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VVIC item_search 接口对接全攻略:从入门到精通

万邦科技Lex 万邦科技Lex 发表于2025-11-15 08:42:40 浏览57 评论0

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VVIC(搜款网,聚焦服装批发的 B2B 平台)的商品搜索功能(item_search接口,非官方命名)是获取服装批发商品列表的核心入口,数据包含档口货源、批发价、起订规则、实时库存摘要等服装批发特有字段,对采购选款、档口筛选、潮流跟踪等场景具有关键价值。由于平台无公开官方 API,开发者需通过页面解析实现搜索对接。本文系统讲解接口逻辑、参数解析、技术实现及服装批发场景适配策略,助你构建稳定的 VVIC 商品列表获取系统。

一、接口基础认知(核心功能与场景)

  1. 核心功能VVIC item_search接口通过关键词、分类、风格、价格等条件筛选服装商品,返回符合条件的列表数据,核心字段聚焦服装批发特性:
    • 基础信息:商品 ID(goods_id)、标题(含风格 / 季节,如 “2024 秋季韩版连衣裙”)、主图、类目(如 “女装 > 连衣裙”)、详情页 URL

    • 价格信息:批发价(如 “65 元 / 件”)、起批规则(如 “3 件起批”)、打包价提示(如 “10 件以上 58 元”)

    • 规格摘要:颜色选项(如 “黑 / 白 / 粉”)、尺码范围(如 “S-XL”)、库存状态(如 “现货充足”)

    • 档口信息:档口名称(如 “十三行 A 区 88 档”)、市场位置(如 “广州十三行”)、诚信等级(如 “4.8 分”)

    • 热度数据:30 天销量(如 “已售 1200+”)、收藏数、同款数量(如 “3 家档口在售”)

  2. 典型应用场景
    • 采购选款工具:搜索 “秋季连衣裙”,按 “60-80 元 + 3 件起批 + 现货” 筛选高性价比款式

    • 档口对比:对比同风格连衣裙的不同档口价格、位置及销量,选择优质货源

    • 潮流跟踪:监控 “韩版” 风格商品的价格波动和款式变化,预测流行趋势

    • 库存预警:筛选 “库存紧张” 的热销款,及时补货避免断货

  3. 接口特性
    • 服装批发导向:筛选条件与数据字段深度结合服装场景(如 “风格”“版型”“起批规则”)

    • 动态性强:库存状态、销量实时更新(尤其热销款),部分筛选条件(如 “最新上架”)依赖动态加载

    • 反爬严格:包含 IP 限制(高频请求封锁)、User-Agent 校验、Cookie 验证(需登录查看完整价格)

    • 分页结构:默认每页 40 条,最多支持 50 页(约 2000 条结果),分页参数为page

    • 多维度筛选:支持按分类、价格、风格、起订量、市场(档口位置)、库存状态等组合筛选

二、对接前置准备(参数与 URL 结构)

  1. 开发环境
    • 网络请求:requests(同步)、aiohttp(异步批量搜索)

    • 页面解析:BeautifulSoup(静态 HTML)、lxml(XPath 提取列表数据)

    • 反爬工具:fake_useragent(随机 UA)、proxy_pool(代理 IP 池)

    • 数据处理:re(正则提取价格、销量)、urllib.parse(URL 参数编码)

    • 开发语言:Python(推荐 3.8+)

    • 核心库:

