标签内，每条商品信息包含以下核心字段：
字段 解析方式（CSS 选择器示例） 说明
商品 ID 从a标签的href中提取（如/item/123.html得123） 唯一标识
标题 .product-title的文本 如 “2024 秋季纯棉通勤连衣裙 修身”
主图 .product-img img的src属性 商品主图 URL
价格 .price-current的文本（去除 “¥”） 如 “359.00”（元）
风格标签 .style-tags span的文本列表 如["通勤", "修身", "秋季"]
规格摘要 .spec-brief的文本 如 “颜色：黑 / 白 / 灰 尺码：S-L”
销量 .sales-count的文本（提取数字） 如 “月销 890” 提取 “890”
品牌 .brand-name的文本 如 “XX 女装”
库存状态 .stock-tag的文本 如 “现货”“预售（7 天发）”
分页处理
分页通过page参数控制，前 50 页为有效数据，超过则返回空结果；
终止条件：当前页商品数量 < 40（最后一页）或页码≥50；
分页间隔：每页请求间隔 2-4 秒（随机波动），避免触发反爬（服装网对高频搜索敏感）。
四、代码实现示例（Python）
以下是item_search接口的完整实现，包含多条件筛选、分页遍历、数据解析及反爬处理：
import requests
import time
import random
import re
import urllib.parse
from bs4 import BeautifulSoup
from fake_useragent import UserAgent
from typing import List, Dict

class FuzhuangSearchApi:
def init(self, proxy_pool: List[str] = None, cookie: str = ""):
self.base_url = "https://www.fuzhuang.com/search/"
self.ua = UserAgent()
self.proxy_pool = proxy_pool # 代理池列表，如["http://ip:port", ...]
self.cookie = cookie # 登录态Cookie（用于完整价格和库存）

    # 分类ID映射（简化版）
    self.category_map = {
        "女装-连衣裙": "101_208",
        "男装-牛仔裤": "301_402",
        "女鞋-马丁靴": "501_603"
    }

def _get_headers(self) -> Dict[str, str]:
    """生成随机请求头"""
    headers = {
        "User-Agent": self.ua.random,
        "Referer": "https://www.fuzhuang.com/category/",
        "Accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8"
    }
    if self.cookie:
        headers["Cookie"] = self.cookie
    return headers

def _get_proxy(self) -> Dict[str, str]:
    """随机获取代理"""
    if self.proxy_pool and len(self.proxy_pool) > 0:
        proxy = random.choice(self.proxy_pool)
        return {"http": proxy, "https": proxy}
    return None

def _clean_price(self, price_str: str) -> float:
    """清洗价格字符串（去除¥、文字）"""
    if not price_str:
        return 0.0
    price_str = re.sub(r"[^\d.]", "", price_str)
    return float(price_str) if price_str else 0.0

def _clean_sales(self, sales_str: str) -> int:
    """清洗销量（提取数字，支持“1000+”）"""
    if not sales_str:
        return 0
    sales_num = re.search(r"\d+", sales_str)
    return int(sales_num.group()) if sales_num else 0

def _parse_item(self, item_soup) -> Dict[str, str]:
    """解析单条商品数据"""
    # 提取商品ID
    link = item_soup.select_one("a.product-title")["href"] if item_soup.select_one("a.product-title") else ""
    item_id = re.search(r"/item/(\w+)\.html", link).group(1) if link else ""

    # 提取风格标签
    style_tags = [tag.text.strip() for tag in item_soup.select(".style-tags span")]

    # 提取规格摘要（颜色+尺码）
    spec_brief = item_soup.select_one(".spec-brief")?.text.strip() or ""
    colors = []
    sizes = []
    if "颜色：" in spec_brief:
        colors_part = re.split(r"颜色：", spec_brief)[1].split("|")[0].strip()
        colors = [c.strip() for c in colors_part.split("/")]
    if "尺码：" in spec_brief:
        sizes_part = re.split(r"尺码：", spec_brief)[1].strip()
        sizes = [s.strip() for s in sizes_part.split("/")]

