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澎湃网 item_get - 详情数据接口对接全攻略：从入门到精通

一、接口核心认知：先明确 “能做什么”“适配什么场景”

1. 接口定位与核心价值

• 核心功能：通过新闻唯一标识（item_id）或详情页 URL，获取澎湃网新闻 / 专题的完整详情，覆盖 “基础信息 + 全文内容 + 传播数据 + 关联信息”，数据结构贴合深度资讯分析需求；

• 平台特性：聚焦时政、社会、财经、科技、文化等领域，突出 “深度报道、原创内容、权威信源、专题聚合”，支持文本、图片、视频类内容详情获取；

• 典型应用：

• 舆情监测：抓取时政新闻全文及传播数据（评论 / 转发），追踪社会热点事件演变；

• 资讯聚合：整合澎湃原创深度报道，搭建垂直领域资讯平台（如财经深度分析专栏）；

• 内容分析：采集特定作者 / 栏目文章，分析报道风格、选题趋势；

• 学术研究：获取历史新闻全文，用于社会事件、媒体传播等课题研究。

2. 核心参数与返回字段（深度资讯场景适配版）

（1）请求参数（必填 + 可选，按优先级排序）

注：澎湃网新闻 ID 提取方式：从详情页 URL 中获取（如 URL https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_1008611 中，1008611 即为 item_id）。

（2）返回核心字段（按业务场景分类，深度资讯重点标注）

• 基础信息：新闻 ID（item_id）、标题（title，含副标题）、摘要（summary，核心内容提炼）、封面图 URL（cover_img）、详情页 URL（detail_url）、所属栏目（column，如 “时政新闻”“财经深度”）、内容类型（type：text/photo/video）；

• 全文内容（核心）：

• 文本内容：完整正文（content，HTML / 纯文本格式，可通过format参数指定）、段落结构（paragraphs，按逻辑分段）、引用内容（quotes）、数据图表说明；

• 多媒体信息：图片列表（img_urls，含图片描述）、视频 URL（video_url，需权限）、附件下载链接（如 PDF 报告）；

• 作者与来源：作者姓名（author）、作者简介（author_intro）、所属机构（organization，如 “澎湃新闻时政部”）、原创标识（is_original，true/false）、转载来源（reprint_source，非原创时显示）；

• 时间与传播数据：发布时间（pub_time，精确到秒）、更新时间（update_time，文章修改时间）、阅读量（read_count）、评论量（comment_count）、转发量（share_count）、点赞量（like_count）；

• 关联信息：相关新闻（related_news，同事件 / 同主题）、相关专题（related_topic，专题 ID + 名称）、话题标签（tags，如 “两会”“科技创新”）、关键词（keywords，平台算法标注）；

• 扩展信息：新闻热度指数（hot_index，澎湃内部量化指标）、是否置顶（is_top）、是否标星（is_star，重点报道）、版权声明（copyright）。

