安居客 item_search - 获取搜索数据接口对接全攻略：从入门到精通

一、接口核心认知：功能与适配场景

1. 接口定位与核心价值

• 核心功能：输入关键词、区域编码、价格区间等筛选条件，返回分页房源列表；支持按价格、发布时间、热度等多维度排序，单页最大返回 50 条数据；可与 item_area 接口联动获取标准区域编码，实现精准地域筛选。

• 安居客数据特性

• 筛选维度贴合用户需求：支持地铁距离、学区类型、装修状态、房屋朝向等房产专属筛选条件，精准匹配购房 / 租房偏好；

• 数据实时性强：房源上架、下架、价格调整等动态数据3 分钟内同步，保障列表数据时效性；

• 字段轻量化：仅返回房源核心标识与基础属性（如house_id、价格、户型），减少响应体积，提升接口调用效率；

• 权限分级管控：基础列表数据对所有权限开放，敏感筛选条件（如业主急售、独家房源）需企业资质授权。

• 典型应用场景

1. 房产平台搜索页：构建多条件筛选组件，为用户提供一站式房源检索服务；

2. 中介获客工具：按区域、户型批量获取房源列表，生成目标客户开发清单；

3. 房产市场行情分析：定时检索指定区域房源，统计价格走势、户型占比等市场数据；

4. 智能推荐系统：基于用户筛选行为，推送相似条件的房源列表。

2. 核心参数与返回字段

（1）请求参数（GET/POST 提交，需签名认证）

注意事项

1. region 参数必须传入 item_area 接口返回的标准区域编码，传入区域名称会导致筛选无效；

2. price_min/price_max 的单位随 house_type 变化，代码中需做单位标注和适配；

3. 签名生成需包含所有非空参数，按参数名 ASCII 升序排序后拼接secret进行 MD5 加密，缺失任一参数会导致签名验证失败。

（2）返回核心字段（按业务分类）

提示：item_search 接口仅返回房源基础信息，户型图、实景图、首付月供等详情需调用 item_get 接口获取。

3. 接口限制与注意事项

• 数据缓存规则：列表数据缓存10 分钟，避免短时间内重复调用相同筛选条件的接口；

• 调用频率限制：超出频率上限会触发临时封禁 15 分钟，多次超限会导致账号权限降级；

• 地域限制：部分城市（如雄安新区）的房源数据受监管，仅对本地备案企业开放；

• 合规要求：数据仅可用于自有平台展示或市场分析，严禁转售、篡改或用于违规引流。

二、对接前准备：权限与环境搭建

1. 获取接口权限（官方唯一合规路径）

1. 登录安居客开放平台（https://open.anjuke.com），注册企业 / 个人开发者账号；

2. 提交资质审核：

• 企业用户：上传营业执照、房产中介备案证书（如有）、法人身份证；

• 个人用户：上传身份证，填写应用用途（如 “房产搜索功能开发”）；

3. 创建应用，填写应用名称、服务器 IP 白名单、数据用途说明，提交审核；

4. 审核通过后，在 “应用管理 - 密钥管理” 中获取 key 和 secret（接口调用核心凭证）；

5. 申请 anjuke.item.search 接口权限，基础权限审核周期为 1-3 个工作日，高级权限需额外提交数据合规承诺书。

风险提示：严禁通过非官方爬虫抓取房源列表数据，违反协议会导致账号封禁并承担法律责任。

2. 技术环境准备

（1）支持语言与协议

• 协议：HTTPS（强制），HTTP 请求会被直接拦截并返回 403 错误；

• 开发语言：Python、Java、PHP、Go 等主流语言均可，推荐 Python（代码简洁，适配异步并发与数据解析）。

（2）必备工具与依赖

三、实操步骤：接口对接全流程（Python 示例）

步骤 1：理解签名认证规则（核心，必掌握）

1. 收集所有非空请求参数（含公共参数key/api_name等 + 业务参数q/region等）；

2. 按参数名ASCII 升序排序（如api_name排在cache之前）；

3. 拼接参数为 key1value1key2value2... 的字符串格式（无分隔符，参数值需与传入一致）；

4. 将 secret 拼接在参数串末尾，生成签名原串；

5. 对原串进行 MD5 加密，转为小写字符串，即为签名 sign；

6. 将 sign 添加到请求参数中，发送 HTTPS GET 请求。

步骤 2：完整代码实现（含签名生成 + 调用 + 数据标准化）

（1）依赖安装

（2）Python 代码实现

import requests
import hashlib
import time
import logging
import pandas as pd
from urllib.parse import quote
from typing import Optional, Dict, List
# 封装好API供应商demo url=https://console.open.onebound.cn/console/?i=Lex
# 日志配置：记录调用日志，便于问题排查与审计
logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s",
    handlers=[logging.FileHandler("anjuke_item_search.log"), logging.StreamHandler()]
)

# 配置信息（替换为你的开放平台key/secret）
CONFIG = {
    "key": "你的接口key",
    "secret": "你的接口secret",
    "api_url": "https://api.anjuke.com/anjuke/item_search",
    "result_type": "json",
    "cache": "yes"
}