    return {
        "item_id": item_id,
        "title": item_soup.select_one(".product-title")?.text.strip() or "",
        "main_image": item_soup.select_one(".product-img img")?.get("src") or "",
        "url": f"https://www.fuzhuang.com{link}" if link.startswith("/") else link,
        "price": {
            "current": self._clean_price(item_soup.select_one(".price-current")?.text or ""),
            "original": self._clean_price(item_soup.select_one(".price-original")?.text or "")
        },
        "style_tags": style_tags,
        "specs": {
            "colors": colors,
            "sizes": sizes
        },
        "brand": item_soup.select_one(".brand-name")?.text.strip() or "",
        "sales": {
            "count": self._clean_sales(item_soup.select_one(".sales-count")?.text or ""),
            "unit": "月销" if "月销" in (item_soup.select_one(".sales-count")?.text or "") else "总销"
        },
        "stock_status": item_soup.select_one(".stock-tag")?.text.strip() or "",
        "rating": float(item_soup.select_one(".product-rating")?.text or "0")
    }

def _parse_page(self, html: str) -> List[Dict]:
    """解析页面的商品列表"""
    soup = BeautifulSoup(html, "lxml")
    # 商品列表容器（需根据实际页面结构调整）
    item_list = soup.select("div.product-item")
    return [self._parse_item(item) for item in item_list if item]

def _get_total_pages(self, html: str) -> int:
    """获取总页数"""
    soup = BeautifulSoup(html, "lxml")
    page_box = soup.select_one(".pagination")
    if not page_box:
        return 1
    # 提取最后一页页码
    last_page = page_box.select("a")[-1].text.strip()
    return int(last_page) if last_page.isdigit() else 1

def item_search(self, 
               keyword: str = "", 
               category: str = "", 
               price_min: float = None, 
               price_max: float = None, 
               style: List[str] = None, 
               material: str = "", 
               size_range: str = "", 
               stock: int = 0, 
               sort: str = "", 
               page_limit: int = 5) -> Dict:
    """
    搜索服装网商品列表
    :param keyword: 搜索关键词
    :param category: 分类名称（如“女装-连衣裙”）或分类ID
    :param price_min: 最低价格（元）
    :param price_max: 最高价格（元）
    :param style: 风格列表（如["通勤", "复古"]）
    :param material: 材质（如“棉”“真皮”）
    :param size_range: 尺码范围（如“大码”“均码”）
    :param stock: 库存状态（1=现货，2=预售，0=全部）
    :param sort: 排序方式（price_asc/sales等）
    :param page_limit: 最大页数（默认5）
    :return: 标准化搜索结果
    """
    try:
        # 1. 参数预处理
        if not keyword and not category:
            return {"success": False, "error_msg": "关键词（keyword）和分类（category）至少需提供一个"}
        # 转换分类名称为ID
        if category in self.category_map:
            cat_id = self.category_map[category]
        else:
            cat_id = category if category else ""
        # 处理风格参数（多风格用逗号分隔并编码）
        style_str = ""
        if style and len(style) > 0:
            encoded_styles = [urllib.parse.quote(s, encoding="utf-8") for s in style]
            style_str = ",".join(encoded_styles)
        # 编码关键词
        encoded_keyword = urllib.parse.quote(keyword, encoding="utf-8") if keyword else ""

        all_items = []
        current_page = 1

        while current_page <= page_limit:
            # 构建参数
            params = {
                "page": current_page
            }
            if encoded_keyword:
                params["keyword"] = encoded_keyword
            if cat_id:
                params["cat_id"] = cat_id
            if price_min is not None:
                params["price_min"] = price_min
            if price_max is not None:
                params["price_max"] = price_max
            if style_str:
                params["style"] = style_str
            if material:
                params["material"] = material
            if size_range:
                params["size_range"] = size_range
            if stock in (0, 1, 2):
                params["stock"] = stock
            if sort:
                params["sort"] = sort

