房天下 item_get - 获取详情接口对接全攻略：从入门到精通

房天下item_get接口（官方标准命名fang.item.get）是通过房源 / 楼盘 ID 获取房产全维度结构化数据的核心接口，覆盖新房、二手房、租房、商业地产等全品类房产详情，包含房源基础信息、户型、价格、配套设施、业主评价、交易状态等字段，适配房产信息平台搭建、市场分析、购房决策辅助等场景。该接口采用HTTPS+API Key/Secret 签名认证，支持 JSON/XML 双格式返回，具备数据权威合规、字段完整、实时性强的特点。本攻略从接口认知、权限准备、实操对接、调试排错到生产级优化，提供全链路标准化指导。

一、接口核心认知：功能与适配场景

1. 接口定位与核心价值

• 核心功能：输入房源唯一 ID（house_id）或楼盘 ID（building_id），返回对应房产的全量详情数据，支持新房、二手房、租房、商铺、写字楼等多类型房产查询；可通过参数指定返回字段粒度，平衡数据完整性与接口响应速度。
• 房天下数据特性
  • 权威合规：数据源自房天下官方房产数据库，符合住建部房产信息公示规范，支持商用场景；
  • 字段维度全：覆盖房源基本属性、户型图、实景图、配套设施（学校 / 医院 / 交通）、价格走势、交易记录、业主评价等 50 + 核心字段；
  • 实时性强：二手房价格、租房状态等动态数据 10 分钟内同步，新房开盘信息实时更新；
  • 权限分级管控：基础房源信息开放度高，业主联系方式、精准成交价格等敏感数据需企业资质授权。
• 典型应用场景
  1. 房产信息平台搭建：整合房源详情数据，为用户提供一站式房产查询、比价服务；
  2. 房产市场分析：统计区域房价走势、户型占比、配套完善度，辅助行业研究与投资决策；
  3. 购房 / 租房决策工具：基于房源详情自动匹配用户需求（如学区房、地铁房），生成推荐报告；
  4. 房产中介管理系统：批量获取房源详情，自动化更新房源库，提升经纪人工作效率。

2. 核心参数与返回字段

（1）请求参数（GET/POST 提交，需签名认证）

注意事项

1. house_id和building_id二选一，传入building_id会返回整个楼盘的详情（含楼栋、户型、均价）；
2. data_level=3会返回完整的成交记录、业主评价等大字段，响应体积较大，非必要不开启；
3. 签名生成需包含所有非空参数，按参数名 ASCII 升序排序后拼接 secret 进行 MD5 加密。

（2）返回核心字段（按业务分类）

提示：need_price_trend=true会增加接口响应时间，建议仅在需要分析价格走势时开启。

3. 接口限制与注意事项

• 数据缓存规则：基础房源信息缓存 30 分钟，价格走势、交易状态等动态数据缓存 10 分钟；
• 内容限制：违规房源、已下架房源不返回数据，业主联系方式、精准成交价格需单独申请权限；
• 合规要求：数据仅用于合规房产信息展示、市场分析，严禁转售、篡改或用于炒房等违规用途；
• 地域限制：部分城市的房产数据受当地监管政策限制，仅对本地企业开放。

二、对接前准备：权限与环境搭建

1. 获取接口权限（官方唯一合规路径）

房天下item_get接口由房天下开放平台提供，接入步骤如下：

1. 登录房天下开放平台，注册企业 / 个人开发者账号；
2. 提交资质审核：企业上传营业执照、房产中介备案证书（如有）；个人上传身份证，填写应用用途（如 “房产信息查询工具”）；
3. 创建应用，填写应用名称、服务器 IP 白名单、数据用途说明，提交审核；
4. 审核通过后，获取key和secret（接口调用核心凭证），配置服务器 IP 白名单；
5. 申请fang.item.get接口权限，根据业务需求选择权限等级（基础 / 进阶 / 高级）。

风险提示：严禁使用非合规爬虫、第三方代理接口抓取数据，违反平台协议会导致账号封禁、法律追责。

2. 技术环境准备

（1）支持语言与协议

• 协议：HTTPS（强制，HTTP 请求会被直接拦截）；
• 开发语言：Python、Java、PHP、Go 等主流语言，推荐 Python（适配签名生成、异步并发与数据解析）。

