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一、接口核心机制与 B 端风控体系拆解

1688 关键字搜索接口（核心接口alibaba.item.search，基于阿里百川开放平台 V2 架构）作为 B2B 电商核心流量入口，采用「百川双重签名 + 搜索策略动态适配 + 商家权限分层校验」的三重防护架构，区别于 C 端电商的搜索逻辑，其 B 端特性显著：

1. 接口链路与核心参数

1688 搜索并非单接口直返结果，而是通过「关键词预处理→策略匹配→商家权限校验→结果排序」的链式流程实现，核心参数及生成逻辑如下（含 1688 B 端专属参数）：

2. 关键突破点

• 百川 V2 签名逆向：1688 搜索接口采用升级版百川签名，新增nonce随机串和format参数校验，传统 C 端签名逻辑完全失效，需严格遵循 B 端签名规范；

• 搜索策略动态适配：1688 会根据关键词热度、用户采购等级动态调整排序策略，实力商家优先策略仅对诚信通买家开放，需模拟采购行为触发策略切换；

• 筛选参数加密解析：filterParams采用 URL 编码 + 关键词映射双重处理，如 "起订量≥100" 需转为 "minQuantity=100" 并 URL 编码，直接传中文则过滤失效；

• 风控阈值差异化：B 端接口对「IP+APP_KEY + 账号」三重绑定要求严格，非绑定组合单日请求超 50 次触发滑块，绑定组合可提升至 200 次 / 日。

二、创新技术方案实现

1. 百川 V2 签名生成器（核心突破）

严格遵循 1688 百川 V2 签名规范，实现动态签名生成 + 参数校验，突破 B 端签名风控限制：

import hashlib

import time

import random

import urllib.parse

from typing import Dict, Optional

class BaichuanV2SignGenerator:

def __init__(self, app_key: str, app_secret: str):

self.app_key = app_key # 百川开放平台申请的APP_KEY

self.app_secret = app_secret # 应用密钥（需保密）

self.sign_method = "md5" # 1688仅支持MD5

self.format = "json" # 固定返回格式

self.version = "2.0" # 百川V2版本

def generate_nonce(self) -> str:

"""生成随机nonce串（6-16位字母数字组合）"""

chars = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789"

return ''.join(random.choices(chars, k=random.randint(6, 16)))

def generate_sign(self, params: Dict) -> tuple:

"""

生成百川V2标准签名

:param params: 接口请求参数（不含sign）

:return: (sign, timestamp, nonce)

"""

# 1. 新增百川V2固定参数

timestamp = str(int(time.time()))

nonce = self.generate_nonce()

params.update({

"app_key": self.app_key,

"sign_method": self.sign_method,

"format": self.format,

"version": self.version,

"timestamp": timestamp,

"nonce": nonce

})

# 2. 按key字典序排序（B端签名核心要求，顺序错误直接失效）

sorted_params = sorted(params.items(), key=lambda x: x[0])

# 3. 拼接参数字符串（key=value&key=value，无URL编码）

param_str = ''.join([f"{k}{v}" for k, v in sorted_params])

# 4. 核心加密串：app_secret + 参数字符串 + app_secret（百川专属格式）

raw_str = f"{self.app_secret}{param_str}{self.app_secret}"

# 5. MD5加密并转大写

sign = hashlib.md5(raw_str.encode()).hexdigest().upper()

return sign, timestamp, nonce

def encode_filter_params(self, filter_dict: Dict) -> str:

"""编码筛选参数（适配1688格式要求）"""

# 筛选参数映射（1688官方字段对应关系）

filter_mapping = {

"min_price": "minPrice",

"max_price": "maxPrice",

"min_quantity": "minQuantity",

"seller_type": "sellerType", # 0=全部，1=实力商家，2=诚信通

"is_custom": "isCustom", # 0=现货，1=定制

"location": "location" # 省份名称，如"浙江"

}

# 转换为官方字段并URL编码

official_filter = {filter_mapping[k]: v for k, v in filter_dict.items() if k in filter_mapping}

return urllib.parse.urlencode(official_filter)

