一、引言
在电商领域，按图搜索功能（类似于淘宝的拍立淘）已经成为一种重要的商品检索方式。通过上传图片，用户可以快速找到与图片相似的商品，极大地提升了购物体验。1688作为国内领先的B2B电商平台，也提供了类似的按图搜索接口，供开发者使用。本文将详细介绍如何使用Python爬虫调用1688的按图搜索接口，并重点分析接口返回数据的结构和含义。
二、接口调用
（一）准备工作
-
注册账号与获取API密钥 在使用1688的API接口之前，需要在1688开放平台注册账号，并创建应用以获取
app_key和app_secret。这两个密钥是调用API接口的必要凭证，用于身份验证。 -
安装必要的Python库 调用API接口需要使用到以下Python库：
-
requests：用于发送HTTP请求。 -
hashlib：用于生成签名。 -
time：用于处理时间戳。 -
json：用于处理JSON数据。
-
（二）调用按图搜索接口
-
接口URL 1688的按图搜索接口URL为：
https://api.1688.com/router/rest。 -
请求参数 调用按图搜索接口时，需要提供以下参数：
-
app_key：你的应用app_key。 -
method：接口方法名称，固定为1688.item_search_img。 -
format：返回数据格式，固定为json。 -
v：API版本号，固定为2.0。 -
timestamp：时间戳，单位为秒。 -
sign_method：签名方法，固定为md5。 -
sign：签名，用于验证请求的合法性。 -
imgid：图片的URL或ID，指向你要搜索的商品图片。 -
cat（可选）：商品类目ID，用于限定搜索范围。 -
page（可选）：分页参数，指定返回结果的页码。
-
以下是调用按图搜索接口的Python代码示例：
Python
python
import requests
import hashlib
import time
import json
def generate_sign(params, app_secret):
"""生成签名"""
sorted_params = sorted(params.items())
sign_content = ''.join(['%s%s' % (k, v) for k, v in sorted_params]) + app_secret
sign = hashlib.md5(sign_content.encode('utf-8')).hexdigest().upper()
return sign
def search_items_by_img(app_key, app_secret, img_url, cat=None, page=1):
url = "https://api.1688.com/router/rest"
params = {
'app_key': app_key,
'method': '1688.item_search_img',
'format': 'json',
'v': '2.0',
'timestamp': int(time.time()),
'sign_method': 'md5',
'imgid': img_url,
'cat': cat if cat else '',
'page': page
}
params['sign'] = generate_sign(params, app_secret)
response = requests.get(url, params=params)
if response.status_code == 200:
return response.json()
else:
print("请求失败, 状态码:", response.status_code)
return None
app_key = "your_app_key"
app_secret = "your_app_secret"
img_url = "http://g-search3.alicdn.com/img/bao/uploaded/i4/O1CN01IDpcD81zHbpHs1YgT_!!2200811456689.jpg"
response_data = search_items_by_img(app_key, app_secret, img_url, cat=None, page=1)三、返回数据说明
调用按图搜索接口后，1688会返回一个JSON格式的响应数据。以下是对返回数据结构和字段含义的详细说明。
（一）返回数据结构
返回数据是一个JSON对象，其结构如下：
JSON
javascript
{
"code": "200",
"message": "success",
"items": {
"item": [
{
"title": "商品标题",
"pic_url": "商品图片URL",
"price": "商品价格",
"sales": "商品销量",
"detail_url": "商品详情页URL",
"shop_name": "店铺名称",
"shop_url": "店铺首页URL",
"distance": "与搜索图片的相似度"
},
...
