使用Python抓取欧洲足球联赛数据

你的名字 2022-06-09 09:54 264阅读 0赞

# 使用Python抓取欧洲足球联赛数据 #

## Web Scraping ##

在大数据时代，一切都要用数据来说话，大数据处理的过程一般需要经过以下的几个步骤

*  数据的采集和获取
 *  数据的清洗，抽取，变形和装载
 *  数据的分析，探索和预测
 *  数据的展现

其中首先要做的就是获取数据，并提炼出有效地数据，为下一步的分析做好准备。

数据的来源多种多样，以为我本身是足球爱好者，而世界杯就要来了，所以我就想提取欧洲联赛的数据来做一个分析。许多的网站都提供了详细的足球数据，例如：

*  网易 [http://goal.sports.163.com/][http_goal.sports.163.com]
 *  腾讯体育 [http://soccerdata.sports.qq.com/][http_soccerdata.sports.qq.com]
 *  虎扑体育 [http://soccer.hupu.com/][http_soccer.hupu.com]
 *  [http://www.football-data.co.uk/][http_www.football-data.co.uk]

这些网站都提供了详细的足球数据，然而为了进一步的分析，我们希望数据以格式化的形式存储，那么如何把这些网站提供的网页数据转换成格式化的数据呢？这就要用到Web scraping的技术了。简单地说，Web Scraping就是从网站抽取信息， 通常利用程序来模拟人浏览网页的过程，发送http请求，从http响应中获得结果。

## Web Scraping 注意事项 ##

在抓取数据之前，要注意以下几点：

*  阅读网站有关数据的条款和约束条件，搞清楚数据的拥有权和使用限制
 *  友好而礼貌，使用计算机发送请求的速度飞人类阅读可比，不要发送非常密集的大量请求以免造成服务器压力过大
 *  因为网站经常会调整网页的结构，所以你之前写的Scraping代码，并不总是能够工作，可能需要经常调整
 *  因为从网站抓取的数据可能存在不一致的情况，所以很有可能需要手工调整

## Python Web Scraping 相关的库 ##

Python提供了很便利的Web Scraping基础，有很多支持的库。这里列出一小部分

*  BeautifulSoup [http://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/][http_www.crummy.com_software_BeautifulSoup]
 *  Scrapy [http://scrapy.org/][http_scrapy.org]
 *  webscraping [https://code.google.com/p/webscraping/][https_code.google.com_p_webscraping]
 *  pyquery [https://pypi.python.org/pypi/pyquery][https_pypi.python.org_pypi_pyquery]

当然也不一定要用Python或者不一定要自己写代码，推荐关注 import.io

## Web Scraping 代码 ##

下面，我们就一步步地用Python，从腾讯体育来抓取欧洲联赛13/14赛季的数据。

首先要安装Beautifulsoup

sudo pip install beautifulsoup4

我们先从球员的数据开始抓取。

球员数据的Web请求是[http://soccerdata.sports.qq.com/playerSearch.aspx?lega=epl&pn=2][http_soccerdata.sports.qq.com_playerSearch.aspx_lega_epl_pn_2] ，返回的内容如下图所示：

![image][]

该web服务有两个参数，lega表示是哪一个联赛，pn表示的是分页的页数。

首先我们先做一些初始化的准备工作

from urllib2 import urlopen
    import urlparse
    import bs4
    
    BASE_URL = "http://soccerdata.sports.qq.com"
    PLAYER_LIST_QUERY = "/playerSearch.aspx?lega=%s&pn=%d"
    league = ['epl','seri','bund','liga','fran','scot','holl','belg']
    page_number_limit = 100
    player_fields = ['league_cn','img','name_cn','name','team','age','position_cn','nation','birth','query','id','teamid','league']

urlopen,urlparse,bs4是我们将要使用的Python库。

BASE\_URL,PLAYER\_LIST\_QUERY,league,page\_number\_limit和player\_fields是我们会用到的一些常量。