def generate_sign(params: Dict[str, str], secret: str) -> str:
    """生成安居客接口签名（MD5加密）"""
    # 1. 按参数名ASCII升序排序
    sorted_params = sorted(params.items(), key=lambda x: x[0])
    # 2. 拼接参数为 key1value1key2value2 格式
    param_str = "".join([f"{k}{v}" for k, v in sorted_params])
    # 3. 拼接secret并MD5加密
    sign_str = param_str + secret
    sign = hashlib.md5(sign_str.encode("utf-8")).hexdigest().lower()
    return sign

def standardize_house_list_data(raw_house: Dict) -> Dict:
    """标准化房源列表数据，统一输出格式"""
    # 处理配套标签
    support_tags = raw_house.get("support_tags", [])
    support_str = ",".join(support_tags) if isinstance(support_tags, list) else "暂无"
    # 处理价格单位标注
    house_type = raw_house.get("house_type", "")
    price = raw_house.get("price", 0.0)
    price_desc = f"{price}万元" if house_type in ["new", "second"] else f"{price}元/月"

    return {
        "房源ID": raw_house.get("house_id", ""),
        "房源名称": raw_house.get("house_name", ""),
        "所属楼盘": raw_house.get("building_name", ""),
        "房产类型": house_type,
        "户型": raw_house.get("house_style", ""),
        "建筑面积(㎡)": raw_house.get("area_build", 0.0),
        "房屋朝向": raw_house.get("orientation", ""),
        "挂牌价": price_desc,
        "单价(元/㎡)": raw_house.get("unit_price", 0.0),
        "交易状态": raw_house.get("transaction_status", ""),
        "发布时间": raw_house.get("publish_time", ""),
        "所属区域": raw_house.get("region", ""),
        "配套标签": support_str,
        "数据请求时间": time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime())
    }

def anjuke_item_search(
    keyword: str,
    region: Optional[str] = None,
    house_type: Optional[str] = None,
    house_style: Optional[str] = None,
    price_min: Optional[float] = None,
    price_max: Optional[float] = None,
    area_min: Optional[float] = None,
    area_max: Optional[float] = None,
    orientation: Optional[str] = None,
    decoration: Optional[str] = None,
    support: Optional[str] = None,
    sort_type: str = "publish_time_desc",
    page_num: int = 1,
    page_size: int = 20
) -> Dict:
    """调用安居客item_search接口获取房源列表"""
    # 1. 校验必填参数
    if not keyword:
        return {"success": False, "error_msg": "搜索关键词不能为空", "data": [], "pagination": {}}

    # 2. 构建公共参数
    params = {
        "key": CONFIG["key"],
        "api_name": "item_search",
        "result_type": CONFIG["result_type"],
        "cache": CONFIG["cache"],
        "q": quote(keyword, encoding="utf-8"),
        "sort_type": sort_type,
        "page_num": str(page_num),
        "page_size": str(min(page_size, 50))  # 限制最大条数为50
    }

