爱企查 item_search - 按关键字搜索企业列表接口对接全攻略：从入门到精通

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爱企查 item_search 接口（官方规范名称为企业搜索接口 searchV3）是按关键词、行业、地区等多维度筛选企业列表的核心入口，支持分页返回企业基础信息（含名称、信用代码、经营状态、法人等），可联动 item_get（basicInfo）接口获取详情。该接口采用 HTTPS + Token 认证，数据源自工商登记等权威渠道，具备筛选维度丰富、数据合规、权限分级严格的特点。本攻略从接口认知、权限获取、实操对接、调试排错到生产级优化，提供全链路结构化指导，兼顾入门易用性与企业级稳定性。

一、接口核心认知：功能与适配场景

1. 接口定位与核心价值

• 核心功能：输入关键词（如 “江西新余 废旧物资回收”），搭配行业、地区、经营状态、注册资本等筛选条件，返回分页企业列表；支持按成立时间、注册资本、风险等级排序，单页最多返回 50 条数据，适配批量企业数据采集与精准筛选场景。

• 爱企查数据特性

• 权威合规：数据同步国家企业信用信息公示系统，符合《企业信息公示暂行条例》《个人信息保护法》等法规要求；

• 筛选维度丰富：支持行业、地区、经营状态、注册资本区间、成立年限等 10+ 维度组合筛选，满足精细化需求；

• 实时性强：企业经营状态、风险信息实时同步，基础信息缓存 24 小时；

• 权限分级严格：基础筛选结果开放度高，敏感数据（如联系方式、股权结构）需进阶权限。

• 典型应用场景

1. 供应商筛选系统：按 “地区 + 行业 + 经营状态” 筛选合规供应商，降低合作风险；

2. 市场调研平台：统计特定行业企业分布、规模、增长趋势，生成行业分析报告；

3. 风控系统：筛选高风险企业（经营异常、黑名单），预警合作风险。

2. 核心参数与返回字段

（1）请求参数（GET 方式提交，需携带 Token 请求头）

注意事项

1. keyword 支持多条件组合（如 “废旧物资回收 江西新余 存续”），接口自动分词匹配；

2. region 参数需严格按照 “省 - 市 - 区” 格式填写，否则会导致筛选结果不准确；

3. Token 有效期通常为 24 小时，需定时刷新避免调用失败。

（2）返回核心字段（按业务场景分类）

提示：item_search 仅返回基础信息，联系方式、股权结构、变更记录等需调用 item_get（basicInfo）接口获取。

3. 接口限制与注意事项

• 数据缓存规则：企业列表基础信息缓存 24 小时，风险等级、经营状态实时同步；

• 内容限制：注销 / 吊销企业、敏感行业企业（如军工）不返回或仅返回基础信息；

• 合规要求：数据仅用于合规的企业征信、供应商筛选、市场调研等业务，严禁转售、泄露或用于非法用途。

二、对接前准备：权限与环境搭建

1. 获取接口权限（官方唯一合规路径）

1. 登录爱企查开放平台（https://open.aiqicha.baidu.com），注册企业账号；

2. 提交资质审核：上传企业营业执照、法人身份证正反面、应用用途说明（需明确数据使用场景）；

3. 创建应用，填写应用名称、服务器 IP 白名单、数据用途，提交审核；

4. 审核通过后，获取 client_id 和 client_secret，用于生成 access_token；

5. 申请 searchV3（item_search）接口权限，根据业务需求选择权限等级（基础 / 进阶 / 高级）。

风险提示：严禁使用非合规爬虫、第三方代理接口抓取数据，违反平台协议与法规，会导致账号封禁、法律追责。

2. 技术环境准备

（1）支持语言与协议

• 协议：HTTPS（强制，HTTP 请求会被直接拦截）；

• 开发语言：Python、Java、PHP、Go 等主流语言，推荐 Python（适配 Token 管理、异步并发与数据解析）。

（2）必备工具与依赖

三、实操步骤：接口对接全流程（Python 示例）

步骤 1：理解 Token 认证规则（核心，必掌握）

1. 用 client_id 和 client_secret 调用 Token 接口（https://open.aiqicha.baidu.com/services/open/token/2.0），获取 access_token；

2. 每次调用 item_search 时，在请求头中携带 Authorization: Bearer {access_token}；

3. access_token 有效期通常为 24 小时，需定时刷新避免调用失败。

步骤 2：完整代码实现（含 Token 管理 + 调用 + 数据标准化）

（1）依赖安装

（2）Python 代码实现

import requests
import time
import pandas as pd
import logging
from urllib.parse import quote
from jsonpath_ng import parse
# 封装好API供应商demo url=https://console.open.onebound.cn/console/?i=Lex
# 日志配置
logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s",
    handlers=[logging.FileHandler("aiqicha_item_search.log"), logging.StreamHandler()]
)

