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Python Selenium爬取T眼查企业工商历史变更信息全攻略

作者：有好多问题2025.09.18 15:59浏览量：1

简介：本文详细介绍了如何使用Python Selenium框架爬取T眼查平台的企业工商历史变更信息，包括环境准备、代码实现、反爬策略应对及数据存储方法，适合开发者和企业用户参考。

Python Selenium爬取T眼查企业工商历史变更信息全攻略

一、技术背景与需求分析

企业工商历史变更信息（如股东变更、注册资本调整、经营范围修改等）是商业决策、尽职调查和法律风险评估的重要依据。T眼查作为国内主流企业信息查询平台，提供了结构化的工商变更记录，但手动查询效率低且无法批量处理。通过Python Selenium实现自动化爬取，可解决以下痛点：

  • 效率提升：单企业查询时间从5分钟缩短至10秒
  • 数据完整性：获取全量变更记录（含变更日期、变更项、变更前后内容）
  • 批量处理：支持多企业信息自动化采集

二、技术实现方案

1. 环境准备

  1. # 基础依赖安装
  2. pip install selenium pandas fake_useragent
  3. # 浏览器驱动下载（需匹配本地浏览器版本）
  4. # Chrome驱动下载地址：https://sites.google.com/chromium.org/driver/

关键组件：

  • Selenium WebDriver：控制浏览器自动化操作
  • ChromeDriver：与Chrome浏览器交互的桥梁
  • Pandas：数据清洗与存储
  • fake_useragent：生成随机User-Agent规避反爬

2. 核心代码实现

（1）浏览器初始化与反爬策略

  1. from selenium import webdriver
  2. from selenium.webdriver.chrome.options import Options
  3. from fake_useragent import UserAgent
  5. def init_browser():
  6.     ua = UserAgent()
  7.     options = Options()
  8.     options.add_argument(f"user-agent={ua.random}")
  9.     options.add_argument("--disable-blink-features=AutomationControlled")
  10.     options.add_experimental_option("excludeSwitches", ["enable-automation"])
  11.     options.add_experimental_option('useAutomationExtension', False)
  13.     driver = webdriver.Chrome(
  14.         executable_path='./chromedriver',  # 替换为实际路径
  15.         options=options
  16.     )
  17.     driver.execute_cdp_cmd('Page.addScriptToEvaluateOnNewDocument', {
  18.         'source': '''
  19.             Object.defineProperty(navigator, 'webdriver', {
  20.               get: () => undefined
  21.             })
  22.           '''
  23.     })
  24.     return driver

反爬机制应对：

  • 动态User-Agent轮换
  • 禁用自动化特征标记
  • CDP协议修改webdriver属性

（2）企业信息查询流程

  1. def search_company(driver, company_name):
  2.     base_url = "https://www.tianyancha.com"
  3.     driver.get(base_url)
  5.     # 输入企业名称并搜索
  6.     search_box = driver.find_element("xpath", '//*[@id="home-main-search"]')
  7.     search_box.send_keys(company_name)
  8.     search_box.submit()
  10.     # 切换至企业详情页（需处理弹窗和验证码）
  11.     try:
  12.         company_link = driver.find_element("xpath", '//div[@class="search-result-single"]/a')
  13.         company_link.click()
  14.     except:
  15.         # 验证码处理逻辑（需接入打码平台）
  16.         pass

关键点：

  • XPath定位需根据T眼查实际DOM结构调整
  • 验证码建议通过第三方服务（如超级鹰）处理
  • 弹窗拦截需添加异常处理

（3）工商变更信息解析

  1. def parse_change_history(driver):
  2.     change_tabs = driver.find_elements("xpath", '//div[@class="ant-tabs-tab"]')
  3.     for tab in change_tabs:
  4.         if "工商变更" in tab.text:
  5.             tab.click()
  6.             break
  8.     # 等待数据加载
  9.     import time
  10.     time.sleep(2)
  12.     changes = []
  13.     change_items = driver.find_elements("xpath", '//div[@class="change-item"]')
  14.     for item in change_items:
  15.         date = item.find_element("xpath", './/div[@class="change-date"]').text
  16.         content = item.find_element("xpath", './/div[@class="change-content"]').text
  17.         changes.append({
  18.             "变更日期": date,
  19.             "变更内容": content
  20.         })
  21.     return changes

