销量?模糊销量?精准销量?如何获取淘宝商品销量数据接口

淘宝爬虫商品销量数据采集通常涉及以下几个步骤:

1、确定采集目标:需要明确要采集的商品类别、筛选条件(如天猫、价格区间)、销量和金额等数据。例如,如果您想了解“小鱼零食”的销量和金额,您需要设定好价格区间,并统计前10页搜索结果中所有商品的销量和金额。
2、编写爬虫代码:使用Python等编程语言编写爬虫脚本,通过模拟浏览器请求淘宝页面,获取商品信息。这通常涉及到发送HTTP请求、解析HTML页面、提取所需数据等技术。
3、处理反爬虫机制:淘宝网站有一定的反爬虫机制,因此需要在爬虫代码中加入相应的处理措施,如设置合理的请求间隔、使用代理IP、处理cookies等。
4、数据存储与分析:将爬取到的数据存储到数据库或文件中,以便进行后续的数据分析。数据分析可以包括商品标题的文本分析、销量和销售额的统计分析、价格和销量的分布情况分析等。
5、遵守法律法规:在进行数据采集时,必须遵守相关的法律法规和淘宝的使用条款,确保数据的合法合规使用。
6、注意效率与安全:在采集数据时,应注意不要对淘宝服务器造成过大压力,避免频繁请求导致账号被封禁或IP地址被限制访问。
7、数据可视化:为了更好地理解数据,可以使用图表等形式对数据进行可视化展示,如词云图、柱状图、折线图等。
8、持续更新:市场数据是动态变化的,因此可能需要定期更新采集的数据以保持其时效性。

Taobao.item_get获取商品销量数据接口返回值说明

1.请求方式:HTTP POST GET;复制Taobaoapi2014获取APISDK文件。


2、请求URL:注册调用key请求接入api

3、请求参数:num_iid=652874751412&is_promotion=1

      参数说明:num_iid:淘宝商品ID

      参数说明:sales:淘宝商品销量

4、请求示例

请求示例 url 默认请求参数已经URL编码处理
curl -i "api-gw.xxx.cn/taobao/item_get_sales/?key=<您自己的apiKey>&secret=<您自己的apiSecret>&num_iid=520813250866"
5.返回结果

"seller_id": "2596264565",
      "sales": "1",
      "shop_id": "127203758",
      "props_list": {
        "1627207:1347647754": "颜色分类:长方形带开瓶器+送工具刀卡+链子",
        "1627207:1347647753": "颜色分类:椭圆形带开瓶器+送工具刀卡+链子",
        "1627207:1195392087": "颜色分类:GJ018X钥匙刀+送工具刀卡+链子",
        "1627207:1331112595": "颜色分类:超凡大师套餐【送工具卡+链子】",
        "1627207:1331112594": "颜色分类:最强王者套餐【送工具卡+链子】",
        "1627207:1331264247": "颜色分类:璀璨钻石套餐【送工具卡+链子】"
      },
      "seller_info": {
        "title": "欢乐购客栈",
        "shop_name": "欢乐购客栈",
        "sid": "127203758",
        "zhuy": "//shop127203758.taobao.com",
        "level": "12",
        "shop_type": "C",
        "user_num_id": "2596264565",
        "nick": "欢乐购客栈",
        "cid": null,
        "delivery_score": "4.8 ",
        "item_score": "4.8 ",
        "score_p": "4.8 "
      },

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mfbz.cn/a/601027.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

解决3D模型只显示线框材质的方法---模大狮模型网

在3D建模和渲染过程中&#xff0c;正确的材质和纹理是呈现逼真效果的关键。然而&#xff0c;有时候用户可能会遇到一个常见问题&#xff0c;即3D模型在渲染或查看时只显示线框材质&#xff0c;而没有正确的表面纹理和颜色。本文将介绍解决这一问题的几种方法&#xff0c;帮助用…

一文了解CRM系统帮助中心:从认识到搭建

客户关系管理&#xff08;CRM&#xff09;系统是企业的一个重要部分。而CRM系统帮助中心为用户提供了便捷的支持服务&#xff0c;提升了用户体验&#xff0c;减少了企业运营成本。本文将从认识到搭建&#xff0c;带你全面了解CRM系统帮助中心。 一、认识CRM系统帮助中心 CRM系统…

网络安全与IP地址的关联

网络安全与IP地址之间存在着密不可分的关系。IP地址作为网络通信的基础&#xff0c;对于网络安全的保障具有至关重要的作用。以下将详细探讨网络安全与IP地址之间的关联&#xff0c;以及IP地址在网络安全中的应用。 一、IP地址与网络安全的关系 IP地址是网络通信的基础&#x…

Facebook之道:探索社交媒体领域的未来

随着科技的不断发展&#xff0c;社交媒体已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。而在这个领域中&#xff0c;Facebook一直是引领者和领头羊。然而&#xff0c;随着时间的推移&#xff0c;社交媒体领域正在发生着翻天覆地的变化&#xff0c;而Facebook又将何去何从&#xff1…

使用 OpenCV 创建视频(74)

返回:OpenCV系列文章目录&#xff08;持续更新中......&#xff09; 上一篇:OpenCV 库来捕获和处理视频输入和相似度测量(73) 下一篇 :OpenCV系列文章目录&#xff08;持续更新中......&#xff09; 目标 每当您使用视频源时&#xff0c;您最终可能希望将图像处理结果保存为…

【go从入门到精通】go命令使用

作者简介: 高科,先后在 IBM PlatformComputing从事网格计算,淘米网,网易从事游戏服务器开发,拥有丰富的C++,go等语言开发经验,mysql,mongo,redis等数据库,设计模式和网络库开发经验,对战棋类,回合制,moba类页游,手游有丰富的架构设计和开发经验。 (谢谢…

