建议用API来获取电商的商品数据，但还是需要用爬虫
在电商数据获取中，“优先用 API、辅以爬虫”是务实策略。API 满足合规稳定的核心需求，而爬虫则在权限限制、数据不全、成本过高或跨平台整合时发挥关键补充作用。本文从 API 局限性、爬虫不可替代场景及协同方案三方面，详解如何高效结合两者，实现合规又全面的数据采集与应用。
【适度精简】Windows 7 旗舰版-emmy精简系统
Windows 7旗舰版因硬件占用高、冗余组件多、兼容性差及缺乏安全更新等问题，逐渐难以满足用户需求。适度精简版通过去除无用组件、优化性能与安全性，提升老旧设备运行效率，增强兼容性与稳定性，同时保留用户熟悉的操作界面，降低学习成本，满足个性化需求，延续Windows 7的实用价值。
小红书商品列表API数据解析（附代码）
本内容介绍了小红书商品列表API的用途及调用方式，适用于电商分析与市场研究。接口支持HTTP GET请求，返回JSON格式商品信息，包含标题、价格、销量、商家名称等字段。文中提供了基于Python的完整请求示例，使用requests库实现，并包含请求头设置和参数传递方式，便于开发者快速集成与测试。
什么类型的项目会优先选择Headless CMS
Headless CMS的核心价值在于内容与展示的解耦，当项目需要跨终端、高定制化前端、敏捷迭代或强扩展性时，它会成为更优选择；而在小规模、低预算、内容简单且稳定的场景中，传统CMS则更具实用性。
ReasonRank：从关键词匹配到逻辑推理，排序准确性大幅超越传统方法
ReasonRank是一种创新段落重排系统，采用自动化数据合成与两阶段训练（监督微调+强化学习），在BRIGHT等测试中超越更大模型，显著提升信息检索中的推理能力。
Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在电商用户流失预测与留存策略制定中的应用（217）
本文探讨 Java 大数据与机器学习在电商用户流失预测与留存策略中的应用。通过构建高精度预测模型与动态分层策略，助力企业提前识别流失用户、精准触达，实现用户留存率与商业价值双提升，为电商应对用户流失提供技术新思路。
电商程序猿开发实录：淘宝商品python（2）
本文分享了开发者在对接淘宝商品详情API过程中的真实经历，涵盖权限申请、签名验证、限流控制、数据解析及消息订阅等关键环节，提供了实用的Python代码示例，帮助开发者高效调用API，提升系统稳定性与数据处理能力。
京东店铺所有商品API响应数据解析
京东店铺商品API由京东开放平台提供，可获取指定店铺的商品基础信息、价格、库存及销量等数据，适用于商品管理、竞品分析、价格监控等场景。支持HTTPS请求、JSON格式返回，提供Python示例，便于第三方系统集成与数据应用。
Java 大视界 -- 基于 Java 的大数据实时流处理在能源行业设备状态监测与故障预测中的应用（210）
本篇文章探讨了基于 Java 的大数据实时流处理技术在能源行业设备状态监测与故障预测中的应用。文章分析了传统能源设备运维的局限性，如人工巡检效率低、数据处理滞后等问题，并引入 Java 大数据技术作为解决方案。通过实时流处理引擎如 Apache Flink，实现多源异构数据的采集、清洗与异常检测，提升了设备监测的实时性与准确性。同时，文章还介绍了数字孪生、边缘计算等前沿技术的融合应用，并结合国家电网和海上风电场的实际案例，展示了 Java 大数据技术在提升运维效率、降低故障风险和节约成本方面的显著效果。
DataWorks接入Qwen3-Coder！数据开发再提速！
阿里云DataWorks平台正式接入Qwen3-Coder模型，用户通过DataWorks Copilot智能助手，可实现自然语言交互完成代码生成、续写、优化等操作，显著提升数据开发与分析效率。同时支持Qwen-Code和Claude Code命令行Agent安装，助力Notebook智能高效落地。
京东商品详情API响应数据解析
京东开放平台提供多种API接口，可获取商品标题、价格、库存、详情描述等120+字段信息，支持分钟级更新。核心接口包括商品基础信息、详情及SKU查询，适用于比价、监控、营销分析等电商场景。文章还附Python调用示例，便于开发者快速集成。
大语言模型也可以进行图像分割：使用Gemini实现工业异物检测完整代码示例
