依联网 item_search 接口对接全攻略：从入门到精通

依联网作为聚焦工业零部件、自动化设备的 B2B 电商平台，其商品搜索功能（
item_search接口，非官方命名）是获取工业品类商品列表的核心入口。数据包含型号规格、供应商资质、技术参数等工业特有字段，对工业采购选型、供应链分析、供应商筛选等场景具有关键价值。由于平台无公开官方 API，开发者需通过页面解析实现搜索对接。本文系统讲解接口逻辑、参数解析、技术实现及工业场景适配策略，助你构建稳定的工业商品列表获取系统。

一、接口基础认知（核心功能与场景）

核心功能依联网
item_search接口通过关键词、分类、技术参数等条件筛选商品，返回符合条件的列表数据，核心字段聚焦工业特性：

基础信息：商品 ID（
item_id）、标题（含型号 / 规格）、主图、品牌、类目（如 “传感器”“减速机”）、详情页 URL价格信息：含税单价、最小起订量（MOQ）、批量折扣（如 “500 件以上 9 折”）、价格区间（多规格商品）技术属性：核心参数（如 “额定电压 24V”“防护等级 IP67”）、执行标准（如 “IEC 61131”）、型号兼容性供应商信息：企业名称、资质标签（如 “ISO9001”“军工认证”）、所在地（如 “上海松江工业区”）交易数据：库存状态（现货 / 期货）、交货周期（如 “3-5 工作日”）、成交记录（如 “已售 1200+”）

典型应用场景

工业采购选型：搜索 “接近开关”，按 “防护等级 IP67 + 现货” 筛选，对比不同供应商的价格与交货周期供应链优化：筛选 “伺服电机” 类目下 “日产能 500+” 的供应商，评估供货稳定性替代型号查询：通过 “兼容型号” 关键词搜索，找到停产型号的替代产品市场分析：统计 “PLC 控制器” 的品牌分布、价格区间及主流技术参数

接口特性

工业专业性：筛选条件与数据字段深度结合工业场景（如 “额定功率”“安装方式”）非官方性：依赖 HTML 解析，无公开 API，页面结构以静态为主（工业平台更新频率低）反爬机制：包含 IP 限制（高频请求封锁）、User-Agent 校验、Cookie 验证（部分价格需登录）分页结构：默认每页 30 条，最多支持 30 页（约 900 条结果），分页参数通过 URL 传递多规格支持：部分商品含多型号 / 规格，列表页需展示核心规格差异（如 “电压 24V/110V”）

二、对接前置准备（参数与 URL 结构）

开发环境

开发语言：Python（推荐，适合处理表格类参数解析与反爬）核心库：
网络请求：
requests（同步）、
aiohttp（异步批量搜索）页面解析：
BeautifulSoup（静态 HTML）、
lxml（XPath 提取列表数据）反爬工具：
fake_useragent（随机 UA）、
proxy_pool（代理 IP 池）数据处理：
re（正则提取型号、参数）、
urllib.parse（URL 参数编码）

搜索 URL 结构与核心参数依联网搜索页基础 URL 为：
https://www.yilianwang.com/search/，核心参数通过查询字符串传递：

排序参数表依联网搜索支持工业采购常用排序方式，对应
sort参数值如下：

分类 ID 与技术参数映射

分类 ID：访问依联网分类页（
https://www.yilianwang.com/category/），通过开发者工具查看类目链接的
href（如
/category/102/中的
102为传感器分类 ID）；技术参数映射：通过商品详情页的参数表提取 “参数名 – 字段名” 映射（如 “额定电压” 对应
voltage，“防护等级” 对应
protection），用于
param参数构建。

三、接口调用流程（基于页面解析）

以 “搜索防护等级 IP67 的 24V 接近开关，价格 100-500 元，仅看现货，按销量降序排序” 为例，流程为参数组装→URL 构建→请求发送→列表解析→分页遍历：

