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孔夫子旧书网item_get（官方标准名称为kfz.item_get）是通过商品 ID 获取二手书、古籍、期刊等商品全量结构化数据的核心接口，覆盖标题、价格、品相、库存、属性、店铺与售后等字段，适配商品展示、价格监控、古籍数字化、二手书估价等场景。该接口采用HTTPS+API Key/Secret 签名认证，支持 JSON/XML 返回，具备二手书特色字段完整、数据合规、权限分级的特点。本攻略从接口认知、权限获取、实操对接、调试排错到生产级优化，提供全链路结构化指导，兼顾入门易用性与企业级稳定性。

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：输入商品 ID（num_iid），返回商品基础信息、价格体系、品相描述、库存状态、多媒体数据、店铺信息、商品属性等结构化数据；支持按需返回库存、品相级别分级，适配二手书、古籍、期刊等多商品类型。
• 孔夫子数据特性
  • 合规权威：数据源自孔夫子商品数据库，符合平台数据使用协议，支持商用场景；
  • 特色字段完整：覆盖商品 ID、书名、作者 / 出版社、原价 / 售价、品相、出版年代、页数、装订方式、库存、店铺名称、店铺评分等核心字段，适配二手书 / 古籍场景；
  • 更新实时：价格、库存、品相状态等动态数据实时同步，基础信息缓存 15 分钟；
  • 权限分级：基础信息开放度高，敏感数据（如店铺联系方式、区域库存）需企业授权或高级权限。
• 典型应用场景
  1. 二手书电商展示：获取商品标题、价格、品相、图片等信息，快速搭建商品详情页；
  2. 古籍数字化存档：获取古籍版本、出版年代、品相描述等信息，构建古籍数字档案库；
  3. 价格监控与估价：实时获取商品售价、品相，对比历史价格，辅助二手书估价与定价；
  4. 店铺合作筛选：获取商品关联店铺信息，筛选优质店铺进行合作。

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. num_iid为必填参数，需从孔夫子商品页面获取或通过item_search接口获取；
2. 签名生成需将所有非空参数按 ASCII 升序排序，拼接 Secret 后 MD5 加密，确保参数无遗漏；
3. 接口支持 GET/POST 请求，GET 参数拼接在 URL 中，POST 参数放在请求体，签名需包含所有参数。

（2）返回核心字段（按业务场景分类）

提示：detail_level=3会返回完整商品描述、属性等大字段，响应体积较大，非必要不开启，避免影响接口性能。

3. 接口限制与注意事项

• 数据缓存规则：基础信息缓存 15 分钟，价格、库存、品相状态等动态数据实时同步；
• 内容限制：下架、删除商品不返回数据，敏感数据（如店铺联系方式、区域库存）需企业授权；
• 合规要求：数据仅用于合规电商运营、市场调研、古籍数字化等业务，遵守孔夫子开放平台协议，严禁转售、泄露或用于非法用途。

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）

孔夫子item_get接口由孔夫子开放平台提供，接入步骤如下：

1. 登录孔夫子开放平台，注册企业 / 个人开发者账号；
2. 提交资质审核：企业账号上传营业执照、法人身份证，个人账号上传身份证，填写应用用途说明；
3. 创建应用，选择应用类型为 “电商服务”，填写应用名称、服务器 IP 白名单、数据用途，提交审核；
4. 审核通过后，获取key和secret（接口调用核心凭证），配置 IP 白名单；
5. 申请kfz.item_get接口权限，根据业务需求选择权限等级（基础 / 进阶 / 高级）。

风险提示：严禁使用非合规爬虫、第三方代理接口抓取数据，违反平台协议，会导致账号封禁、法律追责。

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）；
• 开发语言：Python、Java、PHP、Go 等主流语言，推荐 Python（适配签名生成、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）

孔夫子接口采用key+secret 签名认证机制，签名生成步骤如下：

1. 收集所有非空请求参数（含公共参数与业务参数）；
2. 按参数名 ASCII 升序排序；
3. 拼接参数为key1value1key2value2...格式；
4. 拼接 secret，生成字符串；
5. 对字符串进行 MD5 加密，得到签名（sign）；
6. 将签名添加到请求参数中，发送请求。

