摘要：使用 Scrapy 爬取豌豆荚全网 70,000+ App，并进行探索性分析。
写在前面：若对数据抓取部分不感兴趣，可以直接下拉到数据分析部分。
1 分析背景
之前我们使用了 Scrapy 爬取并分析了酷安网 6000+ App，为什么这篇文章又在讲抓 App 呢？
因为我喜欢折腾 App，哈哈。当然，主要是因为下面这几点：
第一、之前抓取的网页很简单
在抓取酷安网时，我们使用 for 循环，遍历了几百页就完成了所有内容的抓取，非常简单，但现实往往不会这么 easy，有时我们要抓的内容会比较庞大，比如抓取整个网站的数据，为了增强爬虫技能，所以本文选择了「豌豆荚」这个网站。
目标是： 爬取该网站所有分类下的 App 信息并下载 App 图标，数量在 70,000 左右，比酷安升了一个数量级。
第二、再次练习使用强大的 Scrapy 框架
之前只是初步地使用了 Scrapy 进行抓取，还没有充分领会到 Scrapy 有多么牛逼，所以本文尝试深入使用 Scrapy，增加随机 UserAgent、代理 IP 和图片下载等设置。
第三、对比一下酷安和豌豆荚两个网站
相信很多人都在使用豌豆荚下载 App，我则使用酷安较多，所以也想比较一下这两个网站有什么异同点。
话不多说，下面开始抓取流程。
▌分析目标
首先，我们来了解一下要抓取的目标网页是什么样的。
可以看到该网站上的 App 分成了很多类，包括：「应用播放」、「系统工具」等，一共有 14 个大类别，每个大类下又细分了多个小类，例如，影音播放下包括：「视频」、「直播」等。
点击「视频」进入第二级子类页面，可以看到每款 App 的部分信息，包括：图标、名称、安装数量、体积、评论等。
接着，我们可以再进入第三级页面，也就是每款 App 的详情页，可以看到多了下载数、好评率、评论数这几样参数，抓取思路和第二级页面大同小异，同时为了减小网站压力，所以 App 详情页就不抓取了。
所以，这是一个分类多级页面的抓取问题，依次抓取每一个大类下的全部子类数据。
学会了这种抓取思路，很多网站我们都可以去抓，比如很多人爱爬的「豆瓣电影」也是这样的结构。
▌分析内容
数据抓取完成后，本文主要是对分类型数据的进行简单的探索性分析，包括这么几个方面：
- 下载量最多 / 最少的 App 总排名
- 下载量最多 / 最少的 App 分类 / 子分类排名
- App 下载量区间分布
- App 名称重名的有多少
- 和酷安 App 进行对比
▌分析工具
- Python
- Scrapy
- MongoDB
- Pyecharts
- Matplotlib
2 数据抓取
▌网站分析
我们刚才已经初步对网站进行了分析，大致思路可以分为两步，首先是提取所有子类的 URL 链接，然后分别抓取每个 URL 下的 App 信息就行了。
可以看到，子类的 URL 是由两个数字构成，前面的数字表示分类编号，后面的数字表示子分类编号，得到了这两个编号，就可以抓取该分类下的所有 App 信息，那么怎么获取这两个数值代码呢？
回到分类页面，定位查看信息，可以看到分类信息都包裹在每个 li 节点中，子分类 URL 则又在子节点 a 的 href 属性中，大分类一共有 14 个，子分类一共有 88 个。
到这儿，思路就很清晰了，我们可以用 CSS 提取出全部子分类的 URL，然后分别抓取所需信息即可。
另外还需注意一点，该网站的 首页信息是静态加载的，从第 2 页开始是采用了 Ajax 动态加载，URL 不同，需要分别进行解析提取。
▌Scrapy抓取
我们要爬取两部分内容，一是 APP 的数据信息，包括前面所说的：名称、安装数量、体积、评论等，二是下载每款 App 的图标，分文件夹进行存放。
由于该网站有一定的反爬措施，所以我们需要添加随机 UA 和代理 IP
这里随机 UA 使用 scrapy-fake-useragent 库，一行代码就能搞定，代理 IP 直接上阿布云付费代理，几块钱搞定简单省事。
下面，就直接上代码了。
items.py
1import scrapy 2 3class WandoujiaItem(scrapy.Item): 4 cate_name = scrapy.Field() #分类名 5 child_cate_name = scrapy.Field() #分类编号 6 app_name = scrapy.Field() # 子分类名 7 install = scrapy.Field() # 子分类编号 8 volume = scrapy.Field() # 体积 9 comment = scrapy.Field() # 评论10 icon_url = scrapy.Field() # 图标url
Python资源分享qun 784758214 ,内有安装包，PDF，学习视频，这里是Python学习者的聚集地，零基础，进阶，都欢迎middles.py
中间件主要用于设置代理 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"] = proxyAuth11 logging.debug(‘Using Proxy:%s‘%proxyServer)
pipelines.py
该文件用于存储数据到 MongoDB 和下载图标到分类文件夹中。
存储到 MongoDB：
1MongoDB 存储 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()
按文件夹下载图标：
