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共享經濟的浪潮席卷著各行各業，而出行行業是這股大潮中的主要分支。如今，在城市中隨處可見共享單車的身影，給人們的生活出行帶來了便利。相信大家總會遇到這樣的窘境，在APP中能看到很多單車，但走到那里的時候，才發現車并不在那里。有些車不知道藏到了哪里；有些車或許是在高樓的后面，由于有GPS的誤差而找不到了；有些車被放到了小區里面，一墻之隔讓騎車人無法獲得到車。

那么有沒有一個辦法通過獲得這些單車的數據，來分析這些車是否變成了僵尸車？是否有人故意放到小區里面讓人無法獲取呢？帶著這些問題，筆者開始了研究如何獲取這些數據。

01 從哪里獲得數據

如果你能夠看到數據，那么我們總有辦法自動化的獲取到這些數據。只不過獲取數據的方式方法決定了獲取數據的效率。

對于摩拜單車的數據分析這個任務而言，這個爬蟲要能夠在短時間內（通常是10分鐘左右）獲取到更多的數據，對于數據分析才有用處。那么數據來源于哪里？

最直接的來源是摩拜單車的APP。現代的軟件設計都講究前后端分離，而且服務端會同時服務于APP、網頁等。在這種趨勢下我們只需要搞清楚軟件的HTTP請求就好了。一般而言有以下一些工具可以幫忙：

直接抓包：

• Wireshark （在路由器或者電腦）
• Shark for Root (Android)

用代理進行HTTP請求抓包及調試：

• Fiddler 4
• Charles
• Packet Capture (Android)

由于我的手機沒有root，在路由器上抓包又太多的干擾，對于https也不好弄。所以只能首先采用Fiddler或者Charles的方式試試。

掛上Fiddler的代理，然后在手機端不停的移動位置，看有沒有新的請求。但遺憾的是似乎請求都是去拿高德地圖的，并沒有和摩拜車相關的數據。

那怎么一回事？試試手機端的。換成Packet Capture后果然就有流量了，在請求中找到了我最關心的那個：

這個API請求一看就很顯然了，在postman中試了一下能夠正確的返回信息，看來就是你了！

高興得太早。

連續爬了幾天的數據，將數據進行一分析，發現摩拜單車的GPS似乎一直在跳動，有時候跳動會超過幾公里的距離，顯然不是一個正常的值。

難道是他們的接口做了手腳返回的是假數據？我觀察到即便在APP中，單車返回的數據也有跳動。有某一天凌晨到第二天早上，我隔段時間刷新一下我家附近的車，看看是否真的如此。

圖片我找不到了，但是觀察后得出的結論是，APP中返回的位置確實有問題。有一臺車放在一個很偏僻的位置，一會兒就不見了，待會兒又回來了，和我抓下來的數據吻合。

而且這個跳動和手機、手機號、甚至移動運營商沒有關系，說明這個跳動是摩拜接口的問題，也可以從另一方面解釋為什么有時候看到車但其實那里沒有車。

這是之前發的一個朋友圈的視頻截圖，可以看到在營門口附近有一個尖，在那里其實車是停住的，但是GPS軌跡顯示短時間內在附近攢動，甚至攢動到很遠，又回到那個位置。

這樣的數據對于數據分析來講根本沒法用，我差點就放棄了。

隨著微信小程序的火爆，摩拜單車也在***時間出了小程序。我一看就笑了，不錯，又給我來了一個數據源，試試。

用Packet Capture抓了一次數據后很容易確定API。抓取后爬取了兩三天的數據，發現出現了轉機，數據符合正常的單車的軌跡。

剩下事情，就是提高爬蟲的效率了。

02 其他嘗試

有時候直接分析APP的源代碼會很方便的找到API入口，將摩拜的Android端的APP進行反編譯，但發現里面除了一些資源文件有用外，其他的文件都是用奇虎360的混淆器加殼的。網上有文章分析如何進行脫殼，但我沒有太多時間去鉆研，也就算了。

摩拜單車的API之所以很容易抓取和分析，很大程度上來講是由于API設計的太簡陋：

• 僅使用http請求，使得很容易進行抓包分析
• 在這些API中都沒有對request進行一些加密，使得自己的服務很容易被人利用。
• 另外微信小程序也是泄露API的一個重要來源，畢竟在APP中request請求可以通過native代碼進行加密然后在發出，但在小程序中似乎還沒有這樣的功能。

