NBA球員資訊獲取

昨天介紹了乙個不用寫**的web專案，今天說一下資料的獲取。

球員資訊​**：

​首先進行頁面的分析：

點選左邊的球隊url會根據球隊的不同進行相應的變化：

因此，我們只需要獲取到所有的球隊名稱就能獲取到所有的url資訊了。

此時檢視一下球隊資訊，對頁面進行分析：

此處有球隊詳情的url：和球員資訊的url比對pelicans

發現只要將teams替換為players就獲取到所有的url了

第二步：**實現

import requests

from lxml import etree
def get_url(url):
response = requests.get(url, headers).text
dom = etree.html(response)
player_urls = dom.xpath('//*[@class="team"]//a/@href')
for player_url in player_urls:
player_url = "".join(player_url).replace("teams","players")
get_player(player_url)
def get_player(url):
response = requests.get(url,headers).text
dom = etree.html(response)
players = dom.xpath('//*[@class="players_table"]/tbody//tr')
for player in players[1:]:
cname = player.xpath('./td/b/a/text()')
ename = player.xpath('./td/p/b/text()')
num = player.xpath('./td[3]/text()')
place = player.xpath('./td[4]/text()')
height = player.xpath('./td[5]/text()')
weight = player.xpath('./td[6]/text()')
birth = player.xpath('./td[7]/text()')
ht = player.xpath('./td/b/text()')
print(cname,ename,num,place,height,weight,birth,ht)
if __name__ == '__main__':
url = ''
headers = 
get_url(url)

一共獲取了500名球員資訊。

Python爬NBA球員資料

import scrapy class nbaprojectitem scrapy.item define the fields for your item here like name scrapy.field pass 建立欄位的固定格式 scrapy.field 英文名 engname scr...

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