工商数据

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。

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。

该资源包含博客《数据分析之MySql篇{电商数据处理案例}》中使用的数据库表数据以及详细的表结构分析，可用于学习和练习SQL技能，特别是针对电商场景的数据分析。

复现课堂电商场景，提供数据库结构参考，助力高效开发。 特点 涵盖典型电商业务场景 清晰的数据表关系 字段注释详尽 使用说明 了解数据库设计 根据实际需求调整 应用于电商系统开发

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基于scrapy框架的企业信息查询软件，爬数据真不含糊。配合代理 IP 池，还能模拟求、自动识别验证码，整个流程全自动，适合需要批量抓取工商数据的你。 日更 1.8 亿+企业基本信息，还带36 维度详细字段，比多收费接口还全。而且数据直接落地MySQL 数据库，查起来挺快，导出成Excel也方便。 验证码识别用得还挺溜，能过不少常见图形码。实测下来，响应也快，稳定性也不错。你要是之前踩过验证码坑，这套方案可以省不少折腾时间。 你要是想自己扩展逻辑，比如只抓某一类企业，可以改下Spider类的筛选条件，代码结构比较清晰，好改。 如果你对 Python 爬虫、数据感兴趣，可以顺手看看这几个资源：基

本课程提供详细的大型电商数据库设计方案，包含具体数据表设计、字段说明、注释等内容。

该数据集包含三个文件：events.csv：用户行为数据，例如访问、加购物车等。item_properties.сsv：商品属性信息。category_tree.сsv：商品分类树结构。数据源于真实电商网站，所有值已进行哈希处理以保护隐私。

电商数据库中的SQL查询语句。

档完成了对零售商数据存储系统的需求分析、概要设计和详细设计。