如果大家有興趣，可以試著看一下小藍單車APP的request，他們使用https請求，對數據的request進行了加密，要抓取到他們的數據難度會增加非常多。

當然了，如果摩拜單車官方并不care數據的事情的話，這樣的API設計也是ok的。

聲明：

此爬蟲僅用于學習、研究用途，請不要用于非法用途。任何由此引發的法律糾紛自行負責。

03 目錄結構

    \analysis - jupyter做數據分析

    \influx-importer - 導入到influxdb，但之前沒怎么弄好

    \modules - 代理模塊

    \web - 實時圖形化顯示模塊，當時只是為了學一下react而已，效果請見這里

    crawler.py - 爬蟲核心代碼

    importToDb.py - 導入到postgres數據庫中進行分析

    sql.sql - 創建表的sql

    start.sh -　持續運行的腳本

04 思路

核心代碼放在crawler.py中，數據首先存儲在sqlite3數據庫中，然后去重復后導出到csv文件中以節約空間。

摩拜單車的API返回的是一個正方形區域中的單車，我只要按照一塊一塊的區域移動就能抓取到整個大區域的數據。

left,top,right,bottom定義了抓取的范圍，目前是成都市繞城高速之內以及南至南湖的正方形區域。offset定義了抓取的間隔，現在以0.002為基準，在DigitalOcean 5$的服務器上能夠15分鐘內抓取一次。

def start(self): 
 
        left = 30.7828453209 
 
        top = 103.9213455517 
 
        right = 30.4781772402 
 
        bottom = 104.2178123382  
 
 
        offset = 0.002  
 
 
        if os.path.isfile(self.db_name): 
             os.remove(self.db_name)  
 
 
        try: 
 
            with sqlite3.connect(self.db_name) as c: 
 
                c.execute('''CREATE TABLE mobike 
 
                    (Time DATETIME, bikeIds VARCHAR(12), bikeType TINYINT,distId INTEGER,distNum TINYINT, type TINYINT, x DOUBLE, y DOUBLE)''') 
 
        except Exception as ex: 
 
            pass 

然后就啟動了250個線程，至于你要問我為什么沒有用協程，哼哼～～我當時沒學～～～其實是可以的，說不定效率更高。

由于抓取后需要對數據進行去重，以便消除小正方形區域之間重復的部分，***的group_data正是做這個事情。       

executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=250) 
 
        print("Start") 
 
        self.total = 0 
 
        lat_range = np.arange(left, right, -offset) 
 
        for lat in lat_range: 
 
            lon_range = np.arange(top, bottom, offset) 
 
            for lon in lon_range: 
 
                self.total += 1 
 
                executor.submit(self.get_nearby_bikes, (lat, lon))  
 
 
        executor.shutdown() 
 
        self.group_data() 

最核心的API代碼在這里。小程序的API接口，搞幾個變量就可以了，十分簡單。   

def get_nearby_bikes(self, args): 
 
       try: 
            url = "https://mwx.mobike.com/mobike-api/rent/nearbyBikesInfo.do"  
 
 
           payload = "latitude=%s&longitude=%s&errMsg=getMapCenterLocation" % (args[0], args[1])  
 
 
           headers = { 
 
               'charset': "utf-8", 
 
               'platform': "4", 
 
               "referer":"https://servicewechat.com/wx40f112341ae33edb/1/", 
 
               'content-type': "application/x-www-form-urlencoded", 
 
               'user-agent': "MicroMessenger/6.5.4.1000 NetType/WIFI Language/zh_CN", 
 
               'host': "mwx.mobike.com", 
 
               'connection': "Keep-Alive", 
 
               'accept-encoding': "gzip", 
 
               'cache-control': "no-cache" 
 
           }  
 
 
           self.request(headers, payload, args, url) 
 
       except Exception as ex: 
 
           print(ex) 

***你可能要問頻繁的抓取IP沒有被封么？其實摩拜單車是有IP的訪問速度限制的，只不過破解之道非常簡單，就是用大量的代理。

我是有一個代理池，每天基本上有8000以上的代理。在ProxyProvider中直接獲取到這個代理池然后提供一個pick函數用于隨機選取得分前50的代理。

請注意，我的代理池是每小時更新的，但是代碼中提供的jsonblob的代理列表僅僅是一個樣例，過段時間后應該大部分都作廢了。

在這里用到一個代理得分的機制。我并不是直接隨機選擇代理，而是將代理按照得分高低進行排序。每一次成功的請求將加分，而出錯的請求將減分。

這樣一會兒就能選出速度、質量***的代理。如果有需要還可以存下來下次繼續用。

class ProxyProvider: 
 
