我用Python爬取6万共享单车数据！你猜摩拜单车会开薪资聘请我？

在这里用到一个代理得分的机制。我并不是直接随机选择代理，而是将代理按照得分高低进行排序。每一次成功的请求将加分，而出错的请求将减分。

这样一会儿就能选出速度、质量最佳的代理。如果有需要还可以存下来下次继续用。

三成左右的车没有移动过

数据分析显示，有三成的单车并没有任何移动，这说明这些单车有可能被放在不可获取或者偏僻地方。市民的素质还有待提高啊。

出行距离以3公里以下为主

数据分析显示3公里以下的出行距离占据了87.2%，这也十分符合共享单车的定位。100米以下的距离也占据了大量的数据，但认为100米以下的数据为GPS的波动，所以予以排除。

出行距离分布

从单车看城市发展

从摩拜单车的热图分布来看，成都已经逐步呈现“双核”发展的态势，城市的新中心天府新区正在聚集更多的人和机会。

原来的老城区占有大量的单车，在老城区，热图显示在东城区占有更多的单车，可能和这里的商业（春熙路、太古里、万达）及人口密集的小区有直接的联系。

而在成都的南部天府新区越来越多也茁壮的发展起来，商业区域和住宅区域区分明显。在晚上，大量的单车聚集在华阳、世纪城、中和，而在上班时间，则大量聚集在软件园附近。

软件园白天

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