3. 接口限制与注意事项

• 调用频率：个人版 2 次 / 分钟，企业版 20-200 次 / 分钟（以平台配置为准，可申请提升）；

• 数据缓存：普通新闻缓存 1-3 小时，热点新闻缓存 30 分钟，实时需求需加refresh=1（企业版权限）；

• 权限差异：

• 个人版：仅支持获取公开字段（标题、摘要、作者、发布时间、公开传播数据）；

• 企业版：可获取全文内容、精准传播数据、视频 URL、专题关联等高级字段；

• 内容限制：部分时政敏感新闻仅支持企业版且完成专项备案后获取；视频类内容需单独申请 “视频详情” 权限；

• 版权说明：获取的内容仅可用于自身业务场景，禁止擅自转载、篡改或商业售卖（需遵守澎湃网版权协议）。

二、对接前准备：3 步搞定前置条件

1. 注册与获取密钥（核心步骤）

1. 访问澎湃新闻开发者平台，完成账号注册：

• 个人认证：提供身份证信息、个人用途说明（如 “学术研究”），审核通过后获取基础接口权限；

• 企业认证：提供营业执照、企业公章、业务场景说明（如 “舆情监测系统”），审核通过后获取高级接口权限；

2. 进入 “应用管理”，创建应用，填写应用名称、用途（需明确说明 “使用 item_get 接口获取新闻详情”）；

3. 申请 “新闻详情查询（item_get）” 接口权限，审核通过后，在应用详情页获取 appkey 和 secret（务必保密，避免硬编码）；

4. 下载平台提供的字段说明文档和内容类型字典（确认fields可选值、文本格式参数等）。

2. 技术环境准备

（1）支持语言与协议

（2）必备工具与依赖

• 调试工具：Postman（快速验证接口可用性）、curl（命令行调试）、浏览器开发者工具（提取 item_id/URL）；

• 开发依赖：

• 网络请求：requests（Python）、OkHttp（Java）、axios（Node.js）；

• 加密工具：语言内置 MD5 库（签名生成用）；

• 文本处理：lxml/BeautifulSoup（Python，解析 HTML 格式正文）、json（解析响应数据）、pandas（批量整理数据）；

• 辅助工具：日志库（记录请求 / 响应 / 错误）、Redis（缓存热点新闻详情）、定时任务框架（如 APScheduler，批量更新数据）。

3. 业务需求梳理

1. 查询标识选择：优先使用 item_id（精准无误差），若仅有 URL，需先从 URL 中提取item_id（如 URL 末尾数字）；

2. 字段筛选：按业务场景选择字段（如舆情监测需 “content、pub_time、comment_count、tags”，资讯聚合需 “title、summary、author、cover_img”）；

3. 文本格式选择：需纯文本用于分析时，指定format=text；需保留排版用于展示时，指定format=html；

4. 异常场景预设：敏感新闻无权限、文章已下架、视频内容未申请权限等场景，需设计降级方案（如返回 “无权限访问”“内容已过期” 提示）。

三、实操步骤：从调试到落地（Python 示例）

步骤 1：理解请求流程

1. 拼接除 sign 外的所有请求参数（必填 + 可选）；

2. 按平台规则生成签名（sign），确保请求合法性；

3. 发送 POST 请求（推荐，参数更安全）；

4. 接收响应数据，解析 JSON 格式结果；

5. 文本格式转换（HTML→纯文本，如需）；

6. 异常处理（签名错误、权限不足、内容不存在等）。

步骤 2：签名生成规则（关键！避免调用失败）

1. 按参数名ASCII 升序排序所有请求参数（不含sign字段）；

2. 将排序后的参数拼接为 “key1=value1&key2=value2&...” 格式（中文 / 特殊字符需 URL 编码）；

3. 在拼接字符串末尾追加 &secret=你的secret；

4. 对拼接后的字符串进行MD5 加密（32 位大写），结果即为sign。

签名示例（参数排序与拼接）

• appkey=pp_abc123

• item_id=1008611

• need_full_content=1

• need_related=1

• timestamp=1735689600000

• secret=pp_def456

1. 排序后参数：appkey、item_id、need_full_content、need_related、timestamp；

2. 拼接字符串：appkey=pp_abc123&item_id=1008611&need_full_content=1&need_related=1×tamp=1735689600000&secret=pp_def456；

3. MD5 加密后 sign：A8F7C3D2E1B0967453120FEDCBA9876543210ABCDEF（32 位大写）。

步骤 3：完整代码实现（Python）

（1）依赖安装

pip install requests pandas beautifulsoup4 lxml  # requests：网络请求；pandas：数据整理；BeautifulSoup4：HTML解析

（2）完整代码（含签名生成、接口调用、文本解析、数据保存）

import requests
import hashlib
import time
import json
import pandas as pd
from urllib.parse import urlencode
from typing import Dict, Optional
from bs4 import BeautifulSoup
import logging

# 配置日志（记录接口调用、错误信息）
logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s",
    handlers=[logging.FileHandler("thepaper_item_get.log"), logging.StreamHandler()]
)

# 接口核心配置（替换为自己的密钥和接口地址）
APP_KEY = "你的appkey"
SECRET = "你的secret"
API_URL = "https://open.thepaper.cn/api/item_get"  # 澎湃网详情接口正式地址
SAVE_PATH = "澎湃新闻详情数据.xlsx"  # 数据保存路径

def generate_sign(params: Dict) -> str:
    """生成接口签名（严格按平台规则实现，核心函数）"""
    # 1. 按参数名ASCII升序排序（排除sign字段）
    sorted_params = sorted(params.items(), key=lambda x: x[0])
    # 2. 拼接参数字符串（urlencode自动处理中文、特殊字符）
    param_str = urlencode(sorted_params, encoding="utf-8") + f"&secret={SECRET}"
    # 3. MD5加密（32位大写）
    md5 = hashlib.md5()
    md5.update(param_str.encode("utf-8"))
    return md5.hexdigest().upper()