URL 构建示例组合参数生成目标搜索 URL：

python

keyword = "接近开关"
cat_id = "102"  # 传感器分类ID
price_min = 100
price_max = 500
param = "voltage:24V;protection:IP67"  # 技术参数
cert = "iso9001"  # 需ISO9001认证
stock = 1  # 仅现货
sort = "sales"  # 销量降序
page = 1
# 关键词URL编码
encoded_keyword = urllib.parse.quote(keyword, encoding="utf-8")
# 构建URL
url = f"https://www.yilianwang.com/search/?keyword={encoded_keyword}&cat_id={cat_id}&price_min={price_min}&price_max={price_max}&param={param}&cert={cert}&stock={stock}&sort={sort}&page={page}"

请求头与反爬伪装模拟工业采购人员浏览器行为，需包含登录态 Cookie 以获取完整价格信息：

python

headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/118.0.0.0 Safari/537.36",
    "Referer": "https://www.yilianwang.com/category/",
    "Accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8",
    "Cookie": "SESSION=xxx; user_token=xxx"  # 登录后从浏览器获取
}

页面解析与数据提取搜索结果列表通常在 HTML 的
<div class="product-item">标签内，每条商品信息包含以下核心字段：

分页处理

分页通过
page参数控制，前 30 页为有效数据，超过则返回空结果；终止条件：当前页商品数量 < 30（最后一页）或页码≥30；分页间隔：每页请求间隔 4-6 秒（随机波动），工业平台对高频访问敏感，需严格控制频率。

四、代码实现示例（Python）

以下是
item_search接口的完整实现，包含多条件筛选、分页遍历、数据解析及反爬处理：

import requests
import time
import random
import re
import urllib.parse
from bs4 import BeautifulSoup
from fake_useragent import UserAgent
from typing import List, Dict
# 封装好API供应商demo url=https://console.open.onebound.cn/console/?i=Lex
class YilianwangSearchApi:
    def __init__(self, proxy_pool: List[str] = None, cookie: str = ""):
        self.base_url = "https://www.yilianwang.com/search/"
        self.ua = UserAgent()
        self.proxy_pool = proxy_pool  # 代理池列表，如["http://ip:port", ...]
        self.cookie = cookie  # 登录态Cookie（用于获取完整价格）
        # 分类ID映射（工业类目简化版）
        self.category_map = {
            "传感器": "102",
            "电机": "205",
            "PLC控制器": "301",
            "减速机": "403"
        }
        # 技术参数名映射（参数显示名→接口参数名）
        self.param_map = {
            "额定电压": "voltage",
            "防护等级": "protection",
            "安装方式": "installation",
            "检测距离": "distance"
        }
 
    def _get_headers(self) -> Dict[str, str]:
        """生成随机请求头"""
        headers = {
            "User-Agent": self.ua.random,
            "Referer": "https://www.yilianwang.com/category/",
            "Accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8"
        }
        if self.cookie:
            headers["Cookie"] = self.cookie
        return headers
 
    def _get_proxy(self) -> Dict[str, str]:
        """随机获取代理"""
        if self.proxy_pool and len(self.proxy_pool) > 0:
            proxy = random.choice(self.proxy_pool)
            return {"http": proxy, "https": proxy}
        return None
 
    def _clean_price(self, price_str: str) -> float:
        """清洗价格字符串（去除¥、含税、文字）"""
        if not price_str:
            return 0.0
        price_str = re.sub(r"[^d.]", "", price_str)
        return float(price_str) if price_str else 0.0
 
    def _clean_moq(self, moq_str: str) -> int:
        """清洗起订量（提取数字）"""
        if not moq_str:
            return 1
        moq_num = re.search(r"d+", moq_str)
        return int(moq_num.group()) if moq_num else 1
 
    def _parse_param(self, param_dict: Dict[str, str]) -> str:
        """将参数字典转换为接口param格式（如{"额定电压": "24V"} → "voltage:24V"）"""
        param_list = []
        for display_name, value in param_dict.items():
            if display_name in self.param_map:
                param_key = self.param_map[display_name]
                param_list.append(f"{param_key}:{value}")
        return ";".join(param_list)
 
    def _parse_item(self, item_soup) -> Dict[str, str]:
        """解析单条商品数据"""
        # 提取商品ID
        link = item_soup.select_one("a.product-title")["href"]
        item_id = re.search(r"/product/(w+).html", link).group(1) if link else ""
 
