Python爬企查查网站数据的爬虫代码如何写？

cda2024

于 2025-03-28 19:29:06 发布

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文章标签： python 爬虫开发语言

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/cda2024/article/details/146608990

在大数据时代，数据的获取与分析变得尤为重要。企业信息查询平台“企查查”作为国内领先的企业信用信息查询工具，提供了丰富的企业数据资源。对于数据科学家和工程师而言，能够从这些平台高效地抓取数据，无疑是一项重要的技能。本文将详细介绍如何使用Python编写爬虫代码，从企查查网站抓取企业数据，并探讨其中的技术难点和解决方案。

为什么选择Python？

Python 是一门广泛应用于数据科学和网络爬虫开发的语言，其简洁的语法和强大的库支持使得编写爬虫变得相对容易。Python 中常用的爬虫库包括 requests 和 BeautifulSoup，以及更高级的框架如 Scrapy。这些工具不仅功能强大，而且文档丰富，非常适合初学者和专业人士使用。

准备工作

环境搭建

在开始编写爬虫之前，需要确保你的开发环境中已经安装了 Python 及相关库。你可以使用以下命令安装所需的库：

pip install requests beautifulsoup4

理解目标网站

在编写爬虫之前，首先需要对目标网站进行分析。打开企查查网站，观察页面结构和数据传输方式。通常，企业信息会包含公司名称、法定代表人、注册资本、成立日期等字段。通过浏览器的开发者工具（F12），可以查看网页的 HTML 结构和请求的 URL。

编写爬虫代码

基本请求

首先，我们使用 requests 库发送 HTTP 请求，获取网页内容。

import requests

url = 'https://www.qcc.com/search?key=阿里巴巴'
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'
}

response = requests.get(url, headers=headers)
html_content = response.text

解析 HTML

接下来，使用 BeautifulSoup 库解析返回的 HTML 内容，提取所需数据。

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')

# 找到包含企业信息的标签
company_list = soup.find_all('div', class_='ma_h1')

for company in company_list:
    name = company.find('a').text.strip()
    print(f'公司名称: {name}')

处理分页

企查查的结果页面通常会有多个分页，我们需要处理分页请求，确保抓取所有数据。

def get_company_names(page):
    url = f'https://www.qcc.com/search?key=阿里巴巴&p={page}'
    response = requests.get(url, headers=headers)
    html_content = response.text
    soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
    
    company_list = soup.find_all('div', class_='ma_h1')
    names = [company.find('a').text.strip() for company in company_list]
    return names

total_pages = 5  # 假设总共有5页
all_company_names = []

for page in range(1, total_pages + 1):
    all_company_names.extend(get_company_names(page))

print(all_company_names)

存储数据

抓取到的数据通常需要存储以便后续分析。我们可以将数据保存到 CSV 文件中。

import csv

with open('companies.csv', mode='w', newline='', encoding='utf-8') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerow(['公司名称'])
    for name in all_company_names:
        writer.writerow([name])

技术难点与解决方案

反爬机制

许多网站为了防止被爬虫抓取，会设置各种反爬机制，如验证码、IP 封禁等。针对这些机制，我们可以采取以下措施：

更换 User-Agent：模拟不同的浏览器访问，避免被识别为爬虫。
设置请求间隔：在每次请求之间添加随机时间间隔，减少被封禁的风险。
使用代理 IP：通过代理 IP 发送请求，分散请求来源。

动态加载内容

一些网站会使用 JavaScript 动态加载内容，普通的 requests 库无法直接获取这些数据。此时，可以使用 Selenium 或 Pyppeteer 等工具模拟浏览器行为。

from selenium import webdriver

driver = webdriver.Chrome()
driver.get('https://www.qcc.com/search?key=阿里巴巴')
html_content = driver.page_source
driver.quit()

soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
company_list = soup.find_all('div', class_='ma_h1')

for company in company_list:
    name = company.find('a').text.strip()
    print(f'公司名称: {name}')

数据分析与应用

抓取到的数据不仅可以用于简单的统计分析，还可以进一步应用于更复杂的场景。例如，通过 CDA 数据分析师认证的专业人士可以利用这些数据进行市场调研、竞争对手分析等。CDA 数据分析师（Certified Data Analyst）是一个专业技能认证，旨在提升数据分析人才在各行业（如金融、电信、零售等）中的数据采集、处理和分析能力，以支持企业的数字化转型和决策制定。