Python 天眼查爬虫主要人员
简介
天眼查是一个提供企业信息查询服务的平台，通过爬取天眼查网站上的信息，可以获取到各种企业的关键信息，如公司名称、法人代表、注册资本、注册时间等。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python编写一个简单的天眼查爬虫，来获取企业主要人员的信息。
准备工作
在编写天眼查爬虫之前，我们需要安装一些Python库来帮助我们进行网页爬取和数据处理。以下是所需库的安装方法：
pip install requests
pip install BeautifulSoup4
pip install pandas
编写爬虫代码
接下来，我们将编写一个简单的天眼查爬虫代码，通过输入企业名称，在天眼查网站上搜索并获取该企业的主要人员信息。下面是代码示例：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
def get_company_info(company_name):
url = f'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
company_link = soup.find('a', class_='search_name').get('href')
company_info_url = f'
company_response = requests.get(company_info_url)
company_soup = BeautifulSoup(company_response.text, 'html.parser')
company_name = company_soup.find('h1', class_='name').text
legal_person = company_soup.find('div', class_='humancompany').find('a').text
main_personnel = []
personnel_rows = company_soup.find_all('tr', class_='table-row')
for row in personnel_rows:
name = row.find('span', class_='link-click').text
position = row.find('td', class_='position').text
main_personnel.append({'姓名': name, '职位': position})
return company_name, legal_person, main_personnel
company_name = '阿里巴巴'
company_info = get_company_info(company_name)
print(company_info)
在这段代码中，我们首先输入了一个企业名称，然后通过requests库发起了一个HTTP请求到天眼查网站搜索页面，获取到了搜索结果的HTML文档。接着我们解析HTML文档，找到了搜索结果中第一个企业的链接，并进一步发起了HTTP请求获取该企业的详情页面的HTML文档。最后，我们从详情页面中提取了公司名称、法人代表以及主要人员的信息，并将其存储在一个字典中返回。
数据处理
获取到企业主要人员信息后，我们可以将其整理成一个表格，方便后续分析和展示。下面是一个示例代码：
company_name, legal_person, main_personnel = company_info
df = pd.DataFrame(main_personnel)
df.index += 1
df.index.name = '序号'
df.columns.name = '主要人员'
print(f'公司名称：{company_name}')
print(f'法人代表：{legal_person}')
print(df)
运行上面的代码，我们可以看到一个包含主要人员信息的表格，其中包含了姓名和职位两个字段。
结语
通过本文的介绍，我们学习了如何使用Python编写一个简单的天眼查爬虫，来获取企业的主要人员信息。通过爬虫我们可以方便地获取到各种企业的信息，为企业研究和分析提供了便利。希望本文对大家有所帮助，谢谢阅读！
旅行图
journey
title 天眼查爬虫之旅
section 准备工作
订购云服务器: 2022-01-01, 2022-01-03
安装Python库: 2022-01-03, 2022-01-05
section 编写爬虫代码
编写爬虫逻辑: 2022-01-06, 2022-01-10
调试并优化代码: 2022-01-11, 2022-01-15
section 数据处理
整理数据:
