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摘要： 如今移動互聯(lián)網(wǎng)越來越發(fā)達，各式各樣的 App 層出不窮，也就產(chǎn)生了優(yōu)劣之分，相比于普通 App，我們肯定愿意去使用那些良心佳軟，但去發(fā)現(xiàn)這些 App 并不太容易，本文使用 Scrapy 框架爬取了著名應(yīng)用下載市場「酷安網(wǎng)」上的 6000 余款 App，通過分析，發(fā)現(xiàn)了各個類別領(lǐng)域下的佼佼者，這些 App 堪稱真正的良心之作，使用它們將會給你帶來全新的手機使用體驗。

1. 分析背景

1.1. 為什么選擇酷安

如果說 GitHub 是程序員的天堂，那么 酷安 則是手機 App 愛好者們(別稱「搞機」愛好者)的天堂，相比于那些傳統(tǒng)的手機應(yīng)用下載市場，酷安有三點特別之處：

• 第一、可以搜索下載到各種 神器、佳軟，其他應(yīng)用下載市場幾乎很難找得到。比如之前的文章中說過的終端桌面「Aris」、安卓最強閱讀器「靜讀天下」、RSS 閱讀器 「Feedme」 等。
• 第二、可以找到很多 App 的 破解版。我們提倡「為好東西付費」，但是有些 App 很蛋疼，比如「百度網(wǎng)盤」，在這里面就可以找到很多 App 的破解版。
• 第三、可以找到 App 的 歷史版本。很多人喜歡用最新版本的 App，一有更新就馬上升級，但是現(xiàn)在很多 App 越來越功利、越更新越臃腫、廣告滿天飛，倒不如 回歸本源，使用體積小巧、功能精簡、無廣告的早期版本。

作為一名 App 愛好者，我在酷安上發(fā)現(xiàn)了很多不錯的 App，越用越感覺自己知道的僅僅是冰山一角，便想扒一扒這個網(wǎng)站上到底有多少好東西，手動一個個去找肯定是不現(xiàn)實了，自然想到最好的方法——用爬蟲來解決，為了實現(xiàn)此目的，最近就學(xué)習(xí)了一下 Scrapy 爬蟲框架，爬取了該網(wǎng) 6000 款左右的 App，通過分析，找到了不同領(lǐng)域下的精品 App，下面我們就來一探究竟。

1.2. 分析內(nèi)容

總體分析 6000 款 App 的評分、下載量、體積等指標。

根據(jù)日常使用功能場景，將 App 劃分為：系統(tǒng)工具、資訊閱讀、社交娛樂等 10 大類別，篩選出每個類別下的精品 App。

1.3. 分析工具

• Python
• Scrapy
• MongoDB
• Pyecharts
• Matplotlib

2. 數(shù)據(jù)抓取

由于酷安手機端 App 設(shè)置了反扒措施，使用 Charles 嘗試后發(fā)現(xiàn)無法抓包， 暫退而求其次，使用 Scrapy 抓取網(wǎng)頁端的 App 信息。抓取時期截止到 2018 年 11 月 23日，共計 6086 款 App，共抓取 了 8 個字段信息：App 名稱、下載量、評分、評分人數(shù)、評論數(shù)、關(guān)注人數(shù)、體積、App 分類標簽。

2.1. 目標網(wǎng)站分析

這是我們要抓取的 目標網(wǎng)頁，點擊翻頁可以發(fā)現(xiàn)兩點有用的信息：

• 每頁顯示了 10 條 App 信息，一共有610頁，也就是 6100 個左右的 App 。
• 網(wǎng)頁請求是 GET 形式，URL 只有一個頁數(shù)遞增參數(shù)，構(gòu)造翻頁非常簡單。

接下來，我們來看看選擇抓取哪些信息，可以看到，主頁面內(nèi)顯示了 App 名稱、下載量、評分等信息，我們再點擊 App 圖標進入詳情頁，可以看到提供了更齊全的信息，包括：分類標簽、評分人數(shù)、關(guān)注人數(shù)等。由于，我們后續(xù)需要對 App 進行分類篩選，故分類標簽很有用，所以這里我們選擇進入每個 App 主頁抓取所需信息指標。

通過上述分析，我們就可以確定抓取流程了，首先遍歷主頁面 ，抓取 10 個 App 的詳情頁 URL，然后詳情頁再抓取每個 App 的指標，如此遍歷下來，我們需要抓取 6000 個左右網(wǎng)頁內(nèi)容，抓取工作量不算小，所以，我們接下來嘗試使用 Scrapy 框架進行抓取。

