分析了 6000 款 App，竟有这么多佳软神器没用过

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作者：  苏克1900

公众号：第2大脑

摘要：如今移动互联网越来越发达，各式各样的 App 层出不穷，也就产生了优劣之分，相比于普通 App，我们肯定愿意去使用那些良心佳软，但去发现这些 App 并不太容易，本文使用 Scrapy 框架爬取了著名应用下载市场「酷安网」上的 6000 余款 App，通过分析，发现了各个类别领域下的佼佼者，这些 App 堪称真正的良心之作，使用它们将会给你带来全新的手机使用体验。

1. 分析背景

1.1. 为什么选择酷安

如果说 GitHub 是程序员的天堂，那么酷安则是手机 App 爱好者们（别称「搞机」爱好者）的天堂，相比于那些传统的手机应用下载市场，酷安有三点特别之处：

第一、可以搜索下载到各种神器、佳软，其他应用下载市场几乎很难找得到。比如之前的文章中说过的终端桌面「Aris」、安卓最强阅读器「静读天下」、RSS 阅读器 「Feedme」 等。

第二、可以找到很多 App 的破解版。我们提倡「为好东西付费」，但是有些 App 很蛋疼，比如「百度网盘」，在这里面就可以找到很多 App 的破解版。

第三、可以找到 App 的历史版本。很多人喜欢用最新版本的 App，一有更新就马上升级，但是现在很多 App 越来越功利、越更新越臃肿、广告满天飞，倒不如回归本源，使用体积小巧、功能精简、无广告的早期版本。

作为一名 App 爱好者，我在酷安上发现了很多不错的 App，越用越感觉自己知道的仅仅是冰山一角，便想扒一扒这个网站上到底有多少好东西，手动一个个去找肯定是不现实了，自然想到最好的方法——用爬虫来解决，为了实现此目的，最近就学习了一下 Scrapy 爬虫框架，爬取了该网 6000 款左右的 App，通过分析，找到了不同领域下的精品 App，下面我们就来一探究竟。

1.2. 分析内容

总体分析 6000 款 App 的评分、下载量、体积等指标。

根据日常使用功能场景，将 App 划分为：系统工具、资讯阅读、社交娱乐等 10 大类别，筛选出每个类别下的精品 App。

1.3. 分析工具

Python

Scrapy

MongoDB

Pyecharts

Matplotlib

2. 数据抓取

由于酷安手机端 App 设置了反扒措施，使用 Charles 尝试后发现无法抓包， 暂退而求其次，使用 Scrapy 抓取网页端的 App 信息。抓取时期截止到 2018 年 11 月 23日，共计 6086 款 App，共抓取 了 8 个字段信息：App 名称、下载量、评分、评分人数、评论数、关注人数、体积、App 分类标签。

2.1. 目标网站分析

这是我们要抓取的 目标网页，点击翻页可以发现两点有用的信息：

每页显示了 10 条  App 信息，一共有610页，也就是 6100 个左右的 App 。

网页请求是 GET 形式，URL 只有一个页数递增参数，构造翻页非常简单。

接下来，我们来看看选择抓取哪些信息，可以看到，主页面内显示了 App 名称、下载量、评分等信息，我们再点击 App 图标进入详情页，可以看到提供了更齐全的信息，包括：分类标签、评分人数、关注人数等。由于，我们后续需要对 App 进行分类筛选，故分类标签很有用，所以这里我们选择进入每个 App 主页抓取所需信息指标。

通过上述分析，我们就可以确定抓取流程了，首先遍历主页面 ，抓取 10 个 App 的详情页 URL，然后详情页再抓取每个 App 的指标，如此遍历下来，我们需要抓取 6000 个左右网页内容，抓取工作量不算小，所以，我们接下来尝试使用 Scrapy 框架进行抓取。