        # 提取核心参数标签（如24V、IP67）
        core_params = [tag.text.strip() for tag in item_soup.select(".param-tags span")]
 
        # 提取供应商资质
        certifications = [tag.text.strip() for tag in item_soup.select(".cert-tags span")]
 
        return {
            "item_id": item_id,
            "title": item_soup.select_one(".product-title")?.text.strip() or "",
            "main_image": item_soup.select_one(".product-img img")?.get("src") or "",
            "url": f"https://www.yilianwang.com{link}" if link.startswith("/") else link,
            "price": {
                "current": self._clean_price(item_soup.select_one(".price-tax")?.text or ""),
                "min_order": self._clean_moq(item_soup.select_one(".moq")?.text or ""),
                "batch_discount": item_soup.select_one(".batch-discount")?.text.strip() or ""
            },
            "core_params": core_params,  # 核心技术参数标签
            "supplier": {
                "name": item_soup.select_one(".supplier-name")?.text.strip() or "",
                "location": item_soup.select_one(".supplier-location")?.text.strip() or "",
                "certifications": certifications
            },
            "trade": {
                "stock_status": item_soup.select_one(".stock-tag")?.text.strip() or "",
                "delivery_cycle": item_soup.select_one(".delivery-cycle")?.text.strip() or "",
                "sales_count": int(re.search(r"d+", item_soup.select_one(".sales-count")?.text or "0").group()) if item_soup.select_one(".sales-count") else 0
            }
        }
 
    def _parse_page(self, html: str) -> List[Dict]:
        """解析页面的商品列表"""
        soup = BeautifulSoup(html, "lxml")
        # 商品列表容器（需根据实际页面结构调整）
        item_list = soup.select("div.product-item")
        return [self._parse_item(item) for item in item_list if item]
 
    def _get_total_pages(self, html: str) -> int:
        """获取总页数"""
        soup = BeautifulSoup(html, "lxml")
        page_box = soup.select_one(".pagination")
        if not page_box:
            return 1
        # 提取最后一页页码
        last_page = page_box.select("a")[-1].text.strip()
        return int(last_page) if last_page.isdigit() else 1
 
    def item_search(self, 
                   keyword: str = "", 
                   category: str = "", 
                   price_min: float = None, 
                   price_max: float = None, 
                   params: Dict[str, str] = None, 
                   cert: List[str] = None, 
                   stock: int = 0, 
                   sort: str = "", 
                   page_limit: int = 5) -> Dict:
        """
        搜索依联网商品列表
        :param keyword: 搜索关键词
        :param category: 分类名称（如“传感器”）或分类ID
        :param price_min: 最低价格（元）
        :param price_max: 最高价格（元）
        :param params: 技术参数字典（如{"额定电压": "24V", "防护等级": "IP67"}）
        :param cert: 资质列表（如["iso9001", "ce"]）
        :param stock: 库存状态（1=现货，0=全部）
        :param sort: 排序方式（price_asc/sales等）
        :param page_limit: 最大页数（默认5）
        :return: 标准化搜索结果
        """
        try:
            # 1. 参数预处理
            if not keyword and not category:
                return {"success": False, "error_msg": "关键词（keyword）和分类（category）至少需提供一个"}
            # 转换分类名称为ID
            if category in self.category_map:
                cat_id = self.category_map[category]
            else:
                cat_id = category if category else ""
            # 处理技术参数
            param_str = self._parse_param(params) if params else ""
            # 处理资质参数
            cert_str = ",".join(cert) if cert else ""
            # 编码关键词
            encoded_keyword = urllib.parse.quote(keyword, encoding="utf-8") if keyword else ""
 
            all_items = []
            current_page = 1
 
            while current_page <= page_limit:
                # 构建参数
                params = {
                    "page": current_page
                }
                if encoded_keyword:
                    params["keyword"] = encoded_keyword
                if cat_id:
                    params["cat_id"] = cat_id
                if price_min is not None:
                    params["price_min"] = price_min
                if price_max is not None:
                    params["price_max"] = price_max
                if param_str:
                    params["param"] = param_str
                if cert_str:
                    params["cert"] = cert_str
                if stock in (0, 1):
                    params["stock"] = stock
                if sort:
                    params["sort"] = sort
 