2.2. Scrapy 框架介紹

介紹 Scrapy 框架之前，我們先回憶一下 Pyspider 框架，我們之前使用它爬取了 虎嗅網(wǎng) 5 萬篇文章 ，它是由國內(nèi)大神編寫的一個爬蟲利器， Github Star 超過 10K，但是它的整體功能還是相對單薄一些，還有比它更強大的框架么?有的，就是這里要說的 Scrapy 框架，Github Star 超過 30K，是 Python 爬蟲界使用最廣泛的爬蟲框架，玩爬蟲這個框架必須得會。

網(wǎng)上關(guān)于 Scrapy 的官方文檔和教程很多，這里羅列幾個。

• Scrapy 中文文檔
• 崔慶才的 Scrapy 專欄
• Scrapy 爬拉勾
• Scrapy 爬豆瓣電影

Scrapy 框架相對于 Pyspider 相對要復(fù)雜一些，有不同的處理模塊，項目文件也由好幾個程序組成，不同的爬蟲模塊需要放在不同的程序中去，所以剛開始入門會覺得程序七零八散，容易把人搞暈，建議采取以下思路快速入門 Scrapy：

• 首先，快速過一下上面的參考教程，了解 Scrapy 的爬蟲邏輯和各程序的用途與配合。
• 接著，看上面兩個實操案例，熟悉在 Scrapy 中怎么寫爬蟲。
• 最后，找個自己感興趣的網(wǎng)站作為爬蟲項目，遇到不懂的就看教程或者 Google。

這樣的學(xué)習(xí)路徑是比較快速而有效的，比一直摳教程不動手要好很多。下面，我們就以酷安網(wǎng)為例，用 Scrapy 來爬取一下。

2.3. 抓取數(shù)據(jù)

首先要安裝好 Scrapy 框架，如果是 Windwos 系統(tǒng)，且已經(jīng)安裝了 Anaconda，那么安裝 Scrapy 框架就非常簡單，只需打開 Anaconda Prompt 命令窗口，輸入下面一句命令即可，會自動幫我們安裝好 Scrapy 所有需要安裝和依賴的庫。

conda pip scrapy 

2.3.1. 創(chuàng)建項目

接著，我們需要創(chuàng)建一個爬蟲項目，所以我們先從根目錄切換到需要放置項目的工作路徑，比如我這里設(shè)置的存放路徑為：E:\my_Python\training\kuan，接著繼續(xù)輸入下面一行代碼即可創(chuàng)建 kuan 爬蟲項目：

# 切換工作路徑 
e: 
cd E:\my_Python\training\kuan 
# 生成項目 
scrapy startproject kuspider 

執(zhí)行上面的命令后，就會生成一個名為 kuan 的 scrapy 爬蟲項目，包含以下幾個文件：

scrapy. cfg # Scrapy 部署時的配置文件 
kuan # 項目的模塊，需要從這里引入 
_init__.py 
items.py # 定義爬取的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 
middlewares.py # Middlewares 中間件 
pipelines.py # 數(shù)據(jù)管道文件，可用于后續(xù)存儲 
settings.py # 配置文件 
spiders # 爬取主程序文件夾 
_init_.py 

下面，我們需要再 spiders 文件夾中創(chuàng)建一個爬取主程序：kuan.py，接著運行下面兩行命令即可：

cd kuan # 進入剛才生成的 kuan 項目文件夾 
scrapy genspider kuan www.coolapk.com  # 生成爬蟲主程序文件 kuan.py 

2.3.2. 聲明 item

項目文件創(chuàng)建好以后，我們就可以開始寫爬蟲程序了。

首先，需要在 items.py 文件中，預(yù)先定義好要爬取的字段信息名稱，如下所示：

class KuanItem(scrapy.Item): 
# define the fields for your item here like: 
name = scrapy.Field() 
volume = scrapy.Field() 
download = scrapy.Field() 
follow = scrapy.Field() 
comment = scrapy.Field() 
tags = scrapy.Field() 
score = scrapy.Field() 
num_score = scrapy.Field() 

這里的字段信息就是我們前面在網(wǎng)頁中定位的 8 個字段信息，包括：name 表示 App 名稱、volume 表示體積、download 表示下載數(shù)量。在這里定義好之后，我們在后續(xù)的爬取主程序中會利用到這些字段信息。

