前因后果

最近不是世界杯嘛，但是太忙了实在没时间看，于是为了凑热闹，用Python把本次球员信息都获取了一遍，看不了比赛，那就多了解了解嘛~

于是靠着分析的情况，大胆的买了一波小日子赢，实事证明我的判断没有错，甚至有理有据~

话不多说，我们开始操作~

准备工作

软件&模块

本次使用的环境是 python 3.8
编辑器是 pycharm 2021

第三方模块是 requests ，第三方模块需要手动安装，我们win+r输入cmd 打开命令提示符窗口，输入pip install requests 即可安装。

实现步骤

爬虫原理是模拟成客户端向服务器发送网络请求。

那么我们如何来实现今天的案例呢？

大致分为一下几步，

1.分析数据来源

静态数据: 元素面板去分析
动态数据

2、实现代码:

发送请求
获取数据
解析数据
保存数据

代码展示

import requests     # 发送网络请求的  导入别人写好的功能
import csv          # 写入数据的 内置模块
 
 
# 伪装
headers = {
    'Cookie': 'UOR=www.****.com.cn,; SINAGLOBAL=175.0.61.77_1657884424.966721; U_TRS1=0000004e.e788d5bf.6321e608.840542e4; Apache=175.0.61.120_1669203295.444472; ULV=1669203299775:10:6:4:175.0.61.120_1669203295.444472:1669203296517',
    'Host': 'api.sports.sina.com.cn',
    'Referer': 'http://****.cn/',
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/107.0.0.0 Safari/537.36'
}
url = 'http://*****.cn/?p=sports&s=sport_client&a=index&_sport_t_=football&_sport_s_=opta&_sport_a_=teamStatics&show_players=1&type=108&season=2017&id=960&dpc=1'

response = requests.get(url=url, headers=headers)

json_data = response.json()

players = json_data['result']['data']['players']

f = open('日本球队.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='')
csv_writer = csv.writer(f)
csv_writer.writerow(['player_name_cn', 'count', 'mins_played', 'goal_assist', 'goals', 'total_pass', 'accurate_pass'])
for player in players:
    player_name_cn = player['player_name_cn']                 # 球员名称
    count = player['count']                                   # 场次
    mins_played = player['mins_played']                       # 出场时间
    goal_assist = player['goal_assist']                       # 助攻
    goals = player['goals']                                   # 进球
    total_pass = player['total_pass']                         # 传球
    accurate_pass = player['accurate_pass']                   # 传准
    csv_writer.writerow([player_name_cn, count, mins_played, goal_assist, goals, total_pass, accurate_pass])