一学就会一用不废系列:如何用Python获取NBA历史数据
off999 2024-11-27 18:50 18 浏览 0 评论
入手Python后却不知道怎么拿来用,本篇文章将带你用Python来快速批量获取数据。
处理目标:用Python获取NBA历史得分排名前500的历史球星及得分数据。
前期准备:电脑安装Python,Pycharm软件(其他类似可视化处理界面,方便编程)
目标网站:http://stat-nba.com/(一个非常全面的NBA数据记录网站)
准备完成后,下面就开始我们的数据获取工作:首先,第一步泡一壶茶,或者倒一杯咖啡(非必要步骤[狗头]),废话不说,言归正传,正式开始处理步骤。
首先,打开pycharm,新建项目,写好项目名称地址等基本信息。
本次数据获取过程中需要使用requests模块、网页文本解析模块etree、csv模块。所以在脚本文件中加入所需的模块。
pycharm构建的项目只提供了基础的模块内容,所以我们还需要在设置-设置-Python解析器中导入我们所需要的模块。
然后通过浏览器打开我们的目标网址:http://stat-nba.com/query.php?page=0&QueryType=all&AllType=season&AT=tot&crtcol=pts&order=1#label_show_result
网址信息中我们主要用到的信息主要是page信息,用来标识目标网址的页数。设置好页数之后,右键点击检查查看目标网页的原始代码。找到姓名节点及分数节点。
在完成以上准备后,在脚本文件中编辑requests.get请求,主要包括url及请求的hearder信息。在url中定义一个用来控制当前页码的变量currentPage,自动获取时用来控制数据获取数量。
请求后的本档解析使用etree.HTML函数。
再次回到解析的网页,分析发现用来控制表格数据的节点采用类来控制,例如:姓名所属的类为"normal player_name_out change_color col1 row*",得分所在的类为"current pts change_color col22 row *'",同时通过row的标号来标识排名编号,每页默认为20行(0-19)。
所以再次回到脚本文件,设置解析的表达式对数据进行解析,通过currentRow变量来存储当前排名位置。
最后,通过while加for循环的方式批量下载数据,并保存为csv文档。
完成之后就可以随意处理数据了。[狗头][狗头]
文/挽风行
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