怎么用Python爬蟲分析App

這篇文章主要講解了“怎么用Python爬蟲分析App”，文中的講解內容簡單清晰，易于學習與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學習“怎么用Python爬蟲分析App”吧！

1 分析背景

之前我們使用了 Scrapy 爬取并分析了酷安網 6000+ App，為什么這篇文章又在講抓 App 呢？

如果你依然在編程的世界里迷茫，可以加入我們的Python學習扣qun：784758214，看看前輩們是如何學習的！交流經驗！

自己是一名高級python開發工程師，從基礎的python腳本到web開發、爬蟲、django、數據挖掘等，零基礎到項目實戰的資料都有整理。送給每一位python的小伙伴！分享一些學習的方法和需要注意的小細節，這里是python學習者聚集地

因為我喜歡折騰 App，哈哈。當然，主要是因為下面這幾點：

第一、之前抓取的網頁很簡單

在抓取酷安網時，我們使用 for 循環，遍歷了幾百頁就完成了所有內容的抓取，非常簡單，但現實往往不會這么 easy，有時我們要抓的內容會比較龐大，比如抓取整個網站的數據，為了增強爬蟲技能，所以本文選擇了「豌豆莢」這個網站。

目標是： 爬取該網站所有分類下的 App 信息并下載 App 圖標，數量在 70,000 左右，比酷安升了一個數量級。

第二、再次練習使用強大的 Scrapy 框架

之前只是初步地使用了 Scrapy 進行抓取，還沒有充分領會到 Scrapy 有多么牛逼，所以本文嘗試深入使用 Scrapy，增加隨機 UserAgent、代理 IP 和圖片下載等設置。

第三、對比一下酷安和豌豆莢兩個網站

相信很多人都在使用豌豆莢下載 App，我則使用酷安較多，所以也想比較一下這兩個網站有什么異同點。

話不多說，下面開始抓取流程。

▌分析目標

首先，我們來了解一下要抓取的目標網頁是什么樣的。

可以看到該網站上的 App 分成了很多類，包括：「應用播放」、「系統工具」等，一共有 14 個大類別，每個大類下又細分了多個小類，例如，影音播放下包括：「視頻」、「直播」等。

點擊「視頻」進入第二級子類頁面，可以看到每款 App 的部分信息，包括：圖標、名稱、安裝數量、體積、評論等。

接著，我們可以再進入第三級頁面，也就是每款 App 的詳情頁，可以看到多了下載數、好評率、評論數這幾樣參數，抓取思路和第二級頁面大同小異，同時為了減小網站壓力，所以 App 詳情頁就不抓取了。

image

所以，這是一個分類多級頁面的抓取問題，依次抓取每一個大類下的全部子類數據。

學會了這種抓取思路，很多網站我們都可以去抓，比如很多人愛爬的「豆瓣電影」也是這樣的結構。

▌分析內容

數據抓取完成后，本文主要是對分類型數據的進行簡單的探索性分析，包括這么幾個方面：

• 下載量最多 / 最少的 App 總排名

• 下載量最多 / 最少的 App 分類 / 子分類排名

• App 下載量區間分布

• App 名稱重名的有多少

• 和酷安 App 進行對比

▌分析工具

• Python

• Scrapy

• MongoDB

• Pyecharts

• Matplotlib

2 數據抓取

▌網站分析

我們剛才已經初步對網站進行了分析，大致思路可以分為兩步，首先是提取所有子類的 URL 鏈接，然后分別抓取每個 URL 下的 App 信息就行了。

可以看到，子類的 URL 是由兩個數字構成，前面的數字表示分類編號，后面的數字表示子分類編號，得到了這兩個編號，就可以抓取該分類下的所有 App 信息，那么怎么獲取這兩個數值代碼呢？

回到分類頁面，定位查看信息，可以看到分類信息都包裹在每個 li 節點中，子分類 URL 則又在子節點 a 的 href 屬性中，大分類一共有 14 個，子分類一共有 88 個。