# 配置信息（替换为你的爱企查开放平台信息）
CONFIG = {
    "client_id": "你的client_id",
    "client_secret": "你的client_secret",
    "token_url": "https://open.aiqicha.baidu.com/services/open/token/2.0",
    "search_url": "https://open.aiqicha.baidu.com/services/open/ic/searchV3/2.0",
    "access_token": "",
    "token_expire_time": 0  # Token过期时间戳（秒）
}

def get_access_token() -> str:
    """获取/刷新爱企查access_token，自动处理过期"""
    current_time = int(time.time())
    # 检查Token是否有效（提前5分钟刷新）
    if CONFIG["token_expire_time"] > current_time + 300:
        return CONFIG["access_token"]

    try:
        response = requests.post(
            url=CONFIG["token_url"],
            data={
                "grant_type": "client_credentials",
                "client_id": CONFIG["client_id"],
                "client_secret": CONFIG["client_secret"]
            },
            timeout=10,
            verify=True
        )
        response.raise_for_status()
        result = response.json()

        if result.get("error"):
            error_msg = f"{result['error']}: {result['error_description']}"
            logging.error(f"Token获取失败：{error_msg}")
            return ""

        # 更新Token与过期时间
        CONFIG["access_token"] = result.get("access_token", "")
        expires_in = result.get("expires_in", 86400)  # 默认24小时
        CONFIG["token_expire_time"] = current_time + expires_in
        logging.info(f"Token刷新成功，有效期至 {time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(CONFIG['token_expire_time']))}")
        return CONFIG["access_token"]
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        logging.error(f"Token请求异常：{str(e)}")
        return ""
    except Exception as e:
        logging.error(f"Token解析异常：{str(e)}")
        return ""

def standardize_ent_list_data(raw_ent: dict) -> dict:
    """标准化爱企查企业列表数据，统一输出格式"""
    return {
        "企业名称": raw_ent.get("name", ""),
        "统一社会信用代码": raw_ent.get("creditCode", ""),
        "注册号": raw_ent.get("regNo", ""),
        "经营状态": raw_ent.get("regStatus", ""),
        "注册资本(万元)": raw_ent.get("regCapital", 0),
        "成立日期": raw_ent.get("establishTime", ""),
        "法定代表人": raw_ent.get("legalPersonName", ""),
        "行业大类": raw_ent.get("industry", ""),
        "注册地址": raw_ent.get("regAddress", ""),
        "风险等级": raw_ent.get("riskLevel", ""),
        "风险信息条数": raw_ent.get("riskCount", 0),
        "是否黑名单": raw_ent.get("blacklistFlag", 0),
        "请求时间": time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime())
    }

def aiqicha_item_search(
    keyword: str,
    industry: str = None,
    region: str = None,
    regStatus: str = None,
    minCapital: float = None,
    maxCapital: float = None,
    sortType: str = "regCapital_desc",
    pageNum: int = 1,
    pageSize: int = 20
) -> dict:
    """调用爱企查item_search接口获取企业列表"""
    # 1. 获取有效Token
    access_token = get_access_token()
    if not access_token:
        return {"success": False, "error_msg": "Token获取失败", "data": [], "pagination": {}}

    # 2. 构建请求参数
    params = {
        "keyword": quote(keyword, encoding="utf-8"),
        "sortType": sortType,
        "pageNum": pageNum,
        "pageSize": min(pageSize, 50)  # 单页最大50条
    }
    # 补充分筛参数
    if industry:
        params["industry"] = industry
    if region:
        params["region"] = region
    if regStatus:
        params["regStatus"] = regStatus
    if minCapital:
        params["minCapital"] = minCapital
    if maxCapital:
        params["maxCapital"] = maxCapital

    # 3. 构建请求头
    headers = {"Authorization": f"Bearer {access_token}"}

    try:
        # 4. 发送GET请求
        response = requests.get(
            url=CONFIG["search_url"],
            params=params,
            headers=headers,
            timeout=10,
            verify=True
        )
        response.raise_for_status()
        result = response.json()

        # 5. 解析响应结果
        if result.get("error"):
            error_msg = f"{result['error']}: {result['error_description']}"
            logging.error(f"搜索失败（关键词：{keyword}）：{error_msg}")
            return {"success": False, "error_msg": error_msg, "data": [], "pagination": {}}

        search_result = result.get("result", {})
        raw_ents = search_result.get("items", [])
        if not raw_ents:
            logging.warning(f"无企业数据返回（关键词：{keyword}）")
            return {"success": False, "error_msg": "无匹配数据", "data": [], "pagination": {}}