    # 3. 添加工业务参数
    if region:
        params["region"] = region
    if house_type:
        params["house_type"] = house_type
    if house_style:
        params["house_style"] = house_style
    if price_min is not None:
        params["price_min"] = str(price_min)
    if price_max is not None:
        params["price_max"] = str(price_max)
    if area_min is not None:
        params["area_min"] = str(area_min)
    if area_max is not None:
        params["area_max"] = str(area_max)
    if orientation:
        params["orientation"] = orientation
    if decoration:
        params["decoration"] = decoration
    if support:
        params["support"] = support

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

    try:
        # 5. 发送HTTPS请求
        response = requests.get(
            url=CONFIG["api_url"],
            params=params,
            timeout=15,
            verify=True  # 生产环境必须开启证书验证
        )
        response.raise_for_status()  # 抛出HTTP状态码异常
        result = response.json()

        # 6. 解析响应结果
        if result.get("error_response"):
            error = result["error_response"]
            error_msg = f"[{error.get('code', '未知错误')}] {error.get('msg', '无错误信息')}"
            logging.error(f"搜索失败（关键词：{keyword}）：{error_msg}")
            return {"success": False, "error_msg": error_msg, "data": [], "pagination": {}}

        search_result = result.get("item_search_response", {})
        raw_houses = search_result.get("house_list", [])
        pagination = {
            "total": search_result.get("total", 0),
            "page_num": search_result.get("page_num", page_num),
            "page_size": search_result.get("page_size", page_size),
            "has_next": search_result.get("has_next", False)
        }

        if not raw_houses:
            logging.warning(f"无匹配房源（关键词：{keyword}）")
            return {"success": True, "error_msg": "", "data": [], "pagination": pagination}

        # 7. 标准化数据
        standard_data = [standardize_house_list_data(house) for house in raw_houses]
        return {
            "success": True,
            "error_msg": "",
            "data": standard_data,
            "pagination": pagination
        }

    except requests.exceptions.RequestException as e:
        logging.error(f"网络请求异常（关键词：{keyword}）：{str(e)}")
        return {"success": False, "error_msg": f"网络异常：{str(e)}", "data": [], "pagination": {}}
    except Exception as e:
        logging.error(f"数据解析异常（关键词：{keyword}）：{str(e)}")
        return {"success": False, "error_msg": f"解析异常：{str(e)}", "data": [], "pagination": {}}
# 封装好API供应商demo url=https://console.open.onebound.cn/console/?i=Lex
# 调用示例
if __name__ == "__main__":
    # 搜索条件：北京朝阳 地铁房 三居室 二手房 500-800万 80-120㎡
    keyword = "北京朝阳 地铁房 三居室"
    region = "110105"  # 北京朝阳区编码
    house_type = "second"
    price_min = 500.0
    price_max = 800.0
    area_min = 80.0
    area_max = 120.0
    support = "metro"

    # 调用接口
    result = anjuke_item_search(
        keyword=keyword,
        region=region,
        house_type=house_type,
        price_min=price_min,
        price_max=price_max,
        area_min=area_min,
        area_max=area_max,
        support=support,
        page_size=20
    )

    if result["success"]:
        print(f"搜索成功！共找到 {result['pagination']['total']} 套房源")
        print("=== 前5条房源信息 ===")
        for house in result["data"][:5]:
            print(f"{house['房源ID']} | {house['房源名称']} | {house['挂牌价']} | {house['配套标签']}")
        # 保存为Excel
        df = pd.DataFrame(result["data"])
        df.to_excel(f"安居客房源搜索结果_{keyword}.xlsx", index=False)
        # 翻页示例
        if result["pagination"]["has_next"]:
            next_page_result = anjuke_item_search(
                keyword=keyword,
                region=region,
                house_type=house_type,
                price_min=price_min,
                price_max=price_max,
                area_min=area_min,
                area_max=area_max,
                support=support,
                page_num=2,
                page_size=20
            )
            print(f"下一页获取到 {len(next_page_result['data'])} 套房源")
    else:
        print(f"搜索失败：{result['error_msg']}")

