用Python自动生成NBA历史巨星和现役球员生涯曲线

2023-10-09 22:30

本文主要是介绍用Python自动生成NBA历史巨星和现役球员生涯曲线,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

本文技术栈:

爬虫
Flask
pyecharts

1.序

之前写过一个用 python 自动生成球员职业生涯数据的程序,大家的反响很好,我也感到很欣慰。有问我怎么做的,如何学 python 的,也有提建议说集成到 web 里面的。

其实最开始我也是考虑到集成到 web 里面,但是由于时间关系,只是简单的做了一下,没想到引起了大家的关注和建议。所以这次就做了升级,集成到 web 中!

先看效果吧,比如在本地:

http://127.0.0.1:5800/retire/player?retire=乔丹&game=1

乔丹

http://127.0.0.1:5800/retire/player?retire=科比&game=1

科比

2.环境配置

.语言:Python3.编辑器:Pycharn.web框架:Flask.数据可视化:Pyecharts

项目主目录有个 requirements.txt 文件,里面是项目所需要的依赖包,你只需在终端输入以下命令

pip install -r requirements.txt

依赖包就会自动安装

3.功能升级

现升级完之后加入了以下功能:

3.1 将爬虫集成到web中,通过在浏览器输入球队名称获取球队下所有球员

http://127.0.0.1:5800/nba/team?name=猛龙

猛龙

勇士

3.2 支持现役所有球员生涯数据曲线,同时包括常规赛和季后赛数据

伦纳德常规赛和季后赛数据

http://127.0.0.1:5800/nba/player?game=0&player=kawhileonard-3568.html&color=yellow

伦纳德

当 game=0 的时候,获取常规赛数据,game=1 获取季后赛数据

不得不吐糟一下公众号只支持上传 2M 以下的 gifgif 大了又不支持,gif 小了又不清晰...
所以很多时候录完视频后裁剪成 gif 要花费十几二十分钟的时间,很痛苦...哪位朋友有好方法,还请联系我!

3.3 同时支持退役球星数据,比如篮球界第一老流氓 乔丹

乔丹常规赛

乔丹季后赛

3.4 支持更改背景颜色,同时支持图片下载

比如 魔术师约翰逊 的数据,在请求的时候加入 color 参数

http://127.0.0.1:5800/retire/player?retire=魔术师&game=1&color=yellow

魔术师

根据你传的 color 设置背景色,同时左上角有个下载按钮,点击可下载。是不是很强大!

4.代码讲解

4.1 Flask部分

请求地址:共有三个请求地址,代码所在 urls.py,可以根据个人喜好修改地址

urls

其中根据球队获取球员地址为 /nba/team/, 现役球员生涯数据为 /nba/player/, 退役球星数据为 /retire/player/

请求参数:代码所在 forms.py

参数

具体该传什么参数,代码在上面。其中 color 是可选的!

运行项目:项目主目录下有个 run.py 文件,直接运行即可!

4.2 爬虫部分

之前程序是抓的虎扑上面的数据,虎扑网有个 bug :每个球员都多了一条 2017 年汇总的数据(不清楚是干什么的),现已修正。而且虎扑不支持历史球员数据查询,所以现在加入了一个新网站,代码部分如下:

主要涉及到 html 提取技术,之前文章都有介绍,不详说了。

4.3 数据可视化部分

此部分主要是将 pyecharts 集成到 flask 中,集成的文件在 templates 中有些是默认文件,新增的部分是发送 ajax 请求,生成球员曲线。没有什么太多要说的,因为我之前的文章都有介绍过 pyecharts 的用法

了解更多内容,烦请关注公众号 Python编程与实战

这篇关于用Python自动生成NBA历史巨星和现役球员生涯曲线的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/176010

相关文章

Python调用Orator ORM进行数据库操作

《Python调用OratorORM进行数据库操作》OratorORM是一个功能丰富且灵活的PythonORM库,旨在简化数据库操作,它支持多种数据库并提供了简洁且直观的API,下面我们就... 目录Orator ORM 主要特点安装使用示例总结Orator ORM 是一个功能丰富且灵活的 python O

Python使用国内镜像加速pip安装的方法讲解

《Python使用国内镜像加速pip安装的方法讲解》在Python开发中,pip是一个非常重要的工具,用于安装和管理Python的第三方库,然而,在国内使用pip安装依赖时,往往会因为网络问题而导致速... 目录一、pip 工具简介1. 什么是 pip?2. 什么是 -i 参数?二、国内镜像源的选择三、如何

python使用fastapi实现多语言国际化的操作指南

《python使用fastapi实现多语言国际化的操作指南》本文介绍了使用Python和FastAPI实现多语言国际化的操作指南,包括多语言架构技术栈、翻译管理、前端本地化、语言切换机制以及常见陷阱和... 目录多语言国际化实现指南项目多语言架构技术栈目录结构翻译工作流1. 翻译数据存储2. 翻译生成脚本

如何通过Python实现一个消息队列

《如何通过Python实现一个消息队列》这篇文章主要为大家详细介绍了如何通过Python实现一个简单的消息队列,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录如何通过 python 实现消息队列如何把 http 请求放在队列中执行1. 使用 queue.Queue 和 reque

Python如何实现PDF隐私信息检测

《Python如何实现PDF隐私信息检测》随着越来越多的个人信息以电子形式存储和传输,确保这些信息的安全至关重要,本文将介绍如何使用Python检测PDF文件中的隐私信息,需要的可以参考下... 目录项目背景技术栈代码解析功能说明运行结php果在当今,数据隐私保护变得尤为重要。随着越来越多的个人信息以电子形

使用Python快速实现链接转word文档

《使用Python快速实现链接转word文档》这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用Python快速实现链接转word文档功能,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 演示代码展示from newspaper import Articlefrom docx import

Python Jupyter Notebook导包报错问题及解决

《PythonJupyterNotebook导包报错问题及解决》在conda环境中安装包后,JupyterNotebook导入时出现ImportError,可能是由于包版本不对应或版本太高,解决方... 目录问题解决方法重新安装Jupyter NoteBook 更改Kernel总结问题在conda上安装了

Python如何计算两个不同类型列表的相似度

《Python如何计算两个不同类型列表的相似度》在编程中,经常需要比较两个列表的相似度,尤其是当这两个列表包含不同类型的元素时,下面小编就来讲讲如何使用Python计算两个不同类型列表的相似度吧... 目录摘要引言数字类型相似度欧几里得距离曼哈顿距离字符串类型相似度Levenshtein距离Jaccard相

Python安装时常见报错以及解决方案

《Python安装时常见报错以及解决方案》:本文主要介绍在安装Python、配置环境变量、使用pip以及运行Python脚本时常见的错误及其解决方案,文中介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下... 目录一、安装 python 时常见报错及解决方案(一)安装包下载失败(二)权限不足二、配置环境变量时常见报错及

Python中顺序结构和循环结构示例代码

《Python中顺序结构和循环结构示例代码》:本文主要介绍Python中的条件语句和循环语句,条件语句用于根据条件执行不同的代码块,循环语句用于重复执行一段代码,文章还详细说明了range函数的使... 目录一、条件语句(1)条件语句的定义(2)条件语句的语法(a)单分支 if(b)双分支 if-else(