一、1688 API 响应参数解析
(一)响应数据格式
- JSON 格式
- 1688 API 的很多响应数据采用 JSON(JavaScript Object Notation)格式。JSON 是一种轻量级的数据交换格式,易于人类阅读和编写,同时也易于机器解析和生成。例如,一个简单的商品信息查询响应可能如下:
{
"product": {
"id": "123456",
"name": "示例商品",
"price": "10.00",
"description": "这是一个很好用的商品示例"
}
}
-
- 在这个例子中,
product
是一个对象,它包含了商品的id
(编号)、name
(名称)、price
(价格)和description
(描述)等属性。可以通过编程语言中的 JSON 解析库来提取这些属性的值。
- 在这个例子中,
- XML 格式(相对较少,但可能会遇到)
- XML(eXtensible Markup Language)也是一种数据表示格式。如果遇到 XML 格式的响应,它会有类似这样的结构:
<product>
<id>123456</id>
<name>示例商品</name>
<price>10.00</price>
<description>这是一个很好用的商品示例</description>
</product>
-
- 与 JSON 相比,XML 的标签结构更明确,但相对来说也更冗长。可以使用 XML 解析器来处理这种格式的数据,提取其中的信息。
(二)常见响应参数
- 状态码(Status Code)
- 这是判断 API 请求是否成功的重要参数。在 HTTP 协议基础上的 1688 API,常见的状态码有:
- 0000 OK:表示请求成功,服务器已成功处理请求。例如,当查询商品信息并且成功获取到数据时,会返回 0000 状态码。
- 4003 Bad Request:表示客户端请求有语法错误,比如请求参数格式不正确。比如,在调用获取订单列表的 API 时,如果没有按照规定的参数格式传入日期范围,可能会收到 400 状态码。
- 4004 Unauthorized:意味着请求需要用户认证。如果没有正确提供 API 密钥或者认证令牌,就会返回这个状态码。例如,在初次使用 1688 的营销工具 API 时,没有配置好授权信息,就会出现 401。
- 4005 Forbidden:表示服务器理解请求客户端的请求,但是拒绝执行此请求。这可能是因为用户没有足够的权限访问某些资源。比如,试图访问其他商家的敏感销售数据 API 时,没有得到对方的授权,就会返回 403。
- 2000 Not Found:服务器找不到请求的资源。比如,在请求一个已经下架或者不存在的商品详情 API 时,会返回 404。
- 5000 Internal Server Error:服务器内部错误,通常是服务器在处理请求时出现了故障。这可能是由于服务器代码问题或者数据库连接问题等导致的。
- 数据主体(Data Body)
- 商品相关数据
- 如果是商品查询 API,响应参数可能包括商品的基本信息(如商品名称、商品编号、品牌名称)、价格信息(如原价、促销价、价格区间)、库存信息(如总库存、可用库存)、销售信息(如销量、评价数量、好评率)等。
- 例如,在获取商品销售信息的响应中,可能会有这样的数据:
- 商品相关数据
{
"sales": {
"volume": 100,
"rating_count": 50,
"positive_rating_rate": "80%"
}
}
-
- 这里的
volume
表示销量为 100 件,rating_count
表示评价数量为 50 个,positive_rating_rate
表示好评率为 80%。
- 这里的
- 订单相关数据
- 对于订单 API,响应参数可能涵盖订单编号、下单时间、订单状态(如已支付、已发货、已完成、已取消)、购买商品列表(包括商品名称、数量、单价)、收货地址、买家信息等。例如:
{ "order": { "id": "7890", "order_time": "2024 - 12 - 31T12:00:00Z", "status": "已发货", "products": [ { "name": "商品A", "quantity": 2, "unit_price": "20.00" }, { "name": "商品B", "quantity": 1, "unit_price": "30.00" } ], "shipping_address": { "province": "广东省", "city": "广州市", "district": "天河区", "address": "XX街道XX号" }, "buyer": { "name": "张三", "phone": "138xxxxxxxx" } } }
店铺相关数据
- 店铺 API 响应可能包含店铺名称、店铺等级、店铺信誉评分、主营类目、粉丝数量等。比如:
- 对于订单 API,响应参数可能涵盖订单编号、下单时间、订单状态(如已支付、已发货、已完成、已取消)、购买商品列表(包括商品名称、数量、单价)、收货地址、买家信息等。例如:
{
"store": {
"name": "示例店铺",
"level": "3星",
"credit_score": "4.5",
"main_category": "服装",
"follower_count": 1000
}
}
二、1688 API 响应参数的运用
(一)数据展示
- 网页应用(Web Application)
- 可以使用 JavaScript(如使用 Vue.js 或 React.js 框架)来解析 JSON 格式的响应参数,并将商品信息、订单信息等展示在网页上。例如,在一个电商后台管理系统中,使用 Vue.js 来展示订单列表:
- 首先,通过 API 请求获取订单数据,假设返回的响应数据存储在
response
变量中(格式如上述订单相关数据示例)。在 Vue.js 组件中,可以这样处理:
<template>
<div>
<table>
<thead>
<tr>
<th>订单编号</th>
<th>下单时间</th>
<th>订单状态</th>
<th>商品详情</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr v - for="order in orders" :key="order.id">
<td>{{order.id}}</td>
<td>{{order.order_time}}</td>
<td>{{order.status}}</td>
<td>
<ul>
<li v - for="product in order.products" :key="product.name">
{{product.name}} - 数量: {{product.quantity}} - 单价: {{product.unit_price}}
</li>
</ul>
</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>
</template>
<script>
export default {
data() {
return {
orders: []
};
},
mounted() {
// 假设这里是调用API获取订单数据的函数,返回的响应数据经过处理后存储到orders数组中
this.fetchOrders().then((response) => {
this.orders = response.data.order;
