批发价/市场价比例
"has_step_price": False,
"min_buy": int(item_data.get("min_buy", 1)),
"step_price_count": 0
}
# 计算批发价与市场价比例
if price_info["market_price"] > 0:
price_info["price_ratio"] = round(price_info["wholesale_price"] / price_info["market_price"], 2)
# 分析阶梯价格
step_prices = item_data.get("step_price", [])
if step_prices and isinstance(step_prices, list) and len(step_prices) > 0:
price_info["has_step_price"] = True
price_info["step_price_count"] = len(step_prices)
price_info["min_step_price"] = min([float(sp.get("price", 0)) for sp in step_prices])
price_info["max_step_quantity"] = max([int(sp.get("quantity", 0)) for sp in step_prices])
# 2. 库存与规格分析
spec_info = {
"total_stock": int(item_data.get("stock", 0)),
"spec_count": 0,
"color_count": 0,
"size_count": 0,
"has_stock_variation": False # 不同规格库存是否有差异
}
specs = item_data.get("specs", [])
if specs and isinstance(specs, list):
spec_info["spec_count"] = len(specs)
# 提取颜色和尺码数量
colors = set()
sizes = set()
stocks = []
for spec in specs:
attributes = spec.get("attributes", {})
if "颜色" in attributes:
colors.add(attributes["颜色"])
if "尺码" in attributes:
sizes.add(attributes["尺码"])
try:
stocks.append(int(spec.get("stock", 0)))
except (ValueError, TypeError):
continue
spec_info["color_count"] = len(colors)
spec_info["size_count"] = len(sizes)
# 检查库存是否有差异
if len(stocks) > 1 and len(set(stocks)) > 1:
spec_info["has_stock_variation"] = True
# 3. 销售表现分析
sales_info = {
"sales_30d": int(item_data.get("sales_30d", 0)),
"fav_count": int(item_data.get("fav_count", 0)),
"comment_count": int(item_data.get("comment_count", 0)),
"avg_daily_sales": 0
}
# 计算日均销量
if sales_info["sales_30d"] > 0:
sales_info["avg_daily_sales"] = round(sales_info["sales_30d"] / 30, 1)
# 4. 媒体资源分析
media_info = {
"main_image": item_data.get("main_image", ""),
"image_count": len(item_data.get("images", [])),
"has_detail_images": len(item_data.get("detail_images", [])) > 0,
"detail_image_count": len(item_data.get("detail_images", []))
}
# 5. 店铺分析
shop_info = {}
if "shop_info" in item_data:
shop = item_data["shop_info"]
shop_info = {
"shop_id": shop.get("shop_id"),
"shop_name": shop.get("shop_name"),
"credit_level": shop.get("credit_level"),
"goods_count": int(shop.get("goods_count", 0)),
"month_sales": int(shop.get("month_sales", 0)),
"rating": float(shop.get("rating", 0)),
"establish_time": shop.get("establish_time")
}
# 6. 供货分析
supply_info = {}
if "supply_info" in item_data:
supply = item_data["supply_info"]
supply_info = {
"delivery_time": supply.get("delivery_time"),
"min_order_amount": float(supply.get("min_order_amount", 0)),
"payment_methods": supply.get("payment_methods", []),
"shipping_methods": supply.get("shipping_methods", []),
"origin": supply.get("origin"),
"return_policy": supply.get("return_policy")
}
# 7. 属性分析
category_path = item_data.get("category", "").split(">")
attr_info = {
"category_level1": category_path[0] if len(category_path) > 0 else "",
"category_level2": category_path[1] if len(category_path) > 1 else "",
"category_level3": category_path[2] if len(category_path) > 2 else "",
"brand": item_data.get("brand", ""),
"material": "",
"style": ""
}
# 提取关键属性
attributes = item_data.get("attributes", [])
if attributes and isinstance(attributes, list):
for attr in attributes:
if attr.get("name") == "材质":
attr_info["material"] = attr.get("value", "")
elif attr.get("name") == "风格":
attr_info["style"] = attr.get("value", "")
return {
"item_id": item_data.get("item_id"),
"title": item_data.get("title"),
"price_analysis": price_info,
"spec_analysis": spec_info,
"sales_analysis": sales_info,
"media_analysis": media_info,
