CNEP — Cadastro Nacional de Empresas Punidas

https://api.portaldatransparencia.gov.br/api-de-dados

chave-api-dados: SEU_TOKEN_AQUI
Accept: application/json

import requests
import pandas as pd
 
API_KEY = "SEU_TOKEN_AQUI"
BASE_URL = "https://api.portaldatransparencia.gov.br/api-de-dados"
 
headers = {
    "chave-api-dados": API_KEY,
    "Accept": "application/json",
}
 
 
def consultar_cnep(cnpj: str = None, nome: str = None, pagina: int = 1):
    """
    Consulta o Cadastro Nacional de Empresas Punidas.
 
    Args:
        cnpj: CNPJ da empresa (opcional)
        nome: Nome/razão social para busca parcial (opcional)
        pagina: Número da página
 
    Returns:
        Lista de punições em formato dict
    """
    url = f"{BASE_URL}/cnep"
    params = {"pagina": pagina}
    if cnpj:
        params["cnpjSancionado"] = cnpj
    if nome:
        params["nomeSancionado"] = nome
 
    response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
    response.raise_for_status()
    return response.json()
 
 
# Exemplo: listar empresas punidas (página 1)
punicoes = consultar_cnep()
df = pd.DataFrame(punicoes)
print(f"Punições retornadas: {len(df)}")
print(df[["cnpjSancionado", "nomeSancionado", "tipoSancao", "valorMulta"]].head())

def verificar_cnep(cnpj: str):
    """
    Verifica se uma empresa consta no CNEP.
 
    Args:
        cnpj: CNPJ da empresa (apenas números)
 
    Returns:
        True se a empresa tiver punição, False caso contrário
    """
    resultado = consultar_cnep(cnpj=cnpj)
    if resultado:
        print(f"ALERTA: Empresa {cnpj} consta no CNEP!")
        for p in resultado:
            print(f"  Tipo de sanção: {p.get('tipoSancao', 'N/A')}")
            print(f"  Valor da multa: R$ {p.get('valorMulta', 0):,.2f}")
            print(f"  Início: {p.get('dataInicioSancao', 'N/A')}")
            print(f"  Fim: {p.get('dataFimSancao', 'N/A')}")
            print(f"  Órgão sancionador: {p.get('orgaoSancionador', 'N/A')}")
        return True
    else:
        print(f"Empresa {cnpj} NÃO consta no CNEP.")
        return False
 
 
verificar_cnep("00000000000191")

import time
 
 
def verificacao_integridade(cnpj: str):
    """
    Realiza verificação completa de integridade de uma empresa
    consultando CEIS e CNEP.
 
    Args:
        cnpj: CNPJ da empresa (apenas números)
 
    Returns:
        Dicionário com resultado da verificação
    """
    resultado = {"cnpj": cnpj, "ceis": [], "cnep": []}
 
    # Consultar CEIS
    resp_ceis = requests.get(
        f"{BASE_URL}/ceis",
        headers=headers,
        params={"cnpjSancionado": cnpj, "pagina": 1},
    )
    if resp_ceis.status_code == 200:
        resultado["ceis"] = resp_ceis.json()
 
    time.sleep(2)  # Respeitar rate limit
 
    # Consultar CNEP
    resp_cnep = requests.get(
        f"{BASE_URL}/cnep",
        headers=headers,
        params={"cnpjSancionado": cnpj, "pagina": 1},
    )
    if resp_cnep.status_code == 200:
        resultado["cnep"] = resp_cnep.json()
 
    # Relatório
    total_sancoes = len(resultado["ceis"]) + len(resultado["cnep"])
    if total_sancoes > 0:
        print(f"ALERTA: Empresa {cnpj} tem {total_sancoes} sanção(ões):")
        print(f"  CEIS: {len(resultado['ceis'])} registro(s)")
        print(f"  CNEP: {len(resultado['cnep'])} registro(s)")
    else:
        print(f"Empresa {cnpj}: nenhuma sanção encontrada em CEIS/CNEP.")
 
    return resultado
 
 
verificacao_integridade("00000000000191")

import requests
import pandas as pd
import time
 
API_KEY = "SEU_TOKEN_AQUI"
BASE_URL = "https://api.portaldatransparencia.gov.br/api-de-dados"
headers = {"chave-api-dados": API_KEY, "Accept": "application/json"}
 
# Coletar múltiplas páginas do CNEP
todas_punicoes = []
for pagina in range(1, 6):
    resp = requests.get(
        f"{BASE_URL}/cnep",
        headers=headers,
        params={"pagina": pagina},
    )
    dados = resp.json()
    if not dados:
        break
    todas_punicoes.extend(dados)
    time.sleep(2)  # Respeitar rate limit
 
df = pd.DataFrame(todas_punicoes)
if not df.empty and "valorMulta" in df.columns:
    df["valorMulta"] = pd.to_numeric(df["valorMulta"], errors="coerce")
    ranking = df.nlargest(10, "valorMulta")[
        ["nomeSancionado", "cnpjSancionado", "valorMulta", "orgaoSancionador"]
    ]
    print("Top 10 maiores multas (Lei Anticorrupção):")
    print(ranking.to_string(index=False))