京东 item_review 接口深度分析及 Python 实现

兵临天下api2025-09-06 18:07

京东的 item_review 接口是用于获取商品用户评论数据的专业接口，能够获取京东平台上指定商品的用户评价、评分、晒单、追评等详细信息。这些评论数据对于商品口碑分析、用户需求挖掘、服务质量评估等场景具有重要价值，是电商运营和产品改进的重要数据来源。

一、接口核心特性分析

  1. 接口功能与定位

  • 核心功能：获取京东商品的用户评论数据，包括评价内容、评分、评价时间、用户信息、晒单图片等

  • 数据维度：

    • 基础评价：评价 ID、商品 ID、用户昵称、评价时间、评价内容
    • 评分数据：商品评分、包装评分、物流评分等多维度评分
    • 多媒体内容：晒单图片、视频
    • 追评信息：追加评价内容、追评时间
    • 互动数据：有用数、回复数、点赞数

  • 应用场景：

    • 商品口碑监控与舆情分析
    • 用户需求与痛点挖掘
    • 售后服务质量评估
    • 竞品评价对比分析
    • 产品改进建议提取
  1. 认证机制

京东开放平台采用 appkey + access_token 的认证方式：

  • 开发者在京东开放平台注册应用，获取 appkey 和 appsecret
  • 通过 appkey 和 appsecret 获取 access_token（通常有效期为 24 小时）
  • 每次接口调用需在请求参数中携带有效 access_token
  • 评论接口属于中等敏感数据接口，需要申请相应权限
  1. 核心参数与响应结构 请求参数
参数名 类型 是否必填 说明
sku_id String 是 商品 SKU ID
access_token String 是 访问令牌
page Integer 否 页码，默认 1
page_size Integer 否 每页条数，默认 10，最大 50
sort_type Integer 否 排序方式：0 - 推荐，1 - 时间，2 - 评分高，3 - 评分低
score Integer 否 评分筛选：0 - 全部，1 - 好评，2 - 中评，3 - 差评
has_image Integer 否 是否有图：0 - 全部，1 - 有图

响应核心字段

  • 分页信息：总评论数、总页数、当前页码

  • 评价列表：每条评价包含

    • 评价基本信息：评价 ID、用户信息、评价时间
    • 评分信息：各维度评分
    • 评价内容：文本内容、标签
    • 多媒体：晒单图片 URL 列表
    • 追评：内容与时间
    • 互动数据：有用数、回复数 二、Python 脚本实现

以下是调用京东 item_review 接口的完整 Python 实现，包含令牌获取、接口调用、数据解析及情感分析功能： import requests import time import json import logging import re from typing import Dict, Optional, List from requests.exceptions import RequestException from snownlp import SnowNLP # 用于情感分析，需安装：pip install snownlp

配置日志 logging.basicConfig( level=logging.INFO, format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s" )

class JDItemReviewAPI: def init (self, appkey: str, appsecret: str): """ 初始化京东评论API客户端 :param appkey: 京东开放平台appkey :param appsecret: 京东开放平台appsecret """ self.appkey = appkey self.appsecret = appsecret self.base_url = "api.jd.com" self.access_token = None self.token_expires_at = 0 # token过期时间戳 self.session = requests.Session() self.session.headers.update({ "Content-Type": "application/json", "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/110.0.0.0 Safari/537.36" })

python 复制代码 
def _get_access_token(self) -> Optional[str]:
    """获取访问令牌"""
    # 检查token是否有效
    if self.access_token and self.token_expires_at > time.time() + 60:
        return self.access_token
        
    logging.info("获取新的access_token")
    url = f"{self.base_url}/oauth2/token"
    
    params = {
        "grant_type": "client_credentials",
        "appkey": self.appkey,
        "appsecret": self.appsecret
    }
    
    try:
        response = self.session.get(url, params=params, timeout=10)
        response.raise_for_status()
        result = response.json()
        
        if "access_token" in result:
            self.access_token = result["access_token"]
            self.token_expires_at = time.time() + result.get("expires_in", 86400)  # 默认为24小时
            return self.access_token
        else:
            logging.error(f"获取access_token失败: {result.get('error_description', '未知错误')}")
            return None
            
