Python爬虫获取item_search_img-按图搜索淘宝商品(拍立淘)接口

一、引言
随着电商行业的不断发展,消费者对商品搜索的效率和准确性要求越来越高。淘宝作为国内领先的电商平台,推出了按图搜索商品的功能(拍立淘),极大地提升了用户的购物体验。本文将详细介绍如何使用淘宝按图搜索商品的API接口(item_search_img),包括注册账号、上传图片、调用接口及解析响应等步骤。
二、注册账号与获取API密钥
注册淘宝开放平台账号
要使用淘宝的按图搜索功能,首先需要在淘宝开放平台注册一个账号。注册成功后,登录平台并创建一个新的应用,以获取调用API所需的key和secret。
获取API密钥
在创建应用时,淘宝开放平台会为你的应用分配一个唯一的key和secret。这两个值在后续的API调用中用于身份验证,请妥善保管。
三、上传图片并获取图片标识
上传图片
由于API接口要求传入图片的URL或ID,你需要先将需要搜索的商品图片上传到淘宝的图片空间或其他支持的图片服务器。如果是淘宝或天猫的图片地址,可以直接使用其URL;如果是外部地址,则需要先调用淘宝的上传图片接口(upload_img)获取图片的URL。
以下是使用Python上传图片到淘宝服务器的代码示例:
Python

import requests
import json
import time
import hashlib

def generate_sign(params, app_secret):
"""生成签名(此处为简化示例,具体签名方法需参考淘宝API文档)"""
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 upload_img_to_taobao(app_key, app_secret, image_path):
url = "https://restapi.taobao.com/router/rest"
params = {
'app_key': app_key,
'method': 'taobao.upload.img',
'format': 'json',
'v': '2.0',
'timestamp': int(time.time()),
'sign_method': 'md5'
}
files = {'file': open(image_path, 'rb')}

# 生成签名
params['sign'] = generate_sign(params, app_secret)

response = requests.post(url, files=files, params=params)
if response.status_code == 200:
    response_data = response.json()
    if 'pic_url' in response_data:
        pic_url = response_data['pic_url']
        print("上传成功, 图片URL为:", pic_url)
        return pic_url
    else:
        print("上传成功, 但未找到图片URL")
else:
    print("请求失败, 状态码:", response.status_code)
return None

使用示例

app_key = "your_app_key"
app_secret = "your_app_secret"
image_path = "path/to/your/image.jpg"
img_url = upload_img_to_taobao(app_key, app_secret, image_path)
获取图片标识
上传成功后,你将获得图片的URL或ID。这个标识将用于后续的API调用中,以指定搜索的图片。
四、调用API接口
接口URL
淘宝按图搜索商品的API接口URL通常为:https://api.taobao.com/imgsearch/item_search_img.do。
请求参数
key:你的应用key,用于身份验证。
secret:你的应用secret,同样用于身份验证。
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。
以下是调用图片搜索接口的代码示例:
Python

import requests

def search_items_by_img(app_key, app_secret, img_url, cat=None, page=1):
    url = "https://api.taobao.com/imgsearch/item_search_img.do"
    params = {
        'key': app_key,
        'secret': app_secret,
        'imgid': img_url,
        'cat': cat if cat else '',
        'page': page
    }

    response = requests.get(url, params=params)
    if response.status_code == 200:
        response_data = response.json()
        for item in response_data.get('items', {}).get('item', []):
            print("商品标题:", item['title'])
            print("商品图片URL:", item['pic_url'])
            print("优惠价:", item['promotion_price'])
            print("价格:", item['price'])
            print("销量:", item['sales'])
            print("商品链接:", item['detail_url'])
            print("-" * 40)
    else:
        print("请求失败, 状态码:", response.status_code)

# 使用示例
app_key = "your_app_key"
app_secret = "your_app_secret"
img_url = "http://g-search3.alicdn.com/img/bao/uploaded/i4/O1CN01IDpcD81zHbpHs1YgT_!!2200811456689.jpg"
search_items_by_img(app_key, app_secret, img_url, cat=None, page=1)

解析响应
API将返回一个JSON格式的响应,其中包含与上传图片相似的商品信息。响应内容通常包括商品标题、价格、销量、链接等。
响应示例:
JSON


[
    {
        "title": "詹姆斯纯棉毛巾底精英袜加厚专业运动中筒吸汗防滑篮球训练袜子男",
        "pic_url": "https://img.alicdn.com/img/bao/uploaded/i4/TB29baudgxlpuFjy0FoXXa.lXXa_!!3003995184.jpg",
        "promotion_price": "22.00",
        "price": "22.00",
        "sales": 700,
        "num_iid": "544603032967",
        "seller_nick": "Gene Bolt 棉品社",
        "is_tmall": "false",
        "area": "浙江 杭州",
        "detail_url": "//item.taobao.com/item.htm?id=544603032967"
    },
    // 其他相似商品信息...
]

五、注意事项
遵守使用协议
使用按图搜索商品(拍立淘)API需要遵守淘宝开放平台的使用协议和相关法律法规。
图像识别限制
由于这个API是基于图像识别技术的,因此对于一些难以识别的商品或者模糊的图片,可能无法得到理想的结果。
六、总结
通过以上步骤,你可以成功使用淘宝的图片搜索接口来搜索相似的商品。这不仅为开发者提供了强大的功能支持,也为用户带来了更加便捷和直观的购物体验。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

posted @   爱专研的技术土狗  阅读(33)  评论(0编辑  收藏  举报
相关博文:
阅读排行:
· DeepSeek 开源周回顾「GitHub 热点速览」
· 物流快递公司核心技术能力-地址解析分单基础技术分享
· .NET 10首个预览版发布:重大改进与新特性概览!
· AI与.NET技术实操系列(二):开始使用ML.NET
· 单线程的Redis速度为什么快?
点击右上角即可分享
微信分享提示