今天跟大家唠唠我折腾巴甲积分榜的事儿,纯粹个人兴趣,边学边做,所以写的比较糙,大家凑合看哈。
我就是想看看巴甲的球队排名,谁是老大,谁又垫底了。这需求挺简单的?
然后我就开始找数据源,网上搜了一圈,发现数据挺杂的,有的更新不及时,有的格式乱七八糟,直接用不太方便。 后来我找到了一个网站,数据还算比较全,更新的也比较勤快,但是!它没提供直接的API接口。这可咋办?
没办法,只能自己动手丰衣足食了。我决定用Python的requests库去爬取这个网页,先把网页的HTML内容扒下来再说。
第一步:安装requests库,这个很简单,pip install requests就搞定了。
第二步:写个简单的爬虫脚本,把网页内容下载下来。
import requests

url = "刚才找到的那个网站的URL" # 替换成真实的URL
response = *(url)
if *_code == 200:
html = *
#print(html) # 先看看是不是成功抓取了
else:

print("请求失败:", *_code)
OK,运行一下,打印出来一大堆HTML代码,看着头皮发麻。这下一步就是从这堆乱码里提取出有用的数据了。 想了想,BeautifulSoup 这玩意儿挺好使的,可以方便地解析HTML。
第三步:安装BeautifulSoup,也是pip install beautifulsoup4。
第四步:修改代码,用BeautifulSoup解析HTML,然后找到积分榜对应的表格,把数据提取出来。
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = "刚才找到的那个网站的URL" # 替换成真实的URL
response = *(url)

if *_code == 200:
html = *
soup = BeautifulSoup(html, '*')
# 找到积分榜的表格,这部分要根据网页的实际结构来确定
table = *('table', {'class': '积分榜的class名称'}) # 替换成真实的class名称,可以在网页源代码里找到
if table:

# 遍历表格的每一行
for row in *_all('tr'):
# 提取每一行的数据,这里要根据表格的列数来确定
cells = *_all('td')
if len(cells) > 0: # 确保有数据
rank = cells[0].*() # 排名

team = cells[1].*() # 球队名称
points = cells[2].*() # 积分
# ... 其他数据
print(f"排名: {rank}, 球队: {team}, 积分: {points}")
else:
print("没有找到积分榜表格")

else:
print("请求失败:", *_code)
这部分是最麻烦的,因为不同的网站HTML结构都不一样,你需要打开网页的开发者工具(F12),仔细观察积分榜的HTML结构,找到对应的table标签,以及每一列数据的td标签,然后才能正确地提取数据。 我当时搞了半天才搞明白。
第五步:数据清洗和整理。 爬下来的数据可能包含一些空格、换行符之类的,需要清理一下。 然后,可以把数据保存到CSV文件里,或者存到数据库里,方便后续使用。
import csv
# ... 前面的代码
# 保存数据到CSV文件
with open('巴甲积分榜.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:

writer = *(csvfile)
*(['排名', '球队', '积分']) # 写入表头
for row in *_all('tr'):
cells = *_all('td')
if len(cells) > 0:
rank = cells[0].*()

team = cells[1].*()
points = cells[2].*()
*([rank, team, points])
第六步:定时运行脚本。 为了保持数据的实时性,可以设置一个定时任务,比如每天凌晨跑一次脚本,自动更新积分榜数据。 我用的是Linux服务器,用crontab设置的定时任务,挺方便的。
OK,到这里,一个简单的巴甲积分榜爬虫就完成了。 虽然比较简陋,但是基本功能都有了。 以后想看积分榜,直接运行一下脚本,或者打开CSV文件就能看到了。感觉还是有点成就感的。
这回实践,我主要学习了Python的requests库和BeautifulSoup库的使用,也了解了一些简单的爬虫技巧。 最重要的是,体验了自己动手解决问题的乐趣。 以后有机会,可以尝试更高级的爬虫技术,比如用Selenium模拟浏览器行为,或者用Scrapy框架来构建更复杂的爬虫系统。
希望我的分享对大家有所帮助,也欢迎大家多多交流,一起学习进步!
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