到這兒，思路就很清晰了，我們可以用 CSS 提取出全部子分類的 URL，然后分別抓取所需信息即可。

另外還需注意一點，該網站的 首頁信息是靜態加載的，從第 2 頁開始是采用了 Ajax 動態加載，URL 不同，需要分別進行解析提取。

▌Scrapy抓取

我們要爬取兩部分內容，一是 APP 的數據信息，包括前面所說的：名稱、安裝數量、體積、評論等，二是下載每款 App 的圖標，分文件夾進行存放。

由于該網站有一定的反爬措施，所以我們需要添加隨機 UA 和代理 IP

這里隨機 UA 使用 **scrapy-fake-useragent **庫，一行代碼就能搞定，代理 IP 直接上阿布云付費代理，幾塊錢搞定簡單省事。

下面，就直接上代碼了。

items.py

 1import scrapy 2 3class WandoujiaItem(scrapy.Item): 4    cate_name = scrapy.Field() #分類名 5    child_cate_name = scrapy.Field() #分類編號 6    app_name = scrapy.Field()   # 子分類名 7    install = scrapy.Field()    # 子分類編號 8    volume = scrapy.Field()     # 體積 9    comment = scrapy.Field()    # 評論10    icon_url = scrapy.Field()   # 圖標url
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middles.py

中間件主要用于設置代理 IP。

 1import base64 2proxyServer = "http://http-dyn.abuyun.com:9020" 3proxyUser = "你的信息" 4proxyPass = "你的信息" 5 6proxyAuth = "Basic " + base64.urlsafe_b64encode(bytes((proxyUser + ":" + proxyPass), "ascii")).decode("utf8") 7class AbuyunProxyMiddleware(object): 8    def process_request(self, request, spider): 9        request.meta["proxy"] = proxyServer10        request.headers["Proxy-Authorization"] = proxyAuth21        logging.debug('Using Proxy:%s'%proxyServer)

pipelines.py

該文件用于存儲數據到 MongoDB 和下載圖標到分類文件夾中。

存儲到 MongoDB：

 1MongoDB 存儲 2class MongoPipeline(object): 3    def __init__(self,mongo_url,mongo_db): 4        self.mongo_url = mongo_url 5        self.mongo_db = mongo_db 6 7    @classmethod 8    def from_crawler(cls,crawler): 9        return cls(10            mongo_url = crawler.settings.get('MONGO_URL'),11            mongo_db = crawler.settings.get('MONGO_DB')12        )1314    def open_spider(self,spider):15        self.client = pymongo.MongoClient(self.mongo_url)16        self.db = self.client[self.mongo_db]1718    def process_item(self,item,spider):19        name = item.__class__.__name__20        # self.db[name].insert(dict(item))21        self.db[name].update_one(item, {'$set': item}, upsert=True)22        return item2324    def close_spider(self,spider):25        self.client.close()

按文件夾下載圖標：

 1# 分文件夾下載 2class ImagedownloadPipeline(ImagesPipeline): 3    def get_media_requests(self,item,info): 4        if item['icon_url']: 5            yield scrapy.Request(item['icon_url'],meta={'item':item}) 6 7    def file_path(self, request, response=None, info=None): 8        name = request.meta['item']['app_name'] 9        cate_name = request.meta['item']['cate_name']10        child_cate_name = request.meta['item']['child_cate_name']1112        path2 = r'/wandoujia/%s/%s' %(cate_name,child_cate_name)13        path = r'{}\{}.{}'.format(path2, name, 'jpg')14        return path2516    def item_completed(self,results,item,info):17        image_path = [x['path'] for ok,x in results if ok]18        if not image_path:19            raise DropItem('Item contains no images')20        return item

