关键词搜索京东列表 API 技术对接指南

简介: 京东关键词搜索API(jd.item_search)是官方合规接口,支持实时获取结构化商品数据。含keyword、pageNo等核心参数及签名验证机制,适用于代购集运、竞品分析等场景,解决爬虫风控、数据不稳等问题,保障合法性与时效性。(239字)

一、前言

在电商数据服务、代购集运系统搭建、电商平台竞品分析、自有商城商品同步等业务场景中,京东商品列表的精准、实时获取是核心环节之一。相较于传统的网页爬取方式,爬取不仅面临京东平台的反爬风控限制,还存在数据格式不统一、实时性差、合规性风险等问题,而通过京东官方开放的列表 API 实现关键词搜索对接,能从根本上解决这些痛点,保障数据获取的合法性、稳定性和时效性。

二、接口概述

关键词搜索京东列表 API,核心是通过京东开放生态的标准化接口,传入搜索关键词等筛选参数,获取京东平台对应的商品列表结构化数据,目前主流的合规对接渠道为京东开放平台(JD Open Platform)和京东联盟开放平台,前者适用于京东商家自有店铺 / 平台合作的数据对接,后者更适用于第三方数据服务、导购、代购等场景的商品列表获取,二者的关键词搜索核心逻辑一致,以下为通用化的接口对接核心信息:

2.1 接口核心定位

接口名称:jd.item_search

接口类型:REST API(HTTP/HTTPS)

请求方式:POST

数据格式:JSON

请求地址:c0b.cc/R4rbK2 。

2.2 核心请求参数(关键词搜索必备)

所有京东列表 API 的关键词搜索请求均基于HTTP/HTTPS 协议,采用 RESTful 风格或 RPC 风格,请求方式以 GET/POST 为主,参数需遵循京东开放平台的编码规范(如 UTF-8),核心必备参数如下:

keyword:搜索关键词,字符串类型,为接口核心入参,支持多关键词组合(部分接口支持空格分隔);

pageNo:页码,整型,默认值 1,用于分页获取商品列表,避免单页返回数据量过大;

pageSize:单页数据量,整型,京东平台对该参数有上限限制(通常为 20/50/100,依接口权限而定);

categoryId(可选):商品品类 ID,整型,可配合关键词实现精准筛选,缩小搜索范围;

sort(可选):排序方式,字符串类型,主流支持price_asc(价格升序)、price_desc(价格降序)、sales_desc(销量降序)、score_desc(综合排序)等;

accessKey:开发者身份标识,由京东开放平台审核通过后分配,用于接口权限验证;

sign:签名串,由开发者根据京东平台的签名算法(如 MD5/HMAC-SHA256)生成,结合 accessKey、secretKey、请求参数、时间戳等,是接口调用的安全验证核心,防止参数篡改。

2.3 核心返回数据字段

接口返回数据格式以JSON 为主,数据结构标准化,包含商品列表核心公开信息,无敏感数据,核心返回字段如下(均为电商业务开发高频使用字段):

skuId:京东商品唯一标识,整型,为商品数据的核心主键;

spuId:商品系列唯一标识,整型,用于关联同款商品的不同规格;

productName:商品标题,字符串类型,包含京东平台的商品官方名称及核心卖点;

price:商品售价,浮点型,为京东平台的实时标价(部分接口返回原价、优惠价双字段);

salesVolume:商品销量,整型 / 字符串类型,部分接口返回累计销量或近期销量;

stockStatus:库存状态,枚举类型,如0(无货)、1(有货)、2(预售),适配代购、商城等场景的库存判断;

mainImage:商品主图 URL,字符串类型,为京东平台的图片存储地址,支持直接调用;

shopName:店铺名称,字符串类型,返回商品所属京东店铺 / 自营店信息;

shopType:店铺类型,枚举类型,如0(京东自营)、1(第三方店铺),是代购、选品场景的重要筛选依据;

pageTotal:总页码,整型,用于前端分页控件渲染和后端循环拉取全量数据。

三、结语

关键词搜索京东列表 API 是对接京东电商数据的基础且核心的接口,其标准化、合规化的特性,让电商数据服务商、系统开发企业摆脱了传统爬取的诸多弊端,成为搭建代购集运系统、电商数据分析系统、商品同步系统的重要技术支撑。

对于技术开发人员而言,掌握该接口的对接要点,核心在于把握参数规范、签名验证、限流处理三大核心环节,同时需严格遵循京东开放平台的开发者规范,确保接口调用的合规性和稳定性。而对于电商数据服务相关企业,基于京东官方 API 的技术对接,不仅能提升数据服务的专业性和可靠性,更能规避业务中的合规风险,为客户提供更稳定、高效的电商数据解决方案。