});
},
methods: {
fetchOrders() {
// 这里是实际的API调用,返回一个Promise对象
return axios.get('/api/orders');
}
}
};
</script>
-
- 这样就可以在网页上以表格的形式清晰地展示订单信息。
- 移动应用(Mobile Application)
- 在移动应用开发中(如使用 Android 的 Java/Kotlin 或者 iOS 的 Swift/Objective - C),同样可以解析 API 响应参数来展示数据。以 Android 开发为例,使用 Gson 库来解析 JSON 数据,假设通过网络请求获取到了商品信息的 JSON 字符串:
import com.google.gson.Gson;
import android.os.Bundle;
import android.widget.TextView;
import androidx.appcompat.app.AppCompatActivity;
public class MainActivity extends AppCompatActivity {
private TextView productNameTextView;
private TextView productPriceTextView;
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout.activity_main);
productNameTextView = findViewById(R.id.product_name_text_view);
productPriceTextView = findViewById(R.id.product_price_text_view);
String jsonProductData = "{\n" +
" \"product\": {\n" +
" \"name\": \"示例商品\",\n" +
" \"price\": \"10.00\"\n" +
" }\n" +
"}";
Gson gson = new Gson();
Product product = gson.fromJson(jsonProductData, Product.class);
productNameTextView.setText(product.getProduct().getName());
productPriceTextView.setText(product.getProduct().getPrice());
}
class Product {
private ProductDetails product;
public ProductDetails getProduct() {
return product;
}
}
class ProductDetails {
private String name;
private String price;
public String getName() {
return name;
}
public String getPrice() {
return price;
}
}
}
-
- 这里通过 Gson 库将 JSON 字符串解析为 Java 对象,然后将商品名称和价格展示在 TextView 控件中。
(二)数据处理与分析
- 数据统计与分析
- 可以对 1688 API 返回的销售数据进行统计分析。例如,根据一段时间内的订单数据来计算店铺的总销售额、不同商品的销售比例等。假设已经获取了一段时间内的订单数据响应(格式如上述订单相关数据示例),在 Python 中可以这样进行分析:
import json # 假设orders_data是从API获取的订单数据(JSON格式) orders_data = '{"order":[{"id": "7890","order_time": "2024 - 12 - 31T12:00:00Z","status": "已发货","products":[{"name": "商品A","quantity": 2,"unit_price": "20.00"},{"name": "商品B","quantity": 1,"unit_price": "30.00"}]},{"id": "7891","order_time": "2025 - 01 - 01T10:00:00Z","status": "已完成","products":[{"name": "商品A","quantity": 3,"unit_price": "20.00"}]}]}' orders_json = json.loads(orders_data) total_sales = 0 product_sales_count = {} for order in orders_json['order']: for product in order['products']: product_name = product['name'] quantity = product['quantity'] unit_price = float(product['unit_price']) sales_amount = quantity * unit_price total_sales += sales_amount if product_name in product_sales_count: product_sales_count[product_name] += sales_amount else: product_sales_count[product_name] = sales_amount print("总销售额:", total_sales) for product_name, sales_amount in product_sales_count.items(): print(product_name, "销售金额占比:", sales_amount / total_sales)
-
- 这段代码首先解析了订单数据,然后计算了总销售额,并统计了不同商品的销售金额占比。
- 数据过滤与筛选
- 根据 API 响应参数来过滤和筛选数据。比如,在商品查询 API 响应中,只筛选出价格低于一定金额的商品。假设响应数据是 JSON 格式的商品列表:
- 可以对 1688 API 返回的销售数据进行统计分析。例如,根据一段时间内的订单数据来计算店铺的总销售额、不同商品的销售比例等。假设已经获取了一段时间内的订单数据响应(格式如上述订单相关数据示例),在 Python 中可以这样进行分析:
import json
products_data = '{"products":[{"id": "1","name": "商品A","price": "10.00"},{"id": "2","name": "商品B","price": "20.00"},{"id": "3","name": "商品C","price": "5.00"}]}'
products_json = json.loads(products_data)
filtered_products = []
for product in products_json['products']:
if float(product['price']) < 10.00:
filtered_products.append(product)
print(filtered_products)
这里就只筛选出了价格低于 10 元的商品信息。