  2. 搜索 URL 结构与核心参数VVIC 搜索页基础 URL 为:https://www.vvic.com/search/,核心参数通过查询字符串传递:
    筛选条件参数名示例值说明
    关键词kw秋季连衣裙 → 编码后为%E7%A7%8B%E5%AD%A3%E8%BF%9E%E8%A1%A3%E8%A3%99支持商品名、风格(如 “韩版”)、材质(如 “纯棉”)
    分类 IDcat_id101(女装)、202(男装)分类 ID 需从导航栏解析获取(如 “女装> 连衣裙” 对应101_305
    价格区间(始)price_min60最低批发价(元)
    价格区间(终)price_max80最高批发价(元)
    风格style韩版 → 编码后为%E9%9F%A9%E7%89%88支持多风格(用逗号分隔,如 “韩版,通勤”)
    起订量batch_num3最低起订量(件),如 “3” 表示≥3 件起批
    市场(档口)marketgzshsx(广州十三行)市场标识需从页面筛选栏提取(如 “广州白马” 对应gzbm
    库存状态stock1(现货)1 = 现货,2 = 预售
    排序方式sortsales(销量降序)见 “排序参数表”
    分页page1 2 ... 50页码,默认 1,最大 50
  3. 排序参数表VVIC 搜索支持服装批发场景常用排序方式,对应sort参数值如下:
    排序方式sort参数值适用场景
    综合推荐空值默认排序,平衡相关性与热度
    价格升序price_asc平价商品筛选(如基础款 T 恤)
    价格降序price_desc中高端商品筛选(如真丝连衣裙)
    销量降序sales爆款商品筛选(如当季热销款)
    最新上架new新品趋势跟踪(如季节新款)
    好评优先rate品质优先筛选(如高评分档口商品)
  4. 分类 ID 与市场映射
    • 分类 ID:访问 VVIC 分类页(https://www.vvic.com/category/),通过开发者工具查看类目链接的href(如/category/101_305/101_305为 “女装> 连衣裙” 的 ID);

    • 市场映射:从搜索页 “市场” 筛选栏提取标识(如 “广州十三行” 对应gzshsx、“杭州四季青” 对应hzsjq)。

三、接口调用流程(基于页面解析)

以 “搜索 60-80 元的秋季韩版连衣裙,3 件起批,仅看广州十三行的现货,按销量降序排序” 为例,流程为参数组装→URL 构建→请求发送→列表解析→分页遍历
  1. URL 构建示例组合参数生成目标搜索 URL:
    python
    运行
    kw = "秋季连衣裙"cat_id = "101_305"  # 女装>连衣裙分类IDprice_min = 60price_max = 80style = "韩版"  # 风格batch_num = 3  # 起订量≥3件market = "gzshsx"  # 广州十三行stock = 1  # 仅现货sort = "sales"  # 销量降序page = 1# 关键词与风格URL编码encoded_kw = urllib.parse.quote(kw, encoding="utf-8")encoded_style = urllib.parse.quote(style, encoding="utf-8")# 构建URLurl = f"https://www.vvic.com/search/?kw={encoded_kw}&cat_id={cat_id}&price_min={price_min}&price_max={price_max}&style={encoded_style}&batch_num={batch_num}&market={market}&stock={stock}&sort={sort}&page={page}"
  2. 请求头与反爬伪装模拟服装采购商浏览器行为,需包含登录态 Cookie 以获取完整价格和起订规则:
    python
    运行
    headers = {
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36",
        "Referer": "https://www.vvic.com/category/nz.html",  # 女装类目页
        "Accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8",
        "Cookie": "userid=xxx; PHPSESSID=xxx; token=xxx"  # 登录后从浏览器获取}
  3. 页面解析与数据提取搜索结果列表通常在 HTML 的<div class="goods-list">标签内,每条商品信息包含以下核心字段:
    字段解析方式(CSS 选择器示例)说明
    商品 IDa标签的href中提取(如/goods/12345.html12345唯一标识
    标题.goods-title的文本如 “2024 秋季韩版连衣裙 收腰显瘦”
    主图.goods-img imgsrc属性商品主图 URL
    批发价.price的文本(提取数值)如 “65 元 / 件” 提取 “65”
    起订规则.batch-rule的文本如 “3 件起批,支持混色混码”
    规格摘要.spec-brief的文本如 “颜色:黑 / 白 / 粉尺码:S-XL”
    30 天销量.sales-count的文本(提取数字)如 “已售 1200+” 提取 “1200”
    档口信息.shop-name的文本(名称)+ .market(市场)如 “十三行 A 区 88 档广州十三行”
    库存状态.stock-tag的文本如 “现货充足”“库存紧张”
  4. 分页处理
    • 分页通过page参数控制,前 50 页为有效数据,超过则返回空结果;