        # 6. 标准化数据
        standard_ents = [standardize_ent_list_data(ent) for ent in raw_ents]
        pagination = {
            "total": int(search_result.get("total", 0)),
            "pageNum": pageNum,
            "pageSize": pageSize,
            "hasNextPage": search_result.get("hasNextPage", False)
        }
        return {"success": True, "data": standard_ents, "pagination": pagination, "error_msg": ""}
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        logging.error(f"网络请求异常（关键词：{keyword}）：{str(e)}")
        return {"success": False, "error_msg": f"网络异常：{str(e)}", "data": [], "pagination": {}}
    except Exception as e:
        logging.error(f"数据解析异常（关键词：{keyword}）：{str(e)}")
        return {"success": False, "error_msg": f"解析异常：{str(e)}", "data": [], "pagination": {}}
# 封装好API供应商demo url=https://console.open.onebound.cn/console/?i=Lex
# 调用示例
if __name__ == "__main__":
    keyword = "江西新余 废旧物资回收"
    region = "江西省-新余市"
    regStatus = "存续,在业"
    minCapital = 100
    pageSize = 20

    result = aiqicha_item_search(
        keyword=keyword,
        region=region,
        regStatus=regStatus,
        minCapital=minCapital,
        pageSize=pageSize
    )
    if result["success"]:
        print(f"搜索成功：共 {result['pagination']['total']} 条结果，当前页 {len(result['data'])} 条")
        for item in result["data"][:5]:
            print(f"企业名称：{item['企业名称']} | 经营状态：{item['经营状态']} | 风险等级：{item['风险等级']}")
        # 保存为Excel
        df = pd.DataFrame(result["data"])
        df.to_excel(f"aiqicha_ent_search_{keyword}.xlsx", index=False)
        # 翻页示例
        if result["pagination"]["hasNextPage"]:
            next_page = aiqicha_item_search(
                keyword=keyword,
                region=region,
                regStatus=regStatus,
                minCapital=minCapital,
                pageNum=2,
                pageSize=pageSize
            )
            print(f"下一页获取 {len(next_page['data'])} 条数据")
    else:
        print(f"搜索失败：{result['error_msg']}")

四、调试与问题排查：快速解决对接异常

1. 优先用官方工具调试（排除 Token 与参数问题）

1. 登录爱企查开放平台调试工具，选择 searchV3 接口；

2. 输入关键词、地区、经营状态等参数，工具自动生成 Token 并发送请求；

3. 若官方工具调用成功，说明代码的 Token 管理或参数拼接逻辑有误；若失败，检查权限或参数有效性。

2. 高频问题排查表

五、进阶优化：生产级稳定性提升

1. 性能与配额优化

• 批量翻页优化：通过 hasNextPage 判断是否继续翻页，避免无效请求；多关键词查询时采用异步并发（aiohttp），控制并发数≤权限允许的频率上限（如企业基础权限 5 次 / 秒）；

• 智能缓存策略：用 Redis 缓存搜索结果，缓存 key 为 aiqicha_search_关键词_筛选条件_页码，有效期 24 小时，空结果缓存 5 分钟，减少重复调用；

• 字段精简：通过平台自定义字段功能，只返回业务必需字段（如企业名称、信用代码、经营状态），减少响应体积与耗时。

2. 数据质量优化

• 数据去重：按 creditCode（统一社会信用代码）去重，避免同一企业重复出现；

• 异常值过滤：过滤注册资本≤0、经营状态为注销 / 吊销的企业（根据业务需求调整）；

• 关键词分词优化：对长关键词进行分词处理（如 “江西新余废旧物资回收有限公司”→“江西新余 废旧物资回收”），提升搜索覆盖率。

3. 合规与安全

• 密钥管理：生产环境将 client_id 和 client_secret 存储在配置中心（如 Nacos、Apollo），禁止硬编码；定期轮换密钥（每 3 个月一次）；

• 重试机制：对 403（频率超限）、504（超时）等错误添加指数退避重试策略，首次重试间隔 1 秒，之后间隔翻倍，最多重试 3 次；

• 日志审计：记录每次调用的关键词、筛选条件、响应状态、数据条数，保留至少 30 天日志，满足合规审计要求。

六、扩展场景：接口联动与功能升级

1. 联动 item_get 接口：通过 item_search 获取企业名称 / 信用代码列表，批量调用 item_get 获取企业详情，实现 “搜索 - 详情” 全链路数据采集；

2. 企业风险监控系统：定时调用 item_search 筛选目标企业，结合风险等级、经营状态变化，设置阈值触发热门告警（如风险条数突增）；

3. 行业数据看板：聚合多地区、多行业的搜索结果，统计企业数量、注册资本分布、风险比例，生成可视化数据看板。