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

bash

pip install requests hashlib jsonpath-ng pandas

（2）Python 代码实现

import requests import hashlib import time import logging import pandas as pd from urllib.parse import urlencode # 封装好API供应商demo url=https://console.open.onebound.cn/console/?i=Lex # 日志配置 logging.basicConfig( level=logging.INFO, format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s", handlers=[logging.FileHandler("kongfz_item_get.log"), logging.StreamHandler()] ) # 配置信息（替换为你的孔夫子开放平台信息） CONFIG = { "key": "你的key", "secret": "你的secret", "api_url": "https://api-gw.onebound.cn/kfz/item_get", "result_type": "json", "cache": "yes" } def generate_sign(params: dict, secret: str) -> str: """生成孔夫子接口签名（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 sign_str = param_str + secret # 4. MD5加密，转为小写 sign = hashlib.md5(sign_str.encode("utf-8")).hexdigest().lower() return sign def standardize_product_data(raw_product: dict) -> dict: """标准化孔夫子商品详情数据，统一输出格式""" base_info = raw_product.get("base_info", {}) price_info = raw_product.get("price_info", {}) condition_info = raw_product.get("condition_info", {}) stock_info = raw_product.get("stock_info", {}) media_info = raw_product.get("media_info", {}) shop_info = raw_product.get("shop_info", {}) attr_info = raw_product.get("attr_info", {}) return { "商品ID": base_info.get("num_iid", ""), "商品标题": base_info.get("title", ""), "作者": base_info.get("author", ""), "出版社": base_info.get("publisher", ""), "出版年代": base_info.get("publish_year", ""), "所属分类": "/".join(base_info.get("category", [])), "装订方式": attr_info.get("binding", ""), "页数": attr_info.get("page_count", 0), "当前售价(元)": price_info.get("current_price", 0.0), "原价(元)": price_info.get("original_price", 0.0), "品相描述": condition_info.get("condition", ""), "品相等级": condition_info.get("condition_level", 0), "库存": stock_info.get("stock", 0), "配送方式": stock_info.get("delivery_type", ""), "运费(元)": stock_info.get("shipping_fee", 0.0), "封面图URL": media_info.get("cover_url", ""), "详情图URL列表": ",".join(media_info.get("detail_urls", [])), "店铺名称": shop_info.get("shop_name", ""), "店铺评分": shop_info.get("shop_score", 0.0), "店铺链接": shop_info.get("shop_url", ""), "累计销量": base_info.get("sales_volume", 0), "评论数": base_info.get("comment_count", 0), "请求时间": time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()) } def kongfz_item_get( num_iid: str, need_stock: bool = False, detail_level: int = 1 ) -> dict: """调用孔夫子item_get接口获取商品详情""" # 1. 校验必填参数 if not num_iid: return {"success": False, "error_msg": "num_iid不能为空", "data": {}} # 2. 构建公共参数 params = { "key": CONFIG["key"], "api_name": "item_get", "result_type": CONFIG["result_type"], "cache": CONFIG["cache"], "detail_level": detail_level, "need_stock": str(need_stock).lower(), "num_iid": num_iid } # 3. 生成签名 sign = generate_sign(params, CONFIG["secret"]) params["sign"] = sign try: # 4. 发送GET请求 response = requests.get( url=CONFIG["api_url"], params=params, timeout=10, verify=True ) response.raise_for_status() result = response.json() # 5. 解析响应结果 if result.get("error_response"): error = result["error_response"] error_msg = f"{error.get('code', '')}: {error.get('msg', '')}" logging.error(f"接口调用失败：{error_msg}") return {"success": False, "error_msg": error_msg, "data": {}} raw_product = result.get("item_get_response", {}).get("product", {}) if not raw_product: logging.warning(f"无商品数据返回（商品ID：{num_iid}）") return {"success": False, "error_msg": "无商品数据", "data": {}} # 6. 标准化数据 standard_data = standardize_product_data(raw_product) return { "success": True, "data": standard_data, "error_msg": "" } except requests.exceptions.RequestException as e: logging.error(f"网络请求异常：{str(e)}") return {"success": False, "error_msg": f"网络异常：{str(e)}", "data": {}} except Exception as e: logging.error(f"数据解析异常：{str(e)}") return {"success": False, "error_msg": f"解析异常：{str(e)}", "data": {}} # 封装好API供应商demo url=https://console.open.onebound.cn/console/?i=Lex # 调用示例 if __name__ == "__main__": num_iid = "1234567" # 替换为目标商品ID need_stock = True detail_level = 2 result = kongfz_item_get( num_iid=num_iid, need_stock=need_stock, detail_level=detail_level ) if result["success"]: print("孔夫子商品详情：") for k, v in result["data"].items(): print(f"{k}: {v}") # 保存为Excel df = pd.DataFrame([result["data"]]) df.to_excel(f"kongfz_product_detail_{num_iid}.xlsx", index=False) else: print(f"获取失败：{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. 登录孔夫子开放平台调试工具，选择kfz.item_get接口；
2. 输入商品 ID、need_stock、detail_level 等参数，工具自动生成签名并发送请求；
3. 若官方工具调用成功，说明代码的签名生成或参数拼接逻辑有误；若失败，检查权限或参数有效性。

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

• 批量调用优化：多商品查询时采用异步并发（aiohttp），控制并发数≤权限允许的频率上限（如企业基础权限 5 次 / 秒）；
• 智能缓存策略：用 Redis 缓存商品详情，缓存 key 为kongfz_product_商品ID_need_stock_detail_level，动态数据（价格、库存）缓存 5 分钟，基础信息缓存 15 分钟，减少重复调用；
• 字段精简：通过 detail_level 参数只返回业务必需字段，如仅获取商品 ID、标题、价格、品相，减少响应体积与耗时。

2. 数据质量优化

• 数据去重：按商品 ID 去重，避免同一商品重复出现；
• 异常值过滤：过滤售价≤0、库存≤0 的商品（根据业务需求调整）；
• 商品 ID 校验：调用前校验商品 ID 有效性，减少无效请求。

3. 合规与安全

• 密钥管理：生产环境将 key/secret 存储在配置中心（如 Nacos、Apollo），禁止硬编码；定期轮换密钥（每 3 个月一次）；
• 重试机制：对 403（频率超限）、504（超时）等错误添加指数退避重试策略，首次重试间隔 1 秒，之后间隔翻倍，最多重试 3 次；
• 日志审计：记录每次调用的商品 ID、筛选条件、响应状态、数据条数，保留至少 30 天日志，满足合规审计要求。

六、扩展场景：接口联动与功能升级

1. 联动 item_search 接口：通过item_search获取商品 ID 列表，批量调用item_get获取商品详情，实现 “搜索 - 详情” 全链路数据采集；
2. 古籍数字化系统：定时调用item_get获取古籍商品详情，提取版本、出版年代、品相描述等信息，构建古籍数字档案库；
3. 二手书估价工具：基于商品品相、出版年代、作者、出版社等数据，构建二手书估价模型，提升估价准确性。