python告诉你ti8 dota2英雄bp
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恭喜OG成为ti8冠军,很可惜这次偶数年ti8中国队LGD与冠军失之交臂。
上学那会儿还是个dota的玩家,现在已经不玩了,对于这种国际性的赛事还是会比较关注的,这篇文章就是爬取ti8期间,bp英雄的统计(b是ban的简称:禁止一个英雄上场;p是pick的简称:挑选英雄上场)。
python爬虫之前写过几篇文章的,都是用requests+ BeautifulSoup 进行页面解析获取数据的。
一如既往的,找到这样的页面,但是却解析不到这些数据。
再仔细一看,原来这些数据是js动态加载渲染的,可以看到是接口请求来的数据,庆幸的是这个接口不需要cookie之类的验证信息的,直接get请求可以拿到数据,这样处理起来就方便的,对照页面可以知道json格式的各字段名。
json结构分析
数据来源是接口,直接
response = requests.get(url) data = json.loads(response.text)
通过json.loads 去解析string类型的数据,主要数据格式如下:
{ total: 402, data: [{ match_id: 4080856812, radiant: { team_id: 15, name: "PSG.LGD", tag: "PSG.LGD", country_code: "CN", score: 34, bans: [{ //每个英雄数据 name: "spectre", name_cn: "幽鬼", id: 67 }, ...], picks: [{ name: "earthshaker", name_cn: "撼地者", id: 7 }, ...] }, dire: { team_id: 2586976, name: "OG", tag: "OG", country_code: "US", score: 35, bans: [{ name: "tiny", name_cn: "小小", id: 19 }, ...], picks: [{ name: "furion", name_cn: "先知", id: 53 }, ...] }, radiant_win: 0, end_time: "2018-08-26 10:51" }, ...] }
每个item含radiant、dire ,其中radiant_win: 1,
代表radiant 获胜,0 则代表dire 获胜。bans里面的是ban的英雄数据列表,picks里面是pick的英雄数据列表。
这里是用循环不断去请求获取的,每次的数据是20条,可以改变size改变条数。
page = 1 while True: url = "https://www.dotamore.com/api/v1/league/matchlist?league_id=9870&page=%d&size=20" % page response = requests.get(url) data = json.loads(response.text) page += 1 for item in data["data"]: # 比赛从8月16开始,小于这个时间生成excel,跳出循环 if item["end_time"] < "018-08-16 00:00": //生成excel ... return //bp数据 ...
bp数据
每项里面的bans、picks数据都要处理,每个英雄是一条记录,重复的就+1,所以给每个英雄count 的属性,记录次数。
# item 指radiant 或dire 的bans、picks列表数据 def bp(item, bp_dict): if item is None: return # 遍历bans 或picks 数据 for i, bp in enumerate(item): key = bp["name"] # 如果这个英雄已存在,count+1 if key in bp_dict.keys(): bp_dict[key]["count"] = bp_dict[key]["count"] + 1 else: # 不存在就记录一条数据 bp_dict[key] = copy.deepcopy(bp) bp_dict[key].update(count=1) return bp_dict
每条英雄数据是个键值对字典,键是name 属性即英文名字,值就是bans、picks里的各项英雄数据,顺便加上了count 属性。每个英雄数据存在dict()
{ //每条英雄数据 name: "tiny", name_cn: "小小", id: 19, count:1 }
分别获取两只队伍bp数据存放
b_dict = dict() p_dict = dict() # ban的数据 bp(item["radiant"]["bans"], b_dict) bp(item["dire"]["bans"], b_dict) # pick的数据 bp(item["radiant"]["picks"], p_dict) bp(item["dire"]["picks"], p_dict)
也可以统计所有英雄的出场次数,非搬即选bp_list。
还可以获取冠军队伍的bp情况,team_id 即队伍的id。
if item["radiant_win"] == 0: if item["dire"]["team_id"] == "2586976": bp(item["dire"]["bans"], b_win_dict) bp(item["dire"]["picks"], p_win_dict) else: if item["radiant"]["team_id"] == "2586976": bp(item["radiant"]["bans"], b_win_dict) bp(item["radiant"]["picks"], p_win_dict)
生成excel
以上数据我们得到的是字典,里面有各英雄的bp次数,现在要对这些数据进行排序,按次数从大到小排序,这里就用到sorted()
方法
# x[0]是根据键排序,x[1]是根据值,这里的值是字典,取["count"]项排序,得到的是元祖的list new_b_dict = sorted(b_dict.items(), key=lambda x: x[1]["count"], reverse=True)
得到的是数组,生成表格在之前这篇文章中有过使用,这里使用的是xlsxwriter
三方库来操作excel 表格的。
# 创建excel表格 file = xlsxwriter.Workbook("dota.xlsx") # 创建工作表1 sheet1 = file.add_worksheet("sheet1") # 创建表头 headers = ["图片", "英雄", "ban", "", "图片", "英雄", "pick", "", "图片", "英雄", "bp_all"] for i, header in enumerate(headers): # 第一行为表头 sheet1.write(0, i, header)
第一行是表头,对应的每一列填充数据
def insert_data(sheet1, headers, bp_list, col1, col2, col3): for row in range(len(bp_list)): # 行 # 设置行高 sheet1.set_row(row + 1, 30) for col in range(len(headers)): # 列 if col == col1: # 英雄图片,根据id获取 url = "http://cdn.dotamore.com/heros_id_62_35/%d.png" % bp_list[row][1]["id"] image_data = BytesIO(urlopen(url).read()) sheet1.insert_image(row + 1, col, url, {"image_data": image_data}) if col == col2: # 英雄名 name = bp_list[row][1]["name_cn"] sheet1.write(row + 1, col, name) if col == col3: # 统计次数 count = bp_list[row][1]["count"] sheet1.write(row + 1, col, count)
excel 表格生成,还可以插入柱状图。
def insert_chart(file, sheet1, bp_list, name, M, col_x, col_y): chart = file.add_chart({"type": "column"}) # 柱状图 chart.add_series({ "categories": ["sheet1", 1, col_x, len(bp_list), col_x], # 图表类别标签范围,x轴,这里取英雄的名字,即英雄名字那一列,行数根据数据列表确定 "values": ["sheet1", 1, col_y, len(bp_list), col_y], # 图表数据范围,y轴,即次数那一列,行数根据数据列表确定 "data_labels": {"value": True}, }) chart.set_title({"name": name}) # 图表标题 chart.set_size({"width": 2000, "height": 400}) chart.set_x_axis({'name': '英雄'}) # x轴描述 chart.set_y_axis({'name': '次数'}) # y轴描述 chart.set_style(3) # 直方图类型 sheet1.insert_chart(M, chart) # 在表格M处插入柱状图
效果图:
这里只是简单的对数据进行筛选展示,这些数据还是可以用来做更多的数据分析的,数据来源:刀魔数据。
github地址:https://github.com/taixiang/py_dota
最后放上lgd的图片,希望他们明年能在ti9上再干回来
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