"shop_analysis": shop_info,
"supply_analysis": supply_info,
"attribute_analysis": attr_info,
"update_time": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
}
def compare_items(self, items_data: List[Dict]) -> Dict:
"""对比多个商品数据"""
if len(items_data) < 2:
return {"error": "至少需要2个商品进行对比"}
comparison = {
"total_items": len(items_data),
"price_comparison": [],
"sales_comparison": [],
"stock_comparison": [],
"spec_comparison": []
}
# 提取各商品关键指标用于对比
for item in items_data:
item_id = item.get("item_id")
title = item.get("title", "")[:30] # 截断长标题
# 价格对比
comparison["price_comparison"].append({
"item_id": item_id,
"title": title,
"wholesale_price": float(item.get("price", 0)),
"market_price": float(item.get("market_price", 0)),
"min_buy": int(item.get("min_buy", 1))
})
# 销量对比
comparison["sales_comparison"].append({
"item_id": item_id,
"title": title,
"sales_30d": int(item.get("sales_30d", 0)),
"avg_daily_sales": round(int(item.get("sales_30d", 0))/30, 1) if int(item.get("sales_30d", 0)) > 0 else 0,
"fav_count": int(item.get("fav_count", 0))
})
# 库存对比
comparison["stock_comparison"].append({
"item_id": item_id,
"title": title,
"total_stock": int(item.get("stock", 0)),
"spec_count": len(item.get("specs", []))
})
# 规格对比
specs = item.get("specs", [])
colors = set()
sizes = set()
for spec in specs:
attributes = spec.get("attributes", {})
if "颜色" in attributes:
colors.add(attributes["颜色"])
if "尺码" in attributes:
sizes.add(attributes["尺码"])
comparison["spec_comparison"].append({
"item_id": item_id,
"title": title,
"color_count": len(colors),
"size_count": len(sizes)
})
# 排序各对比项以便分析
comparison["price_comparison"].sort(key=lambda x: x["wholesale_price"])
comparison["sales_comparison"].sort(key=lambda x: x["sales_30d"], reverse=True)
comparison["stock_comparison"].sort(key=lambda x: x["total_stock"], reverse=True)
return comparison
def visualize_comparison(self, comparison: Dict, output_dir: str = ".") -> None:
"""可视化多个商品的对比结果"""
if "error" in comparison:
logging.warning(comparison["error"])
return
# 1. 价格对比条形图
if comparison["price_comparison"]:
plt.figure(figsize=(12, 6))
items = [item["title"] for item in comparison["price_comparison"]]
wholesale_prices = [item["wholesale_price"] for item in comparison["price_comparison"]]
market_prices = [item["market_price"] for item in comparison["price_comparison"]]
x = range(len(items))
width = 0.35
plt.bar([i - width/2 for i in x], wholesale_prices, width, label='批发价')
plt.bar([i + width/2 for i in x], market_prices, width, label='市场价')
plt.xlabel('商品')
plt.ylabel('价格 (元)')
plt.title('商品价格对比')
plt.xticks(x, items, rotation=45)
plt.legend()
plt.tight_layout()
plt.savefig(f"{output_dir}/price_comparison.png")
plt.close()
logging.info(f"价格对比图表已保存至 {output_dir}/price_comparison.png")
# 2. 销量对比条形图
if comparison["sales_comparison"]:
plt.figure(figsize=(12, 6))
items = [item["title"] for item in comparison["sales_comparison"]]
sales = [item["sales_30d"] for item in comparison["sales_comparison"]]
plt.bar(items, sales, color='orange')
plt.xlabel('商品')
plt.ylabel('30天销量')
plt.title('商品销量对比')
plt.xticks(rotation=45)
for i, v in enumerate(sales):
plt.text(i, v + 5, str(v), ha='center')
plt.tight_layout()
plt.savefig(f"{output_dir}/sales_comparison.png")
plt.close()
logging.info(f"销量对比图表已保存至 {output_dir}/sales_comparison.png")
# 3. 规格对比条形图
if comparison["spec_comparison"]:
plt.figure(figsize=(12, 6))
items = [item["title"] for item in comparison["spec_comparison"]]
color_counts = [item["color_count"] for item in comparison["spec_comparison"]]
size_counts = [item["size_count"] for item in comparison["spec_comparison"]]