1# 分文件夹下载 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 path1 = r‘/wandoujia/%s/%s‘ %(cate_name,child_cate_name)13 path = r‘{}\{}.{}‘.format(path1, name, ‘jpg‘)14 return path1516 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# 是否遵循机器人规则 9ROBOTSTXT_OBEY = False10# 下载设置延迟 由于买的阿布云一秒只能请求5次，所以每个请求设置了 0.2s延迟11DOWNLOAD_DELAY = 0.21213DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {14 ‘scrapy.downloadermiddlewares.useragent.UserAgentMiddleware‘: None,15 ‘scrapy_fake_useragent.middleware.RandomUserAgentMiddleware‘: 100, # 随机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
主程序这里列出关键的部分：
1def __init__(self): 2 self.cate_url = ‘https://www.wandoujia.com/category/app‘ 3 # 子分类首页url 4 self.url = ‘https://www.wandoujia.com/category/‘ 5 # 子分类 ajax请求页url 6 self.ajax_url = ‘https://www.wandoujia.com/wdjweb/api/category/more?‘ 7 # 实例化分类标签 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 # ...
这里，首先定义几个 URL，包括：分类页面、子分类首页、子分类 AJAX 页，也就是第 2 页开始的 URL，然后又定义了一个类 Get_category() 专门用于提取全部的子分类 URL，稍后我们将展开该类的代码。
程序从 start_requests 开始运行，解析首页获得响应，调用 get_category() 方法，然后使用 Get_category() 类中的 parse_category() 方法提取出所有 URL，具体代码如下：
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 # 获取所有主分类标签数值代码12 def get_category_code(self, item):13 cate_url = item.css(‘.cate-link::attr("href")‘).extract_first()14 pattern = re.compile(r‘.*/(\d+)‘) # 提取主类标签代码15 cate_code = re.search(pattern, cate_url)16 return cate_code.group(1)1718 # 获取所有子分类名称和编码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 # 正则提取子分类编码28 def get_child_category_code(self, child):29 child_cate_url = child.css(‘::attr("href")‘).extract_first()30 pattern = re.compile(r‘.*_(\d+)‘) # 提取小类标签编号31 child_cate_code = re.search(pattern, child_cate_url)32 return child_cate_code.group(1)
Python资源分享qun 784758214 ,内有安装包，PDF，学习视频，这里是Python学习者的聚集地，零基础，进阶，都欢迎这里，除了分类名称 cate_name 可以很方便地直接提取出来，分类编码和子分类的子分类的名称和编码，我们使用了 get_category_code() 等三个方法进行提取。提取方法使用了 CSS 和正则表达式，比较简单。
最终提取的分类名称和编码结果如下，利用这些编码，我们就可以构造 URL 请求开始提取每个子分类下的 App 信息了。
1{‘cate_name‘: ‘影音播放‘, ‘cate_code‘: ‘5029‘, ‘child_cate_codes‘: [ 2 {‘child_cate_name‘: ‘视频‘, ‘child_cate_code‘: ‘716‘}, 3 {‘child_cate_name‘: ‘直播‘, ‘child_cate_code‘: ‘1006‘}, 4 ... 5 ]}, 6{‘cate_name‘: ‘系统工具‘, ‘cate_code‘: ‘5018‘, ‘child_cate_codes‘: [ 7 {‘child_cate_name‘: ‘WiFi‘, ‘child_cate_code‘: ‘895‘}, 8 {‘child_cate_name‘: ‘浏览器‘, ‘child_cate_code‘: ‘599‘}, 9 ...10 ]}, 11...