def parse_html_to_text(html_content: str) -> str:
    """将HTML格式正文转换为纯文本（适配内容分析场景）"""
    if not html_content:
        return ""
    soup = BeautifulSoup(html_content, "lxml")
    # 移除脚本、样式标签
    for script in soup(["script", "style"]):
        script.decompose()
    # 提取文本并清理空白字符
    text = soup.get_text(strip=True, separator="\n")
    return "\n".join([line.strip() for line in text.split("\n") if line.strip()])

def get_news_detail(
    item_id: Optional[str] = None,
    item_url: Optional[str] = None,
    need_full_content: int = 1,
    need_related: int = 1,
    format: str = "text"  # 文本格式：text（纯文本）/html（带标签）
) -> Dict:
    """
    调用item_get接口获取新闻详情
    :param item_id: 新闻ID（优先级高于URL）
    :param item_url: 新闻详情页URL
    :param need_full_content: 是否返回全文（1=是，0=否）
    :param need_related: 是否返回相关内容（1=是，0=否）
    :param format: 文本格式（text/html）
    :return: 标准化后的新闻详情字典
    """
    # 1. 校验必填参数
    if not (item_id or item_url):
        logging.error("必须传入item_id或item_url")
        return {"success": False, "error_msg": "必须传入item_id或item_url", "error_code": -1}

    # 2. 构建基础参数（必填项）
    params = {
        "appkey": APP_KEY,
        "need_full_content": need_full_content,
        "need_related": need_related,
        "format": format,
        "timestamp": int(time.time() * 1000),
        # 按需筛选字段，减少数据传输量
        "fields": "item_id,title,summary,content,author,organization,pub_time,update_time,read_count,comment_count,share_count,tags,keywords,column,type,cover_img"
    }

    # 3. 添加查询标识（二选一）
    if item_id:
        params["item_id"] = item_id
    else:
        params["item_url"] = item_url

    # 4. 生成签名
    params["sign"] = generate_sign(params)

    try:
        # 5. 发送POST请求（HTTPS协议，超时10秒）
        response = requests.post(
            url=API_URL,
            data=json.dumps(params),
            headers={"Content-Type": "application/json"},
            timeout=10,
            verify=True
        )
        response.raise_for_status()  # 抛出HTTP请求异常
        result = response.json()

        # 6. 处理响应
        if result.get("code") == 200:
            raw_data = result.get("data", {})
            # 文本格式转换（HTML→纯文本）
            content = raw_data.get("content", "")
            if format == "text" and raw_data.get("type") == "text":
                content = parse_html_to_text(content)

            # 标准化返回数据
            standard_data = {
                "success": True,
                "新闻ID": raw_data.get("item_id", item_id),
                "标题": raw_data.get("title", ""),
                "副标题": raw_data.get("subtitle", ""),
                "摘要": raw_data.get("summary", ""),
                "全文内容": content,
                "所属栏目": raw_data.get("column", ""),
                "内容类型": raw_data.get("type", ""),
                "作者": raw_data.get("author", ""),
                "所属机构": raw_data.get("organization", ""),
                "发布时间": time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime(raw_data.get("pub_time", 0)/1000)) if raw_data.get("pub_time") else "",
                "更新时间": time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime(raw_data.get("update_time", 0)/1000)) if raw_data.get("update_time") else "",
                "阅读量": raw_data.get("read_count", 0),
                "评论量": raw_data.get("comment_count", 0),
                "转发量": raw_data.get("share_count", 0),
                "点赞量": raw_data.get("like_count", 0),
                "话题标签": ",".join(raw_data.get("tags", [])),
                "核心关键词": ",".join(raw_data.get("keywords", [])),
                "封面图URL": raw_data.get("cover_img", ""),
                "详情页URL": raw_data.get("detail_url", item_url),
                "原创标识": "是" if raw_data.get("is_original", False) else "否",
                "相关新闻数量": len(raw_data.get("related_news", [])) if need_related else 0,
                "相关专题数量": len(raw_data.get("related_topic", [])) if need_related else 0
            }
            return standard_data
        else:
            error_msg = result.get("msg", "接口调用失败")
            error_code = result.get("code")
            logging.error(f"接口返回错误：code={error_code}, msg={error_msg}")
            return {
                "success": False,
                "error_code": error_code,
                "error_msg": error_msg
            }
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        logging.error(f"网络异常：{str(e)}")
        return {
            "success": False,
            "error_code": -2,
            "error_msg": f"网络异常：{str(e)}"
        }
    except Exception as e:
        logging.error(f"数据处理异常：{str(e)}")
        return {
            "success": False,
            "error_code": -3,
            "error_msg": f"处理异常：{str(e)}"
        }

