Python爬取OPGG上英雄联盟英雄胜率及选取率信息的操作

这篇文章主要介绍了Python爬取OPGG上英雄联盟英雄胜率及选取率信息的操作，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

本次爬取网站为opgg，网址为： http://www.op.gg/champion/statistics

由网站界面可以看出，右侧有英雄的详细信息，以Garen为例，胜率为53.84%，选取率为16.99%，常用位置为上单

现对网页源代码进行分析（右键鼠标在菜单中即可找到查看网页源代码）。通过查找“53.84%”快速定位Garen所在位置

由代码可看出，英雄名、胜率及选取率都在td标签中，而每一个英雄信息在一个tr标签中，td父标签为tr标签，tr父标签为tbody标签。

对tbody标签进行查找

代码中共有5个tbody标签（tbody标签开头结尾均有”tbody”，故共有10个”tbody”），对字段内容分析，分别为上单、打野、中单、ADC、辅助信息

以上单这部分英雄为例，我们需要首先找到tbody标签，然后从中找到tr标签（每一条tr标签就是一个英雄的信息），再从子标签td标签中获取英雄的详细信息

二、爬取步骤

爬取网站内容->提取所需信息->输出英雄数据

getHTMLText(url)->fillHeroInformation(hlist,html)->printHeroInformation(hlist)

getHTMLText(url)函数是返回url链接中的html内容

fillHeroInformation(hlist,html)函数是将html中所需信息提取出存入hlist列表中

printHeroInformation(hlist)函数是输出hlist列表中的英雄信息

三、代码实现

1、getHTMLText(url)函数

def getHTMLText(url): #返回html文档信息
    try:
        r = requests.get(url,timeout = 30)
        r.raise_for_status()
        r.encoding = r.apparent_encoding
        return r.text #返回html内容
    except:
        return ""

2、fillHeroInformation(hlist,html)函数

以一个tr标签为例，tr标签内有7个td标签，第4个td标签内属性值为"champion-index-table__name"的div标签内容为英雄名，第5个td标签内容为胜率，第6个td标签内容为选取率，将这些信息存入hlist列表中

def fillHeroInformation(hlist,html): #将英雄信息存入hlist列表
    soup = BeautifulSoup(html,"html.parser")
    for tr in soup.find(name = "tbody",attrs = "tabItem champion-trend-tier-TOP").children: #遍历上单tbody标签的儿子标签
        if isinstance(tr,bs4.element.Tag): #判断tr是否为标签类型，去除空行
            tds = tr('td') #查找tr标签下的td标签
            heroName = tds[3].find(attrs = "champion-index-table__name").string #英雄名
            winRate = tds[4].string #胜率
            pickRate = tds[5].string #选取率
            hlist.append([heroName,winRate,pickRate]) #将英雄信息添加到hlist列表中

3、printHeroInformation(hlist)函数

def printHeroInformation(hlist): #输出hlist列表信息
    print("{:^20}\t{:^20}\t{:^20}\t{:^20}".format("英雄名","胜率","选取率","位置"))
    for i in range(len(hlist)):
        i = hlist[i]
        print("{:^20}\t{:^20}\t{:^20}\t{:^20}".format(i[0],i[1],i[2],"上单"))

4、main()函数
网站地址赋值给url，新建一个hlist列表，调用getHTMLText(url)函数获得html文档信息，使用fillHeroInformation(hlist,html)函数将英雄信息存入hlist列表，再使用printHeroInformation(hlist)函数输出信息

def main():
    url = "http://www.op.gg/champion/statistics"
    hlist = []
    html = getHTMLText(url) #获得html文档信息
    fillHeroInformation(hlist,html) #将英雄信息写入hlist列表
    printHeroInformation(hlist) #输出信息

四、结果演示

1、网站界面信息

2、爬取结果

五、完整代码

import requests #导入requests库
import bs4 #导入bs4库
from bs4 import BeautifulSoup #导入BeautifulSoup库
def getHTMLText(url): #返回html文档信息
    try:
        r = requests.get(url,timeout = 30)
        r.raise_for_status()
        r.encoding = r.apparent_encoding
        return r.text #返回html内容
    except:
        return ""
def fillHeroInformation(hlist,html): #将英雄信息存入hlist列表
    soup = BeautifulSoup(html,"html.parser")
    for tr in soup.find(name = "tbody",attrs = "tabItem champion-trend-tier-TOP").children: #遍历上单tbody标签的儿子标签
        if isinstance(tr,bs4.element.Tag): #判断tr是否为标签类型，去除空行
            tds = tr('td') #查找tr标签下的td标签
            heroName = tds[3].find(attrs = "champion-index-table__name").string #英雄名
            winRate = tds[4].string #胜率
            pickRate = tds[5].string #选取率
            hlist.append([heroName,winRate,pickRate]) #将英雄信息添加到hlist列表中
def printHeroInformation(hlist): #输出hlist列表信息
    print("{:^20}\t{:^20}\t{:^20}\t{:^20}".format("英雄名","胜率","选取率","位置"))
    for i in range(len(hlist)):
        i = hlist[i]
        print("{:^20}\t{:^20}\t{:^20}\t{:^20}".format(i[0],i[1],i[2],"上单"))
def main():
    url = "http://www.op.gg/champion/statistics"
    hlist = []
    html = getHTMLText(url) #获得html文档信息
    fillHeroInformation(hlist,html) #将英雄信息写入hlist列表
    printHeroInformation(hlist) #输出信息
main()

如果需要爬取打野、中单、ADC或者辅助信息，只需要修改

fillHeroInformation(hlist,html)

函数中的

for tr in soup.find(name = "tbody",attrs = "tabItem champion-trend-tier-TOP").children语句

将attrs属性值修改为

"tabItem champion-trend-tier-JUNGLE"

"tabItem champion-trend-tier-MID"

"tabItem champion-trend-tier-ADC"

"tabItem champion-trend-tier-SUPPORT"

等即可!
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。

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来源： https://blog.csdn.net/weixin_57577264/article/details/119179746