2.2. Scrapy 框架介绍

介绍 Scrapy 框架之前，我们先回忆一下 Pyspider 框架，我们之前使用它爬取了虎嗅网 5 万篇文章，它是由国内大神编写的一个爬虫利器， Github Star 超过 10K，但是它的整体功能还是相对单薄一些，还有比它更强大的框架么？有的，就是这里要说的 Scrapy 框架，Github Star 超过 30K，是Python  爬虫界使用最广泛的爬虫框架，玩爬虫这个框架必须得会。

网上关于 Scrapy 的官方文档和教程很多，这里罗列几个。

Scrapy 中文文档

崔庆才的 Scrapy 专栏

Scrapy 爬拉勾

Scrapy 爬豆瓣电影

Scrapy 框架相对于 Pyspider 相对要复杂一些，有不同的处理模块，项目文件也由好几个程序组成，不同的爬虫模块需要放在不同的程序中去，所以刚开始入门会觉得程序七零八散，容易把人搞晕，建议采取以下思路快速入门 Scrapy：

首先，快速过一下上面的参考教程，了解 Scrapy 的爬虫逻辑和各程序的用途与配合。

接着，看上面两个实操案例，熟悉在 Scrapy 中怎么写爬虫。

最后，找个自己感兴趣的网站作为爬虫项目，遇到不懂的就看教程或者 Google。

这样的学习路径是比较快速而有效的，比一直抠教程不动手要好很多。下面，我们就以酷安网为例，用 Scrapy 来爬取一下。

2.3. 抓取数据

首先要安装好 Scrapy 框架，如果是 Windwos 系统，且已经安装了 Anaconda，那么安装 Scrapy 框架就非常简单，只需打开 Anaconda Prompt 命令窗口，输入下面一句命令即可，会自动帮我们安装好 Scrapy 所有需要安装和依赖的库。

1conda pip scrapy

2.3.1. 创建项目

接着，我们需要创建一个爬虫项目，所以我们先从根目录切换到需要放置项目的工作路径，比如我这里设置的存放路径为：E:\my_Python\training\kuan，接着继续输入下面一行代码即可创建 kuan 爬虫项目：

1# 切换工作路径

2e:

3cd E:\my_Python\training\kuan

4# 生成项目

5scrapy startproject kuspider

执行上面的命令后，就会生成一个名为 kuan 的 scrapy 爬虫项目，包含以下几个文件：

1scrapy. cfg# Scrapy 部署时的配置文件

2kuan# 项目的模块，需要从这里引入

3_init__.py

4items.py# 定义爬取的数据结构

5middlewares.py# Middlewares 中间件

6pipelines.py# 数据管道文件，可用于后续存储

7settings.py# 配置文件

8spiders# 爬取主程序文件夹

9_init_.py

下面，我们需要再 spiders 文件夹中创建一个爬取主程序：kuan.py，接着运行下面两行命令即可：

1cd kuan# 进入刚才生成的 kuan 项目文件夹

2scrapy genspider kuan www.coolapk.com# 生成爬虫主程序文件 kuan.py

2.3.2. 声明 item

项目文件创建好以后，我们就可以开始写爬虫程序了。

首先，需要在 items.py 文件中，预先定义好要爬取的字段信息名称，如下所示：

1classKuanItem(scrapy.Item):

2# define the fields for your item here like:

3name = scrapy.Field()

4volume = scrapy.Field()

5download = scrapy.Field()

6follow = scrapy.Field()

7comment = scrapy.Field()

8tags = scrapy.Field()

9score = scrapy.Field()

10num_score = scrapy.Field()

这里的字段信息就是我们前面在网页中定位的 8 个字段信息，包括：name 表示 App 名称、volume 表示体积、download 表示下载数量。在这里定义好之后，我们在后续的爬取主程序中会利用到这些字段信息。

2.3.3. 爬取主程序

创建好 kuan 项目后，Scrapy 框架会自动生成爬取的部分代码，我们接下来就需要在 parse 方法中增加网页抓取的字段解析内容。

1classKuanspiderSpider(scrapy.Spider):

2name ='kuan'

3allowed_domains = ['www.coolapk.com']

4start_urls = ['http://www.coolapk.com/']