                # 发送请求（带随机延迟）
                time.sleep(random.uniform(4, 6))  # 工业平台延迟需更高
                headers = self._get_headers()
                proxy = self._get_proxy()
 
                response = requests.get(
                    url=self.base_url,
                    params=params,
                    headers=headers,
                    proxies=proxy,
                    timeout=10
                )
                response.raise_for_status()
                html = response.text
 
                # 解析当前页商品
                items = self._parse_page(html)
                if not items:
                    break  # 无数据，终止分页
 
                all_items.extend(items)
 
                # 获取总页数（仅第一页需要）
                if current_page == 1:
                    total_pages = self._get_total_pages(html)
                    # 修正最大页数（不超过page_limit和30）
                    total_pages = min(total_pages, page_limit, 30)
                    if total_pages < current_page:
                        break
 
                # 若当前页是最后一页，终止
                if current_page >= total_pages:
                    break
 
                current_page += 1
 
            # 去重（基于item_id）
            seen_ids = set()
            unique_items = []
            for item in all_items:
                if item["item_id"] not in seen_ids:
                    seen_ids.add(item["item_id"])
                    unique_items.append(item)
 
            return {
                "success": True,
                "total": len(unique_items),
                "page_processed": current_page,
                "items": unique_items
            }
 
        except requests.exceptions.HTTPError as e:
            if "403" in str(e):
                return {"success": False, "error_msg": "触发反爬，建议更换代理或Cookie", "code": 403}
            if "401" in str(e):
                return {"success": False, "error_msg": "需要登录，请提供有效Cookie", "code": 401}
            return {"success": False, "error_msg": f"HTTP错误: {str(e)}", "code": response.status_code}
        except Exception as e:
            return {"success": False, "error_msg": f"搜索失败: {str(e)}", "code": -1}
# 封装好API供应商demo url=https://console.open.onebound.cn/console/?i=Lex
# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    # 代理池（替换为有效代理）
    PROXIES = [
        "http://123.45.67.89:8888",
        "http://98.76.54.32:8080"
    ]
    # 登录态Cookie（从浏览器获取，用于完整价格）
    COOKIE = "SESSION=xxx; user_token=xxx"
 
    # 初始化API客户端
    search_api = YilianwangSearchApi(proxy_pool=PROXIES, cookie=COOKIE)
 
    # 搜索“接近开关”，分类“传感器”，价格100-500元，技术参数24V+IP67，ISO9001认证，仅现货，按销量降序，最多3页
    result = search_api.item_search(
        keyword="接近开关",
        category="传感器",
        price_min=100,
        price_max=500,
        params={"额定电压": "24V", "防护等级": "IP67"},
        cert=["iso9001"],
        stock=1,
        sort="sales",
        page_limit=3
    )
 
    if result["success"]:
        print(f"搜索成功：共找到 {result['total']} 件商品，处理 {result['page_processed']} 页")
        for i, item in enumerate(result["items"][:5]):  # 打印前5条
            print(f"
商品 {i+1}:")
            print(f"标题：{item['title'][:50]}...")  # 截断长标题
            print(f"价格：￥{item['price']['current']} | 起订量：{item['price']['min_order']}件 | 折扣：{item['price']['batch_discount']}")
            print(f"核心参数：{', '.join(item['core_params'])}")
            print(f"供应商：{item['supplier']['name']}（{item['supplier']['location']}） | 资质：{', '.join(item['supplier']['certifications'])}")
            print(f"交易信息：{item['trade']['stock_status']} | 交货周期：{item['trade']['delivery_cycle']} | 已售：{item['trade']['sales_count']}件")
            print(f"详情页：{item['url']}")
    else:
        print(f"搜索失败：{result['error_msg']}（错误码：{result.get('code')}）")

五、关键技术难点与解决方案

工业技术参数筛选（param 参数构建）

问题：技术参数是工业搜索的核心条件（如 “24V 电压”“IP67 防护”），但平台接口要求参数名与前端显示名不一致（如 “额定电压” 对应
voltage），需精准映射。解决方案：
建立 “显示名 – 接口参数名” 映射表（如
param_map中 “防护等级” 对应
protection），用户输入显示名时自动转换；对复杂参数（如 “安装方式 = 嵌入式”），通过详情页参数表逆向获取完整键值对，确保筛选生效；示例代码中
_parse_param函数自动转换参数字典为接口格式，降低使用门槛。

