引言

快递鸟是国内领先的物流数据服务商，致力于为电商、企业及开发者提供高效、智能的物流API接口服务。用户可以轻松实现物流查询、电子面单打印、物流轨迹跟踪、预警等功能，极大提升物流管理效率。

本文将详细介绍核心功能、API集成方法以及其在实际业务中的应用价值。

一、核心产品评测

快递鸟提供丰富的物流API接口，涵盖从物流查询到电子面单打印的全流程服务。核心功能的详细介绍：

1. 物流查询

支持实时查询多家快递公司的物流轨迹，覆盖国内外主流快递服务商，包括顺丰、京东、极兔、圆通、中通、申通、韵达、邮政等。用户只需输入快递单号，即可获取最新的物流状态信息。

功能特点：

1. 支持2500+家快递物流公司，省去漫长的开发周期。
2. 接口稳定可靠，日查询次数过亿，满足企业大规模物流数据查询需求。
3. 专业水平经历多年实战检验，数据准确率≥99.99%。
4. 物流轨迹实时更新。
5. 提供物流状态的标准轨迹节点描述（如“已揽件”、“运输中”、“已签收”等）。

适用场景：

1. 电商平台，订单跟踪物流状态，为用户提供快递信息查询服务。
2. 企业内部物流监控，应用于ERP、WMS等管理系统中，用于监控物流信息，确认收货状态，对账结算等。
3. 生活服务，为用户提供快递查询服务，快递到哪里啦、预计什么时候到、什么时候派送、派送人是谁、派送人联系方式等信息
4. 功能详细评测

我用34个不同物流状态的单号从不同快递公司的单号查询准确性、查询结果与物流公司官方实际物流信息的匹配度、调用API的响应时间和高低峰响应时间差进行查询对比，测试结果如下；

所有测试的单号中均达到了100%的物流信息匹配度，响应时间普谝较快，且在高低峰期间

的响应时间差较小，表明接口其具有良好的稳定性和高效性。

 2. 电子面单

提供标准化的电子面单接口，支持批量打印、自定义模板、隐私面单等功能，帮助企业快速完成订单发货。

功能特点：

1. 支持40+主流快递公司的电子面单打印，大幅提升发货效率4-6倍
2. 提供多种打印模板，支持自定义设计模版；支持批量打印，提升发货效率；
3. 专业的打印控件，90%以上打印机无需调试，直接打印极速发货。
4. 单号自动绑定，省去人工成本，订单&运单号自动绑定，方便追踪物流及后续收货管理等售后流程，单号随取随用，部分直营直接打印。
5. 隐私面单，保护用户隐私，收件人、发件人真实手机号中间四位数加*，确保用户隐私不泄露并可正常收件。

适用场景：

1. 电商平台订单发货。应用于标准化产品的批量打印，快速批量打印电子面单，轻松实现电子面单批量打印，精确高效。
2. 仓储物流打单发货。应用于多仓库、多产地，多代理商等发货场景，系统统一获取电子面单，订单与运单直接绑定，便于管理，方便对账。

功能详情评测

根据电子面单产品特点，我从面单模版、业务类型、是否支持隐私面单，响应时效四个维度进行评测；结果如下

 3. 在途监控

在途监控包含订阅和推送两种调用方式，订阅成功后轨迹更新时快递公司推送至平台，平台再同步推送至用户, (包括已揽收、在途中、到达派件城市、派件中、已签收等40多个物流节点状态)；比实时查询多一个回调地址

​

功能特点：

1. 支持多种调用方式（订阅、推送）。
2. 实时推送物流状态变更信息，标准轨迹物流节点状态40多个。
3. 支持多单号批量订阅。

适用场景：

1. 大客户物流监控。
2. 跨境电商物流跟踪。

功能详细评测

同样的，我还是用34个不同物流状态的单号从不同快递公司的单号查询准确性、查询结果与物流公司官方实际物流信息的匹配度、调用API的响应时间和高低峰响应时间差进行查询对比，测试结果如下；

 4. 轨迹地图

轨迹地图产品是一款基于地图功能的物流可视化工具，旨在为用户提供直观的包裹位置展示和预计送达时间预测。广泛应用于电商平台、ERP系统、生活应用等场景，帮助用户可视化实时监控物流状态。

功能特点：

1. 物流轨迹可视化，支持在地图上实时展示包裹的运输路线和当前位置。
2. 预计送达时间预测，基于大数据算法和实时物流数据，能够精确预测包裹的预计送达时间，帮助用户合理安排收货计划。
3. 实时状态更新，轨迹地图提供物流状态的实时更新功能，用户可以通过订阅接口或推送服务获取最新的物流信息。
4. 嵌入式页面与API接口，提供嵌入式页面和API接口两种接入方式，用户可以根据需求选择合适的方式将轨迹地图功能集成到自己的系统中；

