用python爬取淘宝手机，并所有店铺、价格、销量、评价、省份，并对数据进行清洗， 给出最高价、最低价、平均价、价格的百分位数，由评论分析出商家的服务质量等级，

好的，这个任务可以分为以下几个步骤：

1. 爬取淘宝手机商品信息
2. 对爬取到的数据进行清洗
3. 计算最高价、最低价、平均价、价格的百分位数
4. 分析评论，得出商家的服务质量等级

我将逐一解释每个步骤的具体实现方法。

## 1. 爬取淘宝手机商品信息

我们可以使用 Python 的 requests 库和 Beautiful Soup 库来爬取淘宝手机商品信息。首先，需要确定要爬取的手机品牌和型号，然后构造对应的搜索链接，发送请求，获取响应，并解析响应内容，提取我们所需要的商品信息。

以下是一个示例代码，可以爬取淘宝上所有的“iPhone11”手机的店铺、价格、销量、评价、省份等信息：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 构造搜索链接
url = 'https://s.taobao.com/search?q=iPhone11'

# 发送请求
response = requests.get(url)

# 解析响应内容
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 提取商品信息
items = soup.select('.item.J_MouserOnverReq')

for item in items:
    # 提取店铺名称
    shop = item.select('.shopname.J_ShopInfo > a')[0].text.strip()
    
    # 提取价格
    price = item.select('.price')[0].text.strip()
    
    # 提取销量
    sales = item.select('.deal-cnt')[0].text.strip()
    
    # 提取评价
    evals = item.select('.rate')[0].text.strip()
    
    # 提取省份
    province = item.select('.location')[0].text.strip()
    
    # 输出商品信息
    print(shop, price, sales, evals, province)

需要注意的是，淘宝的页面内容是动态加载的，因此我们需要模拟浏览器的行为，让页面能够完全加载出来。这可以通过使用 Selenium 等库来实现。

## 2. 对爬取到的数据进行清洗

爬取到的数据可能存在一些脏数据，需要进行清洗。例如，价格字段可能包含不必要的字符，销量字段可能包含“人付款”等无意义的后缀。我们可以使用 Python 的 re（正则表达式）模块来对数据进行清洗。

以下是一个示例代码，可以对价格字段和销量字段进行清洗：

import re

# 清洗价格字段
def clean_price(price):
    pattern = r'[^\d.]'
    return re.sub(pattern, '', price)

# 清洗销量字段
def clean_sales(sales):
    pattern = r'\D+'
    return re.sub(pattern, '', sales)

## 3. 计算最高价、最低价、平均价、价格的百分位数

计算最高价、最低价、平均价、价格的百分位数比较简单，可以使用 Python 的 numpy 库来实现。

以下是一个示例代码，可以计算价格的最高价、最低价、平均价、中位数和四分位数：

import numpy as np

# 计算最高价、最低价、平均价、中位数和四分位数
prices = [100, 200, 300, 400, 500]
print('最高价:', np.max(prices))
print('最低价:', np.min(prices))
print('平均价:', np.mean(prices))
print('中位数:', np.median(prices))
print('四分位数:', np.percentile(prices, [25, 50, 75]))

## 4. 分析评论，得出商家的服务质量等级

分析评论，得出商家的服务质量等级比较复杂，需要使用自然语言处理技术。我们可以使用 Python 的 nltk（自然语言工具包）库来对评论进行分词、词性标注、命名实体识别等处理，然后使用情感分析等技术来评估服务质量。此外，我们还可以使用机器学习算法来训练模型，预测服务质量等级。

以下是一个示例代码，可以使用 nltk 库对评论进行分词、词性标注、命名实体识别等处理：

import nltk

# 加载停用词
nltk.download('stopwords')

# 加载分词器
nltk.download('punkt')

# 加载词性标注器
nltk.download('averaged_perceptron_tagger')

# 加载命名实体识别器
nltk.download('maxent_ne_chunker')
nltk.download('words')

# 分词
text = '这家店的服务很差，不会再来了。'
tokens = nltk.word_tokenize(text)

# 词性标注
tagged = nltk.pos_tag(tokens)

# 命名实体识别
entities = nltk.chunk.ne_chunk(tagged)

需要注意的是，这只是一个示例代码，实际上评估服务质量等级需要更多的处理和技术。