Python爬取NBA虎扑球员数据
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受害者地址
- https://nba.hupu.com/stats/players
本文知识点:
- 系统分析网页性质
- 结构化的数据解析
- csv数据保存
环境介绍:
- python 3.6
- pycharm
- requests
- csv
爬虫案例的一般步骤
- 1.确定url地址(网页分析) 完成一半
- 2.发送网络请求 requests(js\html\css)
- 3.数据解析(筛选数据)
- 4.保存数据(本地文件\数据库)
部分代码
导入工具
- import requests # 第三方工具
- import parsel # 数据解析工具 (css\正则表达式\xpath)
- import csv
确定url地址(网页分析) 完成一半 (静态网页\动态网页)
- url = 'https://nba.hupu.com/stats/players/pts/{}'.format(page)
发送网络请求 requests(js\html\css)
- response = requests.get(url=url)
- html_data = response.text
数据解析(筛选数据)
- selector = parsel.Selector(html_data)
- trs = selector.xpath('//tbody/tr[not(@class="color_font1 bg_a")]')
- for tr in trs:
- rank = tr.xpath('./td[1]/text()').get() # 排名
- player = tr.xpath('./td[2]/a/text()').get() # 球员
- team = tr.xpath('./td[3]/a/text()').get() # 球队
- score = tr.xpath('./td[4]/text()').get() # 得分
- hit_shot = tr.xpath('./td[5]/text()').get() # 命中-出手
- hit_rate = tr.xpath('./td[6]/text()').get() # 命中率
- hit_three = tr.xpath('./td[7]/text()').get() # 命中-三分
- three_rate = tr.xpath('./td[8]/text()').get() # 三分命中率
- hit_penalty = tr.xpath('./td[9]/text()').get() # 命中-罚球
- penalty_rate = tr.xpath('./td[10]/text()').get() # 罚球命中率
- session = tr.xpath('./td[11]/text()').get() # 场次
- playing_time = tr.xpath('./td[12]/text()').get() # 上场时间
- print(rank, player, team, score, hit_shot, hit_rate, hit_three,
- three_rate, hit_penalty, penalty_rate, session, playing_time)
- data_dict = {
- '排名': rank, '球员': player, '球队': team, '得分': score,
- '命中-出手': hit_shot, '命中率': hit_rate, '命中-三分': hit_three, '三分命中率': three_rate,
- '命中-罚球': hit_penalty, '罚球命中率': penalty_rate, '场次': session, '上场时间': playing_time}
- csv_write.writerow(data_dict)
- # 想要完整源码的同学可以关注我的公众号:松鼠爱吃饼干
- # 回复“虎扑NBA”即可免费获取
运行代码,效果如下
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