    except RequestException as e:
        logging.error(f"获取access_token请求异常: {str(e)}")
        return None

def get_item_reviews(self, 
                    sku_id: str, 
                    page: int = 1, 
                    page_size: int = 10,
                    sort_type: int = 0,
                    score: int = 0,
                    has_image: int = 0) -> Optional[Dict]:
    """
    获取商品评论
    :param sku_id: 商品SKU ID
    :param page: 页码
    :param page_size: 每页条数
    :param sort_type: 排序方式：0-推荐，1-时间，2-评分高，3-评分低
    :param score: 评分筛选：0-全部，1-好评，2-中评，3-差评
    :param has_image: 是否有图：0-全部，1-有图
    :return: 评论数据
    """
    # 验证参数
    valid_sort_types = [0, 1, 2, 3]
    if sort_type not in valid_sort_types:
        logging.error(f"无效的排序方式: {sort_type}，支持: {valid_sort_types}")
        return None
        
    valid_scores = [0, 1, 2, 3]
    if score not in valid_scores:
        logging.error(f"无效的评分筛选: {score}，支持: {valid_scores}")
        return None
        
    if page_size < 1 or page_size > 50:
        logging.error(f"每页条数必须在1-50之间，当前为: {page_size}")
        return None
        
    # 获取有效的access_token
    if not self._get_access_token():
        return None
        
    url = f"{self.base_url}/item/review"
    
    # 构建请求参数
    params = {
        "sku_id": sku_id,
        "access_token": self.access_token,
        "page": page,
        "page_size": page_size,
        "sort_type": sort_type,
        "score": score,
        "has_image": has_image,
        "timestamp": int(time.time() * 1000)
    }
    
    try:
        response = self.session.get(url, params=params, timeout=15)
        response.raise_for_status()
        result = response.json()
        
        # 检查响应状态
        if result.get("code") == 200:
            # 格式化评论数据
            return self._format_review_data(result.get("data", {}))
        else:
            logging.error(f"获取商品评论失败: {result.get('message', '未知错误')} (错误码: {result.get('code')})")
            return None
            
    except RequestException as e:
        logging.error(f"获取商品评论请求异常: {str(e)}")
        return None
    except json.JSONDecodeError:
        logging.error(f"评论响应解析失败: {response.text[:200]}...")
        return None

def _format_review_data(self, review_data: Dict) -> Dict:
    """格式化评论数据"""
    # 分页信息
    pagination = {
        "total_reviews": int(review_data.get("totalCount", 0)),
        "total_pages": (int(review_data.get("totalCount", 0)) + int(review_data.get("pageSize", 10)) - 1) // int(review_data.get("pageSize", 10)),
        "current_page": int(review_data.get("page", 1)),
        "page_size": int(review_data.get("pageSize", 10))
    }
    
    # 格式化评论列表
    reviews = []
    for review in review_data.get("comments", []):
        # 处理评价内容（去除HTML标签）
        content = self._clean_text(review.get("content", ""))
        
        # 情感分析（0-1之间，越接近1越积极）
        sentiment_score = self._analyze_sentiment(content)
        sentiment = "positive" if sentiment_score > 0.6 else "negative" if sentiment_score < 0.4 else "neutral"
        
        # 处理评价图片
        images = []
        if review.get("images"):
            images = [img.get("url") for img in review.get("images") if img.get("url")]
        
        # 处理追评
        append_comment = None
        if review.get("afterUserComment") and review["afterUserComment"].get("hAfterUserComment"):
            append_content = self._clean_text(review["afterUserComment"]["hAfterUserComment"].get("content", ""))
            if append_content:
                append_comment = {
                    "content": append_content,
                    "created": review["afterUserComment"]["hAfterUserComment"].get("creationTime")
                }
        
        # 处理标签
        tags = []
        if review.get("tagList"):
            tags = [tag.get("name") for tag in review.get("tagList") if tag.get("name")]
        
        reviews.append({
            "review_id": review.get("id"),
            "user": {
                "nickname": review.get("nickname"),
                "level_name": review.get("userLevelName")
            },
            "rating": {
                "score": int(review.get("score", 0)),  # 总评分
                "product_score": int(review.get("productScore", 0)),  # 商品评分
                "packing_score": int(review.get("packingScore", 0)),  # 包装评分
                "logistics_score": int(review.get("logisticsScore", 0))  # 物流评分
            },
            "content": content,
            "created_time": review.get("creationTime"),
            "images": images,
            "append_comment": append_comment,
            "useful_vote_count": int(review.get("usefulVoteCount", 0)),  # 有用数
            "reply_count": int(review.get("replyCount", 0)),  # 回复数
            "tags": tags,
            "sentiment": {
                "score": round(sentiment_score, 4),
                "label": sentiment
            },
            "is_vip": review.get("isVip", False),  # 是否VIP用户
            "order_info": {
                "product_color": review.get("productColor"),
                "product_size": review.get("productSize"),
                "buy_time": review.get("buyTime")
            }
        })
    
    return {
        "pagination": pagination,
        "reviews": reviews,
        "raw_data": review_data  # 保留原始数据
    }

def _clean_text(self, text: str) -> str:
    """清理文本，去除HTML标签和特殊字符"""
    if not text:
        return ""
    # 去除HTML标签
    clean = re.sub(r'<.*?>', '', text)
    # 去除多余空格和换行
    clean = re.sub(r'\s+', ' ', clean).strip()
    # 去除特殊字符
    clean = re.sub(r'[^\u4e00-\u9fa5a-zA-Z0-9,.?!，。？！]', ' ', clean)
    return clean

def _analyze_sentiment(self, text: str) -> float:
    """使用SnowNLP进行情感分析"""
    if not text:
        return 0.5  # 中性
    try:
        return SnowNLP(text).sentiments
    except:
        return 0.5  # 分析失败时返回中性

def get_all_reviews(self, sku_id: str, max_pages: int = 10, score: int = 0, has_image: int = 0) -> List[Dict]:
    """
    获取多页评论数据
    :param sku_id: 商品SKU ID
    :param max_pages: 最大页数限制
    :param score: 评分筛选
    :param has_image: 是否有图筛选
    :return: 所有评论列表
    """
    all_reviews = []
    page = 1
    
    while page <= max_pages:
        logging.info(f"获取第 {page} 页评论")
        result = self.get_item_reviews(
            sku_id=sku_id,
            page=page,
            page_size=50,  # 使用最大页大小减少请求次数
            sort_type=1,  # 按时间排序
            score=score,
            has_image=has_image
        )
        
        if not result or not result["reviews"]:
            break
            
        all_reviews.extend(result["reviews"])
        
        # 检查是否已到最后一页
        if page >= result["pagination"]["total_pages"]:
            break
            
        page += 1
        # 控制请求频率，遵守京东API的QPS限制
        time.sleep(2)
        
    return all_reviews

def analyze_reviews(self, reviews: List[Dict]) -> Dict:
    """分析评论数据，生成统计报告"""
    if not reviews:
        return {}
        
    total = len(reviews)
    sentiment_counts = {"positive": 0, "neutral": 0, "negative": 0}
    rating_stats = {
        "score": [],
        "product_score": [],
        "packing_score": [],
        "logistics_score": []
    }
    tag_counts = {}
    has_image_count = 0
    vip_count = 0
    append_comment_count = 0
    useful_vote_total = 0
    
    # 提取评论中的关键词（简单实现）
    keywords = {}
    positive_keywords = ["好", "不错", "满意", "推荐", "快", "值", "优秀", "棒"]
    negative_keywords = ["差", "慢", "不好", "失望", "问题", "破损", "糟糕", "后悔"]
    
    # 统计基础数据
    for review in reviews:
        # 情感统计
        sentiment = review["sentiment"]["label"]
        sentiment_counts[sentiment] += 1
        
        # 评分统计
        for key in rating_stats:
            if key in review["rating"]:
                rating_stats[key].append(review["rating"][key])
        
        # 标签统计
        for tag in review["tags"]:
            if tag:
                tag_counts[tag] = tag_counts.get(tag, 0) + 1
        
