在移动互联网数据分析、竞品调研、行业报告制作等场景中，应用商店的 APP 分类数据是核心数据源之一。无论是分析某一赛道的应用分布，还是监控同类 APP 的核心指标，通过 Python 爬虫批量抓取应用商店分类应用数据，都是高效且低成本的解决方案。本文将以主流安卓应用商店为例，从环境搭建、爬虫设计、数据解析到存储落地，完整讲解如何实现应用商店分类应用的批量爬取。
一、爬虫开发前期准备
1.1 技术选型与环境搭建
本次实战选用 Python 作为开发语言，核心依赖以下库：
requests：发送 HTTP 请求获取网页 / 接口数据；BeautifulSoup4：解析 HTML 页面提取目标数据；pandas：数据清洗与 Excel 存储；fake-useragent：生成随机 User-Agent，规避基础反爬；time：设置请求间隔，降低服务器压力。
1.2 目标分析与反爬注意事项
本文以某公开安卓应用商店「工具类」分类为例（实际可替换为任意分类），核心抓取字段包括：APP 名称、下载量、评分、简介、所属分类。
爬取前需注意：
- 遵守网站
robots.txt协议，避免高频请求； - 仅用于学习研究，勿将数据用于商业用途；
- 加入随机请求间隔、随机 User-Agent，模拟正常用户访问；
- 若遇到验证码、IP 封禁，及时停止爬取，切勿对抗。
二、核心代码实现
2.1 基础配置与请求函数封装
首先封装请求函数，实现「发送请求 - 获取响应 - 异常处理」的基础逻辑，同时加入反爬策略：
import requests
from fake_useragent import UserAgent
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import time
import random
# 初始化 UserAgent 生成器
ua = UserAgent()
def get_html(url, timeout=10):
"""
发送 GET 请求获取页面 HTML
:param url: 目标 URL
:param timeout: 请求超时时间
:return: 页面 HTML 文本/None
"""
headers = {
"User-Agent": ua.random, # 随机 User-Agent
"Accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8",
"Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8",
"Referer": "https://www.baidu.com/"
}
:
time.sleep(random.uniform(, ))
response = requests.get(url, headers=headers, timeout=timeout)
response.raise_for_status()
response.encoding = response.apparent_encoding
response.text
requests.exceptions.RequestException e:
()