5

6defparse(self, response):

7pass

打开主页 Dev Tools，找到每项抓取指标的节点位置，然后可以采用 CSS、Xpath、正则等方法进行提取解析，这些方法 Scrapy 都支持，可随意选择，这里我们选用 CSS 语法来定位节点，不过需要注意的是，Scrapy 的 CSS 语法和之前我们利用 pyquery 使用的 CSS 语法稍有不同，举几个例子，对比说明一下。

首先，我们定位到第一个 APP 的主页 URL 节点，可以看到 URL 节点位于 class 属性为 app_left_list 的 div 节点下的 a 节点中，其 href 属性就是我们需要的 URL 信息，这里是相对地址，拼接后就是完整的 URL。

接着我们进入酷安详情页，选择 App 名称并进行定位，可以看到 App 名称节点位于 class 属性为 .detail_app_title 的 p 节点的文本中。

定位到这两个节点之后，我们就可以使用 CSS 提取字段信息了，这里对比一下常规写法和 Scrapy 中的写法：

1# 常规写法

2url = item('.app_left_list>a').attr('href')

3name = item('.list_app_title').text()

4# Scrapy 写法

5url = item.css('::attr("href")').extract_first()

6name = item.css('.detail_app_title::text').extract_first()

可以看到，要获取 href 或者 text 属性，需要用 :: 表示，比如获取 text，则用 ::text。extract_first()  表示提取第一个元素，如果有多个元素，则用 extract() 。接着，我们就可以参照写出 8 个字段信息的解析代码。

首先，我们需要在主页提取 App 的 URL 列表，然后再进入每个 App 的详情页进一步提取 8 个字段信息。

1defparse(self, response):

2contents = response.css('.app_left_list>a')

3forcontentincontents:

4url = content.css('::attr("href")').extract_first()

5url = response.urljoin(url)# 拼接相对 url 为绝对 url

6yieldscrapy.Request(url,callback=self.parse_url)

这里，利用 response.urljoin() 方法将提取出的相对 URL 拼接为完整的 URL，然后利用 scrapy.Request() 方法构造每个 App 详情页的请求，这里我们传递两个参数：url 和 callback，url 为详情页 URL，callback 是回调函数，它将主页 URL 请求返回的响应 response 传给专门用来解析字段内容的 parse_url() 方法，如下所示：

1defparse_url(self,response):

2item = KuanItem()

3item['name'] = response.css('.detail_app_title::text').extract_first()

4results = self.get_comment(response)

5item['volume'] = results[0]

6item['download'] = results[1]

7item['follow'] = results[2]

8item['comment'] = results[3]

9item['tags'] = self.get_tags(response)

10item['score'] = response.css('.rank_num::text').extract_first()

11num_score = response.css('.apk_rank_p1::text').extract_first()

12item['num_score'] = re.search('共(.*?)个评分',num_score).group(1)

13yielditem

14

15defget_comment(self,response):

16messages = response.css('.apk_topba_message::text').extract_first()

17result = re.findall(r'\s+(.*?)\s+/\s+(.*?)下载\s+/\s+(.*?)人关注\s+/\s+(.*?)个评论.*?',messages)# \s+ 表示匹配任意空白字符一次以上

18ifresult:# 不为空

19results = list(result[0])# 提取出list 中第一个元素

20returnresults

21

22defget_tags(self,response):

23data = response.css('.apk_left_span2')

24tags = [item.css('::text').extract_first()foritemindata]

25returntags

这里，单独定义了 get_comment() 和 get_tags() 两个方法.

get_comment() 方法通过正则匹配提取 volume、download、follow、comment 四个字段信息，正则匹配结果如下：

1result = re.findall(r'\s+(.*?)\s+/\s+(.*?)下载\s+/\s+(.*?)人关注\s+/\s+(.*?)个评论.*?',messages)

2print(result)# 输出第一页的结果信息

3# 结果如下：

4[('21.74M','5218万','2.4万','5.4万')]

5[('75.53M','2768万','2.3万','3.0万')]

