房天下 item_get 接口（官方标准命名 fang.item.get）是通过房源 / 楼盘 ID 获取房产全维度结构化数据的核心接口，覆盖新房、二手房、租房、商业地产等全品类房产详情，包含房源基础信息、户型、价格、配套设施、业主评价、交易状态等字段，适配房产信息平台搭建、市场分析、购房决策辅助等场景。该接口采用 HTTPS+API Key/Secret 签名认证，支持 JSON/XML 双格式返回，具备数据权威合规、字段完整、实时性强的特点。本攻略从接口认知、权限准备、实操对接、调试排错到生产级优化，提供全链路标准化指导。
一、接口核心认知：功能与适配场景
- 接口定位与核心价值
核心功能：输入房源唯一 ID（house_id）或楼盘 ID（building_id），返回对应房产的全量详情数据，支持新房、二手房、租房、商铺、写字楼等多类型房产查询；可通过参数指定返回字段粒度，平衡数据完整性与接口响应速度。
房天下数据特性
权威合规：数据源自房天下官方房产数据库，符合住建部房产信息公示规范，支持商用场景；
字段维度全：覆盖房源基本属性、户型图、实景图、配套设施（学校 / 医院 / 交通）、价格走势、交易记录、业主评价等 50 + 核心字段；
实时性强：二手房价格、租房状态等动态数据 10 分钟内同步，新房开盘信息实时更新；
权限分级管控：基础房源信息开放度高，业主联系方式、精准成交价格等敏感数据需企业资质授权。
典型应用场景
房产信息平台搭建：整合房源详情数据，为用户提供一站式房产查询、比价服务；
房产市场分析：统计区域房价走势、户型占比、配套完善度，辅助行业研究与投资决策；
购房 / 租房决策工具：基于房源详情自动匹配用户需求（如学区房、地铁房），生成推荐报告；
房产中介管理系统：批量获取房源详情，自动化更新房源库，提升经纪人工作效率。 - 核心参数与返回字段
（1）请求参数（GET/POST 提交，需签名认证）
参数类型 参数名称 类型 是否必填 说明 应用示例
公共参数 key string 是 调用 key（开放平台获取） fang_api_89abcdef
secret string 是 调用密钥（开放平台获取） fang_secret_12345678
api_name string 是 接口名称，固定为item_get fang.item.get
result_type string 否 响应格式，默认 JSON json/xml
cache string 否 是否启用缓存，默认 yes yes/no
业务参数 house_id string 是 房源唯一 ID（与 building_id 二选一） HS20260115001
building_id string 否 楼盘 ID（与 house_id 二选一） BD20260101005
data_level int 否 数据返回粒度（1 = 基础，2 = 扩展，3 = 完整） 3
need_img bool 否 是否返回图片 URL（户型图 / 实景图） true
need_support bool 否 是否返回配套设施信息 true
need_price_trend bool 否 是否返回价格走势数据 false
注意事项
house_id 和 building_id 二选一，传入 building_id 会返回整个楼盘的详情（含楼栋、户型、均价）；
data_level=3 会返回完整的成交记录、业主评价等大字段，响应体积较大，非必要不开启；
签名生成需包含所有非空参数，按参数名 ASCII 升序排序后拼接 secret 进行 MD5 加密。
（2）返回核心字段（按业务分类）
字段分类 核心字段 说明
基础房源信息 house_id 房源唯一 ID
house_name 房源名称（如 “XX 小区 3 室 2 厅”）
building_name 所属楼盘名称
house_type 房产类型（新房 / 二手房 / 租房 / 商铺）
house_style 户型（如 3 室 2 厅 1 卫）
area 建筑面积（㎡）
region 所属区域（省 / 市 / 区 / 街道）
address 详细地址
价格与交易信息 price 挂牌价（元 /㎡ 或 总价万元）
unit_price 单价（元 /㎡）
price_trend 近 3 个月价格走势（需 need_price_trend=true）
transaction_status 交易状态（在售 / 已售 / 出租中）
publish_time 房源发布时间
户型与图片信息 room_num 卧室数量
hall_num 客厅数量
bath_num 卫生间数量
huxing_img 户型图 URL（需 need_img=true）
real_img 实景图 URL 列表（需 need_img=true）
配套设施信息 school 周边学校（学区划分）
metro 周边地铁（线路 + 距离）
hospital 周边医院
commerce 周边商业（商场 / 超市）
楼盘信息（传 building_id 返回） avg_price 楼盘均价（元 /㎡）
building_year 建成年份
property_fee 物业费（元 /㎡・月）
developer 开发商名称
提示：need_price_trend=true 会增加接口响应时间，建议仅在需要分析价格走势时开启。 - 接口限制与注意事项
权限类型 日调用上限 调用频率 适用场景
个人测试权限 100 次 / 天 2 次 / 秒 功能调试、个人房产查询
企业基础权限 1000 次 / 天 5 次 / 秒 中小型房产中介、个人建站
企业高级权限 10000 次 / 天 20 次 / 秒 大型房产平台、数据服务商、行业研究机构
数据缓存规则：基础房源信息缓存 30 分钟，价格走势、交易状态等动态数据缓存 10 分钟；
内容限制：违规房源、已下架房源不返回数据，业主联系方式、精准成交价格需单独申请权限；
