爱回收商品详情接口全方位对接指南：从认证机制到数据提取最佳实践（附 Python 代码 + 成色数据处理）

在二手数码回收业务对接中，爱回收商品详情接口是获取设备估价、成色分级、回收方式等核心数据的关键入口 —— 不同于普通电商商品，回收类商品需重点处理 “成色编码映射”“实时估价波动”“回收渠道差异” 等特殊场景。本文参考标准化接口对接逻辑，结合爱回收平台特色，拆解从认证到数据落地的全流程，提供可直接复用的代码方案，解决签名失败、成色解析混乱、估价数据延迟等常见问题。

一、接口对接前置准备

1. 核心参数与权限说明（需平台申请）

调用爱回收商品详情接口前（ https://o0b.cn/lin ），需先从平台获取专属凭证，确保请求合法性，关键参数如下：

2. 签名生成规则（爱回收特色逻辑）

爱回收采用 HMAC-MD5 签名机制，相比普通 MD5 增加密钥二次校验，步骤如下（少一步都可能失败）：

1. 参数筛选：仅保留非空的请求参数（含公共参数与condition_type等私有参数），排除sign本身；
2. 字典序排序：按参数名首字母字典序升序排列（如app_key在condition_type前，product_id在timestamp前）；
3. 字符串拼接：按 “key=value&key=value” 格式拼接排序后的参数（例：app_key=xxx&condition_type=2&product_id=123×tamp=1719000000000）；
4. 密钥拼接：在拼接字符串末尾添加 “&secret=xxx”（xxx 为app_secret，注意前缀有 “&secret=”）；
5. HMAC-MD5 加密：将最终字符串用app_secret作为密钥进行 HMAC-MD5 加密，结果转为小写，即为sign值。