]
}
}（二）字段含义
-
code-
类型：字符串
-
含义：返回状态码，表示请求是否成功。常见的状态码有：
-
200：请求成功。 -
400：请求参数错误。 -
401：身份验证失败。 -
500：服务器内部错误。
-
-
-
message-
类型：字符串
-
含义：返回状态信息，用于描述请求的结果。例如：
-
success：请求成功。 -
invalid parameters：请求参数无效。 -
authentication failed：身份验证失败。 -
internal server error：服务器内部错误。
-
-
-
items-
类型：JSON对象
-
含义：搜索结果的商品列表。如果搜索结果为空，则
items字段不存在。
-
-
item-
类型：JSON数组
-
含义：包含多个商品信息的数组，每个元素是一个JSON对象，表示一个商品。
-
-
title-
类型：字符串
-
含义：商品的标题，用于描述商品的基本信息。
-
-
pic_url-
类型：字符串
-
含义：商品的图片URL，指向商品的主图。
-
-
price-
类型：字符串
-
含义：商品的价格，表示商品的售价。
-
-
sales-
类型：整数
-
含义：商品的销量，表示商品的销售数量。
-
-
detail_url-
类型：字符串
-
含义：商品详情页的URL，点击后可以查看商品的详细信息。
-
-
shop_name-
类型：字符串
-
含义：店铺的名称，表示商品所属的店铺。
-
-
shop_url-
类型：字符串
-
含义：店铺首页的URL，点击后可以进入店铺的首页。
-
-
distance-
类型：浮点数
-
含义：与搜索图片的相似度，值越小表示相似度越高。
-
（三）示例返回数据
以下是一个完整的示例返回数据：
JSON
javascript
{
"code": "200",
"message": "success",
"items": {
"item": [
{
"title": "新款时尚连衣裙",
"pic_url": "https://img.alicdn.com/img/bao/uploaded/i4/TB29baudgxlpuFjy0FoXXa.lXXa_!!3003995184.jpg",
"price": "22.00",
"sales": 700,
"detail_url": "//item.1688.com/item.htm?id=544603032967",
"shop_name": "时尚女装店",
"shop_url": "//shop.1688.com/?shop_id=123456",
"distance": 0.12
},
{
"title": "复古连衣裙",
"pic_url": "https://img.alicdn.com/img/bao/uploaded/i4/TB21baudgxlpuFjy0FoXXa.lXXa_!!3003995184.jpg",
"price": "30.00",
"sales": 500,
"detail_url": "//item.1688.com/item.htm?id=544603032968",
"shop_name": "复古女装店",
"shop_url": "//shop.1688.com/?shop_id=654321",
"distance": 0.15
}
]
}
}四、数据解析与处理
（一）解析返回数据
在获取到返回数据后，需要对其进行解析，以便提取有用的信息。以下是一个解析返回数据的Python代码示例：
Python
python
def parse_response_data(response_data):
if response_data and response_data.get('code') == '200':
items = response_data.get('items', {}).get('item', [])
for item in items:
print("商品标题:", item.get('title'))
print("商品图片URL:", item.get('pic_url'))
print("商品价格:", item.get('price'))
print("商品销量:", item.get('sales'))
print("商品详情页URL:", item.get('detail_url'))
print("店铺名称:", item.get('shop_name'))
print("店铺首页URL:", item.get('shop_url'))
print("与搜索图片的相似度:", item.get('distance'))
print("-" * 40)
else:
print("请求失败, 错误信息:", response_data.get('message'))
parse_response_data(response_data)（二）数据处理
解析返回数据后，可以根据实际需求对数据进行进一步处理。例如：
-
将数据存储到本地文件（如CSV、JSON）或数据库中，方便后续分析。
-
对数据进行筛选、排序或统计分析，提取有价值的信息。
-
将数据用于机器学习模型的训练，以实现商品推荐等功能。
五、注意事项
（一）反爬虫机制
1688有复杂的反爬虫机制，建议在调用接口时注意以下几点：
-
设置合理的请求间隔，避免被封禁。
-
使用代理IP，模拟真实用户行为。
-
随机生成
User-Agent，避免被识别为爬虫。
（二）数据合法性
在使用爬虫获取数据时，务必遵守相关法律法规，尊重数据所有者的权益。未经授权，不得将获取的数据用于商业用途。
（三）接口限制
1688的API接口通常有调用频率限制，建议在调用接口时注意以下几点：
-
遵守接口的调用频率限制，避免因频繁调用而导致接口被禁用。
-
合理规划调用策略，避免在短时间内集中调用接口。
六、总结
本文详细介绍了如何使用Python爬虫调用1688的按图搜索接口，并对返回数据的结构和字段含义进行了详细说明。通过解析返回数据，可以提取商品的标题、图片URL、价格、销量、详情页URL、店铺名称、店铺首页URL以及与搜索图片的相似度等信息。在实际应用中，可以根据需求对数据进行进一步处理和分析。希望本文对你有所帮助。
如遇任何疑问或有进一步的需求，请随时与我私信或者评论联系。