天眼查企业信息Python查询指南：从入门到实战

一、天眼查API的价值与适用场景

天眼查作为国内领先的企业信息查询平台，其API接口为开发者提供了结构化的企业数据获取能力。通过Python调用天眼查API，可实现以下核心价值：

1. 效率提升：自动化替代手动查询，单次请求可获取企业基础信息、股东信息、法律诉讼等20+类数据字段。
2. 数据整合：支持批量查询（单次最多100条），便于构建企业画像或风险监控系统。
3. 场景覆盖：适用于金融风控、供应链管理、商业情报分析等场景，如核查供应商资质、监测关联方风险等。

典型案例：某供应链金融平台通过天眼查API实时获取企业工商信息与司法风险数据，将客户尽调时间从3天缩短至2小时，坏账率下降18%。

二、Python调用天眼查API的技术实现

1. API接入准备

• 申请流程：登录天眼查开放平台（https://open.tianyancha.com/），完成企业认证后获取API Key。
• 接口类型：
  • 基础版：免费接口，每日限100次调用，包含企业基础信息。
  • 专业版：付费接口，支持批量查询、深度数据（如股权结构、法律诉讼）。
• 安全要求：需使用HTTPS协议，请求头需包含Authorization: Bearer {API_KEY}。

2. Python请求封装

import requests
import json
from urllib.parse import quote
class TianYanChaAPI:
    def __init__(self, api_key):
        self.api_key = api_key
        self.base_url = "https://api.tianyancha.com/services/open/ic/v2"
    def get_company_info(self, company_name):
        """
        查询企业基础信息
        :param company_name: 企业名称（需URL编码）
        :return: 解析后的JSON数据
        """
        url = f"{self.base_url}/search/fulltext"
        params = {
            "key": self.api_key,
            "q": quote(company_name),
            "size": 1  # 返回匹配的第一条结果
        }
        headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"}
        try:
            response = requests.get(url, params=params, headers=headers)
            response.raise_for_status()
            data = response.json()
            if data.get("code") == 200:
                return data["result"]
            else:
                raise Exception(f"API错误: {data.get('message')}")
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            raise Exception(f"请求失败: {str(e)}")
    def batch_query(self, company_names):
        """
        批量查询企业信息（需专业版API）
        :param company_names: 企业名称列表
        :return: 字典格式的查询结果
        """
        results = {}
        for name in company_names:
            try:
                info = self.get_company_info(name)
                results[name] = info
            except Exception as e:
                results[name] = {"error": str(e)}
        return results

3. 数据解析与存储

天眼查返回的JSON数据包含多层嵌套结构，推荐使用pandas进行扁平化处理：

import pandas as pd
def parse_company_data(raw_data):
    """解析企业基础信息"""
    if not raw_data:
        return pd.DataFrame()
    # 提取关键字段
    records = []
    for item in raw_data:
        records.append({
            "企业名称": item.get("name"),
            "统一社会信用代码": item.get("creditCode"),
            "法定代表人": item.get("legalPersonName"),
            "注册资本": item.get("regCapital"),
            "成立日期": item.get("establishTime"),
            "经营状态": item.get("businessStatus"),
            "注册地址": item.get("regAddress")
        })
    return pd.DataFrame(records)
# 使用示例
api = TianYanChaAPI("your_api_key")
data = api.get_company_info("阿里巴巴")
df = parse_company_data([data])
df.to_csv("company_info.csv", index=False)

三、高级功能与优化策略

1. 批量查询效率优化

• 并发请求：使用requests-futures或asyncio实现异步请求，将批量查询时间从线性增长转为并行处理。
• 缓存机制：对高频查询企业建立本地缓存（如Redis），避免重复调用API。

2. 数据质量增强

• 模糊匹配：当企业名称不准确时，可先调用搜索接口获取候选列表，再精确查询。
• 字段补全：结合工商数据库或第三方数据源，补充天眼查未覆盖的字段（如变更记录）。

3. 错误处理与限流规避

• 重试机制：对临时性错误（如502错误）自动重试3次，间隔时间递增。
• 请求间隔：专业版API建议每秒不超过5次请求，基础版不超过1次/秒。

四、典型应用场景代码示例

场景1：企业风险监控

def monitor_risk(company_name):
    """监测企业司法风险"""
    api = TianYanChaAPI("your_api_key")
    try:
        # 先获取企业ID
        base_info = api.get_company_info(company_name)
        company_id = base_info[0]["id"]
        # 查询法律诉讼
        lawsuit_url = f"{api.base_url}/lawsuit/list"
        params = {
            "key": api.api_key,
            "id": company_id,
            "size": 10  # 最近10条诉讼
        }
        response = requests.get(lawsuit_url, params=params)
        lawsuits = response.json().get("result", [])
        # 判断风险等级
        critical_cases = [case for case in lawsuits if case["caseType"] == "民事案件"]
        return {
            "has_risk": len(critical_cases) > 0,
            "risk_details": critical_cases
        }
    except Exception as e:
        return {"error": str(e)}

场景2：供应链企业筛查

def screen_suppliers(supplier_list):
    """筛查供应商资质"""
    api = TianYanChaAPI("your_api_key")
    results = []
    for supplier in supplier_list:
        try:
            info = api.get_company_info(supplier)
            if not info:
                results.append({"name": supplier, "status": "未查询到"})
                continue
            # 关键资质检查
            is_valid = (
                info[0]["businessStatus"] == "存续" and
                float(info[0]["regCapital"].replace("万人民币", "")) >= 100  # 注册资本≥100万
            )
            results.append({
                "name": supplier,
                "status": "合格" if is_valid else "不合格",
                "reason": "注册资本不足" if not is_valid else ""
            })
        except Exception as e:
            results.append({"name": supplier, "status": "查询失败", "error": str(e)})
    return pd.DataFrame(results)

五、注意事项与合规要求

1. 数据使用限制：天眼查API数据仅限内部使用，不得直接转售或用于构建竞品。
2. 频率控制：免费版每日调用上限为100次，专业版需购买套餐。
3. 隐私保护：查询结果包含个人信息（如法定代表人身份证号），需按《个人信息保护法》处理。
4. 版本更新：天眼查可能调整API字段或认证方式，建议定期检查官方文档。

六、总结与延伸建议

通过Python调用天眼查API，可高效实现企业信息自动化采集与分析。对于高频使用场景，建议：

1. 部署本地代理服务器，缓存常用数据以减少API调用。
2. 结合NLP技术解析法律诉讼文书，提取风险关键词。
3. 开发可视化看板，实时展示企业风险热力图。

开发者可参考天眼查官方文档（https://open.tianyancha.com/docs/）获取最新接口说明，同时关注GitHub上开源的`tianyancha-python`项目以获取社区支持。