x = range(len(items))
width = 0.35
plt.bar([i - width/2 for i in x], color_counts, width, label='颜色数量')
plt.bar([i + width/2 for i in x], size_counts, width, label='尺码数量')
plt.xlabel('商品')
plt.ylabel('数量')
plt.title('商品规格对比')
plt.xticks(x, items, rotation=45)
plt.legend()
plt.tight_layout()
plt.savefig(f"{output_dir}/spec_comparison.png")
plt.close()
logging.info(f"规格对比图表已保存至 {output_dir}/spec_comparison.png")
def export_to_excel(self, items_data: List[Dict], analyses: List[Dict], comparison: Optional[Dict],
filename: str) -> None:
"""导出商品数据到Excel"""
if not items_data and not analyses:
logging.warning("没有数据可导出")
return
try:
with pd.ExcelWriter(filename) as writer:
# 商品基本信息
if items_data:
basic_info = []
for item in items_data:
info = {
"商品ID": item.get("item_id"),
"标题": item.get("title"),
"类目": item.get("category"),
"品牌": item.get("brand"),
"批发价(元)": item.get("price"),
"市场价(元)": item.get("market_price"),
"起订量": item.get("min_buy"),
"30天销量": item.get("sales_30d"),
"收藏数": item.get("fav_count"),
"总库存": item.get("stock"),
"规格数量": len(item.get("specs", [])),
"图片数量": len(item.get("images", [])),
"店铺名称": item.get("shop_info", {}).get("shop_name")
}
basic_info.append(info)
df_basic = pd.DataFrame(basic_info)
df_basic.to_excel(writer, sheet_name='商品基本信息', index=False)
# 规格详情
for i, item in enumerate(items_data):
if item.get("specs"):
spec_details = []
for spec in item.get("specs", []):
details = {
"规格ID": spec.get("spec_id"),
"属性组合": ", ".join([f"{k}:{v}" for k, v in spec.get("attributes", {}).items()]),
"价格(元)": spec.get("price"),
"库存": spec.get("stock"),
"图片": spec.get("image")
}
spec_details.append(details)
df_sku = pd.DataFrame(spec_details)
df_sku.to_excel(writer, sheet_name=f'规格详情_{item.get("item_id")[:6]}', index=False)
# 分析结果
if analyses:
analysis_summary = []
for analysis in analyses:
summary = {
"商品ID": analysis.get("item_id"),
"标题": analysis.get("title"),
"批发价(元)": analysis["price_analysis"]["wholesale_price"],
"市场价(元)": analysis["price_analysis"]["market_price"],
"价格比": analysis["price_analysis"]["price_ratio"],
"起订量": analysis["price_analysis"]["min_buy"],
"是否有阶梯价": "是" if analysis["price_analysis"]["has_step_price"] else "否",
"总库存": analysis["spec_analysis"]["total_stock"],
"颜色数": analysis["spec_analysis"]["color_count"],
"尺码数": analysis["spec_analysis"]["size_count"],
"30天销量": analysis["sales_analysis"]["sales_30d"],
"日均销量": analysis["sales_analysis"]["avg_daily_sales"],
"收藏数": analysis["sales_analysis"]["fav_count"]
}
analysis_summary.append(summary)
df_analysis = pd.DataFrame(analysis_summary)
df_analysis.to_excel(writer, sheet_name='分析摘要', index=False)
# 对比结果
if comparison and "error" not in comparison:
df_price = pd.DataFrame(comparison["price_comparison"])
df_price.to_excel(writer, sheet_name='价格对比', index=False)
df_sales = pd.DataFrame(comparison["sales_comparison"])
df_sales.to_excel(writer, sheet_name='销量对比', index=False)
logging.info(f"数据已导出至 {filename}")
except Exception as e:
logging.error(f"导出Excel失败: {e}")
示例调用
if name == "main":
# 替换为实际的参数（从VVIC开放平台获取）
APP_KEY = "your_app_key"
APP_SECRET = "your_app_secret"
ITEM_ID = "12345678" # 商品ID示例
# 多个商品ID用于批量获取和对比
MULTIPLE_ITEM_IDS = ["12345678", "87654321", "11223344"]
# 初始化API客户端
vvic_item = VVICItemDetail(APP_KEY, APP_SECRET)
# 若为高级权限，设置更高的频率限制
# vvic_item.set_rate_limit(100)
# 1. 获取单个商品详情
print("=== 获取单个商品详情 ===")
item_detail = vvic_item.get_item_detail(
item_id=ITEM_ID,
include_shop=True,
include_spec=True,
include_supply=True
)
if item_detail:
print(f"商品ID: {item_detail.get('item_id')}")
print(f"标题: {item_detail.get('title')[:50]}...")