下面是抓取球员数据的具体代码：

def get_players(baseurl):
        html = urlopen(baseurl).read()
        soup = bs4.BeautifulSoup(html, "lxml")
        players = [ dd for dd in soup.select('.searchResult tr') if dd.contents[1].name != 'th']
        result = []
        for player in players:
            record = []
            link = ''
            query = []
            for item in player.contents:
                if type(item) is bs4.element.Tag:
                    if not item.string and item.img:
                        record.append(item.img['src'])
                    else :
                        record.append(item.string and item.string.strip() or 'na')
                    try:
                        o = urlparse.urlparse(item.a['href']).query
                        if len(link) == 0:
                            link = o
                            query = dict([(k,v[0]) for k,v in urlparse.parse_qs(o).items()])
                    except:
                        pass
    
            if len(record) != 10:
                for i in range(0, 10 - len(record)):
                    record.append('na')
            record.append(unicode(link,'utf-8'))
            record.append(unicode(query["id"],'utf-8'))
            record.append(unicode(query["teamid"],'utf-8'))
            record.append(unicode(query["lega"],'utf-8'))
            result.append(record)
        return result
    
    result = []
    for url in [ BASE_URL + PLAYER_LIST_QUERY % (l,n) for l in league for n in range(page_number_limit) ]:
        result = result +  get_players(url)

我们来看看抓取球员数据的详细过程：

首先我们定义了一个get\_players方法，该方法会返回某一请求页面上所有球员的数据。为了得到所有的数据，我们通过一个for循环，因为要循环各个联赛，每个联赛又有多个分页，一般情况下是需要一个双重循环的：

for i in league:
        for j in range(0, 100):
            url = BASE_URL + PLAYER_LIST_QUERY % (l,n)
            ## send request to url and do scraping

Python的list comprehension可以很方便的通过构造一个列表的方式来减少循环的层次。

另外Python还有一个很方便的语法来合并连个列表： list = list1 + list2

好我们再看看如何使用BeautifulSoup来抓取网页中我们需要的内容。

首先调用urlopen读取对应url的内容，通常是一个html，用该html构造一个beautifulsoup对象。

beautifulsoup对象支持很多查找功能，也支持类似css的selector。通常如果有一个DOM对象是,我们使用以下方式来查找：

obj = soup.find("xx","cc")

另外一种常见的方式就是通过CSS的selector方式，在上述代码中，我们选择class=searchResult元素里面，所有的tr元素，过滤掉th也就是表头元素。

for dd in soup.select('.searchResult tr') if dd.contents[1].name != 'th'

![image][image 1]

对于每一行记录tr，生成一条球员记录，并存放在一个列表中。所以我们就循环tr的内容tr.contents,获得对应的field内容。

对于每一个tr的content，我们先检查其类型是不是一个Tag,对于Tag类型有几种情况，一种是包含img的情况，我们需要取出球员的头像图片的网址。

![image][image 2]

另一种是包含了一个链接，指向其他数据内容

![image][image 3]

所以在代码中要分别处理这些不同的情况。

对于一个Tag对象，Tag.x可以获得他的子对象，Tag\[‘x’\]可以获得Tag的attribute的值。

所以用item.img\[‘src’\]可以获得item的子元素img的src属性。

对已包含链接的情况，我们通过urlparse来获取查询url中的参数。这里我们利用了dict comprehension的把查询参数放入一个dict中，然后添加到列表中。

dict([(k,v[0]) for k,v in urlparse.parse_qs(o).items()])

对于其它情况，我们使用Python 的and or表达式以确保当Tag的内容为空时，我们写入‘na’，该表达式类似C/C++或Java中的三元操作符 X ? A : B

然后有一段代码判断当前记录的长度是否大于10，不大于10则用空值填充，目的是避免一些不一致的地方。

if len(record) != 10:
        for i in range(0, 10 - len(record)):
            record.append('na')

最后，我们把query中的一些相关的参数如球员的id，球队的id，所在的联赛代码等加入到列表。

record.append(unicode(link,'utf-8'))
    record.append(unicode(query["id"],'utf-8'))
    record.append(unicode(query["teamid"],'utf-8'))
    record.append(unicode(query["lega"],'utf-8'))

