数据采集实战(三)

database

1. 概述

王者荣耀是一直都挺喜欢的一个手游,玩了好几年,最近一段开始喜欢看比赛,所以想着采集点数据看看各个战队或者选手的情况。

顺便也练习练习 puppeteer 的使用。

数据来源于:尚牛电竞 。

2. 采集流程

王者荣耀最近正在进行的最大比赛就是 2021世冠杯,所以就选择采集这个赛事的数据。

在 尚牛电竞 网站上,已经按照战队,选手和英雄分好类了,并且网站不需要登录就能看到数据。

三组数据直接对应不同的URL进行采集即可,没有复杂的流程,唯一需要注意的地方是对Logo和头像的小图片的保存。

2.1 各个数据的采集

积分榜的数据是空的,战队榜,选手榜和英雄榜的数据可以获取。

3种数据的URL分别为:

const urls = [

{

url: "https://www.shangniu.cn/gdall/kog?tab=0&pid=40008&tid=45",

name: "战队榜",

},

{

url: "https://www.shangniu.cn/gdall/kog?tab=1&pid=40008&tid=45",

name: "选手榜",

},

{

url: "https://www.shangniu.cn/gdall/kog?tab=2&pid=40008&tid=45",

name: "英雄榜",

},

];

2.1.1 战队数据的采集和解析

// 战队数据

const teamData = async (browser, page, url) => {

await page.goto(url);

// 解析页面

/*

* 0. logo: 战队logo

* 1. name: 战队名称

* 2. matchCount: 比赛场次

* 3. matchBoxCount: 比赛局数

* 4. averageTime: 场均时长

* 5. winRate: 总胜率

* 6. blueWinRate: 蓝方胜率

* 7. redWinRate: 红方胜率

* 8. KDA: KDA

* 9. averageKill: 场均击杀

* 10. averageDie: 场均死亡

* 11. averageAssit: 场均助攻

* 12. averageOutput: 分均输出

* 13. averageEconomic: 分均经济

* 14. liveRate: 生存率

* 15. firstBloodRate: 一血率

* 16. firstTowerRate: 一塔率

* 17. averageTower: 场均推塔

* 18. averageCoverTower: 场均被推塔

* 19. averageTyrants: 场均暴君

* 20. tyrantsControlRate: 暴君控制率

* 21. averageDominates: 场均主宰

* 22. dominatesControlRate: 主宰控制率

*/

const data = [];

const rows = await page.$$("#scroll-table > .tbody > .row");

for (const row of rows) {

let line = [];

const cols = await row.$$(".td");

line[0] = await cols[1].$eval("a > img", (node) =>

node.getAttribute("src")

);

line[1] = await cols[1].$eval(

".right-name > .item-name",

(node) => node.innerText

);

line[2] = await page.evaluate((node) => node.innerText, cols[2]);

line[3] = await page.evaluate((node) => node.innerText, cols[3]);

line[4] = await page.evaluate((node) => node.innerText, cols[4]);

line[5] = await page.evaluate((node) => node.innerText, cols[5]);

line[6] = await page.evaluate((node) => node.innerText, cols[6]);

line[7] = await page.evaluate((node) => node.innerText, cols[7]);

line[8] = await cols[8].$eval("div > .kda", (node) => node.innerText);

line[9] = await page.evaluate((node) => node.innerText, cols[9]);

line[10] = await page.evaluate((node) => node.innerText, cols[10]);

line[11] = await page.evaluate((node) => node.innerText, cols[11]);

line[12] = await page.evaluate((node) => node.innerText, cols[12]);

line[13] = await page.evaluate((node) => node.innerText, cols[13]);

line[14] = await page.evaluate((node) => node.innerText, cols[14]);

line[15] = await page.evaluate((node) => node.innerText, cols[15]);

line[16] = await page.evaluate((node) => node.innerText, cols[16]);

line[17] = await page.evaluate((node) => node.innerText, cols[17]);

line[18] = await page.evaluate((node) => node.innerText, cols[18]);

line[19] = await page.evaluate((node) => node.innerText, cols[19]);

line[20] = await page.evaluate((node) => node.innerText, cols[20]);

line[21] = await page.evaluate((node) => node.innerText, cols[21]);

line[22] = await page.evaluate((node) => node.innerText, cols[22]);

data.push(line.join(","));

await downloadImage(

browser,

"./output/wzry/team-logo",

`${line[1]}.png`,

line[0]

);

}

await saveContent(

`./output/wzry`,

`world_cup_2021_team.csv`,

data.join("

")

);

};

2.1.2 选手数据的采集和解析

// 选手数据

const memberData = async (browser, page, url) => {

await page.goto(url);