print(f"类目: {item_detail.get('category')}")
print(f"批发价: ¥{item_detail.get('price')}")
print(f"市场价: ¥{item_detail.get('market_price')}")
print(f"起订量: {item_detail.get('min_buy')}")
print(f"30天销量: {item_detail.get('sales_30d')}")
print(f"总库存: {item_detail.get('stock')}")
print(f"规格数量: {len(item_detail.get('specs', []))}")
print(f"店铺名称: {item_detail.get('shop_info', {}).get('shop_name')}")
# 2. 分析商品详情
print("\n=== 商品详情分析 ===")
if item_detail:
analysis = vvic_item.analyze_item(item_detail)
print("价格分析:")
print(f" 批发价: ¥{analysis['price_analysis']['wholesale_price']}")
print(f" 市场价: ¥{analysis['price_analysis']['market_price']}")
print(f" 价格比(批发/市场): {analysis['price_analysis']['price_ratio']}")
print(f" 起订量: {analysis['price_analysis']['min_buy']}")
print(f" 是否有阶梯价: {'是' if analysis['price_analysis']['has_step_price'] else '否'}")
print("\n规格分析:")
print(f" 总库存: {analysis['spec_analysis']['total_stock']}")
print(f" 颜色数量: {analysis['spec_analysis']['color_count']}")
print(f" 尺码数量: {analysis['spec_analysis']['size_count']}")
print("\n销售分析:")
print(f" 30天销量: {analysis['sales_analysis']['sales_30d']}")
print(f" 日均销量: {analysis['sales_analysis']['avg_daily_sales']}")
print(f" 收藏数: {analysis['sales_analysis']['fav_count']}")
if analysis["shop_analysis"]:
print("\n店铺分析:")
print(f" 店铺名称: {analysis['shop_analysis']['shop_name']}")
print(f" 店铺评分: {analysis['shop_analysis']['rating']}")
print(f" 店铺商品数: {analysis['shop_analysis']['goods_count']}")
# 3. 批量获取多个商品详情并对比
print("\n=== 批量获取与商品对比 ===")
items, success_count = vvic_item.batch_get_item_details(
item_ids=MULTIPLE_ITEM_IDS
)
if items and len(items) >= 2:
# 分析每个商品
analyses = [vvic_item.analyze_item(item) for item in items]
# 对比商品
comparison = vvic_item.compare_items(items)
print("\n价格对比 (从低到高):")
for i, item in enumerate(comparison["price_comparison"][:3], 1):
print(f"{i}. {item['title']} - ¥{item['wholesale_price']} (起订量: {item['min_buy']})")
print("\n销量对比 (从高到低):")
for i, item in enumerate(comparison["sales_comparison"][:3], 1):
print(f"{i}. {item['title']} - 30天销量: {item['sales_30d']}")
print("\n规格对比:")
for i, item in enumerate(comparison["spec_comparison"][:3], 1):
print(f"{i}. {item['title']} - 颜色: {item['color_count']}种, 尺码: {item['size_count']}种")
# 4. 可视化对比结果
vvic_item.visualize_comparison(comparison)
# 5. 导出数据到Excel
vvic_item.export_to_excel(items, analyses, comparison, "VVIC商品详情分析.xlsx")
elif len(items) == 1:
print("获取的商品数量不足，无法进行对比分析")
else:
print("未获取到足够的商品数据")
四、接口调用注意事项
- 常见错误及解决方案
错误码 说明 解决方案
1001 无效的 app_key 检查 app_key 是否正确，应用是否已通过审核
1002 签名错误 检查签名算法实现，确保参数排序正确、app_secret 无误
1003 权限不足 申请更高权限或检查是否已开通 item_get 接口权限
1004 调用频率超限 降低调用频率，或申请提高权限等级
2001 商品 ID 无效 检查 item_id 是否正确，格式是否符合要求
2002 商品不存在或已下架 验证商品是否存在，是否已被删除或下架
2003 参数错误 检查各参数格式是否正确，特别是布尔值参数
3001 服务暂时不可用 稍后重试，可能是平台维护或临时故障
4001 账号被限制 检查账号状态，是否有违规行为导致限制 - 性能优化建议
按需获取字段：使用 fields 参数指定所需字段，减少数据传输量
合理设置缓存：商品信息 30 分钟更新一次，可设置 30 分钟缓存周期
批量处理控制：批量获取时控制并发数，建议不超过 5 个并发
增量更新策略：定期更新时只获取有变化的商品数据
异常重试机制：实现失败自动重试逻辑，设置最大重试次数（如 3 次）
请求超时控制：设置合理的超时时间（建议 5-10 秒），避免长时间等待
五、应用场景与扩展建议
典型应用场景
采购决策：分析商品价格、起订量和供应商信息，优化采购策略
竞品监控：跟踪同类商品的价格、规格和销售情况
市场趋势分析：分析特定品类商品的特征和市场表现
库存管理：监控供应商库存状态，合理安排采购计划
供应商评估：通过店铺信息和供货能力评估优质供应商
新品开发：分析热门商品特征，指导新产品开发
扩展建议
价格趋势分析：定期采集价格数据，分析价格波动规律
采购推荐系统：结合历史销售数据和商品详情，自动推荐采购商品
多维度对比：开发多维度对比工具，辅助采购决策
库存预警：设置库存预警阈值，当供应商库存低于阈值时提醒
供应商评级：基于多项指标建立供应商评级模型
款式特征提取：结合图片识别技术，提取商品款式特征进行分析
自动比价：与其他批发平台数据对比，寻找最优采购渠道
通过VVICitem_get接口获取的商品详情数据，能够帮助服装电商从业者全面了解批发商品信息，为采购决策和市场分析提供数据支持。在实际应用中，需严格遵守 VVIC 平台的数据使用规范，合理控制调用频率，同时结合自身业务需求，构建个性化的数据分析和决策系统，提升采购效率和市场竞争力。
