在電商數據分析、市場調研或競品分析中，獲取商品列表信息是常見的需求。微店作為知名的電商平臺，提供了豐富的商品資源和相應的 API 接口。本文將詳細介紹如何使用 Python 爬蟲技術，通過微店的 item_search 接口根據關鍵詞搜索商品列表，并獲取相關數據。
一、微店?item_search?接口簡介
微店的 item_search 接口允許開發者通過關鍵詞搜索商品列表，獲取商品的基本信息，如商品名稱、價格、圖片、銷量等。該接口通常以 RESTful API 的形式提供，返回 JSON 格式的數據。
二、準備工作
（一）安裝 Python 庫
在開始爬蟲開發之前，需要安裝一些必要的 Python 庫，包括：
-
requests：用于發送 HTTP 請求。 -
json：用于處理 JSON 格式的數據。 -
pandas：用于數據存儲和分析。
可以通過以下命令安裝這些庫：
bash
pip install requests pandas（二）獲取 API 憑證
在調用微店的接口之前，需要在微店開放平臺注冊成為開發者，并創建應用以獲取 API 憑證，如 App Key 和 App Secret。這些憑證用于獲取 Access Token，是調用接口所必需的。
（三）獲取?Access Token
Access Token 是調用接口的授權憑證，可以通過以下方式獲取：
-
發起 POST 請求到
https://open.weidian.com/api/oauth2/token。 -
在請求體中包含
grant_type=client_credentials、client_id=YOUR_CLIENT_ID和client_secret=YOUR_CLIENT_SECRET。
示例代碼：
Python
import requestsdef get_access_token(client_id, client_secret):url = "https://open.weidian.com/api/oauth2/token"data = {"grant_type": "client_credentials","client_id": client_id,"client_secret": client_secret}response = requests.post(url, data=data)if response.status_code == 200:return response.json().get("access_token")else:print("獲取 Access Token 失敗，狀態碼：", response.status_code)return None三、實戰代碼
（一）根據關鍵詞搜索商品列表
以下是使用 requests 庫調用 item_search 接口的代碼示例：
Python
def search_items_by_keyword(keyword, access_token):url = f"https://api.weidian.com/openapi/item/search?access_token={access_token}"params = {"keyword": keyword,"page": 1, # 可選參數，指定頁碼"page_size": 10 # 可選參數，每頁返回的商品數量}response = requests.get(url, params=params)if response.status_code == 200:return response.json()else:print("請求失敗，狀態碼：", response.status_code)return None（二）解析商品列表數據
獲取到的數據為 JSON 格式，可以通過以下代碼解析并提取關鍵信息：
Python
def parse_item_list(data):items = data.get("items", [])parsed_items = []for item in items:item_id = item.get("item_id")title = item.get("title")price = item.get("price")image = item.get("image")sales = item.get("sales")parsed_items.append({"商品ID": item_id,"商品名稱": title,"價格": price,"圖片": image,"銷量": sales})return parsed_items（三）存儲數據到 CSV 文件
解析后的數據可以存儲到 CSV 文件中，方便后續分析：
Python
import pandas as pddef save_to_csv(data, filename):df = pd.DataFrame(data)df.to_csv(filename, index=False, encoding="utf-8-sig")print(f"數據已保存到 {filename}")# 示例：搜索關鍵詞為 "生日項鏈" 的商品列表
keyword = "生日項鏈"
client_id = "YOUR_CLIENT_ID"
client_secret = "YOUR_CLIENT_SECRET"access_token = get_access_token(client_id, client_secret)
if access_token:item_list_data = search_items_by_keyword(keyword, access_token)if item_list_data:parsed_items = parse_item_list(item_list_data)save_to_csv(parsed_items, "item_list.csv")四、注意事項
（一）遵守法律法規
在爬取數據時，必須遵守相關法律法規，不得侵犯他人合法權益。
（二）處理反爬蟲機制
微店可能會限制請求頻率或驗證用戶身份。建議合理控制請求頻率，并設置合適的請求頭。
（三）數據準確性
獲取到的數據可能存在不準確或不完整的情況。在使用數據之前，需要進行數據清洗和驗證。
五、總結
通過本文的介紹，你已經學會了如何使用 Python 爬蟲技術爬取微店的 item_search 接口，根據關鍵詞搜索商品列表并獲取相關數據。這不僅可以幫助你自動化獲取商品信息，還可以為你的數據分析和電商運營提供支持。
如果你對 Python 爬蟲技術感興趣，可以繼續深入學習相關的知識和技能，如動態網頁爬取或分布式爬蟲。同時，也可以關注微店開放平臺的其他接口，以獲取更多有價值的數據。
如遇任何疑問或有進一步的需求，請隨時與我私信或者評論聯系。
