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在電商開發(fā)領(lǐng)域摸爬滾打這些年,踩過不少API的坑,也總結(jié)出了不少實戰(zhàn)經(jīng)驗。今天就來嘮嘮商品詳情API接口的那些事兒,順便分享一些自己寫的代碼片段,都是實打?qū)嵳{(diào)試過的干貨。
記得之前做一個比價小程序項目,需要從多個電商平臺抓取商品詳情。最開始天真地以為調(diào)用API就是簡單發(fā)個請求,拿到數(shù)據(jù)解析就行。結(jié)果第一個坑就栽在淘寶API上——人家對調(diào)用頻率限制特別嚴(yán)格,稍微頻繁一點就返回429錯誤。沒辦法,只能自己寫了個頻率控制的裝飾器:
import time from functools import wraps def rate_limit(max_calls, period): call_times = [] def decorator(func): @wraps(func) def wrapper(*args, **kwargs): current_time = time.time() call_times[:] = [t for t in call_times if current_time - t < period] if len(call_times) >= max_calls: raise Exception(f"請求頻率超過限制:{max_calls}次/{period}秒") call_times.append(current_time) return func(*args, **kwargs) return wrapper return decorator # 使用示例 class CustomAPI: @rate_limit(max_calls=50, period=60) def get_product_detail(self, product_id, platform): # 實際請求代碼 pass

解決了頻率問題,又遇到數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一的難題。京東、拼多多返回的JSON結(jié)構(gòu)和淘寶差別很大,尤其是商品屬性字段命名千奇百怪。那段時間天天對著三個平臺的API文檔做字段映射,寫了一堆適配代碼。后來學(xué)聰明了,抽象出一個數(shù)據(jù)格式化函數(shù):
def format_product_data(raw_data, platform):
if platform == "taobao":
return {
"title": raw_data.get("title", ""),
"price": raw_data.get("price_info", {}).get("current_price", 0),
"stock": raw_data.get("stock_info", {}).get("available", 0)
}
elif platform == "jd":
return {
"title": raw_data.get("name", ""),
"price": raw_data.get("jd_price", 0),
"stock": raw_data.get("quantity", 0)
}
# 其他平臺適配
return {}

還有一次印象特別深,當(dāng)時服務(wù)器半夜突然報警,查日志發(fā)現(xiàn)是API返回數(shù)據(jù)格式變了。原來平臺做了版本升級,但文檔沒及時更新。吃一塹長一智,后來每次調(diào)用API都會加一層數(shù)據(jù)校驗:
def validate_product_data(data):
required_fields = ["title", "price", "stock"]
for field in required_fields:
if field not in data:
raise ValueError(f"缺少必要字段: {field}")
return True

在緩存處理上也走過彎路。最開始簡單用字典做內(nèi)存緩存,結(jié)果服務(wù)器一重啟數(shù)據(jù)全丟。后來改用Redis,配合cachetools庫實現(xiàn)了帶過期時間的緩存:
import cachetools
from cachetools import TTLCache
import redis
redis_client = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
def redis_cache(key, ttl=300):
def decorator(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
cached_data = redis_client.get(key)
if cached_data:
return eval(cached_data)
result = func(*args, **kwargs)
redis_client.setex(key, ttl, str(result))
return result
return wrapper
return decorator
# 使用示例
@redis_cache(key="product:12345", ttl=600)
def get_cached_product_detail(product_id):
# 實際請求代碼
pass

這些年接觸過不少API服務(wù)商,總結(jié)出幾個挑選的實用標(biāo)準(zhǔn):首先看錯誤碼文檔是否詳細(xì),遇到問題能快速定位;其次測試響應(yīng)速度,超過500ms的基本就不考慮了;最后一定要有歷史調(diào)用記錄查詢功能,排查問題特別有用。
現(xiàn)在做項目,都會先寫個簡易的測試腳本,專門用來調(diào)試API。把請求參數(shù)、響應(yīng)結(jié)果、錯誤信息都打印出來,還會加一些斷言:
import unittest
class TestProductAPI(unittest.TestCase):
def setUp(self):
self.api = CustomAPI()
def test_get_product_detail(self):
result = self.api.get_product_detail("12345", "taobao")
self.assertEqual(isinstance(result, dict), True)
self.assertTrue("title" in result)
if __name__ == '__main__':
unittest.main()

這些代碼都是從實際項目里摳出來的片段,雖然不是完整工程,但每個功能都經(jīng)過反復(fù)調(diào)試。希望這些實戰(zhàn)經(jīng)驗和代碼示例,能給正在做電商開發(fā)的朋友一些啟發(fā)。如果在API調(diào)用上遇到啥奇葩問題,歡迎評論區(qū)交流,一個專攻電商API數(shù)據(jù)程序猿。
?審核編輯 黃宇
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