二、核心技术实现（适配回收场景）

1. 接口调用客户端（含成色解析 + 缓存）

针对爱回收 “估价实时变”“成色类型多” 的特点，客户端需额外处理成色编码映射、估价区间提取、短时效缓存，代码如下：

import requestsimport hashlibimport hmacimport timeimport jsonfrom threading import Lockfrom cachetools import TTLCacheclass AihuishouProductClient:    """爱回收商品详情接口客户端（含签名、成色解析、短时效缓存）"""        # 爱回收成色编码映射（固定对应关系，避免解析混乱）    CONDITION_MAP = {        1: "全新未拆封",        2: "95新（轻微使用痕迹）",        3: "9新（明显使用痕迹，无功能问题）",        4: "8新（较多使用痕迹，无功能问题）",        5: "7新及以下（明显磨损或轻微功能瑕疵）"    }        def __init__(self, app_key, app_secret, timeout=8, max_retries=2, cache_ttl=600):        """        初始化客户端        :param app_key: 平台分配app_key        :param app_secret: 平台分配app_secret        :param timeout: 请求超时时间（秒），默认8秒（回收接口响应较快）        :param max_retries: 失败重试次数，默认2次        :param cache_ttl: 缓存有效期（秒），默认10分钟（适配估价实时性）        """        self.app_key = app_key        self.app_secret = app_secret        self.base_url = "https://api.aihuishou.com/product/detail"  # 接口固定地址        self.timeout = timeout        self.max_retries = max_retries        # 短时效缓存：避免频繁调用导致估价数据重复获取        self.cache = TTLCache(maxsize=1000, ttl=cache_ttl)        self.cache_lock = Lock()  # 缓存操作线程锁        def _generate_sign(self, params):        """生成爱回收HMAC-MD5签名"""        # 1. 筛选非空参数并字典序排序        valid_params = {k: v for k, v in params.items() if v is not None}        sorted_params = sorted(valid_params.items(), key=lambda x: x[0])        # 2. 拼接"key=value&key=value"格式        param_str = "&".join([f"{k}={v}" for k, v in sorted_params])        # 3. 追加"&secret=app_secret"        sign_str = f"{param_str}&secret={self.app_secret}"        # 4. HMAC-MD5加密（密钥为app_secret）        hmac_obj = hmac.new(            self.app_secret.encode("utf-8"),            sign_str.encode("utf-8"),            hashlib.md5        )        return hmac_obj.hexdigest().lower()        def _get_cache_key(self, product_id, condition_type=None):        """生成缓存键（区分商品ID和成色类型）"""        cond_suffix = f"_cond{condition_type}" if condition_type else "_default"        return f"aihuishou_{product_id}{cond_suffix}"        def get_product_detail(self, product_id, condition_type=None, use_cache=True):        """        核心方法：获取爱回收商品详情（含估价、成色、回收方式）        :param product_id: 回收商品ID        :param condition_type: 设备成色类型（可选，见CONDITION_MAP）        :param use_cache: 是否使用缓存（默认启用，实时场景可关闭）        :return: 结构化商品数据（None表示失败）        """        # 1. 先查缓存（避免重复请求）        if use_cache:            cache_key = self._get_cache_key(product_id, condition_type)            with self.cache_lock:                if cache_key in self.cache:                    print(f"[缓存命中] 商品{product_id}（成色：{condition_type}）")                    return self.cache[cache_key]                # 2. 构建基础请求参数        base_params = {            "app_key": self.app_key,            "product_id": product_id,            "timestamp": str(int(time.time() * 1000)),  # 毫秒级时间戳            "condition_type": condition_type  # 可选参数，非空才传入        }        # 过滤None值（避免参数格式错误）        base_params = {k: v for k, v in base_params.items() if v is not None}                # 3. 生成签名并添加到参数        base_params["sign"] = self._generate_sign(base_params)                # 4. 发送请求（带重试机制）        retry_count = 0        while retry_count < self.max_retries:            try:                response = requests.get(                    url=self.base_url,                    params=base_params,                    headers={"User-Agent": "AihuishouProductClient/1.0"},                    timeout=self.timeout                )                response.raise_for_status()  # 捕获4xx/5xx错误                                # 5. 解析JSON响应                try:                    result = response.json()                except json.JSONDecodeError:                    print(f"商品{product_id}：响应非JSON格式，解析失败")                    retry_count += 1                    continue                                # 6. 处理业务错误（爱回收code=200为成功）                if result.get("code") != 200:                    error_msg = result.get("msg", "未知错误")                    print(f"商品{product_id}：接口错误 - {error_msg}（code:{result.get('code')}）")                    # 签名/参数错误无需重试                    if result.get("code") in [401, 402]:  # 401=签名错，402=参数错                        return None                    retry_count += 1                    continue                                # 7. 解析回收特色数据                parsed_data = self._parse_recycle_data(result.get("data", {}), condition_type)                if not parsed_data:                    print(f"商品{product_id}：数据解析为空，跳过")                    return None                                # 8. 写入缓存                if use_cache:                    with self.cache_lock:                        self.cache[cache_key] = parsed_data                                return parsed_data                        except requests.exceptions.RequestException as e:                print(f"商品{product_id}：请求异常 - {str(e)}")                retry_count += 1                time.sleep(1)  # 重试前休眠1秒                print(f"商品{product_id}：超过{self.max_retries}次重试，获取失败")        return None        def _parse_recycle_data(self, raw_data, condition_type):        """解析爱回收回收特色数据（核心：估价、成色、回收方式）"""        if not isinstance(raw_data, dict):            return None                # 1. 基础商品信息（设备型号、品牌、规格）        base_info = {            "product_id": raw_data.get("productId", ""),            "brand": raw_data.get("brandName", ""),  # 如"苹果"            "model": raw_data.get("modelName", ""),  # 如"iPhone 15 Pro"            "spec": raw_data.get("specInfo", ""),    # 如"256GB·黑色"            "release_year": raw_data.get("releaseYear", "")  # 发布年份（回收估价参考）        }                # 2. 估价信息（区分不同成色的估价区间）        price_info = self._parse_price(raw_data.get("priceRange", {}), condition_type)                # 3. 回收方式与服务（上门/邮寄、质检周期）        service_info = {            "recycle_methods": [                "上门回收" if method == 1 else "邮寄回收"                 for method in raw_data.get("recycleMethods", [])            ],            "inspection_cycle": raw_data.get("inspectionCycle", "24小时内"),  # 质检周期            "payment_time": raw_data.get("paymentTime", "质检通过后2小时内")   # 打款时间        }                # 4. 成色说明（当前查询成色+支持的成色列表）        condition_info = {            "current_condition": self.CONDITION_MAP.get(condition_type, "未指定"),            "supported_conditions": [                {"code": k, "name": v} for k, v in self.CONDITION_MAP.items()            ]        }                return {            "base_info": base_info,            "price_info": price_info,            "service_info": service_info,            "condition_info": condition_info,            "parse_time": time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime())        }        def _parse_price(self, raw_price, condition_type):        """解析估价信息（爱回收按成色返回不同估价区间）"""        if not raw_price:            return {"price_range": "未知", "currency": "人民币"}                # 若指定成色，优先取对应成色估价；否则取默认区间        if condition_type and str(condition_type) in raw_price:            price = raw_price[str(condition_type)]            return {                "price_range": f"{price.get('min')}-{price.get('max')}元",                "currency": "人民币",                "note": "按指定成色计算"            }        else:            # 默认取全成色区间（min取最小，max取最大）            all_prices = list(raw_price.values())            min_total = min([p.get('min', 0) for p in all_prices])            max_total = max([p.get('max', 0) for p in all_prices])            return {                "price_range": f"{min_total}-{max_total}元",                "currency": "人民币",                "note": "全成色区间（指定成色可获取更精准估价）"            }

