aki_prj23_transparenzregister/Jupyter/API-tests/API research_Tristan.ipynb

Corporate Intelligence¶

API Research¶

BundesAPI¶

Down to due maintenance work from 24.03. - 26.03.

Basically a Bundesanzeiger Scraping Wrapper

In [2]:

from deutschland.bundesanzeiger import Bundesanzeiger

ba = Bundesanzeiger()
# search term
data = ba.get_reports("Atos IT-Dienstleistung & Beratung GmbH")
# returns a dictionary with all reports found as fulltext reports
print(data.keys())

C:\Users\trist\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\requests\__init__.py:102: RequestsDependencyWarning: urllib3 (1.26.12) or chardet (5.1.0)/charset_normalizer (2.0.12) doesn't match a supported version!
  warnings.warn("urllib3 ({}) or chardet ({})/charset_normalizer ({}) doesn't match a supported "

dict_keys(['Aufsichtsrat', 'Jahresabschluss zum Geschäftsjahr vom 01.01.2020 bis zum 31.12.2020', 'Jahresabschluss zum Geschäftsjahr vom 01.01.2019 bis zum 31.12.2019', 'Jahresabschluss zum Geschäftsjahr vom 01.01.2018 bis zum 31.12.2018', 'Jahresabschluss zum Geschäftsjahr vom 01.01.2017 bis zum 31.12.2017', 'Jahresabschluss zum Geschäftsjahr vom 01.01.2016 bis zum 31.12.2016', 'Jahresabschluss zum Geschäftsjahr vom 01.01.2015 bis zum 31.12.2015', 'Jahresabschluss zum Geschäftsjahr vom 01.01.2014 bis zum 31.12.2014', 'Jahresabschluss zum Geschäftsjahr vom 01.01.2013 bis zum 31.12.2013', 'Jahresabschluss zum Geschäftsjahr vom 01.01.2012 bis zum 31.12.2012', 'Jahresabschluss zum Geschäftsjahr vom 01.10.2010 bis zum 30.06.2011', 'Jahresabschluss zum Geschäftsjahr vom 01.07.2011 bis zum 31.12.2011', 'Jahresbericht zum 31.3.2006', 'Jahresbericht 30.11.2022'])

In [9]:

# Note: There can be multiple "Aufsichtsrat" entries per Company, the API however does only return one because the keys are overwritten
jahresabschluss = data[
    "Jahresabschluss zum Geschäftsjahr vom 01.01.2019 bis zum 31.12.2019"
]

# Note: Although the report includes the entire text it lacks the formatting that would make extracting information a lot easier as the data is wrapped inside a <table> originally
with open("./jahresabschluss-example.txt", "w") as file:
    file.write(jahresabschluss["report"])
print(jahresabschluss.keys())

dict_keys(['date', 'name', 'company', 'report'])

In [3]:

from deutschland.handelsregister import Handelsregister

hr = Handelsregister()

results = hr.search(keywords="BLUECHILLED Verwaltungs GmbH")
print(results)

None

Offene Register¶

Hint: Visualize schema with tools such a DBeaver

Note: Not up-to-date

In [3]:

# SQLite export
import sqlite3

con = sqlite3.connect("../data/openregister.db")

In [4]:

cur = con.cursor()

In [5]:

schema = cur.execute("SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='table';")
schema.fetchall()

Out[5]:

[('name',),
 ('registrations',),
 ('officer',),
 ('company',),
 ('company_fts',),
 ('company_fts_data',),
 ('company_fts_idx',),
 ('company_fts_docsize',),
 ('company_fts_config',),
 ('officer_fts',),
 ('officer_fts_data',),
 ('officer_fts_idx',),
 ('officer_fts_docsize',),
 ('officer_fts_config',),
 ('name_fts',),
 ('name_fts_data',),
 ('name_fts_idx',),
 ('name_fts_docsize',),
 ('name_fts_config',)]

In [6]:

import pandas as pd

df = pd.read_sql_query("SELECT * FROM company LIMIT 100", con)
df.head()

Out[6]:

<style scoped=""> .dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } .dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } </style>

	id	company_number	current_status	jurisdiction_code	name	registered_address	retrieved_at	register_flag_AD	register_flag_CD	register_flag_DK	...	native_company_number	registered_office	registrar	register_art	register_nummer	former_registrar	register_flag_	register_flag_Note:	_registerNummerSuffix	register_flag_Status information
0	1	K1101R_HRB150148	currently registered	de	olly UG (haftungsbeschränkt)	Waidmannstraße 1, 22769 Hamburg.	2018-11-09T18:03:03Z	1	1	1	...	Hamburg HRB 150148	Hamburg	Hamburg	HRB	150148	None	None	None	None	None
1	2	R1101_HRB81092	currently registered	de	BLUECHILLED Verwaltungs GmbH	Oststr.	2018-07-25T11:14:02Z	1	1	1	...	Düsseldorf HRB 81092	Düsseldorf	Düsseldorf	HRB	81092	None	None	None	None	None
2	3	H1101_H1101_HRB18423	currently registered	de	Mittelständische Beteiligungsgesellschaft Brem...	Langenstraße 2-4, 28195 Bremen.	2018-06-24T21:12:00Z	1	1	1	...	Bremen früher Bremen HRB 18423	Bremen	Bremen	HRB	18423	Bremen	None	None	None	None
3	4	R1101_HRB45109	currently registered	de	Albert Barufe GmbH	Hans-Sachs-Straße 11, 40721 Hilden.	2018-07-25T11:15:01Z	1	1	1	...	Düsseldorf HRB 45109	Hilden	Düsseldorf	HRB	45109	None	None	None	None	None
4	5	R1101_HRB37996	currently registered	de	ITERGO Informationstechnologie GmbH	ERGO-Platz 1, 40477 Düsseldorf.	2018-07-25T12:32:08Z	1	1	1	...	Düsseldorf HRB 37996	Düsseldorf	Düsseldorf	HRB	37996	None	None	None	None	None

5 rows × 25 columns

Open Corporates¶

In [7]:

import requests

BASE_URL = "https://api.opencorporates.com"

In [8]:

response = requests.get(f"{BASE_URL}/companies/search")
response.status_code

Out[8]:

401