10分钟上手！企业信息采集神器 company-crawler 全功能拆解
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/company-crawler 引言：为什么你需要这款爬虫框架？
还在为企业信息采集效率低下而烦恼？还在为多平台数据格式不统一而头疼？开源项目 company-crawler 提供一站式解决方案，支持天眼查（Tianyancha）和企查查（Qichacha）双平台数据采集，让企业信息获取变得简单高效。本文将深入剖析该框架的核心架构、功能亮点与实战应用，帮助开发者快速掌握企业级数据采集技术。
核心架构概览
company-crawler 采用模块化设计，主要由五大核心模块构成：
模块功能说明
| 模块名称 | 核心功能 | 关键文件 |
|---|---|---|
| 数据采集层 | 双平台API请求、代理管理 | tianyancha/crawler.py、qichacha/crawler.py |
| 数据处理层 | 原始数据清洗、实体映射 | db/models.py、qichacha/manager.py |
| 数据存储层 | 企业信息持久化 | db/mysql_connector.py |
| 配置管理层 | 环境参数、数据库配置 | config/settings.py |
| 工具辅助层 | 日志、HTTP请求、时间处理 | util/log.py、util/httpclient.py |
核心功能亮点解析
1. 双平台无缝切换架构
框架创新性地实现了天眼查与企查查平台的统一接口封装，开发者可通过相同方法调用不同平台的数据源：
# 天眼查采集示例
from tianyancha.crawler import start as tyc_start
tyc_start()
# 企查查采集示例
from qichacha.crawler import start as qcc_start
qcc_start()
两大平台爬虫均实现了标准化的start()入口方法和load_keys()关键词加载方法，确保业务逻辑一致性。
2. 智能数据模型设计
系统定义了完善的企业数据模型，映射真实商业实体属性：
class Company(object):
def __init__(self):
self.id = None # 企业唯一标识
self.name = None # 企业名称
self.representative = None # 法定代表人
self.found_time = None # 成立时间
self.register_capital = None # 注册资本
self.biz_scope = None # 经营范围
self.shareholders = [] # 股东信息列表
self.managers = [] # 管理人员列表
# 更多属性...
配套设计了股东(CompanyShareholder)和管理人员(CompanyManager)辅助模型，实现企业关系网络的完整刻画。
3. 灵活的代理池机制
内置智能代理切换功能，有效规避反爬机制：
# util/httpclient.py 核心实现
def __init__(self, url, method=None, params=None, proxy=True, **kwargs):
self.proxy = proxy # 代理开关
if proxy:
self.proxy_pool = self._get_proxy_pool() # 获取代理池
def _get_proxy_pool(self):
"""从代理池API获取可用代理列表"""
return requests.get(PROXY_POOL_URL).json()
4. 完善的数据存储方案
支持企业全维度信息存储，包括基础信息、股东结构、管理层信息等：
# db/mysql_connector.py 关键接口
def insert_company(data: list) # 企业基础信息存储
def insert_company_shareholder(data: list) # 股东信息存储
def insert_company_manager(data: list) # 管理人员信息存储
实战应用指南
快速开始：10分钟搭建采集环境
环境准备
- 克隆项目代码库：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/co/company-crawler
cd company-crawler
- 安装依赖包：
pip install -r requirements.txt
- 配置数据库连接（config/settings.py）：
MysqlConfig = {
'dev': {
'host': '192.168.1.103',
'port': 3306,
'db': 'enterprise',
'password': 'your_password'
}
}
基础采集示例
以企查查关键词采集为例：
from qichacha.crawler import load_keys, start
# 加载搜索关键词
load_keys(["人工智能", "新能源"])
# 启动采集任务
start()
执行后将输出结构化企业信息：
name: 深圳人工智能科技有限公司, representative: 张三, found_time: 2018-05-12, register_capital: 1000万...
性能优化与最佳实践
提升采集效率的三大技巧
- 批量关键词处理：通过
load_keys()方法一次性加载多个关键词，减少重复初始化开销 - 合理设置请求间隔：在httpclient.py中调整请求延迟，避免触发反爬机制
- 启用连接池：利用DBUtils库优化数据库连接，减少IO开销
常见问题解决方案
| 问题场景 | 解决方案 |
|---|---|
| API请求频繁失败 | 检查代理池状态，切换高可用代理 |
| 数据存储缓慢 | 优化SQL语句，使用批量插入接口 |
| 字段映射错误 | 检查manager.py中的assembly方法，修正字段映射关系 |
总结与展望
company-crawler作为一款专业的企业信息采集框架，凭借其双平台支持、模块化设计和完善的数据处理流程，为企业级数据采集提供了高效解决方案。目前项目已实现基础采集功能，未来可在以下方向进一步优化：
无论是市场调研、竞品分析还是商业情报收集，company-crawler都能成为您的得力助手。立即尝试这款开源工具，开启高效企业信息采集之旅！
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
