淘宝/天猫店铺商品搜索利器:taobao.item_search_shop API 返回值详解

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核心功能概述

该API通过卖家ID(seller_id)或店铺ID(shop_id)检索指定店铺内所有商品信息,支持分页查询、价格/销量/新品排序,适用于商品库管理、竞品监控、数据分析等场景。

返回值结构详解

  1. 基础信息字段

    • seller_id:卖家唯一ID,标识商品所属店铺。
    • page:当前页码(分页查询关键参数)。
    • real_total_results/total_results:实际返回商品数与总商品数(通常一致)。
    • page_size:每页商品数量(最大200,建议10-50)。
    • page_count:总页数(计算公式:总页数=⌈总结果数/每页数量⌉)。
    • request_id:请求唯一标识,用于问题追踪。
  2. 商品列表字段(items数组)

    • num_iid:商品唯一ID(如592020103246)。
    • pic_url:商品主图URL(如//img.alicdn.com/...)。
    • title:商品标题(含关键词/卖点)。
    • price/original_price:当前售价与原价(如18.9元,原价同价表示无折扣)。
    • sales:商品销量(如10000笔)。
    • shop_title:店铺名称(如“carkoci旗舰店”)。
    • detail_url:商品详情页链接(如item.taobao.com/item.htm?id…
    • category_id:商品分类ID(支持品类级推荐)。
  3. 排序与分页参数

    • 排序方式:新品(new)、价格(bid)、销量(sale),价格降序需加“_”前缀(如“_bid”)。
    • 分页控制:通过page和page_size实现,示例:第2页请求参数为page=2&page_size=10

典型应用场景

  • 商品检索:通过title/pic_url展示基础信息,结合price/sales实现价格/销量排序。
  • 数据分析:提取sales/price分析销售趋势与价格敏感度,监控竞品店铺动态。
  • 个性化推荐:基于用户历史行为(如浏览过的num_iid)推荐相似商品,结合category_id实现品类级推荐。

注意事项与最佳实践

  • 参数有效性:shop_id在部分版本已失效,建议优先使用seller_id。
  • 错误处理:检查状态码(如200成功,4000服务器错误),处理网络异常/参数错误。
  • 数据更新:商品信息动态变化,需定期调用API更新本地数据。
  • 性能优化:对商品列表缓存,避免重复请求;合理设计分页逻辑(如总页数11页时,每页10条)。
  • 调用频率限制:普通应用每分钟≤100次,避免频繁请求。
  • 数据合规:仅用于合法用途,禁止爬取敏感信息。

示例代码(Python)

python
import requests

def search_shop_items(seller_id, page=1, page_size=10, sort="sale"):
    url = "https://api.taobao.com/item_search_shop"
    params = {
        "seller_id": seller_id,
        "page": page,
        "page_size": page_size,
        "sort": sort
    }
    response = requests.get(url, params=params)
    return response.json()

# 示例调用:获取卖家ID为"898146183"的店铺商品,按价格降序排序
data = search_shop_items(seller_id="898146183", sort="_bid")
print(data)

错误码解析

  • 0000:接口调用成功。
  • 2000:搜索无结果。
  • 4000:服务器内部错误。
  • 4003:用户输入参数错误。

通过以上解析,开发者可高效应用该API实现商品检索、数据分析及个性化推荐等场景。建议结合淘宝开放平台官方文档验证具体参数与返回值细节。