            # 发送请求（带随机延迟）
            time.sleep(random.uniform(2, 4))  # 服装网反爬较严，延迟需适中
            headers = self._get_headers()
            proxy = self._get_proxy()

            response = requests.get(
                url=self.base_url,
                params=params,
                headers=headers,
                proxies=proxy,
                timeout=10
            )
            response.raise_for_status()
            html = response.text

            # 解析当前页商品
            items = self._parse_page(html)
            if not items:
                break  # 无数据，终止分页

            all_items.extend(items)

            # 获取总页数（仅第一页需要）
            if current_page == 1:
                total_pages = self._get_total_pages(html)
                # 修正最大页数（不超过page_limit和50）
                total_pages = min(total_pages, page_limit, 50)
                if total_pages < current_page:
                    break

            # 若当前页是最后一页，终止
            if current_page >= total_pages:
                break

            current_page += 1

        # 去重（基于item_id）
        seen_ids = set()
        unique_items = []
        for item in all_items:
            if item["item_id"] not in seen_ids:
                seen_ids.add(item["item_id"])
                unique_items.append(item)

        return {
            "success": True,
            "total": len(unique_items),
            "page_processed": current_page,
            "items": unique_items
        }

    except requests.exceptions.HTTPError as e:
        if "403" in str(e):
            return {"success": False, "error_msg": "触发反爬，建议更换代理或Cookie", "code": 403}
        if "401" in str(e):
            return {"success": False, "error_msg": "需要登录，请提供有效Cookie", "code": 401}
        return {"success": False, "error_msg": f"HTTP错误: {str(e)}", "code": response.status_code}
    except Exception as e:
        return {"success": False, "error_msg": f"搜索失败: {str(e)}", "code": -1}

使用示例

if name == "main":

# 代理池（替换为有效代理）
PROXIES = [
    "http://123.45.67.89:8888",
    "http://98.76.54.32:8080"
]
# 登录态Cookie（从浏览器获取，用于完整价格）
COOKIE = "session_id=xxx; user_id=xxx"

# 初始化API客户端
search_api = FuzhuangSearchApi(proxy_pool=PROXIES, cookie=COOKIE)

# 搜索“连衣裙”，分类“女装-连衣裙”，价格200-500元，风格通勤+复古，材质棉，仅现货，按销量降序，最多3页
result = search_api.item_search(
    keyword="连衣裙",
    category="女装-连衣裙",
    price_min=200,
    price_max=500,
    style=["通勤", "复古"],
    material="棉",
    stock=1,
    sort="sales",
    page_limit=3
)

if result["success"]:
    print(f"搜索成功：共找到 {result['total']} 件商品，处理 {result['page_processed']} 页")
    for i, item in enumerate(result["items"][:5]):  # 打印前5条
        print(f"\n商品 {i+1}:")
        print(f"标题：{item['title'][:50]}...")  # 截断长标题
        print(f"价格：当前￥{item['price']['current']} | 原价￥{item['price']['original']}")
        print(f"风格：{', '.join(item['style_tags'])} | 品牌：{item['brand']}")
        print(f"规格：颜色{', '.join(item['specs']['colors'][:3])} | 尺码{', '.join(item['specs']['sizes'][:3])}")
        print(f"销售：{item['sales']['unit']}{item['sales']['count']}件 | 评分：{item['rating']}分 | 库存：{item['stock_status']}")
        print(f"详情页：{item['url']}")
else:
    print(f"搜索失败：{result['error_msg']}（错误码：{result.get('code')}）")
五、关键技术难点与解决方案

