利用Python无账号无限制获取企查查数据的示例代码

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简介：
本段代码展示如何使用Python技术绕过登录要求，实现对企查查网站的数据抓取与分析。适合需要大量公开企业信息的研究者或开发者参考应用。请注意遵守相关法律法规及服务条款。前言部分的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。通过网上爬虫获取了全国所有企业信息，然后需要补充这些企业的详细资料。考虑到企查查和启信宝等专业网站的数据丰富性，最终选择了企查查作为数据来源。尝试了几种方法：1、使用selenium进行网页抓取，试图绕过登录验证，但由于账号和IP的限制问题而放弃；2、直接通过requests请求并结合cookies获取信息。但在实际操作中遇到了cookie有效期以及访问次数等限制的问题。经过不断的尝试与参数调整后，发现了一种有效的方法：利用selenium配合web代理服务进行数据抓取。这种方法仅需使用IP代理即可，不需要登录账号或受其他条件的限制，但因为没有登录状态获取的信息会受到一定影响，只能获取公开展示的数据内容。

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利用Python无账号无限制获取企查查数据的示例代码

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本段代码展示如何使用Python技术绕过登录要求，实现对企查查网站的数据抓取与分析。适合需要大量公开企业信息的研究者或开发者参考应用。请注意遵守相关法律法规及服务条款。前言部分的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。通过网上爬虫获取了全国所有企业信息，然后需要补充这些企业的详细资料。考虑到企查查和启信宝等专业网站的数据丰富性，最终选择了企查查作为数据来源。尝试了几种方法：1、使用selenium进行网页抓取，试图绕过登录验证，但由于账号和IP的限制问题而放弃；2、直接通过requests请求并结合cookies获取信息。但在实际操作中遇到了cookie有效期以及访问次数等限制的问题。经过不断的尝试与参数调整后，发现了一种有效的方法：利用selenium配合web代理服务进行数据抓取。这种方法仅需使用IP代理即可，不需要登录账号或受其他条件的限制，但因为没有登录状态获取的信息会受到一定影响，只能获取公开展示的数据内容。

获取企查查数据

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本项目旨在提供一种简便的方法来获取和解析来自企查查的数据，帮助企业用户快速收集目标企业的信息，进行市场分析与竞争情报研究。通过关键词检索爬取企查查网站上的失信人信息。测试环境为Python 2.7 和 Windows 7 操作系统。

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这是一个包含用于从企查查网站抓取数据的Python代码的压缩文件。该工具主要用于商业情报收集和数据分析研究。请注意合法合规使用。 Java编写的爬取企查查信息的代码，仅供学习交流使用。该代码导入即用，无需任何更改或配置，适合技术高手使用，能够节省大量时间和精力。

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示例源代码：利用modbus4j获取数据

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本示例展示如何使用Modbus4J库从远程设备或服务器读取数据，适用于工业自动化和物联网项目开发。使用modbus4j获取遵循Modbus协议的仪表数据示例可以在Windows和Linux系统上运行。可以通过命令行设置参数： ``` Usage: RtWxcw SlaveAddress SerialPort [CycleTime BaudRate DataBits StopBits Parity] ``` 在Windows下，可以这样执行： ``` RtWxcw 1 COM1 60 9600 8 1 0 ``` 而在Linux系统中，则为： ``` RtWxcw 1 /dev/ttyS0 60 9600 8 1 0 ``` 默认设置如下：`CycleTime=60 BaudRate=9600 DataBits=8 StopBits=1 Parity=0`。

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本文章介绍了如何使用Python编程语言通过requests库中的response对象调用read方法来获取并解析HTTP响应中的JSON格式数据。演示了从网络请求到处理数据的实际操作步骤，适合初学者理解Python中处理JSON的基本流程和技巧。 ### Python使用response.read()接收JSON数据的实例解析在当今快速发展的互联网技术中，Python作为一种高效、简洁且功能强大的编程语言，在数据处理、网络爬虫、自动化脚本编写等方面发挥着重要作用。其中，如何优雅地处理HTTP响应中的JSON数据是许多开发者常常面临的问题之一。本段落将详细介绍如何使用Python的`response.read()`方法来读取和解析HTTP响应中的JSON数据，并通过具体的示例代码帮助读者更好地理解和应用这一知识点。 #### 一、HTTP响应与JSON数据在Web开发中，服务器经常返回JSON格式的数据给客户端。JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。因此，它成为了一种理想的HTTP响应数据格式。当客户端发起HTTP请求时，服务器会响应一个包含状态码、头部信息以及可选的数据体的HTTP响应。数据体部分通常包含了实际的应用数据，如JSON对象。 #### 二、Python中的requests库在Python中，处理HTTP请求最常用的库是`requests`。它提供了一个非常简单易用的API来发送各种HTTP请求，同时还可以方便地解析响应数据。 #### 三、使用response.read()读取JSON数据 `response.read()`方法用于从HTTP响应中读取数据体部分。如果服务器返回的是JSON格式的数据，我们需要先使用`response.read()`方法获取原始数据，然后对其进行解码和解析。下面是一个完整的示例代码： ```python import requests import json # 发起GET请求 response = requests.get(http://example.com/data.json) # 使用response.read()读取响应数据 result = response.content # 解码为UTF-8字符串 result_str = result.decode(utf-8) # 将字符串转换为Python字典 jsonData = json.loads(result_str) # 打印解析后的JSON数据 print(jsonData) ``` #### 四、解析步骤详解 1. **发送HTTP请求**：使用`requests.get(url)`方法发送一个GET请求到指定URL。 2. **读取响应数据**：通过`response.content`方法获取HTTP响应的数据体部分。此方法返回的是字节串形式的数据。 3. **解码数据**：由于HTTP响应的数据体通常是字节流形式，我们需要将其解码为字符串。这里使用`decode(utf-8)`将字节流解码为UTF-8编码的字符串。 4. **解析JSON数据**：使用`json.loads()`方法将解码后的字符串转换为Python的字典或列表等数据结构。 5. **处理数据**：我们可以根据具体需求对解析后的JSON数据进行进一步处理。 #### 五、注意事项 - 在处理HTTP响应时，确保检查HTTP响应的状态码，以确认请求是否成功。 - 如果服务器返回的数据不是JSON格式，直接使用`json.loads()`可能会引发异常。 - 对于较大的JSON数据，可以考虑使用`json.JSONDecoder`类的方法逐行解析，以节省内存。 - 在生产环境中，应考虑到网络延迟、超时等问题，并添加适当的错误处理逻辑。通过以上介绍，相信读者已经掌握了如何使用Python的`response.read()`方法来读取和解析HTTP响应中的JSON数据。这不仅有助于提高代码的可维护性和效率，还能更好地应对复杂的Web开发场景。希望本段落能够为读者提供有价值的参考和启发。

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