（2）必备工具与依赖

三、实操步骤：接口对接全流程（Python 示例）

步骤 1：理解签名认证规则（核心，必掌握）

房天下接口采用key+secret 签名认证机制，签名生成步骤如下：

1. 收集所有非空请求参数（含公共参数与业务参数）；
2. 按参数名ASCII 升序排序；
3. 拼接参数为key1value1key2value2...的字符串格式；
4. 将secret拼接在参数串末尾，生成签名原串；
5. 对原串进行MD5 加密，转为小写字符串，即为签名sign；
6. 将sign添加到请求参数中，发送 HTTPS 请求。

步骤 2：完整代码实现（含签名生成 + 调用 + 数据标准化）

（1）依赖安装

bash

pip install requests hashlib jsonpath-ng pandas

（2）Python 代码实现

import requests import hashlib import time import logging import pandas as pd from urllib.parse import urlencode # 封装好API供应商demo url=https://console.open.onebound.cn/console/?i=Lex # 日志配置：记录调用日志，便于问题排查 logging.basicConfig( level=logging.INFO, format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s", handlers=[logging.FileHandler("fang_item_get.log"), logging.StreamHandler()] ) # 配置信息（替换为你的开放平台信息） CONFIG = { "key": "你的接口key", "secret": "你的接口secret", "api_url": "https://api.fang.com/fang/item_get", "result_type": "json", "cache": "yes" } def generate_sign(params: dict, secret: str) -> str: """生成房天下接口签名（MD5加密）""" # 1. 按参数名ASCII升序排序 sorted_params = sorted(params.items(), key=lambda x: x[0]) # 2. 拼接参数为key1value1key2value2格式 param_str = "".join([f"{k}{v}" for k, v in sorted_params]) # 3. 拼接secret并MD5加密 sign_str = param_str + secret sign = hashlib.md5(sign_str.encode("utf-8")).hexdigest().lower() return sign def standardize_house_data(raw_house: dict) -> dict: """标准化房源详情数据，统一输出格式""" # 处理配套设施信息 support = raw_house.get("support_info", {}) # 处理图片信息 img = raw_house.get("img_info", {}) return { "房源ID": raw_house.get("house_id", ""), "房源名称": raw_house.get("house_name", ""), "所属楼盘": raw_house.get("building_name", ""), "房产类型": raw_house.get("house_type", ""), "户型": raw_house.get("house_style", ""), "建筑面积(㎡)": raw_house.get("area", 0.0), "所属区域": raw_house.get("region", ""), "详细地址": raw_house.get("address", ""), "挂牌价(万元)": raw_house.get("price", 0.0), "单价(元/㎡)": raw_house.get("unit_price", 0.0), "交易状态": raw_house.get("transaction_status", ""), "发布时间": raw_house.get("publish_time", ""), "周边学校": support.get("school", ""), "周边地铁": support.get("metro", ""), "户型图URL": img.get("huxing_img", ""), "实景图URL列表": ",".join(img.get("real_img", [])), "物业费(元/㎡·月)": raw_house.get("property_fee", 0.0), "开发商": raw_house.get("developer", ""), "请求时间": time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()) } def fang_item_get( house_id: str = None, building_id: str = None, data_level: int = 1, need_img: bool = True, need_support: bool = True, need_price_trend: bool = False ) -> dict: """调用房天下item_get接口获取房源/楼盘详情""" # 1. 校验必填参数 if not house_id and not building_id: return {"success": False, "error_msg": "house_id和building_id必须传入一个", "data": {}} # 2. 构建公共参数 params = { "key": CONFIG["key"], "api_name": "item_get", "result_type": CONFIG["result_type"], "cache": CONFIG["cache"], "data_level": data_level, "need_img": str(need_img).lower(), "need_support": str(need_support).lower(), "need_price_trend": str(need_price_trend).lower() } # 3. 添加工单ID参数 if house_id: params["house_id"] = house_id if building_id: params["building_id"] = building_id # 4. 生成签名 sign = generate_sign(params, CONFIG["secret"]) params["sign"] = sign try: # 5. 发送HTTPS请求 response = requests.get( url=CONFIG["api_url"], params=params, timeout=15, verify=True # 生产环境建议开启证书验证 ) response.raise_for_status() # 抛出HTTP状态码异常 result = response.json() # 6. 解析响应结果 if result.get("error_response"): error = result["error_response"] error_msg = f"{error.get('code', '未知错误')}: {error.get('msg', '无错误信息')}" logging.error(f"获取详情失败（ID：{house_id or building_id}）：{error_msg}") return {"success": False, "error_msg": error_msg, "data": {}} raw_house = result.get("item_get_response", {}).get("house_info", {}) if not raw_house: logging.warning(f"无房源数据返回（ID：{house_id or building_id}）") return {"success": False, "error_msg": "无匹配房源/楼盘数据", "data": {}} # 7. 标准化数据 standard_data = standardize_house_data(raw_house) return { "success": True, "data": standard_data, "error_msg": "" } except requests.exceptions.RequestException as e: logging.error(f"网络请求异常（ID：{house_id or building_id}）：{str(e)}") return {"success": False, "error_msg": f"网络异常：{str(e)}", "data": {}} except Exception as e: logging.error(f"数据解析异常（ID：{house_id or building_id}）：{str(e)}") return {"success": False, "error_msg": f"解析异常：{str(e)}", "data": {}} # 封装好API供应商demo url=https://console.open.onebound.cn/console/?i=Lex # 调用示例 if __name__ == "__main__": # 示例1：查询单个房源详情 house_id = "HS20260115001" result = fang_item_get( house_id=house_id, data_level=3, need_img=True, need_support=True, need_price_trend=True ) if result["success"]: print("房源详情信息：") for k, v in result["data"].items(): print(f"{k}: {v}") # 保存为Excel df = pd.DataFrame([result["data"]]) df.to_excel(f"房天下房源详情_{house_id}.xlsx", index=False) else: print(f"获取失败：{result['error_msg']}") # 示例2：查询单个楼盘详情 # building_id = "BD20260101005" # result = fang_item_get(building_id=building_id, data_level=2)