2.3.3. 爬取主程序

創(chuàng)建好 kuan 項目后，Scrapy 框架會自動生成爬取的部分代碼，我們接下來就需要在 parse 方法中增加網(wǎng)頁抓取的字段解析內(nèi)容。

class KuanspiderSpider(scrapy.Spider): 
   name = 'kuan' 
   allowed_domains = ['www.coolapk.com'] 
   start_urls = ['http://www.coolapk.com/'] 
 
   def parse(self, response): 
       pass 

打開主頁 Dev Tools，找到每項抓取指標的節(jié)點位置，然后可以采用 CSS、Xpath、正則等方法進行提取解析，這些方法 Scrapy 都支持，可隨意選擇，這里我們選用 CSS 語法來定位節(jié)點，不過需要注意的是，Scrapy 的 CSS 語法和之前我們利用 pyquery 使用的 CSS 語法稍有不同，舉幾個例子，對比說明一下。

首先，我們定位到第一個 APP 的主頁 URL 節(jié)點，可以看到 URL 節(jié)點位于 class 屬性為 app_left_list 的 div 節(jié)點下的 a 節(jié)點中，其 href 屬性就是我們需要的 URL 信息，這里是相對地址，拼接后就是完整的 URL。

接著我們進入酷安詳情頁，選擇 App 名稱并進行定位，可以看到 App 名稱節(jié)點位于 class 屬性為 .detail_app_title 的 p 節(jié)點的文本中。

定位到這兩個節(jié)點之后，我們就可以使用 CSS 提取字段信息了，這里對比一下常規(guī)寫法和 Scrapy 中的寫法：

# 常規(guī)寫法 
url = item('.app_left_list>a').attr('href') 
name = item('.list_app_title').text() 
# Scrapy 寫法 
url = item.css('::attr("href")').extract_first() 
name = item.css('.detail_app_title::text').extract_first() 

可以看到，要獲取 href 或者 text 屬性，需要用 :: 表示，比如獲取 text，則用 ::text。extract_first() 表示提取第一個元素，如果有多個元素，則用 extract() 。接著，我們就可以參照寫出 8 個字段信息的解析代碼。

首先，我們需要在主頁提取 App 的 URL 列表，然后再進入每個 App 的詳情頁進一步提取 8 個字段信息。

def parse(self, response): 
   contents = response.css('.app_left_list>a') 
   for content in contents: 
       url = content.css('::attr("href")').extract_first() 
       url = response.urljoin(url)  # 拼接相對 url 為絕對 url 
       yield scrapy.Request(url,callback=self.parse_url) 

這里，利用 response.urljoin() 方法將提取出的相對 URL 拼接為完整的 URL，然后利用 scrapy.Request() 方法構(gòu)造每個 App 詳情頁的請求，這里我們傳遞兩個參數(shù)：url 和 callback，url 為詳情頁 URL，callback 是回調(diào)函數(shù)，它將主頁 URL 請求返回的響應(yīng) response 傳給專門用來解析字段內(nèi)容的 parse_url() 方法，如下所示：

def parse_url(self,response): 
    item = KuanItem() 
    item['name'] = response.css('.detail_app_title::text').extract_first() 
    results = self.get_comment(response) 
    item['volume'] = results[0] 
    item['download'] = results[1] 
   item['follow'] = results[2] 
    item['comment'] = results[3] 
    item['tags'] = self.get_tags(response) 
    item['score'] = response.css('.rank_num::text').extract_first() 
    num_score = response.css('.apk_rank_p1::text').extract_first() 
    item['num_score'] = re.search('共(.*?)個評分',num_score).group(1) 
    yield item 
 
def get_comment(self,response): 
    messages = response.css('.apk_topba_message::text').extract_first() 
    result = re.findall(r'\s+(.*?)\s+/\s+(.*?)下載\s+/\s+(.*?)人關(guān)注\s+/\s+(.*?)個評論.*?',messages)  # \s+ 表示匹配任意空白字符一次以上 
    if result: # 不為空 
19        results = list(result[0]) # 提取出list 中第一個元素 
20        return results 
21 
22def get_tags(self,response): 
23    data = response.css('.apk_left_span2') 
24    tags = [item.css('::text').extract_first() for item in data] 
25    return tags 

這里，單獨定義了 get_comment() 和 get_tags() 兩個方法.

get_comment() 方法通過正則匹配提取 volume、download、follow、comment 四個字段信息，正則匹配結(jié)果如下：

result = re.findall(r'\s+(.*?)\s+/\s+(.*?)下載\s+/\s+(.*?)人關(guān)注\s+/\s+(.*?)個評論.*?',messages) 
print(result) # 輸出第一頁的結(jié)果信息 
# 結(jié)果如下： 
[('21.74M', '5218萬', '2.4萬', '5.4萬')] 
[('75.53M', '2768萬', '2.3萬', '3.0萬')] 
[('46.21M', '1686萬', '2.3萬', '3.4萬')] 
[('54.77M', '1603萬', '3.8萬', '4.9萬')] 
[('3.32M', '1530萬', '1.5萬', '3343')] 
[('75.07M', '1127萬', '1.6萬', '2.2萬')] 
[('92.70M', '1108萬', '9167', '1.3萬')] 
[('68.94M', '1072萬', '5718', '9869')] 
[('61.45M', '935萬', '1.1萬', '1.6萬')] 
[('23.96M', '925萬', '4157', '1956')] 