6[('46.21M','1686万','2.3万','3.4万')]

7[('54.77M','1603万','3.8万','4.9万')]

8[('3.32M','1530万','1.5万','3343')]

9[('75.07M','1127万','1.6万','2.2万')]

10[('92.70M','1108万','9167','1.3万')]

11[('68.94M','1072万','5718','9869')]

12[('61.45M','935万','1.1万','1.6万')]

13[('23.96M','925万','4157','1956')]

然后利用 result[0]、result[1] 等分别提取出四项信息，以 volume 为例，输出第一页的提取结果：

1item['volume'] = results[0]

2print(item['volume'])

321.74M

475.53M

546.21M

654.77M

73.32M

875.07M

992.70M

1068.94M

1161.45M

1223.96M

这样一来，第一页 10 款 App 的所有字段信息都被成功提取出来，然后返回到 yied item 生成器中，我们输出一下它的内容：

1[

2{'name':'酷安','volume':'21.74M','download':'5218万','follow':'2.4万','comment':'5.4万','tags':"['酷市场', '酷安', '市场', 'coolapk', '装机必备']",'score':'4.4','num_score':'1.4万'},

3{'name':'微信','volume':'75.53M','download':'2768万','follow':'2.3万','comment':'3.0万','tags':"['微信', 'qq', '腾讯', 'tencent', '即时聊天', '装机必备']",'score':'2.3','num_score':'1.1万'},

4...

5]

2.3.4. 分页爬取

以上，我们爬取了第一页内容，接下去需要遍历爬取全部 610 页的内容，这里有两种思路：

第一种是提取翻页的节点信息，然后构造出下一页的请求，然后重复调用 parse 方法进行解析，如此循环往复，直到解析完最后一页。

第二种是先直接构造出 610 页的 URL 地址，然后批量调用 parse 方法进行解析。

这里，我们分别写出两种方法的解析代码，第一种方法很简单，直接接着 parse 方法继续添加以下几行代码即可：

1defparse(self, response):

2contents = response.css('.app_left_list>a')

3forcontentincontents:

4...

5

6next_page = response.css('.pagination li:nth-child(8) a::attr(href)').extract_first()

7url = response.urljoin(next_page)

8yieldscrapy.Request(url,callback=self.parse )

第二种方法，我们在最开头的 parse() 方法前，定义一个 start_requests() 方法，用来批量生成 610 页的 URL，然后通过 scrapy.Request() 方法中的 callback 参数，传递给下面的 parse() 方法进行解析。

1defstart_requests(self):

2pages = []

3forpageinrange(1,610):# 一共有610页

4url ='https://www.coolapk.com/apk/?page=%s'%page

5page =  scrapy.Request(url,callback=self.parse)

6pages.append(page)

7returnpages

以上就是全部页面的爬取思路，爬取成功后，我们需要存储下来。这里，我面选择存储到 MongoDB 中，不得不说，相比 MySQL，MongoDB 要方便省事很多。

2.3.5. 存储结果

我们在 pipelines.py 程序中，定义数据存储方法，MongoDB 的一些参数，比如地址和数据库名称，需单独存放在 settings.py 设置文件中去，然后在 pipelines 程序中进行调用即可。

1importpymongo

2classMongoPipeline(object):

3def__init__(self,mongo_url,mongo_db):

4self.mongo_url = mongo_url

5self.mongo_db = mongo_db

6@classmethod

7deffrom_crawler(cls,crawler):

8returncls(

9mongo_url = crawler.settings.get('MONGO_URL'),

10mongo_db = crawler.settings.get('MONGO_DB')

11)

12defopen_spider(self,spider):

13self.client = pymongo.MongoClient(self.mongo_url)

14self.db = self.client[self.mongo_db]

15defprocess_item(self,item,spider):

16name = item.__class__.__name__

17self.db[name].insert(dict(item))

18returnitem

19defclose_spider(self,spider):

20self.client.close()