def batch_get_news_details(item_ids: List[str]) -> List[Dict]:
    """批量获取多个新闻详情（支持多item_id）"""
    all_news_details = []
    for idx, item_id in enumerate(item_ids, 1):
        logging.info(f"正在获取第{idx}个新闻详情（item_id：{item_id}）")
        result = get_news_detail(item_id=item_id)
        if result["success"]:
            all_news_details.append(result)
            logging.info(f"第{idx}个新闻详情获取成功")
        else:
            logging.error(f"第{idx}个新闻详情获取失败：{result['error_msg']}（错误码：{result['error_code']}）")
        # 控制调用频率（个人版2次/分钟，间隔30秒；企业版间隔1秒）
        time.sleep(30)
    return all_news_details

def save_news_details(news_details: List[Dict], save_path: str = SAVE_PATH):
    """将新闻详情保存为Excel文件（便于分析）"""
    if not news_details:
        logging.warning("无新闻详情数据可保存")
        return

    df = pd.DataFrame(news_details)
    # 筛选常用字段，优化Excel可读性
    columns = [
        "新闻ID", "标题", "作者", "所属机构", "发布时间", "所属栏目",
        "阅读量", "评论量", "转发量", "话题标签", "核心关键词",
        "原创标识", "详情页URL", "相关新闻数量"
    ]
    df = df[columns].drop_duplicates(subset=["新闻ID"])

    # 增量保存（避免覆盖历史数据）
    try:
        history_df = pd.read_excel(save_path, engine="openpyxl")
        df = pd.concat([history_df, df]).drop_duplicates(subset=["新闻ID"], keep="last")
    except FileNotFoundError:
        pass

    df.to_excel(save_path, index=False, engine="openpyxl")
    logging.info(f"新闻详情数据已保存至：{save_path}（共{len(df)}条记录）")

# 调用示例（支持单新闻/批量新闻详情获取）
if __name__ == "__main__":
    # 模式1：获取单个新闻详情
    TEST_ITEM_ID = "1008611"  # 测试用新闻ID（从澎湃网详情页提取）
    single_news = get_news_detail(item_id=TEST_ITEM_ID)
    if single_news["success"]:
        print("="*80)
        print(f"新闻标题：{single_news['标题']}")
        print(f"发布时间：{single_news['发布时间']}")
        print(f"作者：{single_news['作者']}（{single_news['所属机构']}）")
        print(f"所属栏目：{single_news['所属栏目']}")
        print(f"阅读量：{single_news['阅读量']} | 评论量：{single_news['评论量']} | 转发量：{single_news['转发量']}")
        print(f"核心关键词：{single_news['核心关键词']}")
        print(f"摘要：{single_news['摘要']}")
        print(f"全文前500字：{single_news['全文内容'][:500]}...")
        print("="*80)
    else:
        print(f"获取失败：{single_news['error_msg']}（错误码：{single_news['error_code']}）")

    # 模式2：批量获取新闻详情
    # BATCH_ITEM_IDS = ["1008611", "1008612", "1008613"]  # 批量新闻ID列表
    # batch_news = batch_get_news_details(BATCH_ITEM_IDS)
    # save_news_details(batch_news)

四、调试与验证：快速定位问题

1. 调试步骤（优先用 Postman 验证，避免代码干扰）

1. 手动拼接参数：在 Postman 中创建 POST 请求，填写appkey、item_id、timestamp、need_full_content等必填项；