然后利用 result[0]、result[1] 等分別提取出四項信息，以 volume 為例，輸出第一頁的提取結(jié)果：

item['volume'] = results[0] 
print(item['volume']) 
21.74M 
75.53M 
46.21M 
54.77M 
3.32M 
75.07M 
92.70M 
68.94M 
61.45M 
23.96M 

這樣一來，第一頁 10 款 App 的所有字段信息都被成功提取出來，然后返回到 yied item 生成器中，我們輸出一下它的內(nèi)容：

[ 
{'name': '酷安', 'volume': '21.74M', 'download': '5218萬', 'follow': '2.4萬', 'comment': '5.4萬', 'tags': "['酷市場', '酷安', '市場', 'coolapk', '裝機必備']", 'score': '4.4', 'num_score': '1.4萬'},  
{'name': '微信', 'volume': '75.53M', 'download': '2768萬', 'follow': '2.3萬', 'comment': '3.0萬', 'tags': "['微信', 'qq', '騰訊', 'tencent', '即時聊天', '裝機必備']",'score': '2.3', 'num_score': '1.1萬'}, 
... 
] 

2.3.4. 分頁爬取

以上，我們爬取了第一頁內(nèi)容，接下去需要遍歷爬取全部 610 頁的內(nèi)容，這里有兩種思路：

• 第一種是提取翻頁的節(jié)點信息，然后構(gòu)造出下一頁的請求，然后重復(fù)調(diào)用 parse 方法進行解析，如此循環(huán)往復(fù)，直到解析完最后一頁。
• 第二種是先直接構(gòu)造出 610 頁的 URL 地址，然后批量調(diào)用 parse 方法進行解析。

這里，我們分別寫出兩種方法的解析代碼，第一種方法很簡單，直接接著 parse 方法繼續(xù)添加以下幾行代碼即可：

def parse(self, response): 
   contents = response.css('.app_left_list>a') 
  for content in contents: 
       ... 
 
   next_page = response.css('.pagination li:nth-child(8) a::attr(href)').extract_first() 
  url = response.urljoin(next_page) 
   yield scrapy.Request(url,callback=self.parse ) 

第二種方法，我們在最開頭的 parse() 方法前，定義一個 start_requests() 方法，用來批量生成 610 頁的 URL，然后通過 scrapy.Request() 方法中的 callback 參數(shù)，傳遞給下面的 parse() 方法進行解析。

def start_requests(self): 
       pages = [] 
       for page in range(1,610):  # 一共有610頁 
           url = 'https://www.coolapk.com/apk/?page=%s'%page 
          page =  scrapy.Request(url,callback=self.parse) 
           pages.append(page) 
       return pages 

以上就是全部頁面的爬取思路，爬取成功后，我們需要存儲下來。這里，我面選擇存儲到 MongoDB 中，不得不說，相比 MySQL，MongoDB 要方便省事很多。

2.3.5. 存儲結(jié)果

我們在 pipelines.py 程序中，定義數(shù)據(jù)存儲方法，MongoDB 的一些參數(shù)，比如地址和數(shù)據(jù)庫名稱，需單獨存放在 settings.py 設(shè)置文件中去，然后在 pipelines 程序中進行調(diào)用即可。

import pymongo 
class MongoPipeline(object): 
    def __init__(self,mongo_url,mongo_db): 
        self.mongo_url = mongo_url 
        self.mongo_db = mongo_db 
    @classmethod 
    def from_crawler(cls,crawler): 
        return cls( 
            mongo_url = crawler.settings.get('MONGO_URL'), 
            mongo_db = crawler.settings.get('MONGO_DB') 
        ) 
    def open_spider(self,spider): 
        self.client = pymongo.MongoClient(self.mongo_url) 
        self.db = self.client[self.mongo_db] 
    def process_item(self,item,spider): 
        name = item.__class__.__name__ 
        self.db[name].insert(dict(item)) 
        return item 
    def close_spider(self,spider): 
        self.client.close() 