    • 终止条件:当前页商品数量 < 40(最后一页)或页码≥50;

    • 分页间隔:每页请求间隔 2-4 秒(随机波动),避免触发反爬(VVIC 对服装搜索频率敏感)。

四、代码实现示例(Python)

以下是item_search接口的完整实现,包含多条件筛选、分页遍历、数据解析及反爬处理:
import requests
import time
import random
import re
import urllib.parse
from bs4 import BeautifulSoup
from fake_useragent import UserAgent
from typing import List, Dict

class VVICSearchApi:
    def __init__(self, proxy_pool: List[str] = None, cookie: str = ""):
        self.base_url = "https://www.vvic.com/search/"
        self.ua = UserAgent()
        self.proxy_pool = proxy_pool  # 代理池列表,如["http://ip:port", ...]
        self.cookie = cookie  # 登录态Cookie(用于完整价格和起订规则)
        # 分类ID映射(简化版)
        self.category_map = {
            "女装-连衣裙": "101_305",
            "男装-T恤": "201_402",
            "童装-外套": "301_503"
        }
        # 市场映射(档口位置)
        self.market_map = {
            "广州十三行": "gzshsx",
            "杭州四季青": "hzsjq",
            "广州白马": "gzbm"
        }

    def _get_headers(self) -> Dict[str, str]:
        """生成随机请求头"""
        headers = {
            "User-Agent": self.ua.random,
            "Referer": "https://www.vvic.com/category/",
            "Accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8"
        }
        if self.cookie:
            headers["Cookie"] = self.cookie
        return headers

    def _get_proxy(self) -> Dict[str, str]:
        """随机获取代理"""
        if self.proxy_pool and len(self.proxy_pool) > 0:
            proxy = random.choice(self.proxy_pool)
            return {"http": proxy, "https": proxy}
        return None

    def _clean_price(self, price_str: str) -> float:
        """清洗批发价(提取数字,支持“65元/件”“58元(10件起)”)"""
        if not price_str:
            return 0.0
        price_num = re.search(r"\d+\.?\d*", price_str)
        return float(price_num.group()) if price_num else 0.0

    def _clean_sales(self, sales_str: str) -> int:
        """清洗30天销量(提取数字,支持“1200+”“已售890”)"""
        if not sales_str:
            return 0
        sales_num = re.search(r"\d+", sales_str)
        return int(sales_num.group()) if sales_num else 0

    def _clean_batch_num(self, batch_str: str) -> int:
        """清洗起订量(提取数字,支持“3件起批”“混批5件”)"""
        if not batch_str:
            return 0
        batch_num = re.search(r"\d+", batch_str)
        return int(batch_num.group()) if batch_num else 0

    def _parse_item(self, item_soup) -> Dict[str, str]:
        """解析单条商品数据"""
        # 提取商品ID
        link = item_soup.select_one("a.goods-title")["href"] if item_soup.select_one("a.goods-title") else ""
        goods_id = re.search(r"/goods/(\d+)\.html", link).group(1) if link else ""

        # 提取规格摘要(颜色+尺码)
        spec_brief = item_soup.select_one(".spec-brief")?.text.strip() or ""
        colors = []
        sizes = []
        if "颜色:" in spec_brief:
            colors_part = re.split(r"颜色:", spec_brief)[1].split("|")[0].strip()
            colors = [c.strip() for c in colors_part.split("/")]
        if "尺码:" in spec_brief:
            sizes_part = re.split(r"尺码:", spec_brief)[1].strip()
            sizes = [s.strip() for s in sizes_part.split("/")]

