加班党福音！只需5分钟，Python帮你搞定手机号归属地查询！让你有更多时间摸鱼

嗨，大家好，我是花姐，今天给大家分享一个"反内卷"的小故事。

事情是这样的：那天，老板突然拍着桌子找我，说："花姐啊，这里有个Excel文件，里面有1万多个客户手机号，你按照归属地分分类，尽快给我。"

我当时脑袋一嗡，心想："老板，靠人肉分类？属实有点离谱了！"不过，我是谁啊，咱可是个Python开发者！面对1万个手机号，咱用代码来搞定，不仅轻松还贼快！💪

以下所看到的手机号码均为程序随机生成，都是假的，都是假的，都是假的！

一、问题拆解

任务是这样的：

输入：一个Excel表格，里面有1万个客户手机号。
输出：把这些手机号按照归属地分类，并保存到不同的Excel文件中。

分析一下，完成这个任务需要三步：

读取Excel文件，拿到手机号。
获取每个手机号的归属地。
按归属地分组，把分组后的数据保存到新的Excel文件中。

1和3都简单，就是获取手机号码归属地会有些困难。

花姐找了上网提供归属地查询的API，一看价格，1299果断放弃。

还好在万能的GitHub找到了完美的解决方案。

进去一看调用起来非常简单

剩下的不就手拿把掐了吗！😊

二、所需工具

实现这个任务我们需要用到以下工具：

pandas：用于读取和处理Excel文件。
phone：用于获取手机号归属地。

如果你没有安装这些库，可以直接用以下命令安装：

bash 复制代码

pip install pandas phone

三、代码实现

1. 读取Excel文件

python 复制代码

df = pd.read_excel('客户手机号.xlsx')

这里使用pandas库的read_excel方法读取一个名为客户手机号.xlsx的Excel文件，并将其内容存储在DataFrame（df）中。

2. 初始化Phone库实例

python 复制代码

phone = Phone()

这里创建了Phone类的一个实例。

3. 定义函数获取手机号归属地信息

phone.find()方法返回值为{'phone': 'shoujihaoma', 'province': '广东', 'city': '湛江', 'zip_code': '524000', 'area_code': '0759', 'phone_type': '联通'} 根据返回结果我们保留province、city和phone_type这几个字段，没有查询到的就默认未知。

python 复制代码

def get_location_info(phone_number):
    try:
        # 获取归属地信息
        location = phone.find(phone_number)
        if location:
            # 提取所需的字段
            province = location.get('province', '未知')
            city = location.get('city', '未知')
            phone_type = location.get('phone_type', '未知')
            return province, city, phone_type
        else:
            return '未知', '未知', '未知'
    except Exception as e:
        return '未知', '未知', '未知'

4. 提取归属地信息并添加到DataFrame

python 复制代码

df[['省份', '城市', '运营商']] = df['手机号'].apply(lambda x: pd.Series(get_location_info(x)))
# 你是不是想写个循环遍历df？其实一个lambda就搞定了

这里使用apply()方法对DataFrame中的每个手机号列（df['手机号']）应用get_location_info函数。
lambda x: pd.Series(get_location_info(x))这一部分确保get_location_info(x)返回的省份、城市和运营商信息被正确地转换为DataFrame的列。每个手机号的归属地信息会填充到"省份"、"城市"和"运营商"这三列中。
apply()会按行遍历手机号列，并调用get_location_info获取每个手机号的归属地信息。

5. 保存修改后的Excel文件

python 复制代码

df.to_excel('客户手机号_归属地信息.xlsx', index=False)

这行代码将处理后的DataFrame保存为新的Excel文件，命名为客户手机号_归属地信息.xlsx。
index=False表示不保存DataFrame的行索引（即不在Excel中保存第一列的行号）。

四、源码

话不多说，直接上代码👇：

python 复制代码

import pandas as pd
from phone import Phone

# Step 1: 读取Excel文件
df = pd.read_excel('客户手机号.xlsx')

# Step 2: 初始化Phone库实例
phone = Phone()

# Step 3: 定义一个函数获取手机号归属地，并提取所需信息
def get_location_info(phone_number):
    try:
        # 获取归属地信息
        location = phone.find(phone_number)
        if location:
            # 提取所需的字段
            province = location.get('province', '未知')
            city = location.get('city', '未知')
            phone_type = location.get('phone_type', '未知')
            return province, city, phone_type
        else:
            return '未知', '未知', '未知'
    except Exception as e:
        return '未知', '未知', '未知'

# Step 4: 提取归属地信息并添加到DataFrame
df[['省份', '城市', '运营商']] = df['手机号'].apply(lambda x: pd.Series(get_location_info(x)))

# Step 5: 保存修改后的Excel文件
df.to_excel('客户手机号_归属地信息.xlsx', index=False)
print("完成")

五、运行效果

运行代码后，你会在当前目录下生成客户手机号_归属地信息.xlsx。

六、花姐的反思

写完这个程序，我忍不住感叹，Python真的是提高生产力的神器啊！😂 再次证明了程序员的存在意义------能让"重复劳动"这种事离我们远远的。如果你还在靠手动方式处理Excel数据，那真的该试试Python了。

当然，写代码的时候要注意以下几点：

数据库的查询速度很快，但数据量特别大时也需要优化，比如批量处理。
千万别忘了加异常处理（try...except），特别是处理用户提供的数据时，防止程序崩溃。
做完任务别忘了喝奶茶庆祝！🍹

七、结语

好了，今天的分享就到这里啦！希望这篇文章能给大家提供一点思路。如果你也有类似的任务，不妨试试用Python来解决，说不定还能让老板对你刮目相看呢！😂

我是花姐，一个专注于Python技术的分享者，咱们下次见！👋