合规要求：数据仅用于合规房产信息展示、市场分析，严禁转售、篡改或用于炒房等违规用途；
地域限制：部分城市的房产数据受当地监管政策限制，仅对本地企业开放。
二、对接前准备：权限与环境搭建 - 获取接口权限（官方唯一合规路径）
房天下 item_get 接口由房天下开放平台提供，接入步骤如下：
登录房天下开放平台，注册企业 / 个人开发者账号；
提交资质审核：企业上传营业执照、房产中介备案证书（如有）；个人上传身份证，填写应用用途（如 “房产信息查询工具”）；
创建应用，填写应用名称、服务器 IP 白名单、数据用途说明，提交审核；
审核通过后，获取 key 和 secret（接口调用核心凭证），配置服务器 IP 白名单；
申请 fang.item.get 接口权限，根据业务需求选择权限等级（基础 / 进阶 / 高级）。
风险提示：严禁使用非合规爬虫、第三方代理接口抓取数据，违反平台协议会导致账号封禁、法律追责。 - 技术环境准备
（1）支持语言与协议
协议：HTTPS（强制，HTTP 请求会被直接拦截）；
开发语言：Python、Java、PHP、Go 等主流语言，推荐 Python（适配签名生成、异步并发与数据解析）。
（2）必备工具与依赖
工具类型 推荐工具 用途
调试工具 房天下开放平台调试工具 自动生成签名，验证参数与响应结果
Postman 模拟 GET/POST 请求，排查代码逻辑问题
房源 ID 查询工具 从房天下官网获取房源 / 楼盘 ID
开发依赖 requests 发送 HTTPS 请求
hashlib 生成 MD5 签名，确保接口安全
jsonpath-ng 快速解析嵌套 JSON 响应数据
pandas 批量整理房源详情数据，生成 Excel 报告
辅助工具 Redis 缓存房源详情，减少接口调用次数
logging 记录接口调用日志，便于审计与问题追溯
三、实操步骤：接口对接全流程（Python 示例）
步骤 1：理解签名认证规则（核心，必掌握）
房天下接口采用 key+secret 签名认证 机制，签名生成步骤如下：
收集所有非空请求参数（含公共参数与业务参数）；
按参数名 ASCII 升序 排序；
拼接参数为 key1value1key2value2... 的字符串格式；
将 secret 拼接在参数串末尾，生成签名原串；
对原串进行 MD5 加密，转为小写字符串，即为签名 sign；
将 sign 添加到请求参数中，发送 HTTPS 请求。
步骤 2：完整代码实现（含签名生成 + 调用 + 数据标准化）
（1）依赖安装
bash
运行
pip install requests hashlib jsonpath-ng pandas
（2）Python 代码实现
import requests
import hashlib
import time
import logging
import pandas as pd
from urllib.parse import urlencode
日志配置：记录调用日志，便于问题排查
logging.basicConfig(
level=logging.INFO,
format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s",
handlers=[logging.FileHandler("fang_item_get.log"), logging.StreamHandler()]
)
配置信息（替换为你的开放平台信息）
CONFIG = {
"key": "你的接口key",
"secret": "你的接口secret",
"api_url": "https://api.fang.com/fang/item_get",
"result_type": "json",
"cache": "yes"
}
def generate_sign(params: dict, secret: str) -> str:
"""生成房天下接口签名（MD5加密）"""
# 1. 按参数名ASCII升序排序
sorted_params = sorted(params.items(), key=lambda x: x[0])
# 2. 拼接参数为key1value1key2value2格式
param_str = "".join([f"{k}{v}" for k, v in sorted_params])
# 3. 拼接secret并MD5加密
sign_str = param_str + secret
sign = hashlib.md5(sign_str.encode("utf-8")).hexdigest().lower()
return sign
def standardize_house_data(raw_house: dict) -> dict:
"""标准化房源详情数据，统一输出格式"""
# 处理配套设施信息
support = raw_house.get("support_info", {})
# 处理图片信息
img = raw_house.get("img_info", {})
return {
"房源ID": raw_house.get("house_id", ""),
"房源名称": raw_house.get("house_name", ""),
"所属楼盘": raw_house.get("building_name", ""),
"房产类型": raw_house.get("house_type", ""),
"户型": raw_house.get("house_style", ""),
"建筑面积(㎡)": raw_house.get("area", 0.0),
"所属区域": raw_house.get("region", ""),
"详细地址": raw_house.get("address", ""),