    def __init__(self, min_proxies=200): 
 
        self._bad_proxies = {} 
 
        self._minProxies = min_proxies 
 
        self.lock = threading.RLock()   
 
        self.get_list()  
 
 
    def get_list(self): 
 
        logger.debug("Getting proxy list") 
 
        r = requests.get("https://jsonblob.com/31bf2dc8-00e6-11e7-a0ba-e39b7fdbe78b", timeout=10) 
 
        proxies = ujson.decode(r.text) 
 
        logger.debug("Got %s proxies", len(proxies)) 
 
        self._proxies = list(map(lambda p: Proxy(p), proxies))  
 
 
    def pick(self): 
 
        with self.lock: 
 
            self._proxies.sort(key = lambda p: p.score, reverse=True) 
 
            proxy_len = len(self._proxies) 
 
            max_range = 50 if proxy_len > 50 else proxy_len 
 
            proxy = self._proxies[random.randrange(1, max_range)] 
 
            proxy.used() 
 
            return proxy 

在實際使用中，通過proxyProvider.pick()選擇代理，然后使用。如果代理出現任何問題，則直接用proxy.fatal_error()降低評分，這樣后續就不會選擇到這個代理了。   

def request(self, headers, payload, args, url): 
 
        while True: 
 
            proxy = self.proxyProvider.pick() 
 
            try: 
 
                response = requests.request( 
 
                    "POST", url, data=payload, headers=headers, 
 
                    proxies={"https": proxy.url}, 
 
                    timeout=5,verify=False 
 
                ) 
 
 
 
                with self.lock: 
 
                    with sqlite3.connect(self.db_name) as c: 
 
                        try: 
 
                            print(response.text) 
 
                            decoded = ujson.decode(response.text)['object'] 
 
                            self.done += 1 
 
                            for x in decoded: 
 
                                c.execute("INSERT INTO mobike VALUES (%d,'%s',%d,%d,%s,%s,%f,%f)" % ( 
 
                                    int(time.time()) * 1000, x['bikeIds'], int(x['biketype']), int(x['distId']), 
 
                                    x['distNum'], x['type'], x['distX'], 
 
                                    x['distY'])) 
 
 
 
                            timespend = datetime.datetime.now() - self.start_time 
 
                            percent = self.done / self.total 
 
                            total = timespend / percent 
 
                            print(args, self.done, percent * 100, self.done / timespend.total_seconds() * 60, total, 
 
                                  total - timespend) 
 
                        except Exception as ex: 
 
                            print(ex) 
 
                    break 
 
            except Exception as ex: 
 
                proxy.fatal_error() 

抓取了摩拜單車的數據并進行了大數據分析。以下數據分析自1月19日整日的數據，范圍成都繞城區域以及至華陽附近（天府新區）內。成都的摩拜單車的整體情況如下：

05 標準、Lite車型數量相當

摩拜單車在成都大約已經有6萬多輛車，兩種類型的車分別占有率為55%和44%，可見更為好騎的Lite版本的占有率在提高。（1為標準車，2為Lite車型）

06 三成左右的車沒有移動過

數據分析顯示，有三成的單車并沒有任何移動，這說明這些單車有可能被放在不可獲取或者偏僻地方。市民的素質還有待提高啊。

07 出行距離以3公里以下為主

數據分析顯示3公里以下的出行距離占據了87.2%，這也十分符合共享單車的定位。100米以下的距離也占據了大量的數據，但認為100米以下的數據為GPS的波動，所以予以排除。

出行距離分布

08 騎行次數以5次以下居多

單車的使用頻率越高共享的效果越好。從摩拜單車的數據看，在流動的單車中，5次以下占據了60%左右的出行。但1次、2次的也占據了30%左右的份額，說明摩拜單車的利用率也不是很高。

單車騎行次數

騎行次數

09 從單車看城市發展

從摩拜單車的熱圖分布來看，成都已經逐步呈現“雙核”發展的態勢，城市的新中心天府新區正在聚集更多的人和機會。

雙核發展

原來的老城區占有大量的單車，在老城區，熱圖顯示在東城區占有更多的單車，可能和這里的商業（春熙路、太古里、萬達）及人口密集的小區有直接的聯系。

老城區

而在成都的南部天府新區越來越多也茁壯的發展起來，商業區域和住宅區域區分明顯。在晚上，大量的單車聚集在華陽、世紀城、中和，而在上班時間，則大量聚集在軟件園附近。

軟件園夜間

軟件園白天