لقد بدأت مؤخرًا رحلتي في الغوص في تحليلات كرة القدم وقمت بإنشاء نموذج لبرنامج لغة بايثون يشير إلى https://understat.com/ لاستخراج بيانات تسديدات مباراة واحدة.

يمثل هذا بداية رحلتي في معالجة البيانات. أنا متحمس للتعمق أكثر في هذا المجال وأتطلع إلى مشاركة المزيد من التحديثات مع تقدمي.

الريبو:
https://github.com/UribeJr/football-data-scraper-to-csv-exporter

#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8

# In[2]:


#import modules and packages
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import json
import pandas as pd


# In[3]:


#scrape single game shots
base_url = 'https://understat.com/match/'
match = str(input("Enter your match ID: "))
url = base_url   match


# In[16]:


res = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(res.content, 'lxml')
span = soup.find('span')
script = soup.find_all('script')
script


# In[18]:


string = script[1].string
string


# In[26]:


#strip symbols so we only have json data
index_start = string.index("('")   2
index_end = string.index("')")

json_data = string[index_start:index_end]
json_data = json_data.encode('utf8').decode('unicode_escape')
data = json.loads(json_data)


# In[35]:


df_h = pd.DataFrame(data['h'])
print("Home Team DataFrame:")
print(df_h.head())


# In[37]:


# Save the home team DataFrame to a CSV file
df_h.to_csv('home_team_shots.csv', index=False)


# In[ ]:

كيف

• استيراد جميع طلبات الحزم/الوحدات الضرورية، الباندا، BeautifulSoup
• انتقل إلى https://understat.com/ وانتقل إلى أي مباراة تريد الحصول على بيانات لقطة محددة لها. يجب أن يبدو عنوان URL للمطابقة بالشكل التالي https://understat.com/match/{match-id}
• تنفيذ data_scraping.py وإدخال معرف المطابقة

تهانينا!

يقوم البرنامج بعد ذلك بجمع بيانات اللقطة من المباراة وتحويل بيانات فريق ذهاب وإياب إلى إطار بيانات منفصل. يتم بعد ذلك تصدير إطار البيانات كملفات CSV منفصلة للرجوع إليها.

إطار البيانات:

ملف CSV: