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Tmall Shop Product List

Give one Tmall shop ID and an expected product count to collect that shop’s listed products with titles, prices, sales signals, and images.

Original · en-USZur Übersetzung

DatenerfassungE-commerce & RetailTmallProducts
Entwickler
super_ig
Preise
Ab 0,08 $ / 20 Datensätze
Zuletzt aktualisiert
2026-10-13

Übersicht

A Tmall shop page is a useful window into what a merchant currently offers, but the listings are hard to keep as a comparable dataset: titles, prices, images, and sales signals sit together on the page and shift as the assortment changes. This app turns one shop ID into a structured product-level catalog so merchandising, sourcing, and research teams can review that shop’s listed mix without copying rows by hand.

Unlike opening a product you already know, a shop list shows the assortment as it appears in the store itself. Keeping product identity, listing commercial signals, and shop context in the same row makes it possible to map price bands, watch which items stay listed, or assemble a candidate set from one merchant.

Data notes

Each record is a public product listing from the supplied Tmall shop. Product IDs are de-duplicated within the returned dataset. Source item and Business ID preserve the shop context and may repeat across many products from the same task. Listings are returned in a stable ascending collection-time order.

Price is the listing amount as a raw string, with no separate currency field. Sales count is displayed text and may include abbreviations or a plus sign, so it should not be treated as an audited transaction total. Collection time has no timezone. Created timestamp is a raw string and may be JSON-encoded milliseconds. A No-data marker distinguishes a shop item that produced no matching products from ordinary listing rows.

The collection covers public listings for the supplied shop only. It does not include other shops, product-detail specifications, comments, or order data.

What a result looks like

Each row is one Tmall shop product listing associated with the submitted shop, or a no-data marker for that shop.

Product titleProduct IDPriceSales countShop nameShop ID
十二烷基苯磺酸 烷基苯磺酸 直链烷基苯磺酸 磺酸 500g/瓶12230885327169000+优索样品 杨静店35318526
烷基糖苷，烷基多糖苷，APG0810 APG0814 APG1214 APG10 APG061437087496212.57000+优索样品 杨静店35318526

Product image, Seller ID, Shop URL, Collection time, and No-data marker are also available when supplied with the record. Product titles and shop names may remain in the original language.

Use cases

  • For assortment mapping, group rows by Shop ID and compare Product title with Price to see the shop’s visible mix and price bands.
  • For sales-signal review, look at Sales count alongside Product title to find listings with stronger on-page demand, without treating the text as an audited sales total.
  • For catalog monitoring, compare Product ID and Shop ID across later collections to see which products reappear or drop out of the shop list.

Anwendungsbereich & Grenzen

One Tmall shop ID per task with an expected product count from 1 to 2,000; the count is a collection target, not a hard result cap. Retrieval is protected at 1,000 pages of up to 1,000 records each. Coverage is limited to public Tmall shop listings.

  • Geeignet für
  • When you need a product-level catalog snapshot for one Tmall shop.
  • When you want to compare listed titles, displayed prices, and public sales signals within a shop.
  • Nicht verwenden für
  • When you need product-detail specifications or customer reviews rather than shop-listing data.
  • When you need an immediate single-record lookup rather than a background collection task.

Fehlerbehandlung

Vom Entwickler deklariertes Fehler- und Wiederholungsverhalten. Wir empfehlen, es bei der Integration in Ihren System-Prompt aufzunehmen.

  1. 1If no products are returned, check the shop ID and resubmit.
  2. 2Keep completed records after a partial success; resubmit the same shop after a failed or expired task.
  3. 3Retry later after rate limiting, temporary unavailability, or a timeout.
  4. 4Results may exceed the requested target count; the count is a collection target, not a strict output limit.

Eingabe

Parameter, die zum Aufruf dieser App erforderlich sind, generiert aus dem input.schema in der manifest.json.

  • Tmall shop IDshop_idErforderlichstring
    The ID of the Tmall shop whose product listings you want to collect. Enter one shop ID per task, from 1 to 512 characters.
    Beispiel35318526
  • Expected product countcrawl_countErforderlichinteger
    Expected number of products to collect, from 1 to 2,000. This is a collection target, not a hard result cap, so the actual count may be higher. Incomplete groups of 20 returned records are still billed as 20 records.
    Bereich1–2000Beispiel25
  • Collection sort ordersort_orderErforderlichstring(enum)
    Choose how products are collected: overall, by sales, or newest. Returned rows are still ordered by collection time.
    Zulässige WerteOverall1By sales2Newest4Beispiel1

Ausgabe

Feldstruktur eines einzelnen Datensatzes, generiert aus dem output.schema in der manifest.json.

