基于 Python 的工商信息采集工具 v11.0

本指南帮助用户了解和使用 IBM Informix DB-Access V11.0。指南中详细 DB-Access 的功能、特性以及使用方法，并提供了丰富的示例代码和实际应用案例，帮助用户快速掌握 DB-Access 的使用方法。

该系统利用Scrapy爬虫框架、代理IP池、Request请求模拟和验证码识别技术，实现了全国工商信息的每日更新采集。采集的数据存储于MySQL数据库，包含1.8亿多家企业的工商基本信息和36维度详细信息，支持SQL查询和Excel格式导出。

Informix Dynamic Server V11.0 for UNIX and Linux 安装指南。

该工具利用Python语言的Scrapy爬虫框架，结合代理IP池、Request模拟请求以及验证码识别技术，实现了全国新工商信息的每日更新采集。采集到的数据自动存储于MySQL数据库，包含1.8亿多家企业的工商基本信息和36维度的详细信息，并支持以SQL查询和Excel格式导出数据包。

这是一款基于Python编写的外贸数据爬虫系统，利用爬虫技术实现全球海关、关单和外贸数据的高效采集。采用了Python多线程技术、request库以及代理IP池，确保每日数十亿条采购商和供应商的外贸数据实时更新。

这款软件利用Scrapy爬虫框架结合代理IP池及请求模拟技术，还有验证码识别功能，能每日更新采集全国最新的工商信息。采集的数据自动存储在MySQL数据库中，支持SQL和Excel导出格式，包含1.8亿企业基本信息和36维度详细数据。

新公司信息采集工具v1.0 该工具利用Scrapy爬虫框架、代理IP池、请求模拟和验证码识别技术，实现每日更新全国新注册公司信息。数据自动保存至MySQL数据库，包含1.8亿+企业的基本工商信息和36维度详细信息，并支持SQL和Excel格式导出。

Scrapy概述Scrapy是一个快速高级的网页抓取和网页抓取框架，用于从网站抓取数据并提取结构化信息。它适用于各种用途，包括数据挖掘、监控和自动化测试。详细功能列表请访问https://scrapy.org。安装简便，仅需Python 3.5.2+，支持Linux、Windows、macOS、BSD。安装方法详见https://docs.scrapy.org/en/latest/intro/install.html。在线文档可在https://docs.scrapy.org/和docs目录中获取。发布说明请见https://docs.scrapy.org/en/latest/news.html。欲了解更多社区互动信息，请访问https://scrapy.org/community/。

Python 中有几种方法可以实现网络数据采集：1. 使用 requests 库采集网络数据：- 安装 requests 库：pip install requests- 采集网页数据：import requestsresponse = requests.get('网址')data = response.text2. 使用 BeautifulSoup 库采集 HTML 数据：- 安装 BeautifulSoup 库：pip install beautifulsoup4