        # 有图评价统计
        if review["images"]:
            has_image_count += 1
            
        # VIP用户统计
        if review["is_vip"]:
            vip_count += 1
            
        # 追评统计
        if review["append_comment"]:
            append_comment_count += 1
            
        # 有用数统计
        useful_vote_total += review["useful_vote_count"]
        
        # 关键词统计
        content = review["content"].lower()
        for kw in positive_keywords:
            if kw in content:
                keywords[kw] = keywords.get(kw, 0) + 1
        for kw in negative_keywords:
            if kw in content:
                keywords[kw] = keywords.get(kw, 0) + 1
    
    # 计算平均评分
    avg_ratings = {}
    for key, values in rating_stats.items():
        if values:
            avg_ratings[key] = round(sum(values) / len(values), 1)
        else:
            avg_ratings[key] = 0
    
    # 获取热门标签（前10）
    top_tags = sorted(tag_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10]
    
    # 获取热门关键词（前10）
    top_keywords = sorted(keywords.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10]
    
    return {
        "total_reviews": total,
        "sentiment_distribution": {
            "count": sentiment_counts,
            "percentage": {
                k: round(v / total * 100, 1) for k, v in sentiment_counts.items()
            }
        },
        "average_rating": avg_ratings,
        "image_review_ratio": round(has_image_count / total * 100, 1) if total > 0 else 0,
        "vip_review_ratio": round(vip_count / total * 100, 1) if total > 0 else 0,
        "append_comment_ratio": round(append_comment_count / total * 100, 1) if total > 0 else 0,
        "avg_useful_votes": round(useful_vote_total / total, 1) if total > 0 else 0,
        "top_tags": top_tags,
        "top_keywords": top_keywords
    }

示例调用 if name == "main": # 替换为实际的appkey和appsecret（从京东开放平台获取） APPKEY = "your_appkey" APPSECRET = "your_appsecret" # 替换为目标商品SKU ID SKU_ID = "100012345678"

python 复制代码 
# 初始化API客户端
api = JDItemReviewAPI(APPKEY, APPSECRET)

# 方式1：获取单页评论
# review_result = api.get_item_reviews(
#     sku_id=SKU_ID,
#     page=1,
#     page_size=10,
#     sort_type=1,  # 按时间排序
#     score=0,  # 全部评分
#     has_image=0  # 全部评论
# )

# 方式2：获取多页评论
review_result = api.get_all_reviews(
    sku_id=SKU_ID,
    max_pages=3,
    score=0,  # 全部评分
    has_image=0  # 全部评论
)

if isinstance(review_result, dict) and "reviews" in review_result:
    print(f"共获取到 {review_result['pagination']['total_reviews']} 条评论")
    print(f"当前第 {review_result['pagination']['current_page']}/{review_result['pagination']['total_pages']} 页\n")
    
    # 打印前3条评论
    for i, review in enumerate(review_result["reviews"][:3], 1):
        print(f"{i}. 用户: {review['user']['nickname']} ({'VIP' if review['is_vip'] else '普通用户'})")
        print(f"   评分: {review['rating']['score']}分 (商品: {review['rating']['product_score']}, 包装: {review['rating']['packing_score']}, 物流: {review['rating']['logistics_score']})")
        print(f"   时间: {review['created_time']}")
        print(f"   内容: {review['content'][:100]}{'...' if len(review['content'])>100 else ''}")
        print(f"   情感: {review['sentiment']['label']} (得分: {review['sentiment']['score']})")
        print(f"   有用数: {review['useful_vote_count']}")
        if review['images']:
            print(f"   图片数: {len(review['images'])}")
        if review['tags']:
            print(f"   标签: {', '.join(review['tags'])}")
        if review['append_comment']:
            print(f"   追评: {review['append_comment']['content'][:50]}{'...' if len(review['append_comment']['content'])>50 else ''}")
        print("-" * 100)
        