settings.py

 1BOT_NAME = 'wandoujia' 2SPIDER_MODULES = ['wandoujia.spiders'] 3NEWSPIDER_MODULE = 'wandoujia.spiders' 4 5MONGO_URL = 'localhost' 6MONGO_DB = 'wandoujia' 7 8# 是否遵循機器人規則 9ROBOTSTXT_OBEY = False10# 下載設置延遲 由于買的阿布云一秒只能請求5次，所以每個請求設置了 0.2s延遲11DOWNLOAD_DELAY = 0.21213DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {14    'scrapy.downloadermiddlewares.useragent.UserAgentMiddleware': None,15    'scrapy_fake_useragent.middleware.RandomUserAgentMiddleware': 100, # 隨機UA16    'wandoujia.middlewares.AbuyunProxyMiddleware': 200 # 阿布云代理17    ）1819ITEM_PIPELINES = {20   'wandoujia.pipelines.MongoPipeline': 300,21   'wandoujia.pipelines.ImagedownloadPipeline': 400,22}2324# URL不去重25DUPEFILTER_CLASS = 'scrapy.dupefilters.BaseDupeFilter'

wandou.py

主程序這里列出關鍵的部分：

 1def __init__(self): 2        self.cate_url = 'https://www.wandoujia.com/category/app' 3        # 子分類首頁url 4        self.url = 'https://www.wandoujia.com/category/' 5        # 子分類 ajax請求頁url 6        self.ajax_url = 'https://www.wandoujia.com/wdjweb/api/category/more?' 7        # 實例化分類標簽 8        self.wandou_category = Get_category() 9def start_requests(self):10        yield scrapy.Request(self.cate_url,callback=self.get_category)1112def get_category(self,response):    13        cate_content = self.wandou_category.parse_category(response)14        # ...

這里，首先定義幾個 URL，包括：分類頁面、子分類首頁、子分類 AJAX 頁，也就是第 2 頁開始的 URL，然后又定義了一個類 Get_category() 專門用于提取全部的子分類 URL，稍后我們將展開該類的代碼。

程序從 start_requests 開始運行，解析首頁獲得響應，調用 get_category() 方法，然后使用 Get_category() 類中的 parse_category() 方法提取出所有 URL，具體代碼如下：

 1class Get_category(): 2    def parse_category(self, response): 3        category = response.css('.parent-cate') 4        data = [{ 5            'cate_name': item.css('.cate-link::text').extract_first(), 6            'cate_code': self.get_category_code(item), 7            'child_cate_codes': self.get_child_category(item), 8        } for item in category] 9        return data1011    # 獲取所有主分類標簽數值代碼12    def get_category_code(self, item):13        cate_url = item.css('.cate-link::attr("href")').extract_first()14        pattern = re.compile(r'.*/(\d+)')  # 提取主類標簽代碼15        cate_code = re.search(pattern, cate_url)16        return cate_code.group(1)1718    # 獲取所有子分類名稱和編碼19    def get_child_category(self, item):20        child_cate = item.css('.child-cate a')21        child_cate_url = [{22            'child_cate_name': child.css('::text').extract_first(),23            'child_cate_code': self.get_child_category_code(child)24        } for child in child_cate]25        return child_cate_url2627    # 正則提取子分類編碼28    def get_child_category_code(self, child):29        child_cate_url = child.css('::attr("href")').extract_first()30        pattern = re.compile(r'.*_(\d+)')  # 提取小類標簽編號31        child_cate_code = re.search(pattern, child_cate_url)32        return child_cate_code.group(1)
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這里，除了分類名稱 cate_name 可以很方便地直接提取出來，分類編碼和子分類的子分類的名稱和編碼，我們使用了 get_category_code() 等三個方法進行提取。提取方法使用了 CSS 和正則表達式，比較簡單。

最終提取的分類名稱和編碼結果如下，利用這些編碼，我們就可以構造 URL 請求開始提取每個子分類下的 App 信息了。

 1{'cate_name': '影音播放', 'cate_code': '5029', 'child_cate_codes': [ 2    {'child_cate_name': '視頻', 'child_cate_code': '716'},  3    {'child_cate_name': '直播', 'child_cate_code': '1006'},  4    ... 5    ]},  6{'cate_name': '系統工具', 'cate_code': '5018', 'child_cate_codes': [ 7    {'child_cate_name': 'WiFi', 'child_cate_code': '895'},  8    {'child_cate_name': '瀏覽器', 'child_cate_code': '599'},  9    ...10    ]}, 11...