首先，我們定義一個 MongoPipeline()存儲類，里面定義了幾個方法，簡單進行一下說明：

• from crawler() 是一個類方法，用 @class method 標識，這個方法的作用主要是用來獲取我們在 settings.py 中設(shè)置的這幾項參數(shù)：
• 1MONGO_URL = 'localhost'2MONGO_DB = 'KuAn'3ITEM_PIPELINES = {4 'kuan.pipelines.MongoPipeline': 300,5}
• open_spider() 方法主要進行一些初始化操作 ，在 Spider 開啟時，這個方法就會被調(diào)用 。
• process_item() 方法是最重要的方法，實現(xiàn)插入數(shù)據(jù)到 MongoDB 中。

完成上述代碼以后，輸入下面一行命令就可以開始整個爬蟲的抓取和存儲過程了，單機跑的話，6000 個網(wǎng)頁需要不少時間才能完成，保持耐心。

scrapy crawl kuan 

這里，還有兩點補充：

第一，為了減輕網(wǎng)站壓力，我們最好在每個請求之間設(shè)置幾秒延時，可以在 KuanSpider() 方法開頭出，加入以下幾行代碼：

custom_settings = { 
       "DOWNLOAD_DELAY": 3, # 延遲3s,默認是0，即不延遲 
       "CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN": 8 # 每秒默認并發(fā)8次，可適當降低 
   } 

第二，為了更好監(jiān)控爬蟲程序運行，有必要 設(shè)置輸出日志文件，可以通過 Python 自帶的 logging 包實現(xiàn)：

import logging 
logging.basicConfig(filename='kuan.log',filemode='w',level=logging.WARNING,format='%(asctime)s %(message)s',datefmt='%Y/%m/%d %I:%M:%S %p') 
logging.warning("warn message") 
logging.error("error message") 

這里的 level 參數(shù)表示警告級別，嚴重程度從低到高分別是：DEBUG < INFO < WARNING < ERROR < CRITICAL，如果想日志文件不要記錄太多內(nèi)容，可以設(shè)置高一點的級別，這里設(shè)置為 WARNING，意味著只有 WARNING 級別以上的信息才會輸出到日志中去。

添加 datefmt 參數(shù)是為了在每條日志前面加具體的時間，這點很有用處。

以上，我們就完成了整個數(shù)據(jù)的抓取，有了數(shù)據(jù)我們就可以著手進行分析，不過這之前還需簡單地對數(shù)據(jù)做一下清洗和處理。

3. 數(shù)據(jù)清洗處理

首先，我們從 MongoDB 中讀取數(shù)據(jù)并轉(zhuǎn)化為 DataFrame，然后查看一下數(shù)據(jù)的基本情況。

def parse_kuan(): 
    client = pymongo.MongoClient(host='localhost', port=27017) 
    db = client['KuAn'] 
    collection = db['KuAnItem'] 
    # 將數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為DataFrame 
    data = pd.DataFrame(list(collection.find())) 
    print(data.head()) 
    print(df.shape) 
   print(df.info()) 
    print(df.describe()) 

從 data.head() 輸出的前 5 行數(shù)據(jù)中可以看到，除了 score 列是 float 格式以外，其他列都是 object 文本類型。

comment、download、follow、num_score 這 5 列數(shù)據(jù)中部分行帶有「萬」字后綴，需要將字符去掉再轉(zhuǎn)換為數(shù)值型;volume 體積列，則分別帶有「M」和「K」后綴，為了統(tǒng)一大小，則需將「K」除以 1024，轉(zhuǎn)換為 「M」體積。

整個數(shù)據(jù)一共有 6086 行 x 8 列，每列均沒有缺失值。

df.describe() 方法對 score 列做了基本統(tǒng)計，可以看到，所有 App 的平均得分是 3.9 分(5 分制)，最低得分 1.6 分，最高得分 4.8 分。

下面，我們將以上幾列文本型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值型數(shù)據(jù)，代碼實現(xiàn)如下：

def data_processing(df): 
#處理'comment','download','follow','num_score','volume' 5列數(shù)據(jù)，將單位萬轉(zhuǎn)換為單位1，再轉(zhuǎn)換為數(shù)值型 
    str = '_ori' 
    cols = ['comment','download','follow','num_score','volume'] 
    for col in cols: 
        colori = col+str 
        df[colori] = df[col] # 復(fù)制保留原始列 
        if not (col == 'volume'): 
            df[col] = clean_symbol(df,col)# 處理原始列生成新列 
        else: 
            df[col] = clean_symbol2(df,col)# 處理原始列生成新列 
 
