欢迎关注天善智能，我们是专注于商业智能BI，人工智能AI，大数据分析与挖掘领域的垂直社区，学习，问答、求职一站式搞定！

对商业智能BI、大数据分析挖掘、机器学习，python，R等数据领域感兴趣的同学加微信：tsaiedu，并注明消息来源，邀请你进入数据爱好者交流群，数据爱好者们都在这儿。

作者：强哥，现供职于一家大型全球电子商务网站，多年Python程序员，热爱数据，热爱AI，希望能与更多同业人交流。
个人公众号：Python与数据分析

9月13日发布的iPhone Xs算是手机界的大新闻了，新款iPhone的价格也再度刷新了手机定价的记录。看完发布会，相信很多人的心情是这样的

image

强哥之前用的iPhone 6，最近准备换手机。经济形势严峻，换iPhone是换不起了，只能消费降级，投奔安卓阵营。

1500元的预算，连个二手的iPhone都买不了，但是在安卓机里却有不少选择。本文我们就来看看怎样用数据分析选购手机。

分析思路

思路很简单，上京东商城把所有手机的数据爬下来，然后根据配置、价格过滤出符合条件的手机，在过滤出来的手机里选择一部性价比最高的。画成流程图，大致是这样的

image

爬取数据

第一步，我们先从京东商城爬取所有在售的手机数据。这里我们关心的主要是价格和配置信息，商品页面上的价格和配置信息像下面两张图所示

image.gif

我们编写代码爬取所有手机的价格和配置信息，爬虫的核心代码如下

获取手机单品的价格

def get_price(skuid):
url = "https://c0.3.cn/stock?skuId=" + str(skuid) + "&area=1_72_4137_0&venderId=1000004123&cat=9987,653,655&buyNum=1&choseSuitSkuIds=&extraParam={%22originid%22:%221%22}&ch=1&fqsp=0&pduid=15379228074621272760279&pdpin=&detailedAdd=null&callback=jQuery3285040"
r = requests.get(url, verify=False)
content = r.content.decode('GBK')
matched = re.search(r'jQuery\d+((.*))', content, re.M)
if matched:
data = json.loads(matched.group(1))
price = float(data["stock"]["jdPrice"]["p"])
return price
return 0

获取手机的配置信息

def get_item(skuid, url):
price = get_price(skuid)
r = requests.get(url, verify=False)
content = r.content
root = etree.HTML(content)
nodes = root.xpath('.//div[@class="Ptable"]/div[@class="Ptable-item"]')
params = {"price": price, "skuid": skuid}
for node in nodes:
text_nodes = node.xpath('./dl')[0]
k = ""
v = ""
for text_node in text_nodes:
if text_node.tag == "dt":
k = text_node.text
elif text_node.tag == "dd" and "class" not in text_node.attrib:
v = text_node.text
params[k] = v
return params

获取一个页面中的所有手机信息

def get_cellphone(page):
url = "https://list.jd.com/list.html?cat=9987,653,655&page={}&sort=sort_rank_asc&trans=1&JL=6_0_0&ms=4#J_main".format(page)
r = requests.get(url, verify=False)
content = r.content.decode("utf-8")
root = etree.HTML(content)
cell_nodes = root.xpath('.//div[@class="p-img"]/a')
client = pymongo.MongoClient()
db = client[DB]
for node in cell_nodes:
item_url = fix_url(node.attrib["href"])
matched = re.search('item.jd.com/(\d+).html', item_url)
skuid = int(matched.group(1))
saved = db.items.find({"skuid": skuid}).count()
if saved > 0:
print(saved)
continue
item = get_item(skuid, item_url)
# 结果存入MongoDB
db.items.insert(item)

</pre>

需要注意的是，上面的get_price和get_item函数分别从两个url获取数据，这是因为配置信息可以直接从商品页面中解析得到，而价格信息需要从另外一个ajax请求里获得。爬下来的所有数据存入MongoDB。

过滤数据

爬下来的手机数据当中，信息完整的共有4700多条数据，这4700多部手机属于70个手机品牌。这些品牌画成词云图是这样的

image.gif

手机的配置主要有以下这些参数

是否双卡双待
机身材质
CPU型号
内存大小
存储容量
电池容量
屏幕材质
屏幕大小
分辨率
摄像头

强哥平时用手机主要是看看书、刷刷知乎微信、买买东西，所以选购新手机的时候最关心的就是速度、容量、待机时间这几项，对摄像头、屏幕材质倒不是特别在乎。考虑以上因素，在对数据做过滤的时候，我设定了以下几个条件

CPU的品牌是高通
内存大小大于等于6GB
存储容量大于等于64GB
电池容量大于3000mAh
必须是双卡双待
价格在1500元以内

过滤数据的代码如下

client = pymongo.MongoClient()
db = client[DB]
items = db.items.find({})
result = preprocess(items)
df = pd.DataFrame(result)
df_res = df[df.cpu_brand=="骁龙（Snapdragon)"][df.battery_cap >= 3000][df.rom >= 64][df.ram >= 6][df.dual_sim == True][df.price<=1500]
print(df_res[["brand", "model", "color", "cpu_brand", "cpu_freq", "cpu_core", "cpu_model", "rom", "ram", "battery_cap", "price"]].sort_values(by="price"))

</pre>

首先从MongoDB里读取数据，然后创建DataFrame，对DataFrame里的数据按照上面的条件作选择。代码的最后一行将筛选出来的手机打印出来，并按价格从低到高排序。

经过了这样一轮筛选后，我们得到了下面的38款手机

image

上面的几部手机配置都比较接近，但是网上对小米的评价普遍比较高，于是又在上面的列表里筛选出了所有的小米手机，得到下面7款

image

这里就变成了红米Note5和小米6X的PK了。价格上，两者不差上下。配置方面，网上查到红米Note5的cpu是骁龙636的（上面的表格里缺少红米Note5的cpu型号），相比小米6X的骁龙660，636虽然性能上不如660，但更省电，而且考虑到红米Note5 4000毫安的超大容量电池，最后决定了购买红米Note 5这一款。作为一款千元机，骁龙636八核CPU、6G大内存、64G大存储、5.99英寸大视野全面屏、前置相机+后置双摄、超长的待机时间，这款手机大概算是千元机中的机皇了。

所有代码已上传github，公众号后台回复“选购手机”可获取地址。

[图片上传失败...(image-a8b59f-1539150426926)]

Python爱好者社区历史文章大合集：

Python爱好者社区历史文章列表（每周append更新一次）

image

福利：文末扫码立刻关注公众号，“Python爱好者社区”，开始学习Python课程：

关注后在公众号内回复“课程”即可获取：

小编的Python入门免费视频课程****！！！

【最新免费微课】小编的Python快速上手matplotlib可视化库！！！

崔老师爬虫实战案例免费学习视频。

陈老师数据分析报告制作免费学习视频。

玩转大数据分析！Spark2.X+Python 精华实战课程免费学习视频。

image

用Python数据分析选购手机

分析思路

爬取数据

获取手机单品的价格

获取手机的配置信息

获取一个页面中的所有手机信息

过滤数据

猜你喜欢