这篇文章给大家介绍Python如何爬取NBA虎扑球员数据，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。

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受害者地址

https://nba.hupu.com/stats/players

本文知识点：

• 系统分析网页性质

• 结构化的数据解析

• csv数据保存

环境介绍：

• python 3.6

• pycharm

• requests

• csv

爬虫案例的一般步骤

• 1.确定url地址(网页分析) 完成一半

• 2.发送网络请求 requests(js\html\css)

• 3.数据解析(筛选数据)

• 4.保存数据(本地文件\数据库)

部分代码

导入工具

import requests  # 第三方工具
import parsel  # 数据解析工具  (css\正则表达式\xpath)
import csv

确定url地址(网页分析) 完成一半 (静态网页\动态网页)

url = 'https://nba.hupu.com/stats/players/pts/{}'.format(page)

发送网络请求 requests(js\html\css)

response = requests.get(url=url)
html_data = response.text

数据解析(筛选数据)

selector = parsel.Selector(html_data)
    trs = selector.xpath('//tbody/tr[not(@class="color_font1 bg_a")]')
    for tr in trs:
        rank = tr.xpath('./td[1]/text()').get()  # 排名
        player = tr.xpath('./td[2]/a/text()').get()  # 球员
        team = tr.xpath('./td[3]/a/text()').get()  # 球队
        score = tr.xpath('./td[4]/text()').get()  # 得分
        hit_shot = tr.xpath('./td[5]/text()').get()  # 命中-出手
        hit_rate = tr.xpath('./td[6]/text()').get()  # 命中率
        hit_three = tr.xpath('./td[7]/text()').get()  # 命中-三分
        three_rate = tr.xpath('./td[8]/text()').get()  # 三分命中率
        hit_penalty = tr.xpath('./td[9]/text()').get()  # 命中-罚球
        penalty_rate = tr.xpath('./td[10]/text()').get()  # 罚球命中率
        session = tr.xpath('./td[11]/text()').get()  # 场次
        playing_time = tr.xpath('./td[12]/text()').get()  # 上场时间
        print(rank, player, team, score, hit_shot, hit_rate, hit_three,
              three_rate, hit_penalty, penalty_rate, session, playing_time)

        data_dict = {
            '排名': rank, '球员': player, '球队': team, '得分': score,
            '命中-出手': hit_shot, '命中率': hit_rate, '命中-三分': hit_three, '三分命中率': three_rate,
            '命中-罚球': hit_penalty, '罚球命中率': penalty_rate, '场次': session, '上场时间': playing_time}

        csv_write.writerow(data_dict)
				
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运行代码，效果如下

关于Python如何爬取NBA虎扑球员数据就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。

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