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适用场景：

1. 电商平台物流查询，电商平台可以通过轨迹地图为用户提供订单物流状态的实时查询功能，提升用户体验。
2. 卖家物流监控，卖家可以通过轨迹地图监控所有运单的物流状态，及时发现并处理问题件，提高物流管理效率。
3. 供应商商品样品查询，对供应商邮寄的样品进行物流查询，跟踪样品的轨迹动态，确保按时签收。
4. 生活应用，轨迹地图可以嵌入到生活类应用中，为用户提供便捷的物流查询服务

功能详细评测

​

我同样的，还是用34个不同物流状态的单号从不同快递公司的单号查询准确性、查询结果与物流公司官方实际物流信息的匹配度、调用API的响应时间和高低峰响应时间差进行查询对比，测试结果如下；

 5. 预计到达时间

预计到达时间产品是一款基于大数据智能算法的物流时效预估工具，旨在为用户提供精准的包裹送达时间预测。

功能特点

1.  发货前时效预估，在用户浏览商品时，根据发货地、收货地、合作快递商等信息，实时预估包裹的送达时间，并展示在商品购买页面。有效提升消费者的购买意愿，降低因物流时效问题导致的订单流失。
2.  发货后时效预估，在包裹运输过程中，通过物流轨迹信息实时更新预计送达时间，方便消费者提前安排收件计划，提升用户体验。
3.  全渠道支持，覆盖国内4600万条物流线路，整体准确率超过90%，万亿级物流数据和高性能计算能力，并在高峰期保持稳定运行

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应用场景

1. 电商平台，可以通过预计到达时间功能，在商品购买页面展示送达时间预估，吸引消费者下单，同时优化物流服务商选择，降低物流成本。
2. 企业物流优化，企业可以通过时效预估功能，优化物流路线和快递公司选择，提升物流效率，降低运营成本。
3. 消费者收货安排，提升体验，在物流轨迹信息中展示预计送达时间，帮助消费者提前安排收件计划，减少因物流问题导致的客服咨询量。

功能详细评测

针对预计到达时间的评测只能通过调用接口数据去跑，样本数我扩大了10倍，时间花费也比较长，虽然样本数据不是很大，但是基本能反应出预计到达时间还是相对准的

 二、评测结语

通过这次测评我从接口的功能性，（如电子面单的模板数、支持的业务类）、数据准确性、接口性能、产品易用性、安全性以及技术支持等多维度进行总结；

功能性:

1. 快递鸟API快递轨迹提供实时查询、订阅推送、地图轨迹查询及推送服务，可查询国内

2500+快递公司物流信息。

1. 物流轨迹数据信息丰富准确，包括标准化的物流轨迹节点40+、地图展示及预估到达时间，预计到达时间准确率平均值达到85%以上。
2. 数据一致性，运单路中信息与快递公司官网信息保持99.99%；

性能:

1. 支持高并发请求，查询单量无限制，支持批量/多线程提交和查询，在客户业务快速增长、节日大促等场景弹性，提高QPS以保证业务不受影响。
2. 接口响应时间快，响应成功率高。

易用性:

1. 标准化接口，2小时完成快速接入，
2. 接口具备良好的可读性，数据返回格式采用标准ison或xml、

安全性:

1. 数据传输加密，保护用户数据安全；
2. 权限控制，确保授权访问

技术支持与服务:

1. 提供专业技术支持，一对一服务，响应及时，亲身体验评测的时候基本都能在5分钟内回复（包括售前、技术咨询），还能主动推荐解决方案，技术支持相对专业
2. 详细的对接文档与教程，能帮助快速上手:
3. 测试环境支持，接口稳定性高

三、API接入指南介绍

API接口设计简洁易用，开发者可以快速集成到系统中，以下是关键步骤：

1. 注册与认证

1. 访问快递鸟官网，注册账号并完成企业认证。
2. 获取API Key和用户ID，用于后续接口调用。

2. 接口调用示例

提供多种编程语言的SDK，以下以Python为例，展示物流查询接口的调用方法：

python

import requests

import hashlib

import json

# 快递鸟API配置

api_url = "https://api.kdniao.com/Ebusiness/EbusinessOrderHandle.aspx"

app_id = "your_app_id"

api_key = "your_api_key"

# 请求参数

request_data = {

"OrderCode": "",

"ShipperCode": "SF",

"LogisticCode": "1234567890"

}

# 生成签名

data = json.dumps(request_data)

signature = hashlib.md5((data + api_key).encode('utf-8')).hexdigest()

# 发送请求

headers = {"Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded;charset=utf-8"}

params = {

"RequestData": data,

"EBusinessID": app_id,

"RequestType": "1002",

"DataSign": signature,

"DataType": "2"

}

response = requests.post(api_url, data=params, headers=headers)

# 解析响应

result = response.json()

print(result)

3. 接口调试与优化

1. 使用快递鸟提供的沙箱环境进行接口调试，确保功能正常。
2. 根据业务需求优化接口调用频率，避免超限或性能瓶颈。