数据结构示例：

  1. [
  2.     {
  3.         "变更日期": "2023-05-10",
  4.         "变更内容": "股东变更：原股东张三退出，新增股东李四"
  5.     },
  6.     {
  7.         "变更日期": "2022-08-15",
  8.         "变更内容": "注册资本变更：从100万增至500万"
  9.     }
  10. ]

3. 数据存储方案

  1. import pandas as pd
  3. def save_to_excel(changes, company_name):
  4.     df = pd.DataFrame(changes)
  5.     df.to_excel(f"{company_name}_工商变更记录.xlsx", index=False)
  6.     print(f"数据已保存至 {company_name}_工商变更记录.xlsx")

三、进阶优化策略

1. 分布式爬取架构

  1. from multiprocessing import Pool
  3. def process_company(name):
  4.     driver = init_browser()
  5.     try:
  6.         search_company(driver, name)
  7.         changes = parse_change_history(driver)
  8.         save_to_excel(changes, name)
  9.     finally:
  10.         driver.quit()
  12. if __name__ == "__main__":
  13.     companies = ["阿里巴巴", "腾讯", "字节跳动"]  # 示例企业列表
  14.     with Pool(3) as p:
  15.         p.map(process_company, companies)

2. 代理IP池集成

  1. from selenium.webdriver.common.proxy import Proxy, ProxyType
  3. def set_proxy(driver):
  4.     proxy = Proxy({
  5.         'proxyType': ProxyType.MANUAL,
  6.         'httpProxy': '123.123.123.123:8080',  # 替换为实际代理
  7.         'sslProxy': '123.123.123.123:8080'
  8.     })
  9.     driver.desired_capabilities['proxy'] = proxy._to_capabilities()

3. 异常重试机制

  1. from selenium.common.exceptions import TimeoutException, WebDriverException
  3. def robust_search(driver, company_name, max_retries=3):
  4.     for attempt in range(max_retries):
  5.         try:
  6.             search_company(driver, company_name)
  7.             return True
  8.         except (TimeoutException, WebDriverException) as e:
  9.             if attempt == max_retries - 1:
  10.                 raise
  11.             time.sleep(5 * (attempt + 1))

四、法律合规与伦理建议

  1. 遵守robots协议：检查T眼查的/robots.txt文件，避免高频请求
  2. 数据使用限制：仅用于合法商业分析，不得用于非法用途
  3. 隐私保护：不采集个人敏感信息（如自然人股东身份证号）
  4. 频率控制：建议单IP每小时请求不超过30次

五、完整代码示例

  1. # 完整实现需整合上述模块
  2. # 推荐项目结构：
  3. # /project
  4. #   ├── chromedriver.exe
  5. #   ├── main.py
  6. #   ├── utils.py (封装浏览器操作)
  7. #   └── companies.txt (待查询企业列表)

六、总结与展望

本方案通过Selenium实现了T眼查工商变更信息的自动化采集，相比传统API接口具有以下优势：

  • 无需授权：避免API调用权限限制
  • 数据全面：获取页面完整变更记录
  • 灵活扩展：可轻松适配其他查询平台

未来优化方向：

  1. 接入深度学习模型处理验证码
  2. 开发可视化监控面板
  3. 集成自然语言处理生成变更分析报告

提示：实际部署前需进行充分测试，建议先在测试环境验证DOM结构定位的准确性，并根据目标网站更新频率定期维护XPath规则。

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