接着前面的 get_category() 继续往下写，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 # 设置爬取起始页数13 if page == 1:14 # 构造首页url15 category_url = ‘{}{}_{}‘ .format(self.url, cate_code, child_cate_code)16 else:17 params = {18 ‘catId‘: cate_code, # 类别19 ‘subCatId‘: child_cate_code, # 子类别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)
这里，依次提取出全部的分类名称和编码，用于构造请求的 URL。
由于首页的 URL 和第 2 页开始的 URL 形式不同，所以使用了 if 语句分别进行构造。接下来，请求该 URL 然后调用 self.parse() 方法进行解析，这里使用了 meta 参数用于传递相关参数。
1def parse(self, response): 2 if len(response.body) >= 100: # 判断该页是否爬完，数值定为100是因为无内容时长度是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内容是html，html 为文本不能直接使用.css 提取，要先转换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 # 递归爬下一页31 page += 132 params = {33 ‘catId‘: cate_code, # 大类别34 ‘subCatId‘: child_cate_code, # 小类别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() 方法用来解析提取最终我们需要的 App 名称、安装量等信息，解析完成一页后，page 进行递增，然后重复调用 parse() 方法循环解析，直到解析完全部分类的最后一页。
最终，几个小时后，我们就可以完成全部 App 信息的抓取，我这里得到 73,755 条信息和 72,150 个图标，两个数值不一样是因为有些 App 只有信息没有图标。
图标下载：
下面将对提取的信息，进行简单的探索性分析。
3 数据分析
▌总体情况
首先来看一下 App 的安装量情况，毕竟 70000 多款 App，自然很感兴趣哪些 App 使用地最多，哪些又使用地最少。
代码实现如下：
1plt.style.use(‘ggplot‘) 2colors = ‘#6D6D6D‘ #字体颜色 3colorline = ‘#63AB47‘ #红色CC2824 #豌豆荚绿 4fontsize_title = 20 5fontsize_text = 10 6 7# 下载量总排名 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(‘安装量最多的 10 款 App ?‘,color=colors)17 plt.xlabel(‘下载量(亿次)‘)18 plt.ylabel(‘App‘)19 plt.tight_layout()20 # plt.savefig(‘安装量最多的App.png‘,dpi=200)21 plt.show()
看了上图，有两个「没想到」：
- 排名第一的居然是一款手机管理软件
对豌豆荚网上的这个第一名感到意外，一是、好奇大家都那么爱手机清理或者怕中毒么？毕竟，我自己的手机都「裸奔」了好些年；二是、第一名居然不是鹅厂的其他产品，比如：微信或者QQ。
- 榜单放眼望去，以为会出现的没有出现，没有想到的却出现了
前十名中，居然出现了书旗小说、印客这些比较少听过的名字，而国民 App 微信、支付宝等甚至都没有出现在这个榜单中。
带着疑问和好奇，分别找到了「腾讯手机管家」和「微信」两款 App 的主页：
腾讯手机管家下载和安装量：
微信下载和安装量：
这是什么情况？？？
腾讯管家 3 亿多的下载量等同于安装量，而微信 20 多亿的下载量，只有区区一千多万的安装量，两组数据对比，大致反映了两个问题：
- 要么是腾讯管家的下载量实际并没有那么多
- 要么是微信的下载量写少了
不管是哪个问题，都反映了一个问题：该网站做得不够走心啊。
为了证明这个观点，将前十名的安装量和下载量都作了对比，发现很多 App 的安装量和下载量是一样的，也就是说：这些 App 的实际安装量并没有那么多，而如果这样的话，那么这份榜单就有很大水分了。
难道，辛辛苦苦爬了那么久，就得到这样的结果？
不死心，接着再看看安装量最少的 App 是什么情况，这里找出了其中最少的 10 款：
扫了一眼，更加没想到了：
「QQ 音乐」竟然是倒数第一，只有 3 次安装量！
这和刚刚上市、市值千亿的 QQ 音乐是同一款产品?
再次核实了一下：
没有看错，是写着 3人安装!
