大家好，在之前我们讲过如何用Python构建一个带有GUI的爬虫小程序，很多本文将迎合热点，延续上次的NBA爬虫GUI，探讨如何爬取虎扑NBA官网数据。 并且将数据写入Excel中同时自动生成折线图，主要有以下几个步骤。
本文将分为以下两个部分进行讲解
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在虎扑NBA官网球员页面中进行爬虫，获取球员数据。
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清洗整理爬取的球员数据，对其进行可视化。
项目主要涉及的Python模块：
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requests -
pandas -
bs4
爬虫部分
爬虫部分整理思路如下👇
观察URL1的源代码找到球队名称与对应URL2观察URL2的源代码找到球员对应的URL3观察URL3源代码找到对应球员基本信息与比赛数据并进行筛选存储。
其实爬虫就是在html上操作，而html的结构很简单就只有一个，就是一个大框讨一个小框，小框在套小框，这样的一层层嵌套。
目标URL如下：
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URL1：
http://nba.hupu.com/players/ -
URL2（此处以湖人球队为例）：
https://nba.hupu.com/players/lakers -
URL3（此处以詹姆斯为例）：
https://nba.hupu.com/players/lebronjames-650.html
先引用模块
from bs4 import BeautifulSoup import requests import xlsxwriter import os
查看URL1源代码代码，可以看到球队名词及其对应的URL2在span标签中<span class><a href = “...">下，进而找到它的父框与祖父框，下面的思路都是如此，图如下：
此时，可以通过requests模块与bs4模块进行有目的性的索引，得到球队的名称列表。
def Teamlists(url): TeamName=[] TeamURL=[] GET=requests.get(URL1) soup=BeautifulSoup(GET.content,'lxml') lables=soup.select('html body div div div ul li span a') for lable in lables: ballname=lable.get_text() TeamName.append(ballname) print(ballname) teamname=input("请输入想查询的球队名：")#此处可变为GUI界面中的按键值 c=TeamName.index(teamname) for item in lables: HREF=item.get('href') TeamURL.append(HREF) URL2=TeamURL[c] return URL2
就此得到了对应球队的URL2，接着观察URL2网页的内容，可以看到球员名称在标签a中<a target = "_blank" href = ....>下，同时也存放着对应球员的URL3，如下图：
此时,故依然通过requests模块与bs4模块进行相对应的索引，得到球员名称列表以及对应的URL3。
#自定义函数获取队员列表和对应的URL def playerlists(URL2): PlayerName=[] PlayerURL=[] GET2=requests.get(URL1) soup2=BeautifulSoup(GET2.content,'lxml') lables2=soup2.select('html body div div table tbody tr td b a') for lable2 in lables2: playername=lable2.get_text() PlayerName.append(playername) print(playername) name=input("请输入球员名：") #此处可变为GUI界面中的按键值 d=PlayerName.index(name) for item2 in lables2: HREF2=item2.get('href') PlayerURL.append(HREF2) URL3=PlayerURL[d] return URL3,name
现在就此得到了对应球队的URL3，接着观察URL3网页的内容，可以看到球员基本信息在标签p下，球员常规赛生涯数据与季后赛生涯数据在标签td下，如下图：
同样，依然通过requests模块与bs4模块进行相对应的索引，得到球员基本信息与生涯数据，而对于球员的常规赛与季候赛的生涯数据将进行筛选与储存，得到data列表。
def Competition(URL3): data=[] GET3=requests.get(URL3) soup3=BeautifulSoup(GET3.content,'lxml') lables3=soup3.select('html body div div div div div div div div p') lables4=soup3.select('div div table tbody tr td') for lable3 in lables3: introduction=lable3.get_text() print(introduction) #球员基本信息 for lable4 in lables4: competition=lable4.get_text() data.append(competition) for i in range(len(data)): if data[i]=='职业生涯常规赛平均数据': a=data[i+31] a=data.index(a) del(data[:a]) for x in range(len(data)): if data[x]=='职业生涯季后赛平均数据': b=data[x] b=data.index(b) del(data[b:]) return data
通过上述网络爬虫得到了以下的数据，提供可视化数据的同时便于绑定之后的GUI界面按键事件：
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获取NBA中的所有球队的标准名称；
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通过指定的一只球队获取球队中所有球员的标准名称；
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通过指定的球员获取到对应的基本信息以及常规赛与季后赛数据；
可视化部分
思路：创建文件夹 创建表格和折线图
自定义函数创建表格，运用os模块进行编写，返回已创文件夹的路径，代码如下：
def file_add(path): #此时的内函数path可与GUI界面的Statictext绑定 creatpath=path+'\\Basketball' try: if not os.path.isdir(creatpath): os.makedirs(creatpath) except: print("文件夹存在") return creatpath
运用xlsxwriter模块在creatpath路径下自定义函数创建excel表格同时放入数据与构造折线图，代码如下：
def player_chart(name,data,creatpath): #此为表格名称——球员名称+chart EXCEL=xlsxwriter.Workbook(creatpath+'\\'+name+'chart.xlsx') worksheet=EXCEL.add_worksheet(name) bold=EXCEL.add_format({'bold':1}) headings=data[:18] worksheet.write_row('A1',headings,bold) #写入表头 num=(len(data))//18 a=0 for i in range(num): a=a+18 c=a+18 i=i+1 worksheet.write_row('A'+str(i+1),data[a:c]) #写入数据 chart_col = EXCEL.add_chart({'type': 'line'}) #创建一个折线图 chart_col.add_series({ 'name': '='+name+'!$R$1', #设置折线描述名称 'categories':'='+name+'!$A$2:$A$'+str(num), #设置图表类别标签范围 'values': '='+name+'!$R$2:$R$'+str(num-1), #设置图表数据范围 'line': {'color': 'red'}, }) #设置图表线条属性 #设置图标的标题和想x，y轴信息 chart_col.set_title({'name': name+'生涯常规赛平均得分'}) chart_col.set_x_axis({'name': '年份 (年)'}) chart_col.set_y_axis({'name': '平均得分(分)'}) chart_col.set_style(1) #设置图表风格 worksheet.insert_chart('A14', chart_col, {'x_offset':25, 'y_offset':3,}) #把图标插入工作台中并设置偏移 EXCEL.close()
数据表格效果展现，以詹姆斯为例如下
并且此时打开自动生成的Excel，对应的折线图就直接展现出来，无需再次整理！
现在结合任务一的网络爬虫与任务二的数据可视化，可以得到实时的球员常规赛数据与季后赛数据汇总，同时还有实时球员生涯折线图。便可以与上次的GUI界面任务设计中的”可视化“按钮事件绑定，感兴趣的读者可以自己进一步研究！
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