首先，我们定义一个 MongoPipeline(）存储类，里面定义了几个方法，简单进行一下说明：

from crawler() 是一个类方法，用 ＠class method 标识，这个方法的作用主要是用来获取我们在 settings.py 中设置的这几项参数：

1MONGO_URL ='localhost'

2MONGO_DB ='KuAn'

3ITEM_PIPELINES = {

4'kuan.pipelines.MongoPipeline':300,

5}

open_spider() 方法主要进行一些初始化操作 ，在 Spider 开启时，这个方法就会被调用 。

process_item() 方法是最重要的方法，实现插入数据到 MongoDB 中。

完成上述代码以后，输入下面一行命令就可以开始整个爬虫的抓取和存储过程了，单机跑的话，6000 个网页需要不少时间才能完成，保持耐心。

1scrapy crawl kuan

这里，还有两点补充：

第一，为了减轻网站压力，我们最好在每个请求之间设置几秒延时，可以在 KuanSpider() 方法开头出，加入以下几行代码：

1custom_settings = {

2"DOWNLOAD_DELAY":3,# 延迟3s,默认是0，即不延迟

3"CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN":8# 每秒默认并发8次，可适当降低

4}

第二，为了更好监控爬虫程序运行，有必要设置输出日志文件，可以通过 Python 自带的 logging 包实现：

1importlogging

2

3logging.basicConfig(filename='kuan.log',filemode='w',level=logging.WARNING,format='%(asctime)s %(message)s',datefmt='%Y/%m/%d %I:%M:%S %p')

4logging.warning("warn message")

5logging.error("error message")

这里的 level 参数表示警告级别，严重程度从低到高分别是：DEBUG < INFO < WARNING < ERROR < CRITICAL，如果想日志文件不要记录太多内容，可以设置高一点的级别，这里设置为 WARNING，意味着只有 WARNING 级别以上的信息才会输出到日志中去。

添加 datefmt 参数是为了在每条日志前面加具体的时间，这点很有用处。

以上，我们就完成了整个数据的抓取，有了数据我们就可以着手进行分析，不过这之前还需简单地对数据做一下清洗和处理。

3. 数据清洗处理

首先，我们从 MongoDB 中读取数据并转化为 DataFrame，然后查看一下数据的基本情况。

1defparse_kuan():

2client = pymongo.MongoClient(host='localhost', port=27017)

3db = client['KuAn']

4collection = db['KuAnItem']

5# 将数据库数据转为DataFrame

6data = pd.DataFrame(list(collection.find()))

7print(data.head())

8print(df.shape)

9print(df.info())

10print(df.describe())

从 data.head() 输出的前 5 行数据中可以看到，除了 score 列是 float 格式以外，其他列都是 object 文本类型。

comment、download、follow、num_score 这 5 列数据中部分行带有「万」字后缀，需要将字符去掉再转换为数值型；volume 体积列，则分别带有「M」和「K」后缀，为了统一大小，则需将「K」除以 1024，转换为 「M」体积。

整个数据一共有 6086 行 x 8 列，每列均没有缺失值。

df.describe() 方法对 score 列做了基本统计，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，我们将以上几列文本型数据转换为数值型数据，代码实现如下：

1defdata_processing(df):

2#处理'comment','download','follow','num_score','volume' 5列数据，将单位万转换为单位1，再转换为数值型

3str ='_ori'

4cols = ['comment','download','follow','num_score','volume']

5forcolincols:

6colori = col+str

7df[colori] = df[col]# 复制保留原始列

8ifnot(col =='volume'):

9df[col] = clean_symbol(df,col)# 处理原始列生成新列

10else:

11df[col] = clean_symbol2(df,col)# 处理原始列生成新列

12

13# 将download单独转换为万单位

14df['download'] = df['download'].apply(lambdax:x/10000)

15# 批量转为数值型

16df = df.apply(pd.to_numeric,errors='ignore')

17

18defclean_symbol(df,col):

19# 将字符“万”替换为空

20con = df[col].str.contains('万$')

