嘿嘿,今天用Python分析各国足球俱乐部排名~猜到第一是谁了吗?

2023-11-01 08:30

本文主要是介绍嘿嘿,今天用Python分析各国足球俱乐部排名~猜到第一是谁了吗?,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!

 

作为一名足球迷,在年终盘点中,怎么能少了足球呢。如果你是关注欧洲足球的球迷(没办法,人家欧洲是足球的世界的中心),那么你一定知道,2019年是属于利物浦的一年,不多说,红军的首个英超冠军已经遥遥在望了,fighting!

数据获取

我们还是先来看看如何拿到我们需要的数据呢,我们这里选择的是一个国外的统计网站,可以查看历年的足球俱乐部得分和排名

https://footballdatabase.com/ranking/world/1

获取俱乐部信息

首先我们需要拿到俱乐部相关的信息,这里选取前200名俱乐部,使用 BeautifulSoup 解析网页即可

    for name in name_list:rank_list = []try:rank_point = name.find_all('td', attrs={'class': 'rank'})rank = rank_point[0].textpoint = rank_point[1].textclub_info = name.find('td', attrs={'class': 'club text-left'}).find_all('a')club_url = club_info[0]['href']club_name = club_info[0].find('div', attrs={'class': 'limittext'}).textclub_country_url = club_info[1]['href']club_country_name = club_info[1].textrank_list.append([rank, club_name, club_country_name, club_url, club_country_url, point])list_rank.append(rank_list)save_club_name(rank_list)except:pass

拿到各个俱乐部的信息后,就可以遍历该列表,获取俱乐部历年的得分和排名数据

获取俱乐部历史数据

俱乐部的历史数据也是保存在网页的 Javascript 变量中的,对于如何获取这种数据,我们在前面的文章中也都有介绍,这里就不过多赘述了

his_rank_list = []for data in data_list:print(data)url = data[0][3]his_res = requests.get(base_url + url)his_content = BeautifulSoup(his_res.text, "html.parser")js = his_content.find_all('script')[1].stringsrc_text = js2xml.parse(js)src_tree = js2xml.pretty_print(src_text)data_tree = BeautifulSoup(src_tree, 'html.parser')array_list = data_tree.find_all('array')club_name = data[0][1]for array in array_list[2:-2]:his_rank_list = []array_date = array.find('string').textdate = array_datetry:month = month_map[array_date.split(' ')[0]]year = array_date.split(' ')[1]date = str(year) + '-' + str(month)except:passarray_data = array.find_all('number')try:point = array_data[0]['value']rank = array_data[1]['value']his_rank_list.append([rank, point, date])save_his_data(club_name, his_rank_list)except:raise

这样我们就可以得到两个文件,分别是 club_data.csv 和 rank_his_data.csv

 

俱乐部排行

我们这里整理的当前世界俱乐部前20的排名,可以看到利物浦以2120分高居榜首,曼城则紧随其后,看来世界第一联赛还是很给力的!

接下来就是西超的巴塞和德甲霸主拜仁,在意甲实现了八连冠的老夫人以及无敌于法甲的大巴黎。

欧洲五大联赛,名不虚传

怎么样,快来看看有没有你熟悉的队徽上榜呢!

国家分布

下面我们再来看看哪些国家的俱乐部最多呢,首先是前20名的国家分布

可以看到,英格兰和西班牙的俱乐部最多,都有4家上榜,而次之的是意大利以及德国,都是3家,这四个国家就占去了大半。而唯一一家非欧洲的俱乐部则位于巴西,足球王国也是要面子的哇!

我们再把榜单扩大到所有的抓取数据,即前200名的俱乐部数据

西班牙的俱乐部最多,达到了20家,其次是英格兰也有17家之多。这些年西甲英超的球队垄断欧冠冠军,还是有其深厚的足球底蕴作为依托的!

而欧洲传统足球强国西班牙、英格兰、德国、法国以及意大利再加上南美双珠阿根廷和巴西,这七大豪强的俱乐部基本占据了榜单的半壁江山,足球的格局,从来如此!

当然中超也有两家上榜俱乐部,分别是133名的上海上港和166名的广州恒大,任重而道远呐!

top7 排名走势

这七家俱乐部既有欧陆的传统豪门,也有金元新秀,都是当今俱乐部中的顶级强队。

我们可以看出,对于“皇萨仁”来说,它们的成绩都是极其稳定的,常年处于极高的竞技水平上。而当红的利物浦则在本世纪初的前十年遭遇到了低谷,一路前行,着实不易。

再有就是金元足球的代表大巴黎和蓝月亮,其中大巴黎尤为明显,从2011年开始,得益于卡塔尔财团的进入,其排名开始急速攀升,在世界范围内的影响力也大幅提高,战绩更是不断突破,常年垄断法甲冠军,不过对于欧冠赛场,巴黎还有很长的路要走。

而对于老牌劲旅尤文图斯,相信大家都会想起著名的“电话门”事件,此事件之后,不仅尤文图斯跌落低谷,就连意大利足球,曾经的亚平宁联赛的风采,都一去不复返了。不过从2011年开始,尤文走在了复兴的路上,也扛起了意大利足球的大旗!