多规格商品处理

问题：工业商品常含多型号 / 规格（如 “电压 24V/110V”），列表页需区分核心规格差异，避免采购错误。解决方案：
提取
.param-tags中的规格标签（如
["24V", "110V"]），结构化存储为
core_params字段；价格字段标注 “多规格”，引导用户通过
item_get接口获取详细规格报价；对关键规格（如电压、功率）进行优先级排序，确保列表页优先展示核心差异。

反爬机制对抗

问题：依联网作为工业采购平台，对异常访问敏感，高频请求会触发 IP 封锁（403 错误）或会话失效，影响数据连续性。解决方案：
代理 IP 策略：使用高匿代理池，优先选择工业集中地区（长三角、珠三角）的 IP，每 3 页切换一次；请求频率控制：单 IP 每分钟请求≤1 次，两次请求间隔 4-6 秒（模拟采购人员仔细比对参数的行为）；Cookie 池管理：维护多个登录态 Cookie（通过不同企业账号获取），随机携带以降低单一账号风险；异常重试：对 403 错误，延迟 10 秒后用新代理 + 新 Cookie 重试，最多 3 次，确保关键数据获取。

供应商资质筛选（cert 参数）

问题：工业采购对供应商资质要求严格（如 ISO9001、CE 认证），但资质标签格式多样（如 “ISO 9001”“ISO9001 认证”），需统一匹配。解决方案：
建立资质关键词映射表（如 “iso9001” 匹配 “ISO 9001”“ISO9001 认证”）；
cert参数传入标准化资质代码（如
iso9001），接口自动匹配包含该关键词的供应商；结果中保留原始资质标签（如
["ISO9001认证", "CE"]），便于人工复核。

六、最佳实践与合规要点

系统架构设计采用 “精准低频采集” 架构，适配工业平台特性：

任务分发层：通过消息队列（如 RabbitMQ）分发搜索任务，控制单任务并发数≤1；采集层：多节点并行采集，每个节点绑定独立代理池（含工业集中区 IP），节点间请求间隔≥10 秒；存储层：用 Redis 缓存热门搜索结果（48 小时过期，工业商品数据更新慢），MySQL 存储历史数据（用于供应商评估）；监控层：实时监控代理存活率、参数筛选有效性，异常时通过企业微信告警。

性能优化策略

异步批量搜索：使用
aiohttp并发处理多关键词（如 “接近开关”“光电开关”），控制并发数≤1，适配低频率限制；按需解析：列表页优先提取
item_id、价格、核心参数等关键字段，详细技术参数通过后续
item_get接口补充；热点抑制：对同一关键词 + 参数组合的搜索，24 小时内仅处理 1 次（返回缓存结果）。

合规性与风险控制

访问限制：单 IP 日搜索请求≤30 次，避免对平台服务器造成压力，符合工业平台访问规范；数据使用边界：不得将数据用于恶意竞价、商业泄露或伪造供应商资质，需注明数据来源 “依联网”；行业合规：工业参数涉及安全生产标准，使用时需遵守《标准化法》《产品质量法》，确保参数准确性，避免因数据错误导致采购风险。

七、总结

依联网
item_search接口的对接核心在于工业技术参数的精准映射（param 参数构建）、供应商资质的有效筛选及低频率高稳定性的采集策略。开发者需重点关注：

技术参数 “显示名 – 接口名” 映射表的维护（确保筛选条件生效）；多规格商品的核心参数提取（避免采购错误）；代理池与请求频率的精细化控制（应对严格反爬）。

通过本文的技术方案，可构建稳定的工业商品搜索系统，为工业采购、供应链分析等场景提供可靠数据支持。实际应用中，需根据平台最新页面结构动态调整解析规则，平衡数据获取效率与合规性。

需要进一步了解工业参数映射表的完整版本或供应商资质匹配规则，可以告诉我，我会补充相关内容