"挂牌价(万元)": raw_house.get("price", 0.0),
"单价(元/㎡)": raw_house.get("unit_price", 0.0),
"交易状态": raw_house.get("transaction_status", ""),
"发布时间": raw_house.get("publish_time", ""),
"周边学校": support.get("school", ""),
"周边地铁": support.get("metro", ""),
"户型图URL": img.get("huxing_img", ""),
"实景图URL列表": ",".join(img.get("real_img", [])),
"物业费(元/㎡·月)": raw_house.get("property_fee", 0.0),
"开发商": raw_house.get("developer", ""),
"请求时间": time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime())
}
def fang_item_get(
house_id: str = None,
building_id: str = None,
data_level: int = 1,
need_img: bool = True,
need_support: bool = True,
need_price_trend: bool = False
) -> dict:
"""调用房天下item_get接口获取房源/楼盘详情"""
# 1. 校验必填参数
if not house_id and not building_id:
return {"success": False, "error_msg": "house_id和building_id必须传入一个", "data": {}}
# 2. 构建公共参数
params = {
"key": CONFIG["key"],
"api_name": "item_get",
"result_type": CONFIG["result_type"],
"cache": CONFIG["cache"],
"data_level": data_level,
"need_img": str(need_img).lower(),
"need_support": str(need_support).lower(),
"need_price_trend": str(need_price_trend).lower()
}
# 3. 添加工单ID参数
if house_id:
params["house_id"] = house_id
if building_id:
params["building_id"] = building_id
# 4. 生成签名
sign = generate_sign(params, CONFIG["secret"])
params["sign"] = sign
try:
# 5. 发送HTTPS请求
response = requests.get(
url=CONFIG["api_url"],
params=params,
timeout=15,
verify=True # 生产环境建议开启证书验证
)
response.raise_for_status() # 抛出HTTP状态码异常
result = response.json()
# 6. 解析响应结果
if result.get("error_response"):
error = result["error_response"]
error_msg = f"{error.get('code', '未知错误')}: {error.get('msg', '无错误信息')}"
logging.error(f"获取详情失败（ID：{house_id or building_id}）：{error_msg}")
return {"success": False, "error_msg": error_msg, "data": {}}
raw_house = result.get("item_get_response", {}).get("house_info", {})
if not raw_house:
logging.warning(f"无房源数据返回（ID：{house_id or building_id}）")
return {"success": False, "error_msg": "无匹配房源/楼盘数据", "data": {}}
# 7. 标准化数据
standard_data = standardize_house_data(raw_house)
return {
"success": True,
"data": standard_data,
"error_msg": ""
}
except requests.exceptions.RequestException as e:
logging.error(f"网络请求异常（ID：{house_id or building_id}）：{str(e)}")
return {"success": False, "error_msg": f"网络异常：{str(e)}", "data": {}}
except Exception as e:
logging.error(f"数据解析异常（ID：{house_id or building_id}）：{str(e)}")
return {"success": False, "error_msg": f"解析异常：{str(e)}", "data": {}}
调用示例
if name == "main":
# 示例1：查询单个房源详情
house_id = "HS20260115001"