多维度筛选参数整合
问题：服装搜索依赖多条件组合（如 “风格 + 材质 + 价格”），参数格式多样（需 URL 编码、多值用逗号分隔），易出现拼接错误导致筛选失效。
解决方案：
建立参数预处理函数，自动编码中文关键词（如urllib.parse.quote("通勤")）；
多风格参数用逗号拼接（如["通勤", "复古"]→"通勤,复古"），适配平台筛选逻辑；
示例代码中item_search函数对style参数的处理，确保多风格筛选生效。
规格摘要解析（颜色 + 尺码）
问题：列表页的规格信息通常以文本形式展示（如 “颜色：黑 / 白 | 尺码：S-L”），需拆分为结构化的颜色和尺码列表，便于后续筛选。
解决方案：
用正则匹配 “颜色：”“尺码：” 关键词，分割文本提取对应内容；
按 “/” 拆分多值（如 “黑 / 白”→["黑", "白"]），结构化存储为colors和sizes字段；
示例代码中_parse_item函数的specs解析逻辑，支持快速筛选 “含黑色 + 大码” 的商品。
反爬机制对抗
问题：服装网作为时尚电商，对异常搜索行为敏感，高频请求会触发 IP 封锁（403 错误），尤其针对热门风格（如 “通勤风”）的搜索。
解决方案：
代理 IP 策略：使用高匿代理池，每 2 页切换一次 IP，优先选择国内 IP（服装网用户以国内为主）；
请求频率控制：单 IP 每分钟请求≤2 次，两次请求间隔 2-4 秒（模拟用户浏览服装的节奏）；
Cookie 池管理：维护多个登录态 Cookie（通过不同用户账号获取），随机携带以降低单一账号风险；
动态 UA：每次请求使用fake_useragent生成随机 User-Agent，避免固定标识被识别。
分页数据完整性
问题：服装网搜索结果分页可能存在 “幽灵页”（页码存在但无数据），或因反爬导致中间页数据缺失，影响结果完整性。
解决方案：
第一页解析总页数后，动态调整遍历范围（不超过page_limit和 50）；
对每一页返回的商品列表进行校验，若连续 2 页无数据则终止遍历；
实现去重逻辑（基于item_id），避免分页重复数据（部分平台存在重复展示）。
六、最佳实践与合规要点
系统架构设计采用 “分布式低频率采集” 架构，适配服装类商品特性：
任务调度层：通过定时任务（如 Celery）分发搜索任务，控制单任务并发数≤1；
采集层：多节点分散请求，每个节点绑定独立代理池，节点间请求间隔≥10 秒；
存储层：用 Redis 缓存热门搜索结果（2 小时过期，服装价格波动较快），MySQL 存储历史趋势数据（用于潮流分析）；
监控层：实时监控代理存活率、筛选条件有效性，异常时通过钉钉告警。
性能优化策略
异步批量搜索：使用aiohttp并发处理多关键词（如 “连衣裙”“半身裙”），控制并发数≤2，适配低频率限制；
按需解析：列表页优先提取item_id、价格、风格标签等核心字段，详细规格通过后续item_get接口补充；
热点抑制：对同一关键词 + 参数组合的搜索，1 小时内仅处理 1 次（返回缓存结果）。
合规性与风险控制
访问限制：单 IP 日搜索请求≤300 次，避免对平台服务器造成压力，符合 robots 协议；
数据使用边界：不得将商品数据用于恶意比价、虚假宣传或侵犯品牌权益，需注明数据来源 “服装网”；
图片版权：服装图片可能涉及品牌版权，使用时需遵守《著作权法》，不得擅自用于商业盈利。
七、总结
服装网item_search接口的对接核心在于多维度筛选参数的精准整合、规格摘要的结构化解析及低频率高稳定性的采集策略。开发者需重点关注：
风格、材质等中文参数的 URL 编码与多值拼接（确保筛选条件生效）；
颜色和尺码的文本拆分逻辑（便于后续精准筛选）；
代理池与请求频率的精细化控制（应对严格反爬）。
通过本文的技术方案，可构建稳定的服装商品搜索系统，为电商选品、潮流分析等场景提供可靠数据支持。实际应用中，需根据平台最新页面结构动态调整解析规则，平衡数据获取效率与合规性。
需要进一步了解服装分类 ID 的完整映射表或风格关键词的扩展列表，可以告诉我，我会补充相关内容