2. 生成签名：按签名规则手动计算sign（可用在线 MD5 工具验证，输入拼接后的字符串）；

3. 配置请求头：设置Content-Type: application/json，将参数以 JSON 格式传入请求体；

4. 发送请求：点击发送，查看响应结果；

5. 验证结果：

• 若返回 200 且数据完整：接口正常，可对接代码；

• 若返回 401（签名无效）：检查参数排序、secret 是否正确、时间戳是否过期；

• 若返回 403（权限不足）：确认认证类型（个人 / 企业）是否符合要求，是否申请了全文 / 视频等高级权限；

• 若返回 404（内容不存在）：核对item_id或item_url是否正确，文章是否已下架；

• 若返回 429（频率超限）：降低调用频率；

• 若返回 400（参数错误）：核对format、need_full_content等参数值是否合法；

• 若返回 500（服务器异常）：记录日志，稍后重试；

• 若返回 601（敏感内容无权限）：企业版需完成专项备案，个人版无法访问。

2. 常见调试问题排查（深度资讯场景高频问题）

五、进阶优化：提升效率与稳定性（生产级必备）

1. 性能优化（批量 / 实时场景重点）

（1）批量获取优化

• 异步并发请求：多新闻 ID 批量获取时，用异步请求提升效率（控制并发数≤3，避免频率超限），Python 示例：

  python

  运行

  import aiohttpimport asyncioasync def async_get_news_detail(session, item_id):
      """异步获取单个新闻详情"""
      params = {
          "appkey": APP_KEY,
          "item_id": item_id,
          "need_full_content": 1,
          "timestamp": int(time.time() * 1000),
          "sign": generate_sign(params)
      }
      async with session.post(
          API_URL,
          json=params,
          headers={"Content-Type": "application/json"},
          timeout=10
      ) as response:
          return await response.json()# 并发调用async def batch_async_get(item_ids: List[str]):
      async with aiohttp.ClientSession() as session:
          tasks = [async_get_news_detail(session, iid) for iid in item_ids[:3]]
          results = await asyncio.gather(*tasks)
          return results