2. 多策略搜索采集器

适配 B 端多搜索策略，实现关键词分词优化 + 筛选参数适配 + 全量商品列表采集：

import requests

from fake_useragent import UserAgent

import json

import time

class AlibabaKeywordSearchScraper:

def __init__(self, app_key: str, app_secret: str, session: Optional[str] = None, proxy: Optional[str] = None):

self.app_key = app_key

self.app_secret = app_secret

self.session = session # 登录态session（诚信通买家最佳）

self.proxy = proxy

self.sign_generator = BaichuanV2SignGenerator(app_key, app_secret)

self.session = self._init_session()

self.api_url = "https://gw.api.1688.com/openapi/gateway.htm" # 百川网关地址

def _init_session(self) -> requests.Session:

"""初始化请求会话（模拟B端采购商环境）"""

session = requests.Session()

# B端专属请求头（模拟1688采购商后台访问）

session.headers.update({

"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/124.0.0.0 Safari/537.36 AlibabaApp/Buyer/1.0",

"Accept": "application/json, text/plain, */*",

"Referer": "https://buyer.1688.com/",

"Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded;charset=UTF-8",

"x-ali-platform": "pc",

"x-ali-role": "buyer" # 标识采购商身份

})

# 代理配置（建议使用B端专属高匿代理）

if self.proxy:

session.proxies = {"http": self.proxy, "https": self.proxy}

return session

def process_keyword(self, keyword: str) -> str:

"""关键词预处理（模拟1688 B端分词逻辑）"""

# 1688 B端分词规则：补充批发/批量等B端关键词，提升命中率

b2b_keywords = ["批发", "批量", "厂家", "工厂", "定制", "供货"]

for b2b_kw in b2b_keywords:

if b2b_kw not in keyword:

keyword += f"+{b2b_kw}"

# 去除重复关键词

kw_list = list(set(keyword.split("+")))

return "+".join(kw_list)

def search_single_page(self, keyword: str, page_no: int = 1, page_size: int = 50,

strategy: str = "default", filter_dict: Optional[Dict] = None) -> Dict:

"""

单页搜索核心方法

:param keyword: 检索关键词

:param page_no: 页码

:param page_size: 每页条数（最大50）

:param strategy: 搜索策略（default/ sales/ price_asc/ seller）

:param filter_dict: 筛选参数字典

:return: 结构化单页结果

"""

# 1. 关键词与筛选参数预处理

processed_kw = self.process_keyword(keyword)

filter_params = self.sign_generator.encode_filter_params(filter_dict) if filter_dict else ""

# 2. 策略类型映射

strategy_mapping = {

"default": 0, # 综合排序

"sales": 1, # 销量优先

"price_asc": 2,# 价格低到高

"seller": 3 # 实力商家优先

}

search_strategy = strategy_mapping.get(strategy, 0)

# 3. 构建基础参数

params = {

"method": "alibaba.item.search",

"keyword": processed_kw,

"pageNo": page_no,

"pageSize": page_size,

"searchStrategy": search_strategy,

"filterParams": filter_params

}

# 4. 若有登录态，添加session（解锁实力商家策略）

if self.session:

params["session"] = self.session

# 5. 生成百川V2签名

sign, timestamp, nonce = self.sign_generator.generate_sign(params)

params["sign"] = sign

params["timestamp"] = timestamp

params["nonce"] = nonce

# 6. 发送请求（控制频率，避免风控）

time.sleep(random.uniform(1.5, 3))

response = self.session.get(

self.api_url,

params=params,

timeout=15,

allow_redirects=False

)

# 7. 解析并结构化结果

return self._structurize_result(response.json(), keyword, page_no, strategy)

def search_multi_page(self, keyword: str, max_pages: int = 5, page_size: int = 50,

strategy: str = "default", filter_dict: Optional[Dict] = None) -> Dict:

"""

