用户代理解析器，更准确
uaDevice的Python项目详细描述
ua-device 
解析user-agent的python包，可以获取到系统、浏览器内核、浏览器、设备信息，其特点：
- 相比国内外的流行的python包，该模块解析国内复杂的ua信息更加精确，有几千行代码专门来匹配具体的特定的ua
Why
由于在国内生产PC的厂家有限，大众用户使用的浏览器也主要是当前的一些主流浏览器。因此目前的UA解析库在对OS、浏览器外壳、浏览器内核等的识别率都相当高。但是由于国内的移动设备的五花八门，对于移动设备的硬件信息是很难用一套通用的方法进行识别，因此 ua-device 诞生
- 通过机型识别品牌: 例如 [-\s](Galaxy[\s-]nexus|Galaxy[\s- ]\w*[\s-]\w*|Galaxy[\s- ]\w*|SM-\w*|GT-\w*|s[cgp]h-\w*|shw-\w* 这样的匹配规则以及一些从中关村在线爬取到的机型名称如G3508、G3508J、G3508i 等识别出来该机型的品牌为Samsung 因为单纯从UA信息确实无法得到品牌数据，这也是为何很多高Star的UA解析库识别手机品牌成功率只有30%-40%的原因(ua-device识别率可见下面测试用例)。
- 解决国内UA信息不规范: 由于国内很多手机生产厂家的设计问题，例如小米可供识别的UA数据可能为 mi 2 、mi2、m2、mi-2LTE、MI-20150XX、minote等等，如果匹配规则限制太紧就会导致数据无法命中，如果匹配规则太松又会让其它山寨机型滥竽充数，所以需要一套比较特殊的处理流程。
- 解决国内因不同发版而造成的UA数据不一致: 例如很多机型会因同电信、移动、联通而UA信息不同，但实际应该把他们算成同一款手机
- 解决机型的重命名与合并: 很多手机在不同时间生产其UA信息可能不同，所以需要对他们进行合并，防止在展示top数据时因数据分散而排不上号。
解析成功率
供参考（以30000个线上ua测试）:
- 浏览器：98.5%
- 系统： 99.8%
- 内核： 99.92%
- 设备类型： 100%
- 设备型号：98.9%
- 厂商信息：95.5%
javascript版本
安装
pip install -U uaDevice
使用
importuaDeviceua='Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 12_0_1 like Mac OS X) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/12.0 MQQBrowser/8.9.1 Mobile/15E148 Safari/604.1 MttCustomUA/2 QBWebViewType/1 WKType/1'info=uaDevice.parseUA(ua)output='\t'.join([info['os']['name'],info['os']['version']['original'],info['browser']['name'],info['browser']['version']['original'],info['engine']['name'],info['engine']['version']['original'],info['device']['type'],info['device']['model'],info['device']['manufacturer']])print(output)
贡献
随着新设备新app等等的上市，ua信息会越来越复杂，因为该项目需要不断迭代，希望大家一起来贡献不支持的ua，使得ua解析越来越准确
感谢
该项目是基于fex团队维护的js版本的ua解析库ua-device， 在此表示感谢
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