三、实战示例（贴合回收业务场景）

1. 单商品精准估价查询（指定成色）

def single_product_demo():    """单商品查询示例：查iPhone 15 Pro 256GB的95新估价"""    # 1. 替换为自身的app_key和app_secret（从爱回收开放平台申请）    APP_KEY = "your_aihuishou_app_key"    APP_SECRET = "your_aihuishou_app_secret"    # 2. 目标商品ID（假设iPhone 15 Pro 256GB的product_id为10086）    TARGET_PRODUCT_ID = "10086"    # 3. 指定成色：95新（对应condition_type=2）    TARGET_CONDITION = 2        # 4. 初始化客户端（缓存10分钟，适配估价实时性）    client = AihuishouProductClient(        app_key=APP_KEY,        app_secret=APP_SECRET,        cache_ttl=600    )        # 5. 获取并打印详情    print(f"开始查询商品ID {TARGET_PRODUCT_ID}（{client.CONDITION_MAP[TARGET_CONDITION]}）...")    product_detail = client.get_product_detail(        product_id=TARGET_PRODUCT_ID,        condition_type=TARGET_CONDITION    )        if product_detail:        print("\n=== 爱回收商品详情 ===")        print(f"设备型号：{product_detail['base_info']['brand']} {product_detail['base_info']['model']}")        print(f"规格配置：{product_detail['base_info']['spec']}")        print(f"查询成色：{product_detail['condition_info']['current_condition']}")        print(f"精准估价：{product_detail['price_info']['price_range']}")        print(f"回收方式：{', '.join(product_detail['service_info']['recycle_methods'])}")        print(f"质检周期：{product_detail['service_info']['inspection_cycle']}")    else:        print(f"\n商品{TARGET_PRODUCT_ID}详情获取失败")if __name__ == "__main__":    single_product_demo()

2. 批量商品回收数据采集（多型号 + 多成色）

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completeddef batch_product_demo():    """批量采集示例：多型号+多成色组合查询"""    APP_KEY = "your_aihuishou_app_key"    APP_SECRET = "your_aihuishou_app_secret"    # 批量任务：(product_id, condition_type) 组合    BATCH_TASKS = [        ("10086", 2),  # iPhone 15 Pro 256GB - 95新        ("10087", 3),  # 华为Mate 60 Pro 512GB - 9新        ("10088", 4),  # 小米14 256GB - 8新        ("10089", 1)   # 三星S24 Ultra 512GB - 全新    ]    MAX_WORKERS = 2  # 并发数（爱回收接口建议≤2，避免频率限制）        # 初始化客户端    client = AihuishouProductClient(APP_KEY, APP_SECRET)    batch_result = []        print(f"开始批量采集 {len(BATCH_TASKS)} 个商品回收数据（并发：{MAX_WORKERS}）...")        # 多线程提交任务    with ThreadPoolExecutor(max_workers=MAX_WORKERS) as executor:        future_map = {            executor.submit(client.get_product_detail, task[0], task[1]): task             for task in BATCH_TASKS        }                # 处理结果        for future in as_completed(future_map):            product_id, cond_type = future_map[future]            try:                data = future.result()                if data:                    batch_result.append(data)                    print(f"✅ 商品{product_id}（{client.CONDITION_MAP[cond_type]}）采集成功")                else:                    print(f"❌ 商品{product_id}（{client.CONDITION_MAP[cond_type]}）采集失败")            except Exception as e:                print(f"⚠️  商品{product_id}处理异常：{str(e)}")        # 输出批量统计    print(f"\n=== 批量采集完成 ===")    print(f"总任务数：{len(BATCH_TASKS)}")    print(f"成功数：{len(batch_result)}")    print(f"失败数：{len(BATCH_TASKS) - len(batch_result)}")# 运行批量示例# if __name__ == "__main__":#     batch_product_demo()

四、回收场景专属避坑指南

1. 成色编码别搞混：固定映射是关键

• 爱回收成色condition_type为整数编码（1-5），而非文字，需用CONDITION_MAP映射成可读文字（如 2→95 新）；
• 若接口返回 “成色类型不支持”，检查condition_type是否在 1-5 范围内（部分老机型仅支持 3-5 成色）。

2. 估价数据别缓存太久：10 分钟是上限

• 回收估价受市场波动影响（如新机发布后旧机估价下跌），缓存时间建议≤10 分钟，实时场景（如用户实时查询）可关闭缓存；
• 缓存键需包含product_id+condition_type（同一商品不同成色估价不同，避免缓存污染）。

3. 回收方式字段要适配：枚举值会更新

• 爱回收recycleMethods返回整数列表（1 = 上门，2 = 邮寄），若新增 “门店回收”（如 3 = 门店），需及时更新_parse_recycle_data中的映射逻辑；
• 部分偏远地区不支持上门回收，需在业务层判断recycle_methods是否包含 “上门回收”。

4. 时间戳别踩坑：毫秒级 + 时差控制

• 爱回收要求时间戳为毫秒级（普通接口多为秒级），需用int(time.time() * 1000)生成；
• 服务器时间为 UTC+8，本地时间若偏差超过 5 分钟，会返回 “时间戳无效”，需同步本地时间。

五、常见问题快速排查