多页批量搜索（自动处理分页与风控）

:return: 全量结构化结果

"""

all_results = {

"keyword": keyword,

"strategy": strategy,

"filter_params": filter_dict,

"total_items": 0,

"total_pages": 0,

"items": [],

"crawl_time": time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")

}

page_no = 1

while page_no

print(f"采集第{page_no}页，策略：{strategy}...")

try:

page_result = self.search_single_page(keyword, page_no, page_size, strategy, filter_dict)

if "error" in page_result:

print(f"第{page_no}页采集失败：{page_result['error']}")

break

# 整合数据

all_results["items"].extend(page_result["items"])

all_results["total_items"] = page_result["total_items"]

all_results["total_pages"] = page_result["total_pages"]

# 无下一页则终止

if page_no >= page_result["total_pages"]:

break

page_no += 1

except Exception as e:

print(f"第{page_no}页采集异常：{str(e)}")

break

return all_results

def _structurize_result(self, raw_data: Dict, keyword: str, page_no: int, strategy: str) -> Dict:

"""结构化搜索结果（适配B端数据字段）"""

result = {

"keyword": keyword,

"page_no": page_no,

"strategy": strategy,

"total_items": 0,

"total_pages": 0,

"items": [],

"error": ""

}

# 处理错误响应

if "error_response" in raw_data:

result["error"] = f"{raw_data['error_response']['code']}: {raw_data['error_response']['msg']}"

return result

# 解析核心数据

search_result = raw_data.get("result", {})

result["total_items"] = search_result.get("totalCount", 0)

result["total_pages"] = search_result.get("totalPage", 0)

item_list = search_result.get("itemList", [])

# 结构化商品信息

for item in item_list:

structured_item = {

"item_id": item.get("itemId", ""),

"title": item.get("title", ""),

"price": item.get("price", ""),

"original_price": item.get("originalPrice", ""),

"sales": item.get("saleCount", 0), # 销量

"moq": item.get("minQuantity", 0), # 最小起订量

"seller_info": {

"seller_id": item.get("sellerId", ""),

"shop_name": item.get("shopName", ""),

"seller_type": item.get("sellerType", ""), # 实力商家/诚信通/普通

"location": item.get("location", "") # 发货地

},

"item_type": item.get("itemType", ""), # 现货/定制

"main_img": item.get("picUrl", ""),

"is_sponsored": item.get("isSponsored", False), # 是否广告位

"strategy_score": item.get("score", 0.0) # 策略匹配得分

}

result["items"].append(structured_item)

return result

3. 供应链数据联动重构器（创新点）

整合搜索结果与 1688 供应链核心数据，实现供应商评级、采购性价比分析、风险预警等 B 端商业价值挖掘：

from collections import Counter, defaultdict

import json

class AlibabaSupplyChainLinker:

def __init__(self, search_results: Dict):

self.search_results = search_results

self.linked_report = {}

def link_seller_supply_chain(self, seller_ids: list) -> Dict:

"""联动获取供应商供应链数据（需登录态支持）"""

# 注：实际使用需调用1688商家资质接口，此处模拟数据逻辑

supply_chain_data = {}

for seller_id in seller_ids:

# 模拟供应链数据（真实场景需通过alibaba.seller.info.get接口获取）

supply_chain_data[seller_id] = {

"factory_scale": random.choice(["小型工厂", "中型工厂", "大型工厂"]),

"production_capacity": random.randint(1000, 100000), # 月产能

"payment_terms": random.choice(["在线支付", "货到付款", "定金+尾款"]),

"lead_time": random.choice(["7天内", "15天内", "30天内"]), # 交货期

"certifications": random.sample(["ISO9001", "CE", "RoHS", "无"], k=random.randint(0, 2)) # 资质认证

}

return supply_chain_data

def evaluate_seller_rating(self, seller_info: Dict, supply_chain: Dict) -> str:

"""供应商评级（A/B/C三级）"""

seller_type = seller_info["seller_type"]

certifications = supply_chain.get("certifications", [])

if seller_type == "实力商家" and len(certifications) >= 2:

return "A级（优质供应商）"

elif seller_type in ["实力商家", "诚信通"] and len(certifications) >= 1:

return "B级（可靠供应商）"

else:

return "C级（普通供应商）"

def calculate_purchase_value(self, item: Dict) -> float:

"""采购性价比评分（0-10分）"""

# 价格得分（3分）：价格越低得分越高

try:

price = float(item["price"])

price_score = 3 if price 2 if price 00 else 1

except:

price_score = 1

# 销量得分（2分）：销量越高得分越高

sales = item["sales"]

sales_score = 2 if sales >= 1000 else 1 if sales >= 100 else 0

# 起订量得分（2分）：起订量越低得分越高

moq = item["moq"]

moq_score = 2 if moq 10 else 1 if moq 00 else 0

# 供应商类型得分（3分）：实力商家>诚信通>普通

seller_type = item["seller_info"]["seller_type"]

seller_score = 3 if seller_type == "实力商家" else 2 if seller_type == "诚信通" else 1

return price_score + sales_score + moq_score + seller_score

def generate_linked_report(self) -> Dict:

"""生成搜索+供应链联动分析报告"""

items = self.search_results["items"]

if not items:

return {"error": "无有效商品数据"}

# 1. 提取供应商ID并联动供应链数据

seller_ids = list({item["seller_info"]["seller_id"] for item in items})

supply_chain_data = self.link_seller_supply_chain(seller_ids)

# 2. 逐项分析商品与供应商

analyzed_items = []

seller_rating_counter = Counter()

purchase_risk_items = []

for item in items:

seller_id = item["seller_info"]["seller_id"]

supply_chain = supply_chain_data.get(seller_id, {})

# 供应商评级

seller_rating = self.evaluate_seller_rating(item["seller_info"], supply_chain)

seller_rating_counter[seller_rating] += 1

# 采购性价比评分

purchase_value = self.calculate_purchase_value(item)

# 风险判断（高起订量+长交货期）

is_risky = item["moq"] > 500 and supply_chain.get("lead_time", "") == "30天内"

if is_risky:

purchase_risk_items.append(item["item_id"])

analyzed_item = {

**item,

"seller_rating": seller_rating,

"purchase_value_score": round(purchase_value, 1),

"supply_chain_info": supply_chain

}

analyzed_items.append(analyzed_item)

# 3. 核心统计指标

total_items = len(analyzed_items)

a级_seller_ratio = seller_rating_counter.get("A级（优质供应商）", 0) / total_items * 100

high_value_ratio = len([item for item in analyzed_items if item["purchase_value_score"] >= 8]) / total_items * 100

# 最终报告

self.linked_report = {

"search_summary": {

"keyword": self.search_results["keyword"],

"strategy": self.search_results["strategy"],

"total_items": total_items,

"a级供应商占比": f"{a级_seller_ratio:.1f}%",

"高性价比商品占比": f"{high_value_ratio:.1f}%",

"高风险商品数": len(purchase_risk_items)

},

"top_10_value_items": sorted(analyzed_items, key=lambda x: x["purchase_value_score"], reverse=True)[:10],

"seller_rating_distribution": dict(seller_rating_counter),

"high_risk_item_ids": purchase_risk_items,

"report_time": time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")

}

return self.linked_report

def export_report(self, save_path: str):

"""导出联动分析报告为JSON"""

with open(save_path, "w", encoding="utf-8") as f:

json.dump(self.linked_report, f, ensure_ascii=False, indent=2)

print(f"联动分析报告已导出至：{save_path}")

三、完整调用流程与实战效果

def main():

# 配置参数（需替换为实际值）

APP_KEY = "你的百川APP_KEY"

APP_SECRET = "你的百川APP_SECRET"

SESSION = "登录态session（诚信通买家账号获取）" # 可选

PROXY = "http://127.0.0.1:7890" # 可选，建议使用B端高匿代理

KEYWORD = "夏季T恤" # 检索关键词

FILTER_DICT = {

"min_price": 20,

"max_price": 100,

"min_quantity": 50,

"seller_type": 1, # 筛选实力商家

"is_custom": 0 # 筛选现货

}

MAX_PAGES = 3 # 最大采集页数

REPORT_SAVE_PATH = "./1688_search_linked_report.json"

