Na dzień 31.07.2013 w wykazie podmiotów http://www.bip.gov.pl/subjects/index/14013 znajdowało się 68 OPP.

====== Kod ======
<code python>
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import dataset
from itertools import imap,islice
import requests_cache

requests_cache.configure('/tmp/http_cache')
db = dataset.connect('sqlite:///subjects.db')
table = db['opp']

def grab(krs , s=requests.Session()):
    print "Grab data for ",krs
    r = s.post('http://sprawozdaniaopp.mpips.gov.pl/Search/Details/%s' % ( str(krs).strip(),) )
    soup = BeautifulSoup(r.text)
    data = dict([map(lambda x:x.text.strip(),tr.findAll('td')) for tr in soup.table.findAll('tr')])
    data['KRS'] = krs
    print data
    return data

def load(filename):
    s = requests.Session()
    with open(filename) as fp:
        for x in fp:
            yield grab(x,s)

table.insert_many(load('numery_krs.txt'))
</code>
====== Instrukcja użycia ======
Powyższy skrypt potrzebuje informacji o podmiotach do scrapowania. Przyjmuje je jako plik 1 numer - 1 linia.  
====== Wynik ======
{{:dip:bip.gov.pl:wykaz_opp_za_2012_z_rachunkami_aktualizacja_rach_ods.ods|Dane wejściowe}} pobrane z http://www.mpips.gov.pl/bip/wykaz-organizacji-pozytku-publicznego/ przetworzone do {{:dip:bip.gov.pl:opp_numery_krs.txt|właściwego formatu}} dostarczyły {{:dip:bip.gov.pl:opp_z_emailami.csv|danych}}.