  • Business IDbiz_idstring
    Business grouping identifier returned with the listing; empty when none is returned.
    Beispiel35318526
  • Brand namebrand_namestring
    Brand name shown on the product listing; empty when none is returned.
  • Collect timestampcollect_timestring
    Collect time as a timestamp string; empty when none is returned.
  • Collection timecrawl_timestring
    Collection time for the listing; the source does not specify a timezone.
    Beispiel2026-10-13T16:00:32

Beispieldaten

Aus output.schema erzeugt. Felder ohne Beispielwert verwenden strukturelle Platzhalter.

output.example
{
  "biz_id": "35318526",
  "brand_name": "<brand_name>",
  "collect_time": "<collect_time>",
  "crawl_time": "2026-10-13T16:00:32",
  "created_at": "{\"$numberLong\":\"1791878432670\"}",
  "data_index": 0,
  "date_payload": "<date_payload>",
  "image_url": "https://img.alicdn.com/imgextra/i1/42083946/O1CN01UBjaXU1f1K1DjfGEC_!!42083946.jpg",
  "now_page": "<now_page>",
  "price": "16",
  "product_title": "十二烷基苯磺酸 烷基苯磺酸 直链烷基苯磺酸 磺酸 500g/瓶",
  "rate_count": "<rate_count>",
  "root_url": "https://shop35318526.taobao.com",
  "sale_count": "9000+",
  "seller_id": "42083946",
  "shop_id": "35318526",
  "shop_name": "优索样品 杨静店",
  "sort_value": "<sort_value>",
  "spu_id": "12230885327",
  "status": "<status>",
  "source_item": "35318526",
  "no_data": false
}

Integration

Diese App kann über MCP, API, SDK oder Dateiexport integriert werden — alle Kanäle teilen sich dieselben Fähigkeiten und Preise. Jede Anfrage authentifiziert sich über den Authorization: Bearer-Header mit einem API Key (langlebig, in der Data Hub Konsole erstellt); MCP-Clients können sich zusätzlich per OAuth ohne Key anmelden. Weitere Optionen wie CLI und Skill sind in Vorbereitung. Diese App läuft asynchron und kann zwischendurch abgebrochen werden: Nach dem Abbruch stoppt der Lauf. Bereits gelieferte Datensätze bleiben erhalten und werden abgerechnet.

Über das MCP (Model Context Protocol) können Sie diese App direkt aus KI-Clients wie Claude und Cursor aufrufen. Wählen Sie Ihren Client und den Authentifizierungsmodus und kopieren Sie dann die Konfiguration unten.

Client-Konfiguration

Ersetzen Sie den Wert nach Bearer durch Ihren langlebigen API Key. Funktioniert in jedem Client, in CI und in Headless-Umgebungen.

mcpServers config
{
  "mcpServers": {
    "octoparse_datahub": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp-v2.octoparse.com?pin=super_ig/tmall-shop-product-list",
      "headers": { "Authorization": "Bearer <YOUR_API_KEY>" }
    }
  }
}
Meine API Keys anzeigen →

Lassen Sie die KI die Einrichtung übernehmen

Sie möchten Konfigurationen nicht von Hand bearbeiten? Kopieren Sie den Installations-Prompt und fügen Sie ihn in einen beliebigen KI-Client ein — er schließt die Einrichtung auf seine eigene Weise ab. (Der Prompt weist die KI an, Ihren API Key bei Ihnen zu erfragen, damit Zugangsdaten nie im Chatverlauf oder in geteilten Konfigurationen landen.)

detail.access.mcp.composeHint

Preise

Per submitted shop task

Wird pro übermitteltem Lauf einmal berechnet, unabhängig davon, wie viele Datensätze zurückgegeben werden.

0,0001 $/ Lauf
20 returned records

Berechnet nach der Anzahl der erfolgreich zurückgegebenen Datensätze. Fehlgeschlagene Läufe werden nicht berechnet. Abgerechnet in Einheiten von 20 Datensätze; jede angefangene Einheit wird auf 20 Datensätze aufgerundet.

0,08 $/ 20 Datensätze

Mehrere Abrechnungsereignisse werden unabhängig voneinander kumuliert. Details siehe jeweilige Position. Fehlgeschlagene Läufe werden nicht berechnet.

Credits ansehen

Jetzt ausprobieren

Füllen Sie die Parameter aus und starten Sie — die Ergebnisse stammen aus einem echten Aufruf.

Beispiel
Parameter werden vor dem Absenden gegen input.schema validiert
Ab 0,08 $ / 20 Datensätze