21df.loc[con,col] = pd.to_numeric(df.loc[con,col].str.replace('万','')) *10000

22df[col] = pd.to_numeric(df[col])

23returndf[col]

24

25defclean_symbol2(df,col):

26# 字符M替换为空

27df[col] = df[col].str.replace('M$','')

28# 体积为K的除以 1024 转换为M

29con = df[col].str.contains('K$')

30df.loc[con,col] = pd.to_numeric(df.loc[con,col].str.replace('K$',''))/1024

31df[col] = pd.to_numeric(df[col])

32returndf[col]

以上，就完成了几列文本型数据的转换，我们再来查看一下基本情况：

download 列为 App 下载数量，下载量最多的 App 有 5190 万次，最少的为 0 (很少很少)，平均下载次数为 14 万次；从中可以看出以下几点信息：

volume 列为 App 体积，体积最大的 App 达到近 300M，体积最小的几乎为 0，平均体积在 18M 左右。

comment 列为 App 评分，评分数最多的达到了 5 万多条，平均有 200 多条。

以上，就完成了基本的数据清洗处理过程，下面将对数据进行探索性分析。

4. 数据分析

我们主要从总体和分类两个维度对 App 下载量、评分、体积等指标进行分析。

4.1. 总体情况

4.1.1. 下载量排名

首先来看一下 App 的下载量情况，很多时候我们下载一个 App ，下载量是一个非常重要的参考指标，由于绝大多数 App 的下载量都相对较少，直方图无法看出趋势，所以我们择将数据进行分段，离散化为柱状图，绘图工具采用的是 Pyecharts。

可以看到多达 5517 款（占总数 84%）App 的下载量不到 10 万， 而下载量超过 500 万的仅有 20 款，开发一个要想盈利的 App ，用户下载量尤为重要，从这一点来看，大部分 App 的处境都比较尴尬，至少是在酷安平台上。

代码实现如下：

1frompyechartsimportBar

2# 下载量分布

3bins = [0,10,100,500,10000]

4group_names = ['<=10万','10-100万','100-500万','>500万']

5cats = pd.cut(df['download'],bins,labels=group_names)#  用 pd.cut() 方法进行分段

6cats = pd.value_counts(cats)

7bar = Bar('App 下载数量区间分布','绝大部分 App 下载量低于 10 万')

8# bar.use_theme('macarons')

9bar.add(

10'App 数量 (个)',

11list(cats.index),

12list(cats.values),

13is_label_show =True,

14is_splitline_show =False,

15)

16bar.render(path='download_interval.png',pixel_ration=1)

接下来，我们看看下载量最多的 20 款 App是哪些：

可以看到，这里「酷安」App 以 5000 万+ 次的下载量遥遥领先，是第二名微信 2700 万下载量的近两倍，这么巨大的优势也很容易理解，毕竟是自家的 App，如果你手机上没有「酷安」，说明你还不算是一个真正的「搞机爱好者」，从图中我们还可以看出以下几点信息：

TOP 20 款 App 中，很多都是装机必备，算是比较大众型的 App。

右侧 App 评分图中可以看到仅有  5 款 App 评分超过了 4 分（5 分制），绝大多数的评分都不到 3 分，甚至到不到 2 分，到底是因为这些 App 开发者做不出好 App 还是根本不想做出来？

相较于其他 App，RE 管理器、绿色守护这几款非常突出，其中 RE 管理器在如此高的下载量下，仍然能够得到 4.8 分（最高分）并且体积只有几 M，实属难得，什么是「良心 App」，这类就是。