最后我们把本页面所有球员的列表放入一个列表返回。

好了，现在我们拥有了一个包含所有球员的信息的列表，我们需要把它存下来，以进一步的处理，分析。通常，csv格式是一个常见的选择。

import csv
    def write_csv(filename, content, header = None): 
        file = open(filename, "wb")
        file.write('\xEF\xBB\xBF')
        writer = csv.writer(file, delimiter=',')
        if header:
            writer.writerow(header)
        for row in content:
            encoderow = [dd.encode('utf8') for dd in row]
            writer.writerow(encoderow)
    
    write_csv('players.csv',result,player_fields)

这里需要注意的就是关于encode的问题。因为我们使用的时utf-8的编码方式，在csv的文件头，需要写入\\xEF\\xBB\\xBF

好了现在大功告成，抓取的csv如下图：

![image][image 4]

因为之前我们还抓取了球员本赛季的比赛详情，所以我们可以进一步的抓取所有球员每一场比赛的记录

![image][image 5]

抓取的代码如下

def get_player_match(url):
        html = urlopen(url).read()
        soup = bs4.BeautifulSoup(html, "lxml")
        matches = [ dd for dd in soup.select('.shtdm tr') if dd.contents[1].name != 'th']
        records = []
        for item in [ dd for dd in matches if len(dd.contents) > 11]: ## filter out the personal part
            record = []
            for match in [ dd for dd in item.contents if type(dd) is bs4.element.Tag]:
                if match.string:
                    record.append(match.string)
                else:
                    for d in [ dd for dd in match.contents if type(dd) is bs4.element.Tag]:
                        query = dict([(k,v[0]) for k,v in urlparse.parse_qs(d['href']).items()])
                        record.append('teamid' in query and query['teamid'] or query['id'])   
                        record.append(d.string and d.string or 'na')                    
            records.append(record)
        return records[1:]  ##remove the first record as the header
    
    def get_players_match(playerlist, baseurl = BASE_URL + '/player.aspx?'):
        result = []
        for item in playerlist:
            url =  baseurl + item[10]
            print url
            result = result + get_player_match(url)
        return result
    match_fields = ['date_cn','homeid','homename_cn','matchid','score','awayid','awayname_cn','league_cn','firstteam','playtime','goal','assist','shoot','run','corner','offside','foul','violation','yellowcard','redcard','save']    
    write_csv('m.csv',get_players_match(result),match_fields)

完整代码如下:

#!/usr/bin/python
    #-*- coding: utf-8 -*-
    
    from urllib2 import urlopen
    import urlparse
    import bs4
    import csv
    
    BASE_URL = "http://soccerdata.sports.qq.com"
    PLAYER_LIST_QUERY = "/playerSearch.aspx?lega=%s&pn=%d"
    league = ['epl','seri','bund','liga','fran','scot','holl','belg']
    page_number_limit = 100
    player_fields = ['league_cn','img','name_cn','name','team','age','position_cn','nation','birth','query','id','teamid','league']
    
    def get_players(baseurl):
        html = urlopen(baseurl).read()
        soup = bs4.BeautifulSoup(html, "lxml")
        players = [ dd for dd in soup.select('.searchResult tr') if dd.contents[1].name != 'th']
        result = []
        for player in players:
            record = []
            link = ''
            query = []
            for item in player.contents:
                if type(item) is bs4.element.Tag:
                    if not item.string and item.img:
                        record.append(item.img['src'])
                    else :
                        record.append(item.string and item.string.strip() or 'na')
                    try:
                        o = urlparse.urlparse(item.a['href']).query
                        if len(link) == 0:
                            link = o
                            query = dict([(k,v[0]) for k,v in urlparse.parse_qs(o).items()])
                    except:
                        pass
    
            if len(record) != 10:
                for i in range(0, 10 - len(record)):
                    record.append('na')
            record.append(unicode(link,'utf-8'))
            record.append(unicode(query["id"],'utf-8'))
            record.append(unicode(query["teamid"],'utf-8'))
            record.append(unicode(query["lega"],'utf-8'))
            result.append(record)
        return result
    