        return {
            "goods_id": goods_id,
            "title": item_soup.select_one(".goods-title")?.text.strip() or "",
            "main_image": item_soup.select_one(".goods-img img")?.get("src") or "",
            "url": f"https://www.vvic.com{link}" if link.startswith("/") else link,
            "price": {
                "wholesale": self._clean_price(item_soup.select_one(".price")?.text or ""),
                "price_str": item_soup.select_one(".price")?.text.strip() or ""  # 原始价格文本
            },
            "trade": {
                "batch_rule": item_soup.select_one(".batch-rule")?.text.strip() or "",
                "batch_num": self._clean_batch_num(item_soup.select_one(".batch-rule")?.text or ""),
                "sales_count": self._clean_sales(item_soup.select_one(".sales-count")?.text or ""),
                "sales_str": item_soup.select_one(".sales-count")?.text.strip() or ""
            },
            "specs": {
                "colors": colors,
                "sizes": sizes,
                "stock_status": item_soup.select_one(".stock-tag")?.text.strip() or ""
            },
            "shop": {
                "name": item_soup.select_one(".shop-name")?.text.strip() or "",
                "market": item_soup.select_one(".market")?.text.strip() or "",
                "rating": float(item_soup.select_one(".shop-rating")?.text or "0")
            }
        }

    def _parse_page(self, html: str) -> List[Dict]:
        """解析页面的商品列表"""
        soup = BeautifulSoup(html, "lxml")
        # 商品列表容器(需根据实际页面结构调整)
        item_list = soup.select("div.goods-item")
        return [self._parse_item(item) for item in item_list if item]

    def _get_total_pages(self, html: str) -> int:
        """获取总页数"""
        soup = BeautifulSoup(html, "lxml")
        page_box = soup.select_one(".pagination")
        if not page_box:
            return 1
        # 提取最后一页页码
        last_page = page_box.select("a")[-1].text.strip()
        return int(last_page) if last_page.isdigit() else 1

    def item_search(self, 
                   kw: str = "", 
                   category: str = "", 
                   price_min: float = None, 
                   price_max: float = None, 
                   style: List[str] = None, 
                   batch_num: int = None, 
                   market: str = "", 
                   stock: int = 0, 
                   sort: str = "", 
                   page_limit: int = 5) -> Dict:
        """
        搜索VVIC商品列表
        :param kw: 搜索关键词
        :param category: 分类名称(如“女装-连衣裙”)或分类ID
        :param price_min: 最低批发价(元)
        :param price_max: 最高批发价(元)
        :param style: 风格列表(如["韩版", "通勤"])
        :param batch_num: 最低起订量(件)
        :param market: 档口市场(如“广州十三行”)
        :param stock: 库存状态(1=现货,2=预售,0=全部)
        :param sort: 排序方式(sales/price_asc等)
        :param page_limit: 最大页数(默认5)
        :return: 标准化搜索结果
        """
        try:
            # 1. 参数预处理
            if not kw and not category:
                return {"success": False, "error_msg": "关键词(kw)和分类(category)至少需提供一个"}
            # 转换分类名称为ID
            if category in self.category_map:
                cat_id = self.category_map[category]
            else:
                cat_id = category if category else ""
            # 转换市场名称为标识
            market_code = self.market_map.get(market, "") if market else ""
            # 处理风格参数(多风格用逗号分隔并编码)
            style_str = ""
            if style and len(style) > 0:
                encoded_styles = [urllib.parse.quote(s, encoding="utf-8") for s in style]
                style_str = ",".join(encoded_styles)
            # 编码关键词
            encoded_kw = urllib.parse.quote(kw, encoding="utf-8") if kw else ""

            all_items = []
            current_page = 1

            while current_page <= page_limit:
                # 构建参数
                params = {
                    "page": current_page
                }
                if encoded_kw:
                    params["kw"] = encoded_kw
                if cat_id:
                    params["cat_id"] = cat_id
                if price_min is not None:
                    params["price_min"] = price_min
                if price_max is not None:
                    params["price_max"] = price_max
                if style_str:
                    params["style"] = style_str
                if batch_num is not None:
                    params["batch_num"] = batch_num
                if market_code:
                    params["market"] = market_code
                if stock in (0, 1, 2):
                    params["stock"] = stock
                if sort:
                    params["sort"] = sort

                # 发送请求(带随机延迟)
                time.sleep(random.uniform(2, 4))  # VVIC反爬较严,延迟需适中
                headers = self._get_headers()
                proxy = self._get_proxy()

                response = requests.get(
                    url=self.base_url,
                    params=params,
                    headers=headers,
                    proxies=proxy,
                    timeout=10
                )
                response.raise_for_status()
                html = response.text