相关文章
|
28天前
|
存储 缓存 调度
阿里云Tair KVCache仿真分析:高精度的计算和缓存模拟设计与实现
在大模型推理迈向“智能体时代”的今天,KVCache 已从性能优化手段升级为系统级基础设施,“显存内缓存”模式在长上下文、多轮交互等场景下难以为继,而“以存代算”的多级 KVCache 架构虽突破了容量瓶颈,却引入了一个由模型结构、硬件平台、推理引擎与缓存策略等因素交织而成的高维配置空间。如何在满足 SLO(如延迟、吞吐等服务等级目标)的前提下,找到“时延–吞吐–成本”的最优平衡点,成为规模化部署的核心挑战。
455 38
阿里云Tair KVCache仿真分析:高精度的计算和缓存模拟设计与实现
|
29天前
|
人工智能 自然语言处理 API
数据合成篇|多轮ToolUse数据合成打造更可靠的AI导购助手
本文提出一种面向租赁导购场景的工具调用(Tool Use)训练数据合成方案,以支付宝芝麻租赁助理“小不懂”为例,通过“导演-演员”式多智能体框架生成拟真多轮对话。结合话题路径引导与动态角色交互,实现高质量、可扩展的合成数据生产,并构建“数据飞轮”推动模型持续优化。实验表明,该方法显著提升模型在复杂任务中的工具调用准确率与多轮理解能力。
283 43
数据合成篇|多轮ToolUse数据合成打造更可靠的AI导购助手
|
24天前
|
Cloud Native Java 编译器
阿里云可观测联合 Datadog 发布 OpenTelemetry Go 自动插桩工具
面对 Go 语言长期缺乏成熟自动插桩方案的困境,阿里云联合 Datadog 推出 OpenTelemetry Go 编译时插桩工具,无需修改代码,只需 ./otel-go build,即可为 HTTP、gRPC、Redis 等组件自动注入链路追踪与指标采集能力。现已开源,欢迎试用!
142 22
|
1月前
|
存储 SQL 运维
Hologres Dynamic Table:高效增量刷新,构建实时统一数仓的核心利器
在实时数据架构中,Hologres Dynamic Table 基于有状态增量计算模型,有效解决“海量历史+少量新增”场景下的数据刷新难题。相比传统全量刷新,其通过持久化中间状态,实现复杂查询下的高效增量更新,显著降低延迟与资源消耗,提升实时数仓性能与运维效率。
|
14天前
|
边缘计算 监控 网络协议
阿里云全球加速GA详解:优势、功能、使用场景及常见问题解答FAQ
阿里云全球加速(GA)依托87国3400+边缘节点骨干网,解决跨国业务高延迟、丢包、抖动难题,实现“就近接入、智能调度、跨域加速”,支持TCP/UDP/HTTP/HTTPS/QUIC协议,5分钟即开即用,助力企业全球化部署。
|
28天前
|
存储 弹性计算 数据库
阿里云免费中心 ——2026 免费领云服务器、云数据库、云存储等申请指南
阿里云免费中心2026年推出160+款云产品免费试用,涵盖云服务器、数据库、存储等核心资源,支持先试后买、非预期费用可退。个人开发者与企业用户均可零成本体验上云,适用于网站搭建、应用开发、游戏加速等场景。通过实名认证的新用户可申领,试用到期后数据保留1-15天,助力平滑过渡至正式使用。
542 5
|
24天前
|
人工智能 弹性计算 运维
探秘 AgentRun丨为什么应该把 LangChain 等框架部署到函数计算 AgentRun
阿里云函数计算 AgentRun,专为 AI Agent 打造的一站式 Serverless 基础设施。无缝集成 LangChain、AgentScope 等主流框架,零代码改造即可享受弹性伸缩、企业级沙箱、模型高可用与全链路可观测能力,助力 Agent 高效、安全、低成本地落地生产。
306 48
|
1月前
|
Kubernetes 应用服务中间件 API
应对 Nginx Ingress 退役,是时候理清这些易混淆的概念了
本文希望提供一种更简单的方式,来理解这些容易混淆的技术概念:Nginx、Ingress、Ingress Controller、Ingress API、Nginx Ingress、Higress、Gateway API。
737 69
|
2天前
|
数据采集 人工智能 JSON
别让烂数据毁了你的AI!一份人人能懂的数据集入门与避坑指南
本文深入浅出解析AI数据集的核心价值与实践方法:阐明“垃圾进,垃圾出”原理,拆解数据集、样本、特征、标签等概念,详解训练/验证/测试集分工;以文本情感二分类为例,手把手指导数据收集、清洗、标注、划分及低代码微调;强调数据质量决定模型上限,并展望合规、合成数据与自动化标注趋势。(239字)
52 1
别让烂数据毁了你的AI!一份人人能懂的数据集入门与避坑指南
|
存储 人工智能 Apache
Apache Paimon多模态数据湖实践:从结构化到非结构化的技术演进
在Streaming Lakehouse Meetup中,Apache Paimon PMC叶俊豪分享了Paimon多模态数据湖创新:首创列分离架构(基于全局Row ID),解决AI场景下结构化特征动态变更难题;引入Blob类型,实现非结构化数据物理分离、跨引擎统一抽象与blob-as-descriptor流式加载;已支撑淘宝日均10PB多模态数据,并规划Deletion Vector、Blob Compaction及全局索引等演进。
193 0
Apache Paimon多模态数据湖实践:从结构化到非结构化的技术演进