作为对比，我们再来看看下载量最少的 20 款 App。

可以看到，与上面的那些下载量多的 App 相比，这些就相形见绌了，下载量最少的 「广州限行通」更是只有63 次下载。

这也不奇怪，可能是 App 没有宣传、也可能是刚开发出来，这么少的下载量评分还不错，也还能继续更新，为这些开发者点赞。

其实，这类 App 不算囧，真正囧的应该是那些下载量很多、评分却低到不能再低的 App，给人的感觉是：「我就这么烂爱咋咋地，有本事别用」。

4.1.2. 评分排名

接下来，我们看看 App 的总体得分情况。这里，将得分分为了以下 4 个区间段，并且为不同分数定义了相应的等级。

可以发现这么几点有意思的现象：

3 分以下的软件非常少，只占不到 10%，而之前下载量最多的 20 款 APP 中，微信、QQ、淘宝、支付宝等大多数软件的得分都不到 3 分，这就有点尴尬了。

中品也就是中等得分的 App 数量最多。

4 分以上的高分 APP 数量占了近一半（46%），可能是这些 App 的确还不错，也可能是由于评分数量过少，为了优中选优，后续有必要设置一定筛选门槛。

接下来，我们看看评分最高的 20 款 App 有哪些，很多时候我们下载 App 都是跟着「哪个评分高，下载哪个」这种感觉走。

可以看到，评分最高的 20 个 App，它们都得到了 4.8 分 ，包括：RE 管理器（再次出现）、Pure 轻雨图标包等，还有一些不太常见，可能这些都是不错的 App，不过我们还需要结合看一下下载量，它们的下载量都在 1 万以上，有了一定的下载量，评分才算比较可靠，我们就能放心的下载下来体验一下了。

经过上面的总体分析，我们大致发现了一些不错的 App ，但还不够，所以接下来将进行细分并设置一定筛选条件。

4.2. 分类情况

按照 App 功能和日常使用场景，将 App 分为以下 9 大类别，然后从每个类别中筛选出 20 款最棒的 App。

为了尽可能找出最好的 App，这里不妨设置 3 个条件：

评分不低于 4 分

下载量不低于 1 万

设置一个总分评价指标（总分 = 下载量 * 评分），再标准化为满分 1000 分，作为 App 的排名参照指标。

经过评选之后，我们依次得到了各个类别下分数最高的 20 款 App，这些 App 大部分的确是良心软件。

4.2.1. 系统工具

系统工具包括了：输入法、文件管理 、系统清理、桌面、插件、锁屏等。

可以看到，第一名是大名鼎鼎的老牌文件管理器「RE 管理器」，仅有 5 M 大小的它除了具备普通文件管理器的各项功能以外，最大的特点是能够卸载手机自带的 App，不过需要 Root。

「ES 文件浏览器」的文件分析器功能非常强大，能够有效清理臃肿的手机空间。

「一个木函」这款 App 就比较牛逼了，正如它的软件介绍「拥有很多，不如有我」所说，打开它你能发现它提供了好几十项实用功能，比如：翻译、以图搜图、快递查询、制作表情包等等。

再往下的「Super SU」、「存储空间清理」、「镧」、「MT 管理器」、「My Android Tools」都力荐，总之，这份榜单上的 App 可以说都值得进入你的手机 App 使用名单。

4.2.2. 社交聊天

社交聊天类中， 「Share 微博客户端」位居第一，作为一款第三方客户端 App，它自然有比官方版本好的地方，比如相比正版 70M 的体积，它只有其十分之一大小，也几乎没有广告，还有额外强大的诸多功能，如果你爱刷微博，那么不妨尝试下这款「Share」。

「即刻」这款 App 也相当不错，再往下还能看到前阵子很火的「子弹短信」，宣称将要取代微信，看来短期内应该是做不到了。

你可能会发现，这份社交榜单上没有出现「知乎」、「豆瓣」、「简书」这类常见的 App，是因为它们的评分都比较低，分别只有 2.9分、3.5分和 2.9 分，自然进入不了这份名单，如果你一定想用它们，推荐去使用它们的第三方客户端或者历史版本。

