一、项目背景与需求分析

企业工商信息查询是金融风控、供应链管理、市场调研等领域的核心需求。传统方式依赖人工访问多个平台（如天眼查、企查查、爱企查及国家企业信用信息公示系统），存在效率低、数据分散、更新滞后等问题。本系统旨在通过技术整合，实现以下目标：

1. 统一接口：提供RESTful API，支持按企业名称、统一社会信用代码等条件查询。
2. 数据聚合：自动抓取并整合多源数据，解决信息孤岛问题。
3. 实时性：通过定时任务更新数据，确保查询结果时效性。
4. 可扩展性：支持新增数据源或查询字段，适应业务变化。

二、技术选型与架构设计

1. 核心框架选择

• FastAPI：基于Python的现代Web框架，支持异步请求、自动生成API文档（Swagger UI），性能接近Go/Java框架。
• Uvicorn：ASGI服务器，兼容异步框架，支持高并发场景，适合构建轻量级微服务。

2. 系统架构

• 分层设计：
  • API层：FastAPI处理HTTP请求，定义查询接口。
  • 服务层：封装数据抓取、清洗、存储逻辑。
  • 数据层：Redis缓存热点数据，MySQL存储历史记录。
• 异步处理：使用asyncio实现非阻塞IO，提升并发能力。

3. 数据源集成

• 官方渠道：国家企业信用信息公示系统（需处理反爬机制，如IP轮换、User-Agent模拟）。
• 商业平台：天眼查、企查查、爱企查（通过公开API或模拟浏览器请求获取数据）。
• 数据格式：统一转换为JSON结构，包含企业基础信息、股东信息、法律诉讼等字段。

三、关键实现步骤

1. 环境搭建

# 创建虚拟环境并安装依赖
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/Mac
# venv\Scripts\activate  # Windows
pip install fastapi uvicorn requests aiohttp redis mysql-connector-python

2. FastAPI基础配置

# main.py
from fastapi import FastAPI
import uvicorn
app = FastAPI(title="企业工商信息查询系统", version="1.0")
@app.get("/")
async def root():
    return {"message": "欢迎使用企业工商信息查询API"}
if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

3. 数据抓取模块

以国家企业公示系统为例，使用aiohttp实现异步请求：

import aiohttp
from bs4 import BeautifulSoup
async def fetch_company_info(name: str):
    url = f"http://www.gsxt.gov.cn/search?keyword={name}"
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as resp:
            html = await resp.text()
            soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
            # 解析企业名称、注册号等字段（示例）
            company_name = soup.find("div", class_="company-name").text
            return {"name": company_name}

4. 数据清洗与存储

定义数据模型并存储至MySQL：

from pydantic import BaseModel
import mysql.connector
class CompanyInfo(BaseModel):
    name: str
    credit_code: str
    legal_person: str
async def save_to_db(data: dict):
    db = mysql.connector.connect(
        host="localhost", user="root", password="password", database="company_db"
    )
    cursor = db.cursor()
    query = "INSERT INTO companies (name, credit_code) VALUES (%s, %s)"
    cursor.execute(query, (data["name"], data.get("credit_code", "")))
    db.commit()
    cursor.close()
    db.close()

5. 缓存优化

使用Redis缓存高频查询结果：

import redis
r = redis.Redis(host="localhost", port=6379, db=0)
async def get_cached_info(name: str):
    cached = r.get(f"company:{name}")
    if cached:
        return {"source": "cache", "data": eval(cached)}
    return None
async def set_cache(name: str, data: dict):
    r.setex(f"company:{name}", 3600, str(data))  # 缓存1小时

四、性能优化与安全措施

1. 并发控制

• 使用Semaphore限制同时请求数，避免被封IP。
• 分布式爬虫：结合Scrapy-Redis实现多节点协作。

2. 反爬策略

• 随机User-Agent和代理IP池。
• 请求间隔随机化（如1-3秒）。

3. API安全

• 添加JWT认证：
  ```python
  from fastapi.security import OAuth2PasswordBearer

oauth2_scheme = OAuth2PasswordBearer(tokenUrl=”token”)

@app.get(“/api/company”)
async def query_company(token: str = Depends(oauth2_scheme)):

# 验证token后处理请求
return {"data": "敏感信息"}

# 五、部署与运维
## 1. Docker化部署
```dockerfile
# Dockerfile
FROM python:3.9-slim
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt
COPY . .
CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]

2. 监控与日志

• 使用Prometheus + Grafana监控API响应时间。
• 记录请求日志至ELK（Elasticsearch + Logstash + Kibana）。

六、扩展功能建议

1. 数据分析：集成Pandas对历史数据进行统计分析（如行业分布、注册资本趋势）。
2. 预警系统：监控企业变更（如法人变更、经营异常），推送通知。
3. 可视化：使用ECharts或D3.js展示企业关系图谱。

七、总结

本系统通过FastAPI与Uvicorn构建了高性能的企业工商信息查询平台，整合了多源数据并优化了查询效率。实际开发中需注意合规性（如遵守各平台API使用条款），同时持续优化反爬与缓存策略以提升稳定性。完整代码与配置示例可参考GitHub开源项目（示例链接）。