                # 解析当前页商品
                items = self._parse_page(html)
                if not items:
                    break  # 无数据,终止分页

                all_items.extend(items)

                # 获取总页数(仅第一页需要)
                if current_page == 1:
                    total_pages = self._get_total_pages(html)
                    # 修正最大页数(不超过page_limit和50)
                    total_pages = min(total_pages, page_limit, 50)
                    if total_pages < current_page:
                        break

                # 若当前页是最后一页,终止
                if current_page >= total_pages:
                    break

                current_page += 1

            # 去重(基于goods_id)
            seen_ids = set()
            unique_items = []
            for item in all_items:
                if item["goods_id"] not in seen_ids:
                    seen_ids.add(item["goods_id"])
                    unique_items.append(item)

            return {
                "success": True,
                "total": len(unique_items),
                "page_processed": current_page,
                "items": unique_items
            }

        except requests.exceptions.HTTPError as e:
            if "403" in str(e):
                return {"success": False, "error_msg": "触发反爬,建议更换代理或Cookie", "code": 403}
            if "401" in str(e):
                return {"success": False, "error_msg": "需要登录,请提供有效Cookie", "code": 401}
            return {"success": False, "error_msg": f"HTTP错误: {str(e)}", "code": response.status_code}
        except Exception as e:
            return {"success": False, "error_msg": f"搜索失败: {str(e)}", "code": -1}

# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    # 代理池(替换为有效代理)
    PROXIES = [
        "http://123.45.67.89:8888",
        "http://98.76.54.32:8080"
    ]
    # 登录态Cookie(从浏览器获取,用于完整价格)
    COOKIE = "userid=xxx; PHPSESSID=xxx; token=xxx"

    # 初始化API客户端
    search_api = VVICSearchApi(proxy_pool=PROXIES, cookie=COOKIE)

    # 搜索“秋季连衣裙”,分类“女装-连衣裙”,价格60-80元,风格韩版,起订量3件,广州十三行,现货,销量降序,最多3页
    result = search_api.item_search(
        kw="秋季连衣裙",
        category="女装-连衣裙",
        price_min=60,
        price_max=80,
        style=["韩版"],
        batch_num=3,
        market="广州十三行",
        stock=1,
        sort="sales",
        page_limit=3
    )

    if result["success"]:
        print(f"搜索成功:共找到 {result['total']} 件商品,处理 {result['page_processed']} 页")
        for i, item in enumerate(result["items"][:5]):  # 打印前5条
            print(f"\n商品 {i+1}:")
            print(f"标题:{item['title'][:50]}...")  # 截断长标题
            print(f"价格:{item['price']['price_str']} | 起订规则:{item['trade']['batch_rule']}")
            print(f"交易:30天销量{item['trade']['sales_count']}件 | 库存状态:{item['specs']['stock_status']}")
            print(f"规格:颜色{', '.join(item['specs']['colors'][:3])} | 尺码{', '.join(item['specs']['sizes'][:3])}")
            print(f"档口:{item['shop']['name']} | 市场:{item['shop']['market']} | 评分:{item['shop']['rating']}分")
            print(f"详情页:{item['url']}")
    else:
        print(f"搜索失败:{result['error_msg']}(错误码:{result.get('code')})")

五、关键技术难点与解决方案

  1. 多维度筛选参数整合
    • 建立参数映射表(如market_map将 “广州十三行” 转换为gzshsx),统一参数格式;

    • 多风格参数用逗号拼接(如["韩版", "通勤"]"韩版,通勤"),并进行 URL 编码;

    • 示例代码中item_search函数对stylemarket参数的预处理,确保多条件筛选精准生效。

    • 问题:VVIC 搜索依赖服装批发特有的筛选条件(如风格、起订量、市场),参数格式多样(文本编码、多值拼接),易出现筛选失效。

    • 解决方案

  2. 规格摘要解析(颜色 + 尺码)
    • 用正则匹配 “颜色:”“尺码:” 关键词,分割文本提取对应内容;