各大洲排名

我们从上面的排名不难看出,所谓的世界排名,其实大多是欧洲俱乐部,那么其他大洲的俱乐部呢,我们一起来看下。

亚洲

非洲

南美洲

最后还是来看看近十年世界足球俱乐部排行的变化情况

想获取源码的话加群:850591259

 

这篇关于嘿嘿,今天用Python分析各国足球俱乐部排名~猜到第一是谁了吗?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/321755

相关文章

Python将博客内容html导出为Markdown格式

《Python将博客内容html导出为Markdown格式》Python将博客内容html导出为Markdown格式,通过博客url地址抓取文章,分析并提取出文章标题和内容,将内容构建成html,再转... 目录一、为什么要搞?二、准备如何搞?三、说搞咱就搞!抓取文章提取内容构建html转存markdown

Python获取中国节假日数据记录入JSON文件

《Python获取中国节假日数据记录入JSON文件》项目系统内置的日历应用为了提升用户体验,特别设置了在调休日期显示“休”的UI图标功能,那么问题是这些调休数据从哪里来呢?我尝试一种更为智能的方法:P... 目录节假日数据获取存入jsON文件节假日数据读取封装完整代码项目系统内置的日历应用为了提升用户体验,

Go标准库常见错误分析和解决办法

《Go标准库常见错误分析和解决办法》Go语言的标准库为开发者提供了丰富且高效的工具,涵盖了从网络编程到文件操作等各个方面,然而,标准库虽好,使用不当却可能适得其反,正所谓工欲善其事,必先利其器,本文将... 目录1. 使用了错误的time.Duration2. time.After导致的内存泄漏3. jsO

Python FastAPI+Celery+RabbitMQ实现分布式图片水印处理系统

《PythonFastAPI+Celery+RabbitMQ实现分布式图片水印处理系统》这篇文章主要为大家详细介绍了PythonFastAPI如何结合Celery以及RabbitMQ实现简单的分布式... 实现思路FastAPI 服务器Celery 任务队列RabbitMQ 作为消息代理定时任务处理完整

Python Websockets库的使用指南

《PythonWebsockets库的使用指南》pythonwebsockets库是一个用于创建WebSocket服务器和客户端的Python库,它提供了一种简单的方式来实现实时通信,支持异步和同步... 目录一、WebSocket 简介二、python 的 websockets 库安装三、完整代码示例1.

揭秘Python Socket网络编程的7种硬核用法

《揭秘PythonSocket网络编程的7种硬核用法》Socket不仅能做聊天室,还能干一大堆硬核操作,这篇文章就带大家看看Python网络编程的7种超实用玩法,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起... 目录1.端口扫描器:探测开放端口2.简易 HTTP 服务器:10 秒搭个网页3.局域网游戏:多人联机对战4.

使用Python实现快速搭建本地HTTP服务器

《使用Python实现快速搭建本地HTTP服务器》:本文主要介绍如何使用Python快速搭建本地HTTP服务器,轻松实现一键HTTP文件共享,同时结合二维码技术,让访问更简单,感兴趣的小伙伴可以了... 目录1. 概述2. 快速搭建 HTTP 文件共享服务2.1 核心思路2.2 代码实现2.3 代码解读3.

Python使用自带的base64库进行base64编码和解码

《Python使用自带的base64库进行base64编码和解码》在Python中,处理数据的编码和解码是数据传输和存储中非常普遍的需求,其中,Base64是一种常用的编码方案,本文我将详细介绍如何使... 目录引言使用python的base64库进行编码和解码编码函数解码函数Base64编码的应用场景注意

Python基于wxPython和FFmpeg开发一个视频标签工具

《Python基于wxPython和FFmpeg开发一个视频标签工具》在当今数字媒体时代,视频内容的管理和标记变得越来越重要,无论是研究人员需要对实验视频进行时间点标记,还是个人用户希望对家庭视频进行... 目录引言1. 应用概述2. 技术栈分析2.1 核心库和模块2.2 wxpython作为GUI选择的优

Python如何使用__slots__实现节省内存和性能优化

《Python如何使用__slots__实现节省内存和性能优化》你有想过,一个小小的__slots__能让你的Python类内存消耗直接减半吗,没错,今天咱们要聊的就是这个让人眼前一亮的技巧,感兴趣的... 目录背景:内存吃得满满的类__slots__:你的内存管理小助手举个大概的例子:看看效果如何?1.