4.2.3. 资讯阅读

可以看到，在资讯阅读类中，「静读天下」牢牢占据了第一名，我之前专门写过一篇文章介绍它：安卓最强阅读器。

同类别中的「多看阅读」、「追书神器」、「微信读书」也都进入了榜单。

另外，如果你经常为不知道去哪里下载电子书而头疼，那不妨试一下「搜书大师」、「老子搜书」。

4.2.4. 影音娱乐

接下来是影音娱乐版块，网易家的「网易云音乐」毫无压力地占据头名，难得的大厂精品。

如果你爱玩游戏，那么 「Adobe AIR」应该尝试一下。

如果你很文艺，那么应该会喜欢「VUE」这款短视频拍摄 App，创作好以后发到朋友圈绝对能装逼。

最后一位的「海贝音乐」很赞，最近发现它有一个强大的功能是结合百度网盘使用，它能够自动识别音频文件然后播放。

4.2.5. 通讯网络

下面到了通讯网络类别，这个类别主要包括：浏览器、通讯录、通知、邮箱等小类。

浏览器，我们每个人手机上都有，用的也五花八门，有些人就用手机自带的浏览器，有些人用 Chrome、火狐这类大牌浏览器。

不过你会发现榜单上的前三位你可能听都没听过，但是它们真的很牛逼，用「极简高效、清爽极速」来形容再适合不过，其中 「Via」和 「X 浏览器」 体积不到 1M ，真正的「麻雀虽小、五脏俱全」，强烈推荐。

4.2.6. 摄影图片

拍照修图也是我们常用的功能。也许你有自己的图片管理软件，但是这里要强烈推荐第一名「快图浏览」这款 App，只有 3M 大小的它，能够瞬间发现和加载上万张图片，如果你是拍照狂魔，用它打开再多的照片也能秒开，另外还拥有隐藏私密照片、自动备份百度网盘等功能。它是我使用时间最久的 App 之一。

4.2.7. 文档写作

我们时常需要在手机上写作、做备忘录，那么自然需要好的文档写作类 App。

「印象笔记」就不用多说了，我觉得最好用的笔记总结类 App。

如果你喜欢使用 Markdown 写作，那么「纯纯写作」这款精巧的 App 应该会很适合你。

体积不到 3M 却拥有云备份、生成长图、中英文自动空格等数十项功能，即使这样，仍然保持了蕴繁于简的设计风格，这大概就是两三个月之内，下载量就从两三万飙升了十倍的原因，而这款 App 的背后是一位牺牲了几年的业余时间不断开发和更新的大佬，值得敬佩。

4.2.8. 出行交通购物

这个类别中，排名第一的居然是 12306，一提起它，就会想起那一张张奇葩的验证码，不过这里的 App 不是官网的 ，而是第三方开发的。最牛逼的功能应该就是「抢票了」，如果你还在靠发朋友圈来抢票的话，那不妨试一下它。

4.2.9. Xposed 插件

最后一个类别是 Xposed，很多人应该不太熟悉，但是一提微信上的抢红包、防撤回功能，应该很多人就知道了。这些牛逼又不同寻常的功能就用到了 Xposed 框架里的各种模块功能。这个框架由国外著名的 XDA 手机论坛，你经常听到的一些所谓由 XDA 大神破解的软件，就是来自这个论坛。

简单地说就是，安装了 Xposed 这个框架之后，就可以在里面安装一些好玩有趣的插件，有了这些插件，你的手机就能实现更多更大的功能。比如：能够去除广告、破解 App 付费功能、杀死耗电的自启动进程、虚拟手机定位等功能。

不过使用这个框架和这些插件需要刷机、ROOT，门槛有点高。

5. 小结

本文使用 Scrapy 框架爬取分析了酷安网的 6000 款 App，初学 Scrapy 可能会觉得程序写起来比较散乱，所以可以尝试先使用普通的函数方法，把程序完整地写在一起，再分块拆分到 Scrapy 项目中，这样也有助于从单一程序到框架写法的思维转变，之后会写单独写一篇文章。

由于网页版的 App 数量比 App 中的少，所以还有很多好用的 App 没有包括进来，比如 Chrome 、MX player、Snapseed 等，建议使用酷安 App，那里有更多好玩的东西。

以上就是整篇文章的爬取与分析过程，文中涉及了很多精品佳软，如有兴趣可以去尝试下载体验一下。

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