    • 按 “/” 拆分多值(如 “黑 / 白”→["黑", "白"]),结构化存储为colorssizes字段;

    • 示例代码中_parse_item函数的specs解析逻辑,支持快速筛选 “含黑色 + XL 码” 的商品。

    • 问题:列表页的规格信息以文本形式展示(如 “颜色:黑 / 白 | 尺码:S-XL”),需拆分为结构化的颜色和尺码列表,便于快速筛选。

    • 解决方案

  3. 登录态依赖与 Cookie 管理
    • 强制要求用户提供登录态 Cookie(从浏览器ApplicationCookies获取);

    • 在代码中增加 Cookie 有效性校验,若返回 401 错误则提示 “Cookie 已过期,请重新登录”;

    • 建议定期更新 Cookie(有效期约 7 天),并维护 Cookie 池以分散风险。

    • 问题:VVIC 的批发价、起订规则等核心数据需登录后可见,未登录状态下显示 “登录查看”,导致数据缺失。

    • 解决方案

  4. 反爬机制对抗
    • 代理 IP 策略:使用高匿代理池(优先选择广州、杭州地区 IP,匹配主要服装市场分布),每 1 页切换一次 IP;

    • 请求频率控制:单 IP 每分钟请求≤1 次,两次请求间隔 2-4 秒(模拟采购商浏览选款的节奏);

    • 动态 UA 与 Referer:每次请求使用fake_useragent生成随机 User-Agent,Referer 设置为对应类目页(如女装类目);

    • 异常重试机制:若返回 403 错误,自动切换代理和 Cookie 并重试(最多 3 次)。

    • 问题:VVIC 作为服装批发平台,对异常搜索行为敏感,高频请求会触发 IP 封锁(403 错误),尤其针对热门风格和市场。

    • 解决方案

六、最佳实践与合规要点

  1. 系统架构设计采用 “分布式低频率采集” 架构,适配服装批发场景特性:
    • 任务调度层:通过定时任务(如 Celery)分发搜索任务,控制单任务并发数≤1;

    • 采集层:多节点分散请求,每个节点绑定独立代理池和 Cookie 池,节点间请求间隔≥10 秒;

    • 存储层:用 Redis 缓存热门搜索结果(4 小时过期,价格和库存波动较快),MySQL 存储档口信息(长期有效);

    • 监控层:实时监控代理存活率、Cookie 有效性及数据完整度,异常时通过企业微信告警。

  2. 性能优化策略
    • 异步批量搜索:使用aiohttp并发处理多关键词(如 “秋季连衣裙”“冬季羽绒服”),控制并发数≤2,适配低频率限制;

    • 按需解析:列表页优先提取goods_id、批发价、销量等核心字段,详细规格通过后续item_get接口补充;

    • 热点抑制:对同一关键词 + 参数组合的搜索,1 小时内仅处理 1 次(返回缓存结果)。

  3. 合规性与风险控制
    • 访问限制:单 IP 日搜索请求≤200 次,避免对平台服务器造成压力,符合 robots 协议;

    • 数据使用边界:不得将档口联系方式、批发价用于恶意竞争或商业泄露,需注明数据来源 “VVIC”;

    • 版权保护:服装图片可能涉及设计版权,使用时需遵守《著作权法》,不得擅自用于商业盈利。

七、总结

VVIC item_search接口的对接核心在于服装批发场景参数的精准整合规格摘要的结构化解析低频率高稳定性的采集策略。开发者需重点关注:
  1. 风格、市场等服装特有参数的处理(确保筛选条件生效);

  2. 颜色和尺码的文本拆分逻辑(便于快速选款);

  3. 代理池、Cookie 池与请求频率的精细化控制(应对严格反爬)。

通过本文的技术方案,可构建稳定的商品搜索系统,为服装批发采购、档口筛选等场景提供可靠数据支持。实际应用中,需根据平台最新页面结构动态调整解析规则,平衡数据获取效率与合规性。
需要进一步了解VVIC 分类 ID 完整映射表服装风格关键词扩展列表,可以告诉我,我会补充相关内容。


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