大型网站url站长统计app进入网址新版
一、API接入核心流程
1. 注册与权限获取
- 账号注册：访问淘宝开放平台/万邦开放平台，使用淘宝账号登录，完成企业/个人实名认证。
- 应用创建：在控制台创建应用，填写名称、类型（如网页应用）、回调地址（需HTTPS备案），提交审核（1-3个工作日）。
- 权限申请：在API权限管理中申请
taobao.item.reviews.get接口，需详细说明使用场景（如数据分析、竞品监控）。
2. 密钥与签名
-
获取凭证：审核通过后，在应用详情页获取
App Key和App Secret。 -
签名算法：
scss
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代码解读
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python def generate_sign(params, app_secret): sorted_params = sorted(params.items(), key=lambda x: x[0]) sign_str = app_secret for k, v in sorted_params: sign_str += f"{k}{v}" sign_str += app_secret return hmac.new( app_secret.encode(), sign_str.encode(), hashlib.sha256 ).hexdigest().upper()
二、API调用步骤
1. 请求参数构造
perl
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python params = { "method": "taobao.item.reviews.get", "app_key": "YOUR_APP_KEY", "num_iid": "商品ID", # 从商品URL提取，如https://item.taobao.com/item.htm?id=123456中的123456 "page_no": 1, # 页码 "page_size": 20, # 每页条数（最大100） "rate_type": "1", # 1=好评，2=中评，3=差评 "timestamp": time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"), "format": "json", "v": "2.0" } params["sign"] = generate_sign(params, "YOUR_APP_SECRET")
2. 发送请求
ini
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python response = requests.get( "https://eco.taobao.com/router/rest", params=params ) data = response.json()
3. 响应解析
python
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代码解读
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python if data["code"] == "200": for comment in data["item_reviews_get_response"]["reviews"]: print(f"用户: {comment['user_nick']}") print(f"评分: {comment['result']}") print(f"评论: {comment['rate_content']}\n") else: print(f"错误码: {data['code']}, 消息: {data.get('msg', '未知错误')}")
三、高级功能与注意事项
1. 分页与筛选
-
分页控制：通过
page_no和page_size参数分页获取数据。 -
筛选条件：
rate_type：按评分类型筛选。has_image：是否包含图片评论（需在fields中指定）。
2. 数据脱敏与合规
- 隐私保护：用户昵称等字段可能返回脱敏值（如
g**0），禁止存储用户手机号、地址等敏感信息。 - 频率限制：免费版API每日调用上限500次，企业用户可申请提额。
3. 错误处理
-
常见错误码：
40001：签名错误（检查参数排序和加密算法）。30001：权限不足（确认API权限已审核通过）。10001：参数错误（检查商品ID格式和必填字段）。
四、实战案例：评论情感分析
scss
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代码解读
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python import pandas as pd from textblob import TextBlob comments = [] for page in range(1, 5): # 获取前4页评论 params["page_no"] = page response = requests.get("https://eco.taobao.com/router/rest", params=params) data = response.json() if data["code"] == "200": comments.extend(data["item_reviews_get_response"]["reviews"]) # 情感分析 df = pd.DataFrame(comments) df["sentiment"] = df["rate_content"].apply(lambda x: TextBlob(x).sentiment.polarity) print(df.groupby("result")["sentiment"].mean()) # 按评分统计情感均值
五、附录
- 接口地址：
https://eco.taobao.com/router/rest - 最新文档：淘宝开放平台
- 工具推荐：Postman（调试签名）、Python Requests库（自动化调用）
通过以上步骤，开发者可高效集成淘宝商品评论数据，实现竞品分析、舆情监控等业务需求.