// 解析页面

/*

* 0. logo: 选手头像

* 1. name: 选手名称

* 2. matchCount: 比赛场次

* 3. matchBoxCount: 比赛局数

* 4. winRate: 总胜率

* 5. KDA: KDA

* 6. participationRate: 参团率

* 7. averageKill: 场均击杀

* 8. averageDie: 场均死亡

* 9. averageAssit: 场均助攻

* 10. averageOutput: 分均输出

* 11. averageEconomic: 分均经济

* 12. averageBear: 分均承伤

* 13. outputRate: 输出占比

* 14. economicRate: 经济占比

* 15. bearRate: 承伤占比

*/

const data = [];

const rows = await page.$$("#scroll-table > .tbody > .row");

for (const row of rows) {

let line = [];

const cols = await row.$$(".td");

line[0] = await cols[1].$eval("a > img", (node) =>

node.getAttribute("src")

);

line[1] = await cols[1].$eval(

".right-name > .item-name",

(node) => node.innerText

);

line[2] = await page.evaluate((node) => node.innerText, cols[2]);

line[3] = await page.evaluate((node) => node.innerText, cols[3]);

line[4] = await page.evaluate((node) => node.innerText, cols[4]);

line[5] = await cols[5].$eval("div > .kda", (node) => node.innerText);

line[6] = await page.evaluate((node) => node.innerText, cols[6]);

line[7] = await page.evaluate((node) => node.innerText, cols[7]);

line[8] = await page.evaluate((node) => node.innerText, cols[8]);

line[9] = await page.evaluate((node) => node.innerText, cols[9]);

line[10] = await page.evaluate((node) => node.innerText, cols[10]);

line[11] = await page.evaluate((node) => node.innerText, cols[11]);

line[12] = await page.evaluate((node) => node.innerText, cols[12]);

line[13] = await page.evaluate((node) => node.innerText, cols[13]);

line[14] = await page.evaluate((node) => node.innerText, cols[14]);

line[15] = await page.evaluate((node) => node.innerText, cols[15]);

data.push(line.join(","));

await downloadImage(

browser,

"./output/wzry/member-logo",

`${line[1]}.png`,

line[0]

);

}

await saveContent(

`./output/wzry`,

`world_cup_2021_member.csv`,

data.join("

")

);

};

2.1.3 英雄数据的采集和解析

// 英雄数据

const heroData = async (browser, page, url) => {

await page.goto(url);

// 解析页面

/*

* 0. logo: 英雄头像

* 1. name: 英雄名称

* 2. appearCount: 出场次数

* 3. appearRate: 出场率

* 4. winCount: 胜场

* 5. winRate: 胜率

* 6. banCount: 禁用次数

* 7. banRate: 禁用率

* 8. KDA: KDA

*/

const data = [];

const rows = await page.$$("#scroll-table > .tbody > .row");

for (const row of rows) {

let line = [];

const cols = await row.$$(".td");

line[0] = await cols[1].$eval("a > img", (node) =>

node.getAttribute("src")

);

line[1] = await cols[1].$eval(

".right-name > .item-name",

(node) => node.innerText

);

line[2] = await page.evaluate((node) => node.innerText, cols[2]);

line[3] = await page.evaluate((node) => node.innerText, cols[3]);

line[4] = await page.evaluate((node) => node.innerText, cols[4]);

line[5] = await cols[5].$eval(".winRate > span", (node) => node.innerText);

line[6] = await page.evaluate((node) => node.innerText, cols[6]);

line[7] = await page.evaluate((node) => node.innerText, cols[7]);

line[8] = await page.evaluate((node) => node.innerText, cols[9]);

data.push(line.join(","));

await downloadImage(

browser,

"./output/wzry/hero-logo",

`${line[1]}.png`,

line[0]

);

}

await saveContent(

`./output/wzry`,

`world_cup_2021_hero.csv`,

data.join("

")

);

};

2.2 logo和头像的保存

在html页面中,logo和头像都是图片的url,为了下载实际的图片,封装了个小函数 downloadImage。

// 下载图片

const downloadImage = async (browser, dirname, filename, imgSrc) => {

console.log("image src: ", imgSrc);

const page = await browser.newPage();

try {

const imgResp = await page.goto(imgSrc);

const buffer = await imgResp.buffer();

const imgBase64 = buffer.toString("base64");

if (!mkdirsSync(dirname)) {

console.error("mkdir save page dir ERROR!");

return;

}

fs.writeFileSync(path.join(dirname, filename), imgBase64, "base64");

} catch (e) {

console.error("download image error: ", e);

} finally {

await page.close();

}

};

3. 总结

以上通过 puppeteer 采集2021世冠比赛数据的实战中,技术要点主要有:

  1. 解析页面元素中的值
  2. 循环获取html table 中 tr/td 中的内容
  3. 下载网页中图片

4. 注意事项

爬取数据只是为了研究学习使用,本文中的代码遵守:

  1. 如果网站有 robots.txt,遵循其中的约定
  2. 爬取速度模拟正常访问的速率,不增加服务器的负担
  3. 只获取完全公开的数据,有可能涉及隐私的数据绝对不碰

以上是 数据采集实战(三) 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/535868.html

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