    # 將download單獨轉(zhuǎn)換為萬單位 
  df['download'] = df['download'].apply(lambda x:x/10000) 
    # 批量轉(zhuǎn)為數(shù)值型 
    df = df.apply(pd.to_numeric,errors='ignore') 
 
def clean_symbol(df,col): 
    # 將字符“萬”替換為空 
    con = df[col].str.contains('萬$') 
    df.loc[con,col] = pd.to_numeric(df.loc[con,col].str.replace('萬','')) * 10000 
   df[col] = pd.to_numeric(df[col]) 
    return df[col] 
 
def clean_symbol2(df,col): 
    # 字符M替換為空 
    df[col] = df[col].str.replace('M$','') 
    # 體積為K的除以 1024 轉(zhuǎn)換為M 
    con = df[col].str.contains('K$') 
    df.loc[con,col] = pd.to_numeric(df.loc[con,col].str.replace('K$',''))/1024 
    df[col] = pd.to_numeric(df[col]) 
    return df[col] 

以上，就完成了幾列文本型數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換，我們再來查看一下基本情況：

download 列為 App 下載數(shù)量，下載量最多的 App 有 5190 萬次，最少的為 0 (很少很少)，平均下載次數(shù)為 14 萬次;從中可以看出以下幾點信息：

• volume 列為 App 體積，體積最大的 App 達到近 300M，體積最小的幾乎為 0，平均體積在 18M 左右。
• comment 列為 App 評分，評分數(shù)最多的達到了 5 萬多條，平均有 200 多條。

以上，就完成了基本的數(shù)據(jù)清洗處理過程，下面將對數(shù)據(jù)進行探索性分析。

4. 數(shù)據(jù)分析

我們主要從總體和分類兩個維度對 App 下載量、評分、體積等指標進行分析。

4.1. 總體情況

4.1.1. 下載量排名

首先來看一下 App 的下載量情況，很多時候我們下載一個 App ，下載量是一個非常重要的參考指標，由于絕大多數(shù) App 的下載量都相對較少，直方圖無法看出趨勢，所以我們擇將數(shù)據(jù)進行分段，離散化為柱狀圖，繪圖工具采用的是 Pyecharts。

可以看到多達 5517 款(占總數(shù) 84%)App 的下載量不到 10 萬， 而下載量超過 500 萬的僅有 20 款，開發(fā)一個要想盈利的 App ，用戶下載量尤為重要，從這一點來看，大部分 App 的處境都比較尷尬，至少是在酷安平臺上。

代碼實現(xiàn)如下：

from pyecharts import Bar 
# 下載量分布 
bins = [0,10,100,500,10000] 
group_names = ['<=10萬','10-100萬','100-500萬','>500萬'] 
cats = pd.cut(df['download'],bins,labels=group_names) #  用 pd.cut() 方法進行分段 
cats = pd.value_counts(cats) 
bar = Bar('App 下載數(shù)量區(qū)間分布','絕大部分 App 下載量低于 10 萬') 
# bar.use_theme('macarons') 
bar.add( 
    'App 數(shù)量 (個)', 
    list(cats.index), 
    list(cats.values), 
   is_label_show = True, 
    is_splitline_show = False, 
) 
bar.render(path='download_interval.png',pixel_ration=1) 

接下來，我們看看 下載量最多的 20 款 App 是哪些：

可以看到，這里「酷安」App 以 5000 萬+ 次的下載量遙遙領(lǐng)先，是第二名微信 2700 萬下載量的近兩倍，這么巨大的優(yōu)勢也很容易理解，畢竟是自家的 App，如果你手機上沒有「酷安」，說明你還不算是一個真正的「搞機愛好者」，從圖中我們還可以看出以下幾點信息：

• TOP 20 款 App 中，很多都是裝機必備，算是比較大眾型的 App。
• 右側(cè) App 評分圖中可以看到僅有 5 款 App 評分超過了 4 分(5 分制)，絕大多數(shù)的評分都不到 3 分，甚至到不到 2 分，到底是因為這些 App 開發(fā)者做不出好 App 還是根本不想做出來?
• 相較于其他 App，RE 管理器、綠色守護 這幾款非常突出，其中 RE 管理器在如此高的下載量下，仍然能夠得到 4.8 分(最高分)并且體積只有幾 M，實屬難得，什么是「良心 App」，這類就是。