矩阵相关运算1

矩阵运算是线性代数中的一个核心部分&#xff0c;它包含了许多不同类型的操作&#xff0c;可以应用于各种科学和工程问题中。 矩阵加法和减法 矩阵加法和减法需要两个矩阵具有相同的维度。操作是逐元素进行的&#xff1a; CAB or CA−B其中 A,B 和 C 是矩阵&#xff0c;且 C…

第12章 软件测试基础(第三部分)测试类型、测试工具

七、测试类型&#xff08;按工程阶段划分&#xff09; 单集系确收 &#xff08;一&#xff09;单元测试 1、单元测试/模块测试 单元就是软件中最小单位&#xff08;或模块&#xff09;。可以是一个函数、一个过程、一个类。主要依据是模块的详细设计文档。价值在于尽早发现…

2024年全域电商矩阵109节线上课

《24年全域电商矩阵109节线上课》是一门全面介绍电子商务领域的课程。从电子商务的基本概念到全球电子商务趋势&#xff0c;再到电子商务的营销策略和实际操作技巧&#xff0c;本课程涵盖了丰富多样的主题。学员将通过109节在线课程系统全面了解电子商务&#xff0c;并获得在这…

如何安全可控地进行内外网跨网络传输文件?

跨网络传输文件通常指的是在不同的网络环境之间移动数据&#xff0c;这在现代企业运营中非常常见。随着网络技术的高速发展&#xff0c;为了有效地保护内部的核心数据资产&#xff0c;企业一般会采用内外网隔离的策略。在进行内外网跨网络传输文件时&#xff0c;需要考虑多种因…

全国各地区劳动力流动、外出务工劳动力数、总劳动力数(2006-2021年)

01、数据简介 劳动力流动是指劳动力在不同地区、行业、职业、岗位之间的流动。它是劳动力市场运行的重要特征&#xff0c;也是实现劳动力资源优化配置的必要条件。劳动力流动可以促进劳动力资源的优化配置&#xff0c;提高劳动生产率和经济效益。据名称&#xff1a;全国各地区…

初始C++(一)

目录 前言&#xff1a; 命名空间&#xff1a; 总结&#xff1a; 前言&#xff1a; C语言学好了&#xff0c;现在当然要进阶了&#xff0c;那么就是从C开始。 C兼容C&#xff0c;支持其中90%的语法。可能有很多同学听说过C#&#xff0c;C#和C没有关系&#xff0c;是微软研究出…

SD-WAN对云服务的优化

在云服务日益普及的当下&#xff0c;SD-WAN技术正成为众多企业优化网络连接的首选方案。其通过优化云集成和连接&#xff0c;以及增强应用程序性能&#xff0c;为企业带来了前所未有的业务效益。这种革新性的云连接方式极大地促进了企业对全球劳动力和潜在客户的触达能力。 软件…

Java中Maven的依赖管理

依赖介绍 是指当前项目运行所需要的jar包&#xff0c;一个项目中可以引入多个依赖 配置 在pom.xml中编写<dependencies>标签 在<dependencies>中使用<dependency>引入标签 定义坐标的groupId、rtifactId、version 点击刷新按钮、引入新坐标 例如引入下…

git bash各分支修改内容不同但合并后不显示冲突问题

在跟着廖雪峰老师的git学习时&#xff0c;按部就班的执行明后&#xff0c;发现 而不是出现原文的结果 解决方法&#xff1a; 切换位feature分支&#xff0c;再合并 git switch feature1 git merge master 此时我们发现&#xff1a; 后面再跟着原文敲就可以了

【spark RDD】spark 之 Kryo高性能序列化框架

文章目录 一. RDD序列化的原因二. Kryo序列化框架三. spark 配置 kryo 序列化1. 设定kryo序列化2. 注册序列化类&#xff08;非必须&#xff0c;但是强烈建议做&#xff09;3. 配置 spark.kryoserializer.buffer 一. RDD序列化的原因 Spark初始化工作是在Driver端进行的&#…

机器人系统ros2-开发实践07-将机器人的状态广播到 tf2(Python)

上个教程将静态坐标系广播到 tf2&#xff0c;基于这个基础原理这个教程将演示机器人的点位状态发布到tf2 1. 写入广播节点 我们首先创建源文件。转到learning_tf2_py我们在上一教程中创建的包。在src/learning_tf2_py/learning_tf2_py目录中输入以下命令来下载示例广播示例代码…

【机器学习与实现】线性回归示例——波士顿房价分析

目录 一、创建Pandas对象并查看数据的基本情况二、使用皮尔逊相关系数分析特征之间的相关性三、可视化不同特征与因变量MEDV&#xff08;房价中值&#xff09;间的相关性四、划分训练集和测试集并进行回归分析 一、创建Pandas对象并查看数据的基本情况 boston.csv数据集下载&a…

Grotesque系列靶机Grotesque1

第一步信息收集&#xff1a; 靶机ip&#xff1a;192.168.108.131 攻击机IP&#xff1a;192.168.108.128 nmap扫描靶机的可用端口&#xff1a; 发现http服务的端口存在66端口和80端口 扫描一下靶机端口的http服务&#xff1a; 可以看到&#xff0c;默认的80端口是不存在的&am…

25_Scala集合Tuple

文章目录 tuple1.元组定义2.Tuple元素访问3.如果元素的len2&#xff0c;称之为键值对对象&#xff0c;也称之为对偶元组4.补充上节Map5.Map集合遍历6.集合之间相互转化 tuple 概念&#xff1a;scala语言采用特殊的方式将无关的数据作为一个整体&#xff0c;组合在一起’ 1.元…
最新文章