從安卓手機收集上來的機型大都為這樣：
mi|5收集的機型大都雜亂無章，不便於做統計分析。因此，標註顯得尤為重要。mi|4c
mi 4c
2014022
kiw-al10
nem-tl00h
在搜狗搜尋中輸入機型進行搜尋，為了限定第乙個返回結果為zol**，加上限定詞site:detail.zol.com.cn；
通過第一條返回結果的鏈結，跳轉到相應的zol頁面，解析拿到標註名稱與手機別名。
根據上面的爬取策略，我用python實現乙個簡單的爬蟲：採用pyquery解析html頁面，pyquery採用類似jquery的語法來操作html元素，熟悉jquery的人對pyquery是上手即用。
sogou爬蟲的**實現（基於python 3.5.2）如下：
time.sleep(10)為了防止sogou封禁，每爬一次則休息10s。當然，這種爬取的速度會非常慢，需要做些優化。
sogou是通過訪問頻次來進行封禁，當訪問次數過多時，會要求輸入驗證碼：
使用者您好，您的訪問過於頻繁，為確認本次訪問為正常使用者行為，需要您協助驗證。
......
通過分析html，真實的驗證碼影象需要做如下的拼接：
import urllib.request
from pyquery import pyquery as pq
import re
for i in range(100):
html = urllib.request.urlopen("").read()
dom = pq(html)
img_src = dom("#seccodeimage").attr("src")
if img_src is not none:
img_name = re.search("tc=(.*)", img_src).group(1)
anti_img_url = "" + img_src
urllib.request.urlretrieve(anti_img_url, "./images/" + img_name + ".jpg")
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