这是已经不走心到什么程度了？这个安装量，鹅厂还能「用心做好音乐」?
说实话，到这儿已经不想再往下分析下去了，担心爬扒出更多没想到的东西，不过辛苦爬了这么久，还是再往下看看吧。
看了首尾，我们再看看整体，了解一下全部 App 的安装数量分布，这里去除了有很大水分的前十名 App。
很惊讶地发现，竟然有 多达 67,195 款，占总数的 94% 的 App 的安装量不足 1万!
如果这个网站的所有数据都是真的话，那么上面排名第一的手机管家，它一款就差不多抵得上这 6 万多款 App 的安装量!
对于多数 App 开发者，只能说：现实很残酷，辛辛苦苦开发出来的 App，用户不超过 1万人的可能性高达近 95%。
代码实现如下：
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 = [‘1万以下‘,‘1-10万‘,‘10-100万‘,‘100-1000万‘,‘1000万-1亿‘] 6 cats = pd.cut(data[‘install_count‘],bins,labels=group_names) 7 cats = pd.value_counts(cats) 8 bar = Bar(‘App 下载数量分布‘,‘高达 94% 的 App 下载量低于1万‘) 9 bar.use_theme(‘macarons‘)10 bar.add(11 ‘App 数量‘,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下载数量分布.png‘,pixel_ration=1)
▌分类情况
下面，我们来看看各分类下的 App 情况，不再看安装量，而看数量，以排出干扰。
可以看到 14 个大分类中，每个分类的 App 数量差距都不大，数量最多的「生活休闲」是「摄影图像」的两倍多一点。
接着，我们进一步看看 88 个子分类的 App 数量情况，筛选出数量最多和最少的 10 个子类：
可以发现两点有意思的现象：
- 「收音机」类别 App 数量最多，达到 1,300 多款
这个很意外，当下收音机完全可以说是个老古董了，居然还有那么人去开发。
- App 子类数量差距较大
最多的「收音机」是最少的「动态壁纸」近 20 倍，如果我是一个 App 开发者，那我更愿意去尝试开发些小众类的 App，竞争小一点，比如：「背单词」、「小儿百科」这些。
看完了总体和分类情况，突然想到一个问题：这么多 App，有没有重名的呢？
惊奇地发现，叫「一键锁屏」的 App 多达 40 款，这个功能 App 很难再想出别的名字了么？ 现在很多手机都支持触控锁屏了，比一键锁屏操作更加方便。
接下来，我们简单对比下豌豆荚和酷安两个网站的 App 情况。
▌对比酷安
二者最直观的一个区别是在 App 数量上，豌豆荚拥有绝对的优势，达到了酷安的十倍之多，那么我们自然感兴趣：
豌豆荚是否包括了酷安上所有的 App ?
如果是，「你有的我都有，你没有的我也有」，那么酷安就没什么优势了。统计之后，发现豌豆荚 仅包括了 3,018 款，也就是一半左右，剩下的另一半则没有包括。
这里面固然存在两个平台上 App 名称不一致的现象，但更有理由相信 酷安很多小众的精品 App 是独有的，豌豆荚里并没有。
代码实现如下：
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‘], # 豌豆荚绿11 shadow = False,12 startangle = 90,13 explode = explode,14 textprops = {‘fontsize‘:14,‘color‘:colors}15)16plt.title(‘豌豆荚仅包括酷安上一半的 App 数量‘,color=colorline,fontsize=16)17plt.axis(‘equal‘)18plt.axis(‘off‘)19plt.tight_layout()20plt.savefig(‘包含不保包含对比.png‘,dpi=200)21plt.show()
Python资源分享qun 784758214 ,内有安装包，PDF，学习视频，这里是Python学习者的聚集地，零基础，进阶，都欢迎接下来，我们看看所包含的 App 当中，在两个平台上的下载量是怎么样的：
可以看到，两个平台上 App 下载数量差距还是很明显。
最后，我面再看看豌豆荚上没有包括哪些APP：
发现很多神器都没有包括，比如：RE、绿色守护、一个木函等等。豌豆荚和酷安的对比就到这里，如果用一句话来总结，我可能会说：
豌豆荚太牛逼了， App 数量是酷安的十倍，所以我选酷安。
原文地址：https://blog.51cto.com/14445003/2422972