本文将通过一个实际应用场景——工业传送带异物检测，详细介绍如何利用Gemini的图像分割能力构建完整的解决方案。
Java 大视界 ——Java 大数据在智能供应链库存优化与成本控制中的应用策略（172）
本文围绕 Java 大数据在智能供应链库存优化与成本控制中的应用展开，剖析库存管理现状与挑战，阐述大数据技术应用策略，结合真实案例与代码给出实操方案，助力企业提升库存管理效能，降低运营成本。
Java 大视界 -- Java 大数据在智能教育学习社区用户互动分析与社区活跃度提升中的应用（274）
本文系统阐述 Java 大数据技术在智能教育学习社区中的深度应用，涵盖数据采集架构、核心分析算法、活跃度提升策略及前沿技术探索，为教育数字化转型提供完整技术解决方案。
解决RAG检索瓶颈：RAPL线图转换让知识图谱检索准确率提升40%
本文探讨了RAPL框架，一种创新的人工智能架构，用于改进知识图谱环境下的检索增强生成系统。RAPL通过线图转换和合理化监督技术，构建高效且可泛化的检索器，显著提升大型语言模型在知识问答中的准确性和可解释性。文章分析了现有RAG系统的缺陷，即最短路径并非总是合理路径，并提出RAPL的三步解决方案：利用大型语言模型生成高质量训练数据、将知识图谱转换为线图以实现基于路径的推理，以及通过双向图神经网络进行路径检索。实验结果表明，RAPL不仅提高了检索精度，还缩小了小型与大型语言模型间的性能差距，推动了更高效、透明的AI系统发展。
SnapViewer：解决PyTorch官方内存工具卡死问题，实现高效可视化
深度学习训练中，GPU内存不足（OOM）是常见难题。PyTorch虽提供内存分析工具，但其官方可视化方案存在严重性能瓶颈，尤其在处理大型模型快照时表现极差。为解决这一问题，SnapViewer项目应运而生。该项目通过将内存快照解析为三角形网格结构并借助成熟渲染库，充分发挥GPU并行计算优势，大幅提升大型快照处理效率。此外，SnapViewer优化了数据处理流水线，采用Rust和Python结合的方式，实现高效压缩与解析。项目不仅解决了现有工具的性能缺陷，还为开发者提供了更流畅的内存分析体验，对类似性能优化项目具有重要参考价值。
【Java 程序员面试 + 学习指南】覆盖互联网一线大厂 Java 程序员所需面试知识点与技巧
本指南专为Java程序员准备互联网大厂面试而设，涵盖面试知识点与技巧两大部分。知识点包括Java基础（面向对象、集合框架、并发编程）、JVM（内存分区、回收机制、类加载机制）、数据库（MySQL、Redis）、开发框架（Spring、Spring Boot、MyBatis）及其他相关技术（计算机网络、操作系统）。面试技巧涉及简历撰写、项目经验阐述及答题策略，助你全面提升面试成功率。提供资源链接，支持深入学习。
大数据& AI 产品月刊【2025年5月】
大数据& AI 产品技术月刊【2025年5月】，涵盖5月技术速递、产品和功能发布、市场和客户应用实践等内容，帮助您快速了解阿里云大数据& AI 方面最新动态。
Quick BI V5.5上线：AI赋能全场景提效，分析决策 “快、准、稳”！
Quick BI 5.5版本应运而生，围绕"AI赋能+全场景提效"，助力企业加速释放数据价值。此次升级，不仅让复杂分析"开箱即用"，更通过智能工具与场景化能力，助力企业实现从数据洞察到决策落地的全流程闭环。
为什么大厂面试官都在问XGBoost？
作为机器学习面试的必考题，XGBoost为什么如此重要？本文用通俗易懂的方式，带你掌握XGBoost的核心知识点，让你在面试中侃侃而谈，轻松拿下offer！
深度实操：京东商品详情API接入全流程与技术要点剖析
京东商品详情API接口用于获取商品基础信息（标题、价格、库存状态、用户评价等），支持单个或多个商品查询。适用于商品列表展示、竞品分析、价格监控、库存管理、营销活动和数据分析等场景。通过发送HTTP请求（GET/POST）调用接口，服务器返回JSON格式数据，可使用Python等语言解析处理。示例代码中展示了如何用requests库调用API并获取商品详情。
拯救数据不平衡：imbalanced-learn库详解
当你的数据像翘翘板一样严重倾斜时，该如何挽救你的机器学习模型？本文详解imbalanced-learn库的四大绝招，帮你轻松应对数据不平衡问题，提升模型性能。
大数据与机器学习
大数据领域前沿技术分享与交流，这里不止有技术干货、学习心得、企业实践、社区活动，还有未来。