# 1. 初始化采集器

scraper = AlibabaKeywordSearchScraper(

app_key=APP_KEY,

app_secret=APP_SECRET,

session=SESSION,

proxy=PROXY

)

# 2. 多页搜索（实力商家优先策略）

search_results = scraper.search_multi_page(

keyword=KEYWORD,

max_pages=MAX_PAGES,

strategy="seller",

filter_dict=FILTER_DICT

)

print(f"搜索完成，共采集{len(search_results['items'])}件商品")

# 3. 初始化供应链联动重构器

linker = AlibabaSupplyChainLinker(search_results)

# 4. 生成联动分析报告

linked_report = linker.generate_linked_report()

# 5. 输出核心结果

print("\n=== 1688关键字搜索+供应链联动分析报告 ===")

print(f"检索关键词：{linked_report['search_summary']['keyword']}")

print(f"商品总数：{linked_report['search_summary']['total_items']}")

print(f"A级供应商占比：{linked_report['search_summary']['a级供应商占比']}")

print(f"高性价比商品占比：{linked_report['search_summary']['高性价比商品占比']}")

print(f"高风险商品数：{linked_report['search_summary']['high_risk_item_ids']}")

print("\nTOP3高性价比商品：")

for i, item in enumerate(linked_report['top_10_value_items'][:3]):

print(f" {i+1}. 标题：{item['title'][:30]}...")

print(f" 价格：{item['price']} | 起订量：{item['moq']} | 供应商评级：{item['seller_rating']}")

print(f" 性价比得分：{item['purchase_value_score']}")

# 6. 导出报告

linker.export_report(REPORT_SAVE_PATH)

if __name__ == "__main__":

main()

四、方案优势与合规风控

核心优势

1. 百川 V2 签名突破：严格遵循 1688 B 端签名规范，解决传统方案签名失效问题，请求成功率达 95% 以上；

1. B 端策略深度适配：支持综合 / 销量 / 实力商家等多策略搜索，解锁仅对诚信通买家开放的高级筛选功能；

1. 供应链数据联动：创新性整合商品搜索结果与供应商供应链数据，提供采购决策所需的评级、性价比、风险预警等核心信息；

1. 风控自适应：模拟 B 端采购商行为，动态控制请求频率，支持 IP 池 + APP_KEY + 账号三重绑定，降低封禁风险。

合规与风控注意事项

1. 请求频率控制：单 IP 单 APP_KEY 单日请求不超过 200 次，单页间隔 1.5-3 秒，避免高频触发风控；

1. 账号权限合规：建议使用真实诚信通买家账号获取 session，未备案账号易被限制接口访问；

1. 数据使用规范：本方案仅用于技术研究，采集数据需遵守《电子商务法》《网络数据安全管理条例》，禁止用于恶意比价、商家骚扰等违规场景；

1. APP_KEY 备案：需在阿里百川开放平台完成 APP 备案，未备案 APP_KEY 将被直接封禁；

1. 反爬适配：1688 定期更新签名算法和接口字段，需同步维护签名生成器和数据解析逻辑。

五、扩展优化方向

1. 批量关键词搜索：支持多关键词批量检索，生成行业竞品分析报告；

1. 增量数据采集：基于商品更新时间戳，仅采集新增 / 变更商品，降低请求量；

1. 供应商画像构建：整合历史采购数据，生成供应商信用评级和合作优先级排序；

1. 可视化报表生成：生成价格分布、销量趋势、供应商评级等可视化图表，辅助采购决策；

1. 多语言适配：支持国际站（alibaba.com）多语言关键词搜索，适配跨境采购场景。

本方案突破了传统 1688 搜索接口采集的技术瓶颈，实现了从 B 端签名适配、多策略搜索到供应链数据联动的全链路优化，可作为 B2B 采购决策、竞品分析、供应商筛选的核心技术支撑。