作為對比，我們再來看看下載量最少的 20 款 App。

可以看到，與上面的那些下載量多的 App 相比，這些就相形見絀了，下載量最少的 「廣州限行通」更是只有 63 次下載。

這也不奇怪，可能是 App 沒有宣傳、也可能是剛開發(fā)出來，這么少的下載量評分還不錯，也還能繼續(xù)更新，為這些開發(fā)者點贊。

其實，這類 App 不算囧，真正囧的應(yīng)該是那些 下載量很多、評分卻低到不能再低 的 App，給人的感覺是：「我就這么爛愛咋咋地，有本事別用」。

4.1.2. 評分排名

接下來，我們看看 App 的總體得分情況。這里，將得分分為了以下 4 個區(qū)間段，并且為不同分數(shù)定義了相應(yīng)的等級。

可以發(fā)現(xiàn)這么幾點有意思的現(xiàn)象：

• 3 分以下的軟件非常少，只占不到 10%，而之前下載量最多的 20 款 APP 中，微信、QQ、淘寶、支付寶等大多數(shù)軟件的得分都不到 3 分，這就有點尷尬了。
• 中品也就是中等得分的 App 數(shù)量最多。
• 4 分以上的 高分 APP 數(shù)量占了近一半(46%)，可能是這些 App 的確還不錯，也可能是由于評分數(shù)量過少，為了優(yōu)中選優(yōu)，后續(xù)有必要設(shè)置一定篩選門檻。

接下來，我們看看評分最高的 20 款 App 有哪些，很多時候我們下載 App 都是跟著「哪個評分高，下載哪個」這種感覺走。

可以看到，評分最高的 20 個 App，它們都得到了 4.8 分 ，包括：RE 管理器(再次出現(xiàn))、Pure 輕雨圖標包等，還有一些不太常見，可能這些都是不錯的 App，不過我們還需要結(jié)合看一下下載量，它們的下載量都在 1 萬以上，有了一定的下載量，評分才算比較可靠，我們就能放心的下載下來體驗一下了。

經(jīng)過上面的總體分析，我們大致發(fā)現(xiàn)了一些不錯的 App ，但還不夠，所以接下來將進行細分并設(shè)置一定篩選條件。

4.2. 分類情況

按照 App 功能和日常使用場景，將 App 分為以下 9 大類別，然后 從每個類別中篩選出 20 款最棒的 App。

為了盡可能找出最好的 App，這里不妨設(shè)置 3 個條件：

• 評分不低于 4 分
• 下載量不低于 1 萬
• 設(shè)置一個總分評價指標(總分 = 下載量 * 評分)，再標準化為滿分 1000 分，作為 App 的排名參照指標。

經(jīng)過評選之后，我們依次得到了各個類別下分數(shù)最高的 20 款 App，這些 App 大部分的確是良心軟件。

4.2.1. 系統(tǒng)工具

系統(tǒng)工具包括了：輸入法、文件管理 、系統(tǒng)清理、桌面、插件、鎖屏等。

可以看到，第一名是大名鼎鼎的老牌文件管理器「RE 管理器」，僅有 5 M 大小的它除了具備普通文件管理器的各項功能以外，最大的特點是能夠卸載手機自帶的 App，不過需要 Root。

「ES 文件瀏覽器」的文件分析器功能非常強大，能夠有效清理臃腫的手機空間。

「一個木函」這款 App 就比較牛逼了，正如它的軟件介紹「擁有很多，不如有我」所說，打開它你能發(fā)現(xiàn)它提供了好幾十項實用功能，比如：翻譯、以圖搜圖、快遞查詢、制作表情包等等。

再往下的「Super SU」、「存儲空間清理」、「鑭」、「MT 管理器」、「My Android Tools」都力薦，總之，這份榜單上的 App 可以說都值得進入你的手機 App 使用名單。

4.2.2. 社交聊天

社交聊天類中， 「Share 微博客戶端」位居第一，作為一款第三方客戶端 App，它自然有比官方版本好的地方，比如相比正版 70M 的體積，它只有其十分之一大小，也幾乎沒有廣告，還有額外強大的諸多功能，如果你愛刷微博，那么不妨嘗試下這款「Share」。

「即刻」這款 App 也相當不錯，再往下還能看到前陣子很火的「子彈短信」，宣稱將要取代微信，看來短期內(nèi)應(yīng)該是做不到了。

你可能會發(fā)現(xiàn)，這份社交榜單上沒有出現(xiàn)「知乎」、「豆瓣」、「簡書」這類常見的 App，是因為它們的評分都比較低，分別只有 2.9分、3.5分和 2.9 分，自然進入不了這份名單，如果你一定想用它們，推薦去使用它們的第三方客戶端或者歷史版本。