四、调试与问题排查：快速解决对接异常

1. 优先用官方工具调试（排除签名与参数问题）

1. 登录安居客开放平台调试工具，选择 anjuke.item.search 接口；

2. 输入关键词、区域编码、价格区间等参数，点击 “生成签名” 并发送请求；

3. 若官方工具调用成功 → 问题出在代码的签名生成逻辑或参数拼接错误（如关键词未 URL 编码、数值参数未转字符串）；

4. 若官方工具调用失败 → 问题出在权限配置或参数有效性（如区域编码错误、IP 未加入白名单）。

2. 高频问题排查表

五、进阶优化：生产级稳定性提升

1. 性能与配额优化

• 批量翻页优化：通过 pagination.has_next 字段判断是否继续翻页，采用异步并发框架（如 Python 的aiohttp）批量获取多页数据，并发数严格控制在权限允许的频率上限内（如企业基础权限 5 次 / 秒）；避免同步循环翻页导致的效率低下。

• 智能缓存策略：用 Redis 缓存搜索结果，缓存 key 设计为 anjuke_search_关键词_区域_房产类型_页码，缓存时间区分场景：

• 热门区域 / 高频关键词：缓存 10 分钟；

• 冷门区域 / 低频关键词：缓存 30 分钟；

  缓存失效触发条件：当接口返回的total数据量变化超过 10% 时，主动更新缓存。

• 筛选条件优化：前端筛选组件做参数合法性校验，例如：

• 限制price_min ≤ price_max；

• 限制area_min ≤ area_max；

• 禁止传入负数参数；

  减少无效的接口调用。

2. 数据质量优化

• 数据清洗与标准化：

1. 按house_id去重，避免同一房源重复出现在不同页码或不同筛选条件的结果中；

2. 过滤异常值（如建筑面积≤0、价格≤0 的房源）；

3. 统一字段格式（如朝向统一为 “南向 / 北向 / 南北通透”，配套标签统一为逗号分隔字符串）；

4. 缺失值填充（如无配套标签的房源填充为 “暂无配套信息”）。

• 数据一致性校验：定期对比缓存数据与接口返回数据，当total总条数变化超过阈值时，触发全量缓存更新，保障数据准确性。

3. 合规与安全优化

• 密钥安全管理：生产环境禁止硬编码 key/secret，推荐两种存储方式：

1. 配置中心存储：将密钥存入 Nacos、Apollo 等配置中心，应用启动时动态拉取；

2. 环境变量存储：通过os.environ.get("ANJUKE_KEY")读取，避免代码泄露风险；

   定期轮换密钥（建议每 3 个月一次）。

• 重试与熔断机制：

1. 对临时性错误（403 频率超限、504 超时），采用指数退避重试策略（首次间隔 1 秒，之后翻倍，最多重试 3 次）；

2. 对永久性错误（401 签名错误、400 参数错误），直接抛出异常，不重试；

3. 引入熔断机制（如pybreaker库），当接口连续失败次数≥5 次时，暂停调用 5 分钟，避免雪崩效应。

• 日志审计：记录每次调用的关键词、区域、筛选条件、响应状态、耗时、返回数据量等信息，日志保留至少 30 天，满足合规审计要求。

六、扩展场景：接口联动与功能升级

1. 全链路数据采集：联动 item_area 获取区域编码 → item_search 按区域筛选房源列表 → item_get 批量获取房源详情，实现 “区域→列表→详情” 的完整数据链路；

2. 房产价格监控系统：定时调用 item_search 接口，统计指定区域房源的价格中位数、均价走势，生成日报 / 周报，为投资决策提供数据支持；

3. 个性化推荐系统：基于用户的历史筛选条件（如户型、价格、配套），调用 item_search 接口推送相似房源，提升用户转化率；

4. 中介获客智能助手：按经纪人的负责区域自动调用 item_search，实时推送新上架房源，辅助经纪人快速跟进。