接著前面的 get_category() 繼續往下寫，提取 App 的信息：

 1def get_category(self,response):     2        cate_content = self.wandou_category.parse_category(response) 3        # ... 4        for item in cate_content: 5            child_cate = item['child_cate_codes'] 6            for cate in child_cate: 7                cate_code = item['cate_code'] 8                cate_name = item['cate_name'] 9                child_cate_code = cate['child_cate_code']10                child_cate_name = cate['child_cate_name']1112                page = 1 # 設置爬取起始頁數13                if page == 1:14                    # 構造首頁url15                    category_url = '{}{}_{}' .format(self.url, cate_code, child_cate_code)16                else:17                    params = {18                        'catId': cate_code,  # 類別19                        'subCatId': child_cate_code,  # 子類別20                        'page': page,21                        }22                    category_url = self.ajax_url + urlencode(params)23                dict = {'page':page,'cate_name':cate_name,'cate_code':cate_code,'child_cate_name':child_cate_name,'child_cate_code':child_cate_code}24                yield scrapy.Request(category_url,callback=self.parse,meta=dict)

這里，依次提取出全部的分類名稱和編碼，用于構造請求的 URL。

由于首頁的 URL 和第 2 頁開始的 URL 形式不同，所以使用了 if 語句分別進行構造。接下來，請求該 URL 然后調用 self.parse() 方法進行解析，這里使用了 meta 參數用于傳遞相關參數。

 1def parse(self, response): 2        if len(response.body) >= 100:  # 判斷該頁是否爬完，數值定為100是因為無內容時長度是87 3            page = response.meta['page'] 4            cate_name = response.meta['cate_name'] 5            cate_code = response.meta['cate_code'] 6            child_cate_name = response.meta['child_cate_name'] 7            child_cate_code = response.meta['child_cate_code'] 8 9            if page == 1:10                contents = response11            else:12                jsonresponse = json.loads(response.body_as_unicode())13                contents = jsonresponse['data']['content']14                # response 是json,json內容是html，html 為文本不能直接使用.css 提取，要先轉換15                contents = scrapy.Selector(text=contents, type="html")1617            contents = contents.css('.card')18            for content in contents:19                # num += 120                item = WandoujiaItem()21                item['cate_name'] = cate_name22                item['child_cate_name'] = child_cate_name23                item['app_name'] = self.clean_name(content.css('.name::text').extract_first())  24                item['install'] = content.css('.install-count::text').extract_first()25                item['volume'] = content.css('.meta span:last-child::text').extract_first()26                item['comment'] = content.css('.comment::text').extract_first().strip()27                item['icon_url'] = self.get_icon_url(content.css('.icon-wrap a img'),page)28                yield item2930            # 遞歸爬下一頁31            page += 132            params = {33                    'catId': cate_code,  # 大類別34                    'subCatId': child_cate_code,  # 小類別35                    'page': page,36                    }37            ajax_url = self.ajax_url + urlencode(params)38            dict = {'page':page,'cate_name':cate_name,'cate_code':cate_code,'child_cate_name':child_cate_name,'child_cate_code':child_cate_code}39            yield scrapy.Request(ajax_url,callback=self.parse,meta=dict)

最后，parse() 方法用來解析提取最終我們需要的 App 名稱、安裝量等信息，解析完成一頁后，page 進行遞增，然后重復調用 parse() 方法循環解析，直到解析完全部分類的最后一頁。

最終，幾個小時后，我們就可以完成全部 App 信息的抓取，我這里得到 73,755 條信息和 72,150 個圖標，兩個數值不一樣是因為有些 App 只有信息沒有圖標。