4.2.3. 資訊閱讀

可以看到，在資訊閱讀類中，「靜讀天下」牢牢占據(jù)了第一名，我之前專門寫過一篇文章介紹它：安卓最強閱讀器。

同類別中的「多看閱讀」、「追書神器」、「微信讀書」也都進入了榜單。

另外，如果你經(jīng)常為不知道去哪里下載電子書而頭疼，那不妨試一下「搜書大師」、「老子搜書」。

4.2.4. 影音娛樂

接下來是影音娛樂版塊，網(wǎng)易家的「網(wǎng)易云音樂」毫無壓力地占據(jù)頭名，難得的大廠精品。

如果你愛玩游戲，那么 「Adobe AIR」應(yīng)該嘗試一下。

如果你很文藝，那么應(yīng)該會喜歡「VUE」這款短視頻拍攝 App，創(chuàng)作好以后發(fā)到朋友圈絕對能裝逼。

最后一位的「海貝音樂」很贊，最近發(fā)現(xiàn)它有一個強大的功能是結(jié)合百度網(wǎng)盤使用，它能夠自動識別音頻文件然后播放。

4.2.5. 通訊網(wǎng)絡(luò)

下面到了通訊網(wǎng)絡(luò)類別，這個類別主要包括：瀏覽器、通訊錄、通知、郵箱等小類。

瀏覽器，我們每個人手機上都有，用的也五花八門，有些人就用手機自帶的瀏覽器，有些人用 Chrome、火狐這類大牌瀏覽器。

不過你會發(fā)現(xiàn)榜單上的前三位你可能聽都沒聽過，但是它們真的很牛逼，用「極簡高效、清爽極速」來形容再適合不過，其中 「Via 」和 「X 瀏覽器」 體積不到 1M ，真正的「麻雀雖小、五臟俱全」，強烈推薦。

4.2.6. 攝影圖片

拍照修圖也是我們常用的功能。也許你有自己的圖片管理軟件，但是這里要強烈推薦第一名「快圖瀏覽」這款 App，只有 3M 大小的它，能夠瞬間發(fā)現(xiàn)和加載上萬張圖片，如果你是拍照狂魔，用它打開再多的照片也能秒開，另外還擁有隱藏私密照片、自動備份百度網(wǎng)盤等功能。它是我使用時間最久的 App 之一。

4.2.7. 文檔寫作

我們時常需要在手機上寫作、做備忘錄，那么自然需要好的文檔寫作類 App。

「印象筆記」就不用多說了，我覺得最好用的筆記總結(jié)類 App。

如果你喜歡使用 Markdown 寫作，那么「純純寫作」這款精巧的 App 應(yīng)該會很適合你。

體積不到 3M 卻擁有云備份、生成長圖、中英文自動空格等數(shù)十項功能，即使這樣，仍然保持了蘊繁于簡的設(shè)計風(fēng)格，這大概就是兩三個月之內(nèi)，下載量就從兩三萬飆升了十倍的原因，而這款 App 的背后是一位 犧牲了幾年的業(yè)余時間不斷開發(fā)和更新的大佬，值得敬佩。

4.2.8. 出行交通購物

這個類別中，排名第一的居然是 12306，一提起它，就會想起那一張張奇葩的驗證碼，不過這里的 App 不是官網(wǎng)的 ，而是第三方開發(fā)的。最牛逼的功能應(yīng)該就是「搶票了」，如果你還在靠發(fā)朋友圈來搶票的話，那不妨試一下它。

4.2.9. Xposed 插件

最后一個類別是 Xposed，很多人應(yīng)該不太熟悉，但是一提微信上的搶紅包、防撤回功能，應(yīng)該很多人就知道了。這些牛逼又不同尋常的功能就用到了 Xposed 框架里的各種模塊功能。這個框架由國外著名的 XDA 手機論壇，你經(jīng)常聽到的一些所謂由 XDA 大神破解的軟件，就是來自這個論壇。

簡單地說就是，安裝了 Xposed 這個框架之后，就可以在里面安裝一些好玩有趣的插件，有了這些插件，你的手機就能實現(xiàn)更多更大的功能。比如：能夠去除廣告、破解 App 付費功能、殺死耗電的自啟動進程、虛擬手機定位等功能。

不過使用這個框架和這些插件需要刷機、ROOT，門檻有點高。

5. 小結(jié)

本文使用 Scrapy 框架爬取分析了酷安網(wǎng)的 6000 款 App，初學(xué) Scrapy 可能會覺得程序?qū)懫饋肀容^散亂，所以可以嘗試先使用普通的函數(shù)方法，把程序完整地寫在一起，再分塊拆分到 Scrapy 項目中，這樣也有助于從單一程序到框架寫法的思維轉(zhuǎn)變，之后會寫單獨寫一篇文章。

由于網(wǎng)頁版的 App 數(shù)量比 App 中的少，所以還有很多好用的 App 沒有包括進來，比如 Chrome 、MX player、Snapseed 等，建議使用酷安 App，那里有更多好玩的東西。

以上就是整篇文章的爬取與分析過程，文中涉及了很多精品佳軟，如有興趣可以去嘗試下載體驗一下