    result = []
    for url in [ BASE_URL + PLAYER_LIST_QUERY % (l,n) for l in league for n in range(page_number_limit) ]:
        result = result +  get_players(url)
    
    
    for i in league:
        for j in range(0, 100):
            url = BASE_URL + PLAYER_LIST_QUERY % (l,n)
            ## send request to url and do scraping
    
    
    def write_csv(filename, content, header = None): 
        file = open(filename, "wb")
        file.write('\xEF\xBB\xBF')
        writer = csv.writer(file, delimiter=',')
        if header:
            writer.writerow(header)
        for row in content:
            encoderow = [dd.encode('utf8') for dd in row]
            writer.writerow(encoderow)
    
    write_csv('players.csv',result,player_fields)
    
    def get_player_match(url):
        html = urlopen(url).read()
        soup = bs4.BeautifulSoup(html, "lxml")
        matches = [ dd for dd in soup.select('.shtdm tr') if dd.contents[1].name != 'th']
        records = []
        for item in [ dd for dd in matches if len(dd.contents) > 11]: ## filter out the personal part
            record = []
            for match in [ dd for dd in item.contents if type(dd) is bs4.element.Tag]:
                if match.string:
                    record.append(match.string)
                else:
                    for d in [ dd for dd in match.contents if type(dd) is bs4.element.Tag]:
                        query = dict([(k,v[0]) for k,v in urlparse.parse_qs(d['href']).items()])
                        record.append('teamid' in query and query['teamid'] or query['id'])   
                        record.append(d.string and d.string or 'na')                    
            records.append(record)
        return records[1:]  ##remove the first record as the header
    
    def get_players_match(playerlist, baseurl = BASE_URL + '/player.aspx?'):
        result = []
        for item in playerlist:
            url =  baseurl + item[10]
            print url
            result = result + get_player_match(url)
        return result
    match_fields = ['date_cn','homeid','homename_cn','matchid','score','awayid','awayname_cn','league_cn','firstteam','playtime','goal','assist','shoot','run','corner','offside','foul','violation','yellowcard','redcard','save']    
    write_csv('m.csv',get_players_match(result),match_fields)

## 下一步做什么 ##

现在我们拥有了详细的欧洲联赛的数据，那么下一步要怎么做呢，我推荐大家把数据导入BI工具来做进一步的分析。有两个比较好的选择：

*  Tableau Public  
    Tableau在数据可视化领域可谓无出其右，Tableau Public完全免费，用数据可视化来驱动数据的探索和分析，拥有非常好的用户体验
 *  Splunk  
    Splunk提供一个大数据的平台，主要面向机器数据。支持每天免费导入500M的数据，如果是个人学习，应该足够了。

当然你也可以用Excel。 另外大家如果有什么好的免费的数据分析的平台，欢迎交流。

[http_goal.sports.163.com]: http://goal.sports.163.com/
[http_soccerdata.sports.qq.com]: http://soccerdata.sports.qq.com/
[http_soccer.hupu.com]: http://soccer.hupu.com/
[http_www.football-data.co.uk]: http://www.football-data.co.uk/
[http_www.crummy.com_software_BeautifulSoup]: http://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/
[http_scrapy.org]: http://scrapy.org/
[https_code.google.com_p_webscraping]: https://code.google.com/p/webscraping/
[https_pypi.python.org_pypi_pyquery]: https://pypi.python.org/pypi/pyquery
[http_soccerdata.sports.qq.com_playerSearch.aspx_lega_epl_pn_2]: http://soccerdata.sports.qq.com/playerSearch.aspx?lega=epl&pn=2
[image]: /images/20220609/759eb92e202146d29533d6d70a9e2bef.png
[image 1]: /images/20220609/9b0ce626ab28485db2b1bb9f768d530d.png
[image 2]: /images/20220609/13aa030811b24c01b847b12aa212c161.png
[image 3]: /images/20220609/87b91a877fa54ad3829e2a55f99ae408.png
[image 4]: /images/20220609/7d653d97ed1e463dadbaecd7b3f3a867.png
[image 5]: /images/20220609/a929ef5080ed48bc886e06c15c09a820.png