批量查询企业司法风险，Python + 免费API 半小时搞定

前言

做采购、供应链或者金融风控的朋友，应该都遇到过这个场景：需要定期排查供应商或合作企业是否被列入了被执行人、失信被执行人名单。

和手动查、爬数据比起来，最稳最快的方法还是通过企业数据API来批量查询，把这项工作做成自动化脚本，定时跑一遍，又快又不会遗漏。

我找了一圈企业数据API，大部分服务商要么免费额度给得抠抠搜搜，要么免费版只能查最基础的工商信息，司法风险这类深度数据要付费才能用。相较之下，鲸海数据新用户注册送1000次免费调用，而且额度是全平台所有API通用，不是阉割版，完全可以试试。

下面把实测过程分享给大家，供参考。

一、网站注册与API额度获取

鲸海数据：鲸海数据– 企业数据接口服务商 | 工商/风险/招投标/司法大数据-鲸海API

注册流程很简单，网站首页就有入口，手机号验证就行。需要做实名认证，上传个人信息或企业信息，审核比较宽松，基本秒过。

认证完成后后台就能看到1000次免费额度到账，API调用的AppId和ApiKey也在同一个界面，方便查看。

重点说一下这1000次额度，它不是只让你测一个接口，而是全平台所有API都能调。从工商信息、司法风险、知识产权到招投标，上百个细分接口都可以用。对于一个新项目的开发测试来说，这个量完全够用了。

二、司法风险接口实测

额度到手之后，我重点测了一下司法风险相关的接口，这部分是风控场景下最刚需的。下面从数据维度、接口设计和数据准确性三个角度说一下实测感受。

这家API和司法风险相关的数据维度还比较全，被执行人、失信被执行人、限制高消费、裁判文书、法院公告、开庭公告、立案信息全部都有。

市面上很多风控接口喜欢把所有数据塞进一个包里，不仅慢，而且很多字段根本用不上。这家API做得比较专业，数据维度分得很细，而且很多数据都被拆成了列表和详情两个层级，按需取用，可以节省大量冗余请求，响应速度明显更快。

比如说，如果你只需要确认“有没有”失信记录，调用司法信息计数接口就行，只需极低的成本；只有针对有记录的企业，再调用失信被执行人详情接口，就可以避免为用不上的数据买单。

我随机抽了几家有公开司法记录的企业测试了一下，跟官方的数据交叉比对，数据准确度和及时性都OK，可以放心用。

三、Python代码示例：批量查询失信被执行人

下面以「失信被执行人」接口为例，实现批量查询多家企业的失信被执行人记录，输入企业名称列表，输出有失信记录的企业及其案号、立案时间、执行标的等关键信息。

核心代码如下：

import os
import time
import requests
from datetime import datetime
# ---------- 配置 ----------
BASE = os.getenv("JINGHAI_API_BASE", "https://www.kqdaas.com")
APP_ID = os.getenv("JINGHAI_APP_ID")
API_KEY = os.getenv("JINGHAI_API_KEY")
if not APP_ID or not API_KEY:
    raise ValueError("请设置 JINGHAI_APP_ID 和 JINGHAI_API_KEY")
HEADERS = {
    "X-Jinghai-App-Id": APP_ID,
    "X-Jinghai-Api-Key": API_KEY,
    "Accept": "application/json",
    "Content-Type": "application/json"
}
# ---------- 核心函数 ----------
def query_company(name, tag=0):
    """查询单个企业的失信记录，返回记录列表（空列表表示无数据或异常）"""
    url = f"{BASE}/DataService/judicial/breach-of-trust/{name}?queryType=1"
    payload = {"tag": tag, "pageIndex": 1, "pageSize": 20}
    try:
        resp = requests.post(url, headers=HEADERS, json=payload, timeout=10)
        data = resp.json()
        if data.get("status") != 200:
            return []
        return data.get("data", {}).get("records", [])
    except:
        return []
def batch_query(names, tag=0):
    """批量查询并打印结果"""
    for name in names:
        records = query_company(name, tag)
        if not records:
            print(f"\n企业：{name} —— 无失信记录")
            continue
        print(f"\n企业：{name}（共 {len(records)} 条记录）")
        for idx, r in enumerate(records, 1):
            date_str = datetime.fromtimestamp(r.get("date", 0)).strftime("%Y-%m-%d") if r.get("date") else "未知"
            print(f"  {idx}. 案号: {r.get('caseNumber', '')}")
            print(f"     立案时间: {date_str}")
            print(f"     执行标的: {r.get('executionTarget', '无')}")
            print(f"     法院: {r.get('court', '')}")
            print(f"     履行状态: {r.get('executionStatus', '')}")
        time.sleep(0.5)  # 避免频率超限
# ---------- 调用示例 ----------
if __name__ == "__main__":
    companies = [
        "廊坊万盛金属制品有限公司",
        "深圳腾讯计算机系统有限公司"
    ]
    batch_query(companies, tag=0)   # tag=0 失信，tag=1 历史失信

跑完这段代码，几十家企业的失信情况几分钟就能出结果，再也不用人工一个一个去公开网站查了。

四、总结

用API批量查询企业司法风险，本质上就是把原来靠人工一个个复制粘贴的工作，变成一行代码就能搞定的事。配合定时任务，每周或每月自动跑一遍，所有合作企业的风险动态一目了然，还能省下不少时间精力。

回到这次用的API，鲸海数据的司法风险接口覆盖维度确实比较全，列表和详情分离的设计在实际开发中也很顺手。关键是1000次的免费额度，用来做项目调研或初期开发完全够用了。

有需要的可以直接去领个额度试试！

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