• 字段筛选精准化：仅保留业务必需字段（如舆情分析仅需 “content、pub_time、comment_count、tags”），减少数据传输量。

（2）缓存策略优化

• 热点新闻缓存：用 Redis 缓存高频访问的新闻详情（如热点事件报道），缓存有效期 30 分钟 - 1 小时；

• 增量更新：定期（如每日）更新新闻的传播数据（阅读量、评论量），无需重复获取全文；

• 缓存穿透防护：对不存在的 item_id（返回 404），缓存空结果（有效期 30 分钟），避免重复请求。

（3）文本处理优化

• 批量 HTML→纯文本：用多线程并行处理 HTML 解析，提升文本转换效率；

• 特殊内容提取：单独处理文章中的数据图表、引用内容、作者观点，结构化存储（如 “引用内容” 单独字段）；

• 关键词提取增强：结合平台返回的keywords和自定义关键词库，补充文章核心主题标签。

2. 稳定性优化（生产级必备）

• 异常重试机制：

• 对 429（频率超限）、500（服务器异常）、503（服务不可用）错误，采用指数退避策略重试（5s→10s→20s）；

• 重试次数≤3 次，避免无效重试；

• 对 401（签名错误）、404（内容不存在）、601（无权限）错误，直接返回并日志告警。

• 密钥与权限安全：

• 定期轮换secret（每 3 个月更新 1 次）；

• 生产环境将appkey和secret存储在环境变量或配置中心（如 Nacos），避免硬编码；

• 限制接口调用 IP（开发者平台配置白名单），防止密钥泄露后被滥用。

• 日志与监控：

• 详细记录每次请求的参数、签名、响应结果、错误信息，便于问题追溯；

• 配置日志告警（如通过邮件 / 钉钉推送高频错误）；

• 统计接口调用成功率、数据获取完整率，定期优化。

3. 深度资讯场景专属适配

（1）舆情监测适配

• 实时获取传播数据：每 5-10 分钟调用 1 次接口（企业版），更新阅读量、评论量、转发量，追踪热点发酵趋势；

• 评论内容抓取：申请 “评论列表” 附加权限，获取用户评论内容，分析舆情倾向；

• 敏感词过滤：结合业务敏感词库，对文章全文、标签进行过滤，标记风险内容。

（2）内容分析适配

• 文章结构化拆解：将全文按 “导语、正文、结论、引用” 分段存储，便于语义分析；

• 作者画像构建：批量抓取特定作者的文章，统计选题领域、报道风格、传播效果；

• 专题聚合分析：通过related_topic字段关联专题下的所有文章，分析专题报道逻辑。

（3）资讯聚合适配

• 相关内容推荐：利用related_news字段，为用户推荐同主题文章，提升内容关联性；

• 多媒体内容处理：图片 / 视频 URL 单独存储，适配前端展示需求；

• 版权合规：在展示页面标注 “来源：澎湃新闻”，遵守版权协议。

六、避坑指南：常见问题与解决方案（深度资讯场景高频）

1. 签名错误（最高频问题）

• 原因：参数排序错误、secret 错误、时间戳过期、中文参数未编码；

• 解决方案：

1. 严格按 ASCII 升序排序参数（如appkey在item_id前，item_id在need_full_content前）；

2. 用urlencode自动处理中文和特殊字符，避免手动拼接编码错误；

3. 用在线 MD5 工具验证签名（输入拼接后的字符串，对比代码生成结果）；

4. 确保时间戳为毫秒级（int(time.time()*1000)），本地时间与服务器时间误差≤5 分钟。

2. 权限不足（403 错误）

• 原因：1. 个人版调用企业版专属字段；2. 未申请全文 / 视频 / 敏感内容权限；3. 企业版未完成专项备案；

• 解决方案：

1. 个人版仅保留公开字段（如title、summary、pub_time），或升级为企业版；

2. 开发者平台申请 “全文获取”“视频详情” 等权限，提供业务场景证明；

3. 涉及时政敏感内容，企业版需提交专项备案材料（如舆情监测资质、政府项目证明）。

3. 频率超限（429 错误）

• 原因：单 IP / 账号调用次数超过平台配额（个人版 2 次 / 分钟，企业版 20 次 / 分钟）；

• 解决方案：

1. 批量获取时增加间隔（个人版 30 秒 / 次，企业版 1 秒 / 次）；

2. 企业版申请提升配额（提供业务需求说明，如 “舆情监测需实时获取 1000 + 新闻详情”）；

3. 用ratelimit库控制调用频率（Python 示例）：

   python

   运行

   from ratelimit import limits, sleep_and_retry@sleep_and_retry@limits(calls=2, period=60)  # 个人版2次/分钟def limited_get_news_detail(item_id):
       return get_news_detail(item_id=item_id)

4. 全文内容为空 / 格式混乱

• 原因：1. 未指定need_full_content=1；2. 文本格式参数错误；3. HTML 解析逻辑不完善；

• 解决方案：

1. 调用接口时明确指定need_full_content=1；

2. 按需设置format=text（纯文本）或format=html（带排版）；

3. 优化 HTML 解析逻辑，处理表格、引用、列表等特殊排版（如用BeautifulSoup的find_all方法提取表格文本）。

5. 敏感新闻无权限访问（601 错误）

• 原因：文章涉及时政敏感内容，未完成专项备案；

• 解决方案：

1. 企业版需向澎湃网开发者平台提交专项备案申请（含企业资质、业务用途、数据安全承诺）；

2. 非必要场景避免抓取敏感内容，聚焦公开可访问的新闻；

3. 备案通过后，平台会开通特定敏感内容的访问权限。

七、上线前检查清单（生产级必查）

1. 密钥是否保密（未硬编码、未提交到代码仓库，用环境变量 / 配置中心存储）；

2. 异常处理是否完整（覆盖 401/403/404/429/500/601 等所有常见错误码）；

3. 频率控制是否到位（调用频率未超过平台配额，批量获取有足够间隔）；

4. 权限是否匹配（个人 / 企业认证类型与字段需求一致，高级权限已申请）；

5. 文本处理是否完善（HTML→纯文本转换正常，特殊排版处理合理）；

6. 日志是否完善（记录请求参数、响应结果、错误信息、调用时间，便于追溯）；

7. HTTPS 是否启用（生产环境必须用 HTTPS，防止参数泄露和篡改）；

8. 缓存策略是否生效（热点新闻缓存、穿透防护已实现）；

9. 版权合规是否落实（展示内容标注来源，不擅自转载 / 篡改）；

10. 敏感内容处理是否合规（已备案或避免抓取敏感新闻）。

八、总结

• 入门阶段：重点掌握签名生成规则和基础请求流程，用 Postman 快速验证，再通过 Python 代码实现单新闻 / 批量新闻详情获取；

• 进阶阶段：通过异步并发、缓存策略提升效率，通过文本结构化、舆情 / 分析场景适配满足业务需求；

• 避坑关键：重视签名生成（最高频错误）、权限申请（高级字段 / 敏感内容）、频率控制（平台限制严格），尤其是深度资讯的文本处理和版权合规要求。

1. 完整请求参数（含 sign，隐藏 secret）；

2. 响应错误码和错误信息；

3. 调用时间戳；

4. 新闻 ID 或 URL（便于平台定位问题）；

5. 业务场景说明（如舆情监测 / 学术研究，帮助平台精准排查）。