在电商行业竞争日益激烈的当下，掌握商品实时数据是企业制定精准营销策略、优化供应链管理的关键。1688 作为国内重要的 B2B 电商平台，其开放平台提供了丰富的 API 接口，借助 Python 强大的数据处理能力，我们能够高效实现商品数据的实时采集。本教程将为你详细介绍从前期准备到代码实现的完整接入方案。​

一、前期准备工作​

1.1 注册 1688 账号​

访问注册获取ApiKey和ApiSecret，这两个参数将用于后续 API 请求的身份验证与签名生成。​

1.2 安装 Python 及相关库​

确保本地已安装 Python 环境（推荐 Python 3.6 及以上版本）。在命令行中使用pip安装必要的库：

pip install requests hashlib

 

其中，requests库用于发送 HTTP 请求获取 API 数据，hashlib库则用于生成 API 请求所需的签名。​

1.3 熟悉 API 文档​

仔细研读1688 API 文档，重点关注商品详情获取接口（如alibaba.item.get）的请求参数、响应结构、错误码说明等信息。了解接口的调用频率限制，避免因频繁请求导致封禁。​

二、API 请求签名机制​

1688 API 为保证数据安全，要求所有请求携带签名（sign）。签名生成步骤如下：​

1. 拼接参数：将所有请求参数（包括app_key、method、timestamp等）按参数名 ASCII 码升序排列，拼接成字符串。例如：app_key=xxx&method=alibaba.item.get×tamp=2024-01-01 12:00:00&...​

1. 添加 AppSecret：在拼接字符串前后分别添加AppSecret。​

1. 计算哈希值：使用 MD5 算法对字符串进行哈希计算，将结果转换为大写字母形式，得到最终签名。​

以下是 Python 实现签名生成的代码：

import hashlib
import urllib.parsedef generate_sign(params, app_secret):sorted_params = sorted(params.items(), key=lambda x: x[0])query_string = urllib.parse.urlencode(sorted_params)sign_str = app_secret + query_string + app_secretmd5 = hashlib.md5()md5.update(sign_str.encode('utf-8'))return md5.hexdigest().upper()

 

三、Python 代码实现商品数据采集​

3.1 构建请求参数​

以获取商品详情为例，请求参数需包含app_key、method、timestamp、access_token（需提前授权获取）、num_iid（商品 ID）等。示例代码如下：

import timeapp_key = "你的AppKey"
app_secret = "你的AppSecret"
method = "alibaba.item.get"
timestamp = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime())
access_token = "你的access_token"
num_iid = "目标商品ID"  # 替换为实际商品IDparams = {"app_key": app_key,"method": method,"timestamp": timestamp,"access_token": access_token,"num_iid": num_iid,"fields": "title,price,stock,detail"  # 根据需求选择获取的字段
}

 

3.2 发送请求与解析响应​

使用requests库发送 POST 请求，并对响应数据进行解析。示例代码如下：

import requestssign = generate_sign(params, app_secret)
params["sign"] = signurl = "https://gw.api.1688.com/router.json"
response = requests.post(url, data=params)if response.status_code == 200:result = response.json()if result.get("success"):item_info = result.get("result")print("商品标题:", item_info.get("title"))print("商品价格:", item_info.get("price"))print("商品库存:", item_info.get("stock"))else:print("请求失败，错误信息:", result.get("error_msg"))
else:print("请求失败，状态码:", response.status_code)

 

四、优化与扩展建议​

4.1 异常处理与重试机制​

实际应用中，网络波动、接口限流等问题可能导致请求失败。可添加异常捕获与重试逻辑，例如：

import requests
import timemax_retries = 3
retry_delay = 5  # 重试间隔（秒）
![{"type":"load_by_key","id":"","key":"banner_image_0","width":0,"height":0,"image_type":"search","pages_id":"4967287138192130","genre":"教程文章","artifact_key":4967086971523074}]()for retry in range(max_retries):try:response = requests.post(url, data=params)response.raise_for_status()  # 若状态码非200，抛出异常breakexcept requests.RequestException as e:if retry < max_retries - 1:print(f"请求失败，重试中... 错误信息: {e}")time.sleep(retry_delay)else:print(f"多次重试失败，错误信息: {e}")

 

4.2 多商品批量采集​

通过循环遍历商品 ID 列表，实现批量采集。例如：

product_ids = ["商品ID1", "商品ID2", "商品ID3"]  # 替换为实际商品ID列表
for num_iid in product_ids:params["num_iid"] = num_iidsign = generate_sign(params, app_secret)params["sign"] = signresponse = requests.post(url, data=params)# 解析响应逻辑同单商品采集

4.3 数据存储与分析​

采集到的数据可存储至 CSV、数据库（如 MySQL、MongoDB）中，结合 Pandas、SQL 等工具进行深度分析，生成价格趋势图、库存预警等可视化报表。​

通过以上步骤，你已掌握使用 Python 开发 1688 API 实现商品实时数据采集的核心技术。在实际应用中，需严格遵守 1688 的使用规范，合理控制请求频率，确保数据采集的稳定性与合规性。若有进一步需求，如自动化定时采集、数据可视化展示，可在此基础上继续扩展开发。