30秒内获取历史所有世界杯的比赛数据——Python爬虫实战

见解分享

2024-01-03 06:13:49

世界杯数据宝库：用 Python 爬虫解锁绿茵场上的传奇故事

踏上绿茵场，见证足球界的盛会——世界杯！每场比赛都扣人心弦，数据更是球迷们津津乐道的话题。在这篇文章中，我们将使用 Python 爬虫，在 30 秒内获取历史所有世界杯的比赛数据，带你深入了解这些传奇故事的背后数字。

Python 爬虫实战

准备就绪，让我们开启一场数据探秘之旅！

环境准备：
- 导入必要的 Python 库：requests、BeautifulSoup 和 pandas。
获取 HTML 源码：
- 访问国际足联 (FIFA) 的官方网站，获取世界杯比赛数据的 HTML 源码。
解析 HTML 源码：
- 使用 BeautifulSoup 解析 HTML，获取比赛数据所在的表格。
提取比赛数据：
- 从表格中提取表头和比赛数据，存储在 Pandas DataFrame 中。
整理数据：
- 将比赛数据组织成整洁的数据集，准备进行深入分析。

数据分析与应用

数据已近在眼前，让我们挖掘这些数字背后的故事：

获胜次数统计：
- 分析每一支球队的获胜次数，揭晓世界杯历史上的王者之师。
进球数统计：
- 统计每支球队的进球数，见证绿茵场上的火力全开。
其他潜在分析：
- 探索其他隐藏的趋势和模式，发现更多关于世界杯的有趣见解。

代码示例

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

url = "https://www.fifa.com/fifa-world-ranking/ranking-table/men"
response = requests.get(url)
html = response.text

soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")

table = soup.find("table", {"class": "fifa-table fifa-table--m"})

headers = [th.text for th in table.find("thead").find_all("th")]

rows = table.find("tbody").find_all("tr")

df = pd.DataFrame()
df.columns = headers

for row in rows:
    data = [td.text for td in row.find_all("td")]
    df = df.append(pd.Series(data, index=df.columns), ignore_index=True)