【Python】解密用户代理：使用 Python User Agents 库探索浏览器和设备信息

Python User Agents 是一个专为解析 User Agent 字符串而设计的 Python 库。它能够轻松识别访问设备的类型（如移动设备、桌面设备或平板），并获取设备、浏览器、操作系统等详细信息。借助它，开发者可以更好地了解访问用户的设备属性，为不同设备提供定制化体验。

📦 安装与基本使用

安装

安装 Python User Agents 非常简单，只需运行以下命令：

pip install pyyaml ua-parser user-agents

安装完成后，即可在 Python 环境中导入 user-agents 模块，开始解析各种 User Agent 字符串。

基本用法

User Agent 是一种标识客户端设备和浏览器的字符串，通过解析它，可以获取设备、操作系统及浏览器的相关信息。

• 简单的解析示例：

from user_agents import parseua_string = 'Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 13_5 like Mac OS X) AppleWebKit/605.1.15'
user_agent = parse(ua_string)# 输出设备信息
print(f"设备类型: {user_agent.device.family}, 品牌: {user_agent.device.brand}, 型号: {user_agent.device.model}")
# 输出操作系统信息
print(f"操作系统: {user_agent.os.family} {user_agent.os.version_string}")
# 输出浏览器信息
print(f"浏览器: {user_agent.browser.family} {user_agent.browser.version_string}")

输出结果：

设备类型: iPhone, 品牌: Apple, 型号: iPhone
操作系统: iOS 13.5
浏览器: Mobile Safari 13.1

判断设备类型的常用方法

Python User Agents 提供了多种属性和方法，可以帮助我们轻松判断用户设备类型。

• 是否为移动设备：

  user_agent.is_mobile  # 返回 True 表示为移动设备
  

• 是否为平板：

  user_agent.is_tablet  # 返回 True 表示为平板
  

• 是否为 PC 端：

  user_agent.is_pc  # 返回 True 表示为 PC 端设备
  

• 是否为爬虫机器人：

  user_agent.is_bot  # 返回 True 表示为爬虫或自动化工具
  

这些方法可以帮助我们根据不同设备类型制定相应的页面布局和响应策略。

🥇 高级解析与功能扩展

Python User Agents 还可以解析更复杂的设备信息，例如触控功能、品牌识别、版本匹配等。以下是几个常用的高级功能：

• 检测触控功能：

  user_agent.is_touch_capable  # 检测设备是否支持触控操作
  

• 浏览器家族及版本：

  user_agent.browser.family  # 如 Chrome、Firefox 等
  user_agent.browser.version  # 浏览器主版本号
  

• 操作系统版本信息：

  user_agent.os.version  # 包含主要版本、次要版本和补丁号等信息
  

批量解析 User Agent 字符串

在实际应用中，我们常常需要处理大量的 User Agent 字符串（如访问日志文件）。以下代码展示了如何批量解析多个 User Agent，并输出设备类型信息：

from user_agents import parseuser_agents = ['Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)','Mozilla/5.0 (iPad; CPU OS 14_0 like Mac OS X)','Mozilla/5.0 (Linux; Android 10; SM-G973F)','Mozilla/5.0 (compatible; Googlebot/2.1; +http://www.google.com/bot.html)'
]for ua_string in user_agents:user_agent = parse(ua_string)print(f"User Agent: {ua_string}")print(f"  设备类型: {user_agent.device.family}")print(f"  操作系统: {user_agent.os.family} {user_agent.os.version_string}")print(f"  是否为移动设备: {user_agent.is_mobile}")print(f"  是否为爬虫: {user_agent.is_bot}")print()

该代码将批量解析每个 User Agent，并输出每个设备的详细信息，适合用于服务器日志分析和用户数据研究。

🧱 实战案例：提升网页响应式设计

假设我们在构建一个多设备适配的网站时，可以使用 Python User Agents 识别不同的设备类型，并在后端为不同设备返回定制化的内容。例如，可以通过以下代码，在服务器端判断访问者是桌面设备还是移动设备，并根据设备类型返回不同的页面模板。

from flask import Flask, request
from user_agents import parseapp = Flask(__name__)@app.route('/')
def index():# 从请求头中获取 User Agent 字符串user_agent_str = request.headers.get('User-Agent')user_agent = parse(user_agent_str)# 根据设备类型返回不同的页面if user_agent.is_mobile:return "<h1>移动端页面</h1>"elif user_agent.is_tablet:return "<h1>平板端页面</h1>"else:return "<h1>桌面端页面</h1>"if __name__ == '__main__':app.run()

该 Flask 应用将根据访问者的设备类型，动态返回适配的网页模板。这种方式可以显著提升用户体验，同时提高页面加载性能。

🙉 用户画像与行为分析

Python User Agents 还可以用于生成用户画像和行为分析报告。以下代码展示了如何根据设备类型统计访问者的分布情况：

from collections import Counter
from user_agents import parseuser_agent_strings = ['Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)','Mozilla/5.0 (iPad; CPU OS 14_0 like Mac OS X)','Mozilla/5.0 (Linux; Android 10; SM-G973F)','Mozilla/5.0 (compatible; Googlebot/2.1; +http://www.google.com/bot.html)'
]device_types = []
for ua_string in user_agent_strings:user_agent = parse(ua_string)if user_agent.is_mobile:device_types.append('Mobile')elif user_agent.is_tablet:device_types.append('Tablet')elif user_agent.is_pc:device_types.append('Desktop')elif user_agent.is_bot:device_types.append('Bot')# 统计不同设备类型的数量
device_count = Counter(device_types)
print(f"设备类型分布：{device_count}")

输出结果将显示不同设备类型的分布，例如：

设备类型分布：Counter({'Desktop': 1, 'Tablet': 1, 'Mobile': 1, 'Bot': 1})

❓ 常见问题与解决方案

• 无法识别某些设备型号？
  如果遇到某些设备无法正确识别，可以考虑更新 ua-parser 库的数据文件，并检查最新的设备支持列表。

• 如何定制解析规则？
  Python User Agents 基于 ua-parser，可以在项目中添加自定义的解析规则，以适配特殊的 User Agent 字符串。

📥 下载地址

Python User Agents 最新版 下载地址

💬 结语

Python User Agents 是一个强大而简洁的工具，可以帮助开发者在不同设备之间轻松识别用户类型，为跨平台应用提供支持。在网页优化、日志分析、广告投放等场景中，它都能发挥巨大的作用。掌握 Python User Agents 的使用，可以帮助你更好地理解用户设备的特征，从而做出更精细化的产品策略。

📒 参考文献

• Python User Agents GitHub仓库