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Python批量爬取企业工商信息并截图实战指南

作者：起个名字好难2025.09.18 15:58浏览量：4

简介：本文详细介绍如何使用Python实现企业工商信息的批量查询与截图，覆盖技术选型、反爬策略、数据存储与可视化全流程。

Python批量爬取企业工商信息并截图实战指南

一、技术选型与前期准备

1.1 核心工具链

企业工商信息爬取需结合自动化测试框架与OCR技术，推荐使用以下工具组合：

  • Selenium：浏览器自动化控制，支持动态页面渲染
  • Playwright（备选）：更现代的浏览器自动化工具，支持无头模式
  • Pillow：图像处理库，用于截图与水印添加
  • Requests+BeautifulSoup：静态页面解析（适用于简单场景）

示例环境配置代码：

  1. # 安装依赖包
  2. !pip install selenium pillow requests beautifulsoup4 webdriver-manager
  4. # 浏览器驱动配置（以Chrome为例）
  5. from selenium import webdriver
  6. from selenium.webdriver.chrome.service import Service
  7. from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager
  9. driver = webdriver.Chrome(service=Service(ChromeDriverManager().install()))

1.2 目标网站分析

以国家企业信用信息公示系统为例，需重点分析：

  • 请求特征：XHR请求参数、加密参数生成规律
  • 反爬机制：IP频率限制、验证码类型（滑块/点选）
  • 数据结构：JSON返回字段与HTML嵌套关系

建议使用浏览器开发者工具的Network面板，记录完整请求链路。对于复杂网站，可考虑使用中间人代理工具（如Charles）解析加密参数。

二、批量查询实现方案

2.1 企业名称列表处理

  1. import pandas as pd
  3. # 从Excel读取企业列表
  4. def load_companies(file_path):
  5.     df = pd.read_excel(file_path)
  6.     return df['企业名称'].tolist()
  8. # 生成查询URL（示例为模拟URL）
  9. def generate_query_url(company_name):
  10.     base_url = "https://www.gsxt.gov.cn/search"
  11.     params = {
  12.         'keyword': company_name,
  13.         'page': 1
  14.     }
  15.     # 实际开发中需处理参数加密
  16.     return f"{base_url}?{'&'.join([f'{k}={v}' for k,v in params.items()])}"

2.2 动态页面处理策略

针对JavaScript渲染的页面，推荐使用Selenium的显式等待：

  1. from selenium.webdriver.common.by import By
  2. from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
  3. from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
  5. def extract_company_info(driver, company_name):
  6.     try:
  7.         # 等待企业信息区域加载
  8.         info_section = WebDriverWait(driver, 10).until(
  9.             EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, ".company-info"))
  10.         )
  12.         # 提取关键字段
  13.         name = info_section.find_element(By.CSS_SELECTOR, ".name").text
  14.         legal_person = info_section.find_element(By.CSS_SELECTOR, ".legal-person").text
  15.         # 其他字段提取...
  17.         return {
  18.             '企业名称': name,
  19.             '法定代表人': legal_person,
  20.             # 其他字段...
  21.         }
  22.     except Exception as e:
  23.         print(f"提取{company_name}信息失败: {str(e)}")
  24.         return None

三、反爬虫应对策略

3.1 IP代理池配置

  1. import random
  3. PROXY_POOL = [
  4.     "http://proxy1.example.com:8080",
  5.     "http://proxy2.example.com:8080",
  6.     # 更多代理...
  7. ]
  9. def get_random_proxy():
  10.     return random.choice(PROXY_POOL)
  12. # Selenium代理设置
  13. from selenium.webdriver.common.proxy import Proxy, ProxyType
  15. def setup_proxy():
  16.     proxy = Proxy({
  17.         'proxyType': ProxyType.MANUAL,
  18.         'httpProxy': get_random_proxy(),
  19.         'sslProxy': get_random_proxy()
  20.     })
  21.     capabilities = webdriver.DesiredCapabilities.CHROME
  22.     proxy.add_to_capabilities(capabilities)
  23.     return webdriver.Chrome(desired_capabilities=capabilities)

3.2 请求头伪装

  1. def get_random_headers():
  2.     return {
  3.         'User-Agent': random.choice([
  4.             'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36',
  5.             'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/605.1.15'
  6.         ]),
  7.         'Referer': 'https://www.gsxt.gov.cn/',
  8.         'X-Requested-With': 'XMLHttpRequest'
  9.     }

四、自动化截图与存储

4.1 全页截图实现

  1. def capture_screenshot(driver, company_name, output_dir="screenshots"):
  2.     import os
  3.     if not os.path.exists(output_dir):
  4.         os.makedirs(output_dir)
  6.     # 获取完整页面高度
  7.     total_height = driver.execute_script("return document.body.scrollHeight")
  8.     driver.set_window_size(1920, total_height)
  10.     # 截图并保存
  11.     file_path = os.path.join(output_dir, f"{company_name}.png")
  12.     driver.save_screenshot(file_path)
  13.     return file_path

4.2 关键信息区域截图

  1. from PIL import Image
  3. def capture_specific_area(driver, element_locator, company_name):
  4.     element = driver.find_element(*element_locator)
  5.     location = element.location
  6.     size = element.size
  8.     # 截取整个页面
  9.     driver.save_screenshot("temp.png")
  10.     im = Image.open("temp.png")
  12.     # 裁剪指定区域
  13.     left = location['x']
  14.     top = location['y']
  15.     right = left + size['width']
  16.     bottom = top + size['height']
  17.     im_crop = im.crop((left, top, right, bottom))
  19.     # 保存并清理临时文件
  20.     im_crop.save(f"screenshots/{company_name}_info.png")
  21.     os.remove("temp.png")

五、完整流程示例

  1. def main():
  2.     companies = load_companies("companies.xlsx")
  3.     results = []
  5.     for company in companies[:5]:  # 测试时限制数量
  6.         try:
  7.             driver = webdriver.Chrome()  # 实际应使用带代理和headers的配置
  8.             driver.get(generate_query_url(company))
  10.             # 等待并提取信息
  11.             info = extract_company_info(driver, company)
  12.             if info:
  13.                 # 截图操作
  14.                 capture_screenshot(driver, company)
  15.                 results.append(info)
  17.         except Exception as e:
  18.             print(f"处理{company}时出错: {str(e)}")
  19.         finally:
  20.             driver.quit()
  22.     # 保存结果到CSV
  23.     pd.DataFrame(results).to_csv("company_info.csv", index=False)
  25. if __name__ == "__main__":
  26.     main()

六、法律合规与最佳实践

  1. 合规性检查：

    • 确认目标网站Robots协议允许爬取
    • 避免高频请求（建议间隔3-5秒/次）
    • 仅存储公开可查的非敏感信息

  2. 性能优化：

    • 使用多线程/异步IO提升效率（如aiohttp）
    • 实现断点续爬功能
    • 定期更新代理IP池

  3. 错误处理：

    • 建立重试机制（最多3次）
    • 记录失败案例供人工核查
    • 设置每日最大请求量限制

七、扩展应用场景

  1. 数据可视化：将爬取结果用Pyecharts生成地域分布图
  2. 变更监控：定期爬取对比工商信息变更
  3. API封装：将功能封装为Flask/FastAPI服务

本文提供的代码框架需根据目标网站实际结构调整选择器与参数。建议先在测试环境验证，再投入生产使用。对于大规模爬取，建议考虑使用Scrapy框架或分布式爬虫架构。

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