淘宝图搜 API 接口即拍立淘 API 接口-CRMEB社区

淘宝图搜 API 接口即拍立淘 API 接口

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淘宝图搜 API 接口即拍立淘 API 接口，它可实时输出与上传图片相似的商品数据，数据以 JSON 格式返回。以下是具体介绍：
请求方式与参数：通常使用 HTTP POST 方式请求。关键参数为pic_url或imgid，即图片地址，支持淘宝或天猫图片地址，若是外部地址需先调用上传图片接口获取地址。此外，还需传入app_key、app_secret、timestamp等认证参数用于身份标识和签名，result_type可指定返回数据格式，默认为json。
返回数据内容：
数据实时性保障：淘宝图搜 API 接口依托先进的图像识别技术和优化的搜索算法，能快速处理上传图片并在庞大的商品数据库中进行匹配，确保搜索结果快速返回，实现数据的实时输出。但如果淘宝服务器出现故障、网络拥堵等情况，可能会导致数据返回延迟或失败。
使用该 API 时，开发者需先在淘宝开放平台注册账号，创建应用获取相关密钥，并按照平台规定的签名规则生成签名，同时要注意 API 的调用频率限制，避免过度调用导致服务不可用。

模拟淘宝图搜请求

通过分析淘宝图片搜索网络请求，逆向生成有效参数：

import requests
import hashlib
import time

def taobao_image_search(image_path):
    # 1. 获取上传令牌（需动态抓取）
    token_url = "https://kfupload.alibaba.com/mupload"
    token_res = requests.get(token_url).json()
    token = token_res["token"]
    
    # 2. 上传图片获取图片ID
    with open(image_path, "rb") as f:
        upload_data = {
            "file": f,
            "scene": "imageSearch",
            "name": "image.jpg",
            "token": token
        }
        upload_res = requests.post(token_url, files=upload_data).json()
        image_id = upload_res["fs_id"]
    
    # 3. 构造搜索请求（关键加密参数）
    t = int(time.time() * 1000)
    data = {
        "imgid": image_id,
        "qrcode": "",
        "sbid": "",
        "_input_charset": "utf8",
        "bcoffset": "0",
        "t": t
    }
    
    # 4. 生成签名（需逆向加密算法）
    sign_str = f"{data['imgid']}&{t}&12574478"  # 需动态调整
    sign = hashlib.md5(sign_str.encode()).hexdigest()
    
    # 5. 发送搜索请求
    headers = {
        "Referer": "https://s.taobao.com/search?imgfile="
    }
    params = {
        "imgid": image_id,
        "t": t,
        "sign": sign,
        "app": "imgsearch",
        "sbid": ""
    }
    search_url = "https://s.taobao.com/search"
    response = requests.get(search_url, params=params, headers=headers)
    
    # 6. 解析商品数据
    return parse_results(response.json())

# 示例调用
results = taobao_image_search("target.jpg")

实时数据流输出

from flask import Flask, Response
from flask_socketio import SocketIO, emit
import json

app = Flask(__name__)
socketio = SocketIO(app, cors_allowed_origins="*")

@socketio.on('image_search')
def handle_search(image_data):
    # 1. 接收Base64图片
    img_bytes = base64.b64decode(image_data.split(",")[1])
    
    # 2. 实时处理并分批次推送
    def generate_results():
        # 模拟淘宝搜索流程
        for i, item in enumerate(search_items(img_bytes)):
            # 每0.5秒推送一个结果
            socketio.sleep(0.5)
            emit('search_result', {
                "item_id": item["nid"],
                "title": item["title"],
                "price": item["price"],
                "image": item["pic_url"],
                "progress": f"{(i+1)/10*100}%"
            })
    
    # 3. 启动异步任务
    socketio.start_background_task(generate_results)

if __name__ == "__main__":
    socketio.run(app, port=5000)