四、调试与问题排查：快速解决对接异常

1. 优先用官方工具调试（排除签名与参数问题）

1. 登录房天下开放平台调试工具，选择fang.item.get接口；
2. 输入house_id或building_id、数据粒度等参数，工具自动生成签名并发送请求；
3. 若官方工具调用成功 → 问题出在代码的签名生成或参数拼接逻辑；
4. 若官方工具调用失败 → 问题出在权限配置或参数有效性（如 ID 错误、权限不足）。

2. 高频问题排查表

五、进阶优化：生产级稳定性提升

1. 性能与配额优化

• 批量调用优化：多房源 ID 查询时采用异步并发（aiohttp），并发数≤权限允许的频率上限（如企业基础权限 5 次 / 秒）；避免循环同步调用导致的效率低下。
• 智能缓存策略：用 Redis 缓存房源详情，缓存 key 为fang_house_房源ID_data_level，动态数据（价格 / 状态）缓存 10 分钟，基础数据缓存 30 分钟；楼盘数据缓存时间可延长至 1 小时。
• 字段按需获取：根据业务需求选择data_level，例如仅展示基础信息时用data_level=1，避免请求冗余字段拖慢响应速度。

2. 数据质量优化

• 数据去重与清洗：按house_id去重，避免重复存储同一房源数据；过滤面积≤0、价格≤0 的异常数据；统一户型、区域等字段的命名格式（如 “3 室 2 厅” 而非 “三室两厅”）。
• 缺失值处理：对返回的缺失字段（如物业费、开发商）填充默认值（如 “暂无数据”），避免下游系统报错。
• 价格单位统一：接口返回的价格可能有 “元 /㎡” 和 “总价万元” 两种单位，需在标准化函数中统一转换为用户易理解的格式。

3. 合规与安全优化

• 密钥管理：生产环境禁止硬编码key和secret，存储在配置中心（如 Nacos、Apollo）或环境变量中；定期轮换密钥（每 3 个月一次），降低泄露风险。
• 重试机制：对 403（频率超限）、504（超时）等临时性错误，添加指数退避重试策略，首次重试间隔 1 秒，之后间隔翻倍，最多重试 3 次；对 400、401 等永久性错误直接抛出，不重试。
• 日志审计：记录每次调用的house_id、data_level、响应状态、耗时等信息，日志保留至少 30 天；便于排查问题和满足合规审计要求。

六、扩展场景：接口联动与功能升级

1. 联动 item_search 接口：通过item_search按关键词（如 “学区房 地铁口”）获取房源 ID 列表，再批量调用item_get获取详情，实现 “搜索 - 详情” 全链路数据采集。
2. 房价走势分析系统：定时调用item_get（开启need_price_trend=true），收集历史价格数据，生成区域房价走势图，辅助用户判断购房时机。
3. 智能房源推荐系统：基于item_get返回的配套设施、户型等数据，结合用户画像（如刚需、改善、投资），构建推荐算法，实现精准房源匹配。
4. 房产中介工单系统：将item_get接口与 CRM 系统对接，经纪人输入房源 ID 即可自动填充详情，减少手动录入工作量