Python中如何爬取AppStore新上架的App数据？

要爬取AppStore新上架的App数据，直接用requests和BeautifulSoup这类通用库比较麻烦，因为AppStore页面是动态加载的。更靠谱的方法是直接用苹果官方的iTunes Search API，或者用app-store-scraper这个第三方库。

方法一：使用iTunes Search API（官方，简单） 这个API是苹果提供的，可以直接获取App信息。比如找中国区最近上架的免费游戏，可以这样：

import requests
import json

def search_new_apps(country='cn', entity='software', limit=50, genre=6014):
    url = 'https://itunes.apple.com/search'
    params = {
        'country': country,
        'entity': entity,
        'limit': limit,
        'genreId': genre,  # 游戏类ID
        'attribute': 'releaseDate'  # 按发布日期排序
    }
    
    response = requests.get(url, params=params)
    data = response.json()
    
    if data['resultCount'] > 0:
        for app in data['results']:
            print(f"App名称: {app.get('trackName')}")
            print(f"开发者: {app.get('artistName')}")
            print(f"价格: {app.get('formattedPrice', '免费')}")
            print(f"发布日期: {app.get('releaseDate')}")
            print(f"App Store链接: {app.get('trackViewUrl')}")
            print("-" * 50)

# 搜索中国区新上架的游戏
search_new_apps(country='cn', genre=6014)

方法二：使用app-store-scraper库（功能更强） 这个库专门用来爬AppStore数据，能获取更详细的信息：

from app_store_scraper import AppStore
import pandas as pd

def get_new_apps_from_store(country='cn', app_name='', num=10):
    # 初始化AppStore对象
    app_store = AppStore(country=country, app_name=app_name)
    
    # 搜索应用
    app_store.search(limit=num)
    
    # 获取结果
    apps = app_store.get_apps()
    
    # 转换为DataFrame方便处理
    df = pd.DataFrame(apps)
    
    # 按发布日期排序
    if 'releaseDate' in df.columns:
        df = df.sort_values('releaseDate', ascending=False)
    
    return df

# 获取中国区新上架的应用
new_apps = get_new_apps_from_store(country='cn', num=20)
print(new_apps[['trackName', 'artistName', 'price', 'releaseDate']])

几个关键点：

1. 国家/地区参数：country='cn'是中国区，'us'是美国区
2. 分类ID：游戏是6014，商业是6000，教育是6017，完整列表可以查苹果的文档
3. 排序方式：API支持按releaseDate（发布日期）、price（价格）等排序
4. 数据量：免费API有限制，一次最多200条结果

如果要用更高级的功能，比如爬用户评论、获取实时排名，可以考虑用app-store-scraper的更多功能，或者用selenium模拟浏览器。但要注意频率，别把人家服务器搞挂了。

总结：直接用iTunes Search API最省事。