淘宝实时拍立淘按图搜索数据|商品详情|数据分析提取教程

淘宝的 “拍立淘” 功能（按图搜索）依赖平台内部接口，其数据未开放开放官方 API，且受严格反爬机制保护。以下是基于技术研究的拍立淘数据采集与分析提取教程，需特别注意：该操作仅用于个人学习研究，严禁商业用途或高频请求影响平台正常运行。

一、拍立淘核心原理与数据结构

拍立淘通过图像识别图像特征比对，返回相似商品列表，数据以 JSON 格式通过前端接口传输。核心信息包括：

• 商品基础信息：ID、标题、价格、销量、店铺名；
• 图像信息：商品主图 URL、相似度标识；
• 分页信息：总页数、当前页、每页商品数。

二、准备工作

1. 环境配置

# 安装必要库
pip install requests pillow python-multipart  # 网络请求、图像处理、表单提交
pip install pandas  # 数据分析
pip install beautifulsoup4  # 辅助解析（若需）

2. 工具准备

• 浏览器（Chrome/Firefox）：用于抓包分析接口；
• 图片文件：准备待搜索的商品图片（如本地截图、商品照片）。

三、拍立淘接口分析（基于浏览器抓包）

1. 抓包步骤

1. 打开淘宝首页，点击搜索框右侧的 “相机” 图标（拍立淘入口）；
2. 上传本地图片，触发搜索，同时按F12打开开发者工具，进入「Network」面板；
3. 筛选「XHR」类型请求，找到包含 similar 或 search 关键词的接口（如 https://ai.taobao.com/search/image），记录其请求参数与响应格式。

2. 核心接口特征

• 请求方式：POST（需提交图片二进制数据）；
• 关键参数：
  • image：图片二进制数据（表单提交，Content-Type: multipart/form-data）；
  • appCode：固定值（如 taobao_shop_search）；
  • t：时间戳（防缓存）；
• 响应格式：JSON，包含商品列表（result → items）。

四、Python 采集拍立淘数据（返回 JSON）

1. 核心代码（模拟图片上传与数据获取）

import requests
import time
import random
from PIL import Image
from io import BytesIOclass TaobaoImageSearch:def __init__(self):self.headers = {"User-Agent": random.choice(["Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) Chrome/125.0.0.0 Safari/537.36","Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 14_5) Firefox/126.0"]),"Referer": "https://www.taobao.com/","Origin": "https://www.taobao.com"}# 拍立淘接口（通过抓包获取，可能随平台更新变化）self.search_url = "https://ai.taobao.com/search/image"def _compress_image(self, image_path, max_size=(800, 800)):"""压缩图片（避免过大导致上传失败）"""with Image.open(image_path) as img:img.thumbnail(max_size)  # 按比例缩小buffer = BytesIO()img.save(buffer, format="JPEG")  # 保存为JPEG格式return buffer.getvalue()def search_by_image(self, image_path, page=1):"""按图搜索商品:param image_path: 本地图片路径:param page: 页码（默认1）:return: 商品列表JSON数据"""try:# 1. 压缩图片image_data = self._compress_image(image_path)# 2. 构造表单数据（multipart/form-data）files = {"image": ("image.jpg", image_data, "image/jpeg")  # 图片文件}data = {"appCode": "taobao_shop_search","t": str(int(time.time() * 1000)),  # 时间戳"page": str(page),"pageSize": "20"  # 每页20条}# 3. 发送POST请求response = requests.post(url=self.search_url,headers=self.headers,data=data,files=files,timeout=15)response.raise_for_status()# 4. 返回JSON数据return response.json()except Exception as e:print(f"搜索失败：{str(e)}")return None# ------------------- 使用示例 -------------------
if __name__ == "__main__":# 替换为你的图片路径（如"test.jpg"）IMAGE_PATH = "taobao_goods.jpg"searcher = TaobaoImageSearch()# 搜索第1页商品result_json = searcher.search_by_image(IMAGE_PATH, page=1)if result_json:print("=== 拍立淘搜索结果（JSON） ===")# 提取商品列表（具体路径需根据实际响应调整）items = result_json.get("result", {}).get("items", [])print(f"找到 {len(items)} 个相似商品：")for idx, item in enumerate(items[:5], 1):  # 打印前5个print(f"\n第{idx}个商品：")print(f"标题：{item.get('title')}")print(f"价格：{item.get('price')} 元")print(f"销量：{item.get('saleCount')} 件")print(f"商品链接：https://item.taobao.com/item.htm?id={item.get('itemId')}")

五、商品详情数据提取（基于商品 ID）

通过拍立淘获取商品 ID 后，可进一步采集详情数据（参考前文淘宝评论采集逻辑，接口需重新抓包确认）：

import requestsdef get_product_detail(item_id):"""获取商品详情（需抓包更新接口）"""url = f"https://detail.tmall.com/item.htm?id={item_id}"# 实际需调用详情页AJAX接口，此处为示例框架headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) Chrome/125.0.0.0 Safari/537.36"}response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)# 解析HTML或调用详情接口提取数据（如规格、参数、店铺信息）return {"item_id": item_id, "status": "详情提取逻辑需补充"}

六、数据分析与可视化

使用pandas对采集的拍立淘数据进行分析：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as pltdef analyze_data(json_data):"""分析相似商品价格、销量分布"""items = json_data.get("result", {}).get("items", [])if not items:print("无数据可分析")return# 转为DataFramedf = pd.DataFrame(items)# 筛选关键列df = df[["title", "price", "saleCount", "shopName"]]# 价格转为数值型df["price"] = df["price"].astype(float)# 1. 价格分布直方图plt.figure(figsize=(10, 5))plt.hist(df["price"], bins=10, color="skyblue")plt.title("相似商品价格分布")plt.xlabel("价格（元）")plt.ylabel("商品数量")plt.show()# 2. 销量前5店铺top_shops = df.groupby("shopName")["saleCount"].sum().nlargest(5)plt.figure(figsize=(10, 5))top_shops.plot(kind="bar", color="orange")plt.title("销量前5店铺")plt.xlabel("店铺名")plt.ylabel("总销量")plt.xticks(rotation=45)plt.show()# 调用分析函数
if result_json:analyze_data(result_json)

七、关键注意事项（风险提示）

1. 接口不稳定性：拍立淘接口为淘宝内部接口，URL 和参数可能随时变更，需定期抓包更新；
2. 反爬限制：
   • 单 IP 单日请求不超过 50 次，每次请求间隔 3-5 秒；
   • 频繁请求会导致403 Forbidden或验证码，需使用代理 IP 池并轮换User-Agent；
3. 合规性：
   • 严格遵守《淘宝平台服务协议》，不得将数据用于商业用途；
   • 禁止采集用户隐私、侵权商品信息等敏感数据。

总结

拍立淘数据采集的核心是模拟图片上传请求→解析 JSON 响应→提取商品信息，需依赖抓包获取实时接口。通过pandas和matplotlib可实现价格分布、销量对比等基础分析，但需时刻注意接口稳定性与合规风险。

若需长期使用，建议关注淘宝开放平台是否有相关 API 开放计划，优先选择官方合规路径。