    # 分析评论
    analysis = api.analyze_reviews(review_result["reviews"])
    print("\n=== 评论分析报告 ===")
    print(f"总评论数: {analysis['total_reviews']}")
    print(f"情感分布: 正面 {analysis['sentiment_distribution']['percentage']['positive']}%, 中性 {analysis['sentiment_distribution']['percentage']['neutral']}%, 负面 {analysis['sentiment_distribution']['percentage']['negative']}%")
    print(f"平均评分: 总评分 {analysis['average_rating']['score']}, 商品 {analysis['average_rating']['product_score']}, 包装 {analysis['average_rating']['packing_score']}, 物流 {analysis['average_rating']['logistics_score']}")
    print(f"有图评价占比: {analysis['image_review_ratio']}%")
    print(f"VIP评价占比: {analysis['vip_review_ratio']}%")
    print("热门标签:")
    for tag, count in analysis['top_tags']:
        print(f"  {tag}: {count}次")
    print("热门关键词:")
    for kw, count in analysis['top_keywords']:
        print(f"  {kw}: {count}次")
        
elif isinstance(review_result, list):
    # 处理多页评论结果
    print(f"共获取到 {len(review_result)} 条评论")
    
    # 分析评论
    analysis = api.analyze_reviews(review_result)
    print("\n=== 评论分析报告 ===")
    print(f"总评论数: {analysis['total_reviews']}")
    print(f"情感分布: 正面 {analysis['sentiment_distribution']['percentage']['positive']}%, 中性 {analysis['sentiment_distribution']['percentage']['neutral']}%, 负面 {analysis['sentiment_distribution']['percentage']['negative']}%")

三、接口调用注意事项

  1. 调用限制与规范
  • QPS 限制：京东开放平台对评论接口的 QPS 限制通常为 5-10 次 / 秒
  • 数据权限：评论接口需要申请相应权限，部分高级字段可能需要额外审批
  • 分页限制：最多可获取前 100 页评论数据（约 5000 条）
  • 调用频率：批量获取时建议设置 2-3 秒间隔，避免触发频率限制
  • 合规使用：评论数据受用户隐私保护，不得泄露用户个人信息

  1. 常见错误及解决方案 | 错误码 | 说明 | 解决方案 | | ----- | ------------- | -------------------------- | | 401 | 未授权或 token 无效 | 重新获取 access_token，检查权限是否正确 | | 403 | 权限不足 | 申请评论接口的访问权限 | | 404 | 商品不存在或无评论 | 确认 sku_id 是否正确，该商品可能没有评论 | | 429 | 调用频率超限 | 降低调用频率，实现请求限流 | | 500 | 服务器内部错误 | 实现重试机制，最多 3 次，间隔指数退避 | | 10001 | 参数错误 | 检查参数格式和取值范围是否正确 |

  2. 数据解析要点

  • 文本清洗：评价内容可能包含 HTML 标签、特殊符号等，需要预处理
  • 评分体系：京东评分通常为 1-5 分，5 分为最高分
  • 时间格式：评价时间可能为时间戳或字符串，需统一转换为标准格式
  • 图片 URL：部分图片 URL 需要处理才能直接访问
  • 多维度评分：区分商品、包装、物流等不同维度的评分 四、应用场景与扩展建议 典型应用场景
  • 商品口碑监控系统：实时监控商品评价变化，及时发现负面评价
  • 用户需求分析工具：从评论中提取用户对产品功能、特性的需求
  • 服务质量评估平台：分析包装和物流评分，评估供应链服务质量
  • 竞品评价对比系统：对比同类商品的评价数据，找出优势与不足
  • 产品改进建议提取：从评论中挖掘产品改进的具体建议 扩展建议
  • 实现评论关键词提取：使用 TF-IDF 或 TextRank 算法提取核心评价点
  • 构建情感趋势分析：追踪评论情感随时间的变化趋势
  • 开发负面评价预警：当负面评价比例超过阈值时触发警报
  • 实现评论分类模型：基于内容自动分类评论（如质量、价格、服务等）
  • 构建多维度评分看板：直观展示商品、包装、物流等不同维度的评分变化
  • 开发评论可视化系统：生成情感分布饼图、关键词云图、评分趋势图等 通过合理使用京东 item_review 接口，开发者可以构建全面的商品评价分析系统，为电商运营决策、产品改进和用户服务优化提供数据支持。使用时需严格遵守京东开放平台的使用规范和数据保护条款，确保合法合规地获取和使用评论数据。
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