圖標下載：

下面將對提取的信息，進行簡單的探索性分析。

3 數據分析

▌總體情況

首先來看一下 App 的安裝量情況，畢竟 70000 多款 App，自然很感興趣哪些 App 使用地最多，哪些又使用地最少。

代碼實現如下：

 1plt.style.use('ggplot') 2colors = '#6D6D6D' #字體顏色 3colorline = '#63AB47'  #紅色CC2824  #豌豆莢綠 4fontsize_title = 20 5fontsize_text = 10 6 7# 下載量總排名 8def analysis_maxmin(data): 9    data_max = (data[:10]).sort_values(by='install_count')10    data_max['install_count'] = (data_max['install_count'] / 100000000).round(1)11    data_max.plot.barh(x='app_name',y='install_count',color=colorline)12    for y, x in enumerate(list((data_max['install_count']))):13        plt.text(x + 0.1, y - 0.08, '%s' %14                 round(x, 1), ha='center', color=colors)1516    plt.title('安裝量最多的 10 款 App ?',color=colors)17    plt.xlabel('下載量(億次)')18    plt.ylabel('App')19    plt.tight_layout()20    # plt.savefig('安裝量最多的App.png',dpi=200)21    plt.show()

看了上圖，有兩個「沒想到」：

• 排名第一的居然是一款手機管理軟件

  對豌豆莢網上的這個第一名感到意外，一是、好奇大家都那么愛手機清理或者怕中毒么？畢竟，我自己的手機都「裸奔」了好些年；二是、第一名居然不是鵝廠的其他產品，比如：微信或者QQ。

• 榜單放眼望去，以為會出現的沒有出現，沒有想到的卻出現了

  前十名中，居然出現了書旗小說、印客這些比較少聽過的名字，而國民 App 微信、支付寶等甚至都沒有出現在這個榜單中。

帶著疑問和好奇，分別找到了「騰訊手機管家」和「微信」兩款 App 的主頁：

騰訊手機管家下載和安裝量：

微信下載和安裝量：

這是什么情況？？？

騰訊管家 3 億多的下載量等同于安裝量，而微信 20 多億的下載量，只有區區一千多萬的安裝量，兩組數據對比，大致反映了兩個問題：

• 要么是騰訊管家的下載量實際并沒有那么多

• 要么是微信的下載量寫少了

不管是哪個問題，都反映了一個問題：該網站做得不夠走心啊。

為了證明這個觀點，將前十名的安裝量和下載量都作了對比，發現很多 App 的安裝量和下載量是一樣的，也就是說：這些 App 的實際安裝量并沒有那么多，而如果這樣的話，那么這份榜單就有很大水分了。

難道，辛辛苦苦爬了那么久，就得到這樣的結果？

不死心，接著再看看安裝量最少的 App 是什么情況，這里找出了其中最少的 10 款：

掃了一眼，更加沒想到了：

「QQ 音樂」竟然是倒數第一，只有 3 次安裝量！

這和剛剛上市、市值千億的 QQ 音樂是同一款產品?

再次核實了一下：

沒有看錯，是寫著 3人安裝!

這是已經不走心到什么程度了？這個安裝量，鵝廠還能「用心做好音樂」?

說實話，到這兒已經不想再往下分析下去了，擔心爬扒出更多沒想到的東西，不過辛苦爬了這么久，還是再往下看看吧。

看了首尾，我們再看看整體，了解一下全部 App 的安裝數量分布，這里去除了有很大水分的前十名 App。

很驚訝地發現，竟然有 多達 67,195 款，占總數的 94% 的 App 的安裝量不足 1萬!

如果這個網站的所有數據都是真的話，那么上面排名第一的手機管家，它一款就差不多抵得上這 6 萬多款 App 的安裝量!

