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全球空号数据清洗实战案例分享

最近在项目中遇到了数据清洗的问题，特别是在处理全球范围内的电话号码数据时，遇到了不少挑战。电话号码的格式千差万别，不仅包括我国的11位手机号，还包括其他国家的不同格式。为了提高数据的质量和可用性，进行有效的数据清洗变得尤为重要。

第一步：数据收集

在开始清洗之前，我们首先需要收集全球各地的电话号码数据。数据来源可以多样，包括公开的数据集、官方网站提供的API，或者通过爬虫技术从互联网上获取。下面是一个简单的Python脚本例子，展示如何使用BeautifulSoup库从网页上抓取电话号码：

python
from bs4 import BeautifulSoup
import requests

url = "http://example.com/phone_numbers"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, '.parser')

phone_numbers = []
for item in soup.find_all('div', class_='phone-number'):
phone = item.text.strip()
phone_numbers.append(phone)

第二步：数据预处理

收集到的数据通常会混杂着各种字符、空格、特殊符号，需要进行预处理。一个常见的步骤是移除非数字字符，然后检查电话号码的合法性。

python
import re

def clean_phone_number(phone):
cleaned_phone = re.sub(r'\D', '', phone)
if len(cleaned_phone) == 10 or len(cleaned_phone) == 11:
return cleaned_phone
else:
return None

第三步：识别和处理空号

在全球范围内识别空号是一个复杂的任务，因为它涉及到不同国家的电话网络结构。一个简单的方法是使用Google Cloud Telecom API或Twilio API等第三方服务来验证电话号码的有效性。

python
from twilio.rest import Client

def check_empty_number(phone):
account_sid = 'your_account_sid'
auth_token = 'your_auth_token'
client = Client(account_sid, auth_token)
try:
response = client.lookups.v1.phone_numbers(phone).fetch()
if response.carrier['type'] == 'Mobile':
return False
else:
return True
except Exception as e:
return None

第四步：数据验证和存储

最后，经过清洗和验证的数据需要进行格式化，并存储到数据库中，以便后续使用。可以使用SQLAlchemy库来创建数据库表，并将处理后的电话号码插入其中。

python
from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

Base = declarative_base()

class PhoneNumber(Base):
__tablename__ = 'phone_numbers'
id = Column(Integer, primary_key=True)
number = Column(String)

engine = create_engine('sqlite:///phone_numbers.db')
Base.metadata.create_all(engine)