result = fang_item_get(
house_id=house_id,
data_level=3,
need_img=True,
need_support=True,
need_price_trend=True
)
if result["success"]:
print("房源详情信息：")
for k, v in result["data"].items():
print(f"{k}: {v}")
# 保存为Excel
df = pd.DataFrame([result["data"]])
df.to_excel(f"房天下房源详情_{house_id}.xlsx", index=False)
else:
print(f"获取失败：{result['error_msg']}")
# 示例2：查询单个楼盘详情
# building_id = "BD20260101005"
# result = fang_item_get(building_id=building_id, data_level=2)
四、调试与问题排查：快速解决对接异常
- 优先用官方工具调试（排除签名与参数问题）
登录房天下开放平台调试工具，选择 fang.item.get 接口；
输入 house_id 或 building_id、数据粒度等参数，工具自动生成签名并发送请求；
若官方工具调用成功 → 问题出在代码的签名生成或参数拼接逻辑；
若官方工具调用失败 → 问题出在权限配置或参数有效性（如 ID 错误、权限不足）。 - 高频问题排查表
问题现象 常见原因 解决方案
签名验证失败（401） 1. key/secret 错误； - 参数未按 ASCII 升序排序；
- cache 参数未加入签名；
- 布尔参数未转小写（如 True→true） 1. 核对开放平台应用的 key/secret；
- 严格按参数名 ASCII 升序排序所有非空参数；
- 将 cache 参数加入签名生成；
- 布尔参数统一转为小写字符串
权限不足（403） 1. 未申请fang.item.get接口权限； - 服务器 IP 不在白名单；
- 调用频率超限；
- 申请的权限等级不足（如请求敏感数据） 1. 在开放平台申请对应接口权限；
- 添加服务器 IP 到白名单；
- 降低调用频率，控制并发数≤权限上限；
- 升级权限等级，申请敏感数据访问权限
参数错误（400） 1. house_id 和 building_id 都未传入； - data_level 值非法（非 1/2/3）；
- 传入的 ID 格式错误 1. 确保二选一传入有效 ID；
- data_level 设置为 1/2/3；
- 从房天下官网复制正确的房源 / 楼盘 ID
无数据返回（200 但 data 为空） 1. 房源 / 楼盘 ID 错误； - 房源已下架 / 违规；
- 数据受地域监管限制 1. 核对 ID 是否正确，可在房天下官网搜索验证；
- 更换有效 ID 测试；
- 联系开放平台客服确认地域权限
响应超时（504） 1. 网络波动； - data_level=3 且开启多个附加参数；
- 高峰期调用（工作日 9:00-11:00） 1. 添加重试机制；
- 降低数据粒度（如改为 data_level=1），关闭非必要参数；
- 避开高峰期调用，增加超时时间至 15 秒
五、进阶优化：生产级稳定性提升 - 性能与配额优化
批量调用优化：多房源 ID 查询时采用 异步并发（aiohttp），并发数≤权限允许的频率上限（如企业基础权限 5 次 / 秒）；避免循环同步调用导致的效率低下。
智能缓存策略：用 Redis 缓存房源详情，缓存 key 为 fanghouse房源ID_data_level，动态数据（价格 / 状态）缓存 10 分钟，基础数据缓存 30 分钟；楼盘数据缓存时间可延长至 1 小时。
字段按需获取：根据业务需求选择 data_level，例如仅展示基础信息时用 data_level=1，避免请求冗余字段拖慢响应速度。 - 数据质量优化
数据去重与清洗：按 house_id 去重，避免重复存储同一房源数据；过滤面积≤0、价格≤0 的异常数据；统一户型、区域等字段的命名格式（如 “3 室 2 厅” 而非 “三室两厅”）。
缺失值处理：对返回的缺失字段（如物业费、开发商）填充默认值（如 “暂无数据”），避免下游系统报错。
价格单位统一：接口返回的价格可能有 “元 /㎡” 和 “总价万元” 两种单位，需在标准化函数中统一转换为用户易理解的格式。 - 合规与安全优化
密钥管理：生产环境禁止硬编码 key 和 secret，存储在配置中心（如 Nacos、Apollo）或环境变量中；定期轮换密钥（每 3 个月一次），降低泄露风险。
重试机制：对 403（频率超限）、504（超时）等临时性错误，添加 指数退避重试 策略，首次重试间隔 1 秒，之后间隔翻倍，最多重试 3 次；对 400、401 等永久性错误直接抛出，不重试。
日志审计：记录每次调用的 house_id、data_level、响应状态、耗时等信息，日志保留至少 30 天；便于排查问题和满足合规审计要求。
六、扩展场景：接口联动与功能升级
联动 item_search 接口：通过 item_search 按关键词（如 “学区房 地铁口”）获取房源 ID 列表，再批量调用 item_get 获取详情，实现 “搜索 - 详情” 全链路数据采集。
房价走势分析系统：定时调用 item_get（开启 need_price_trend=true），收集历史价格数据，生成区域房价走势图，辅助用户判断购房时机。
智能房源推荐系统：基于 item_get 返回的配套设施、户型等数据，结合用户画像（如刚需、改善、投资），构建推荐算法，实现精准房源匹配。
房产中介工单系统：将 item_get 接口与 CRM 系统对接，经纪人输入房源 ID 即可自动填充详情，减少手动录入工作量