對于多數 App 開發者，只能說：現實很殘酷，辛辛苦苦開發出來的 App，用戶不超過 1萬人的可能性高達近 95%。

代碼實現如下：

 1def analysis_distribution(data): 2    data = data.loc[10:,:] 3    data['install_count'] = data['install_count'].apply(lambda x:x/10000) 4    bins = [0,1,10,100,1000,10000] 5    group_names = ['1萬以下','1-10萬','10-100萬','100-1000萬','1000萬-1億'] 6    cats = pd.cut(data['install_count'],bins,labels=group_names) 7    cats = pd.value_counts(cats) 8    bar = Bar('App 下載數量分布','高達 94% 的 App 下載量低于1萬') 9    bar.use_theme('macarons')10    bar.add(11        'App 數量',12        list(cats.index),13        list(cats.values),14        is_label_show = True,15        xaxis_interval = 0,16        is_splitline_show = 0,17        )18    bar.render(path='App下載數量分布.png',pixel_ration=1)

▌分類情況

下面，我們來看看各分類下的 App 情況，不再看安裝量，而看數量，以排出干擾。

可以看到 14 個大分類中，每個分類的 App 數量差距都不大，數量最多的「生活休閑」是「攝影圖像」的兩倍多一點。

接著，我們進一步看看 88 個子分類的 App 數量情況，篩選出數量最多和最少的 10 個子類：

可以發現兩點有意思的現象：

• 「收音機」類別 App 數量最多，達到 1,300 多款

  這個很意外，當下收音機完全可以說是個老古董了，居然還有那么人去開發。

• App 子類數量差距較大

  最多的「收音機」是最少的「動態壁紙」近 20 倍，如果我是一個 App 開發者，那我更愿意去嘗試開發些小眾類的 App，競爭小一點，比如：「背單詞」、「小兒百科」這些。

看完了總體和分類情況，突然想到一個問題：這么多 App，有沒有重名的呢？

驚奇地發現，叫「一鍵鎖屏」的 App 多達 40 款，這個功能 App 很難再想出別的名字了么？ 現在很多手機都支持觸控鎖屏了，比一鍵鎖屏操作更加方便。

接下來，我們簡單對比下豌豆莢和酷安兩個網站的 App 情況。

▌對比酷安

二者最直觀的一個區別是在 App 數量上，豌豆莢擁有絕對的優勢，達到了酷安的十倍之多，那么我們自然感興趣：

豌豆莢是否包括了酷安上所有的 App ?

如果是，「你有的我都有，你沒有的我也有」，那么酷安就沒什么優勢了。統計之后，發現豌豆莢 僅包括了 3,018 款，也就是一半左右，剩下的另一半則沒有包括。

這里面固然存在兩個平臺上 App 名稱不一致的現象，但更有理由相信 酷安很多小眾的精品 App 是獨有的，豌豆莢里并沒有。

代碼實現如下：

 1include = data3.shape[0] 2notinclude = data2.shape[0] - data3.shape[0] 3sizes= [include,notinclude] 4labels = [u'包含',u'不包含'] 5explode = [0,0.05] 6plt.pie( 7    sizes, 8    autopct = '%.1f%%', 9    labels = labels,10    colors = [colorline,'#7FC161'], # 豌豆莢綠11    shadow = False,12    startangle = 90,13    explode = explode,14    textprops = {'fontsize':14,'color':colors}15)16plt.title('豌豆莢僅包括酷安上一半的 App 數量',color=colorline,fontsize=16)17plt.axis('equal')18plt.axis('off')19plt.tight_layout()20plt.savefig('包含不保包含對比.png',dpi=200)21plt.show()
Python資源分享qun 784758214 ,內有安裝包，PDF，學習視頻，這里是Python學習者的聚集地，零基礎，進階，都歡迎

接下來，我們看看所包含的 App 當中，在兩個平臺上的下載量是怎么樣的：

可以看到，兩個平臺上 App 下載數量差距還是很明顯。

最后，我面再看看豌豆莢上沒有包括哪些APP：

感謝各位的閱讀，以上就是“怎么用Python爬蟲分析App”的內容了，經過本文的學習后，相信大家對怎么用Python爬蟲分析App這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關知識點的文章，歡迎關注！