python告诉你ti8 dota2英雄bp

时间：2018-08-26 20:51:00 阅读：306 评论：0 收藏：0 [点我收藏+]

标签：创建 ict 情况 2tp image read style json blog

文章链接：https://mp.weixin.qq.com/s/phJzZEQojndY-iNe77RF_w

恭喜OG成为ti8冠军，很可惜这次偶数年ti8中国队LGD与冠军失之交臂。

上学那会儿还是个dota的玩家，现在已经不玩了，对于这种国际性的赛事还是会比较关注的，这篇文章就是爬取ti8期间，bp英雄的统计（b是ban的简称：禁止一个英雄上场；p是pick的简称：挑选英雄上场）。

python爬虫之前写过几篇文章的，都是用requests+ BeautifulSoup 进行页面解析获取数据的。

python itchat 爬取微信好友信息

python爬虫学习：爬虫QQ说说并生成词云图，回忆满满

一如既往的，找到这样的页面，但是却解析不到这些数据。

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再仔细一看，原来这些数据是js动态加载渲染的，可以看到是接口请求来的数据，庆幸的是这个接口不需要cookie之类的验证信息的，直接get请求可以拿到数据，这样处理起来就方便的，对照页面可以知道json格式的各字段名。

json结构分析

数据来源是接口，直接

response = requests.get(url)
data = json.loads(response.text)

通过json.loads 去解析string类型的数据，主要数据格式如下：

{
    total: 402,
    data: [{
        match_id: 4080856812,
        radiant: {
            team_id: 15,
            name: "PSG.LGD",
            tag: "PSG.LGD",
            country_code: "CN",
            score: 34,
            bans: [{ //每个英雄数据
                name: "spectre",
                name_cn: "幽鬼",
                id: 67
            }, ...],
            picks: [{
                name: "earthshaker",
                name_cn: "撼地者",
                id: 7
            }, ...]
        },
        dire: {
            team_id: 2586976,
            name: "OG",
            tag: "OG",
            country_code: "US",
            score: 35,
            bans: [{
                name: "tiny",
                name_cn: "小小",
                id: 19
            }, ...],
            picks: [{
                name: "furion",
                name_cn: "先知",
                id: 53
            }, ...]
        },
        radiant_win: 0,
        end_time: "2018-08-26 10:51"
    }, ...]
}

每个item含radiant、dire ，其中radiant_win: 1,代表radiant 获胜，0 则代表dire 获胜。bans里面的是ban的英雄数据列表，picks里面是pick的英雄数据列表。

这里是用循环不断去请求获取的，每次的数据是20条，可以改变size改变条数。

page = 1
while True:
    url = "https://www.dotamore.com/api/v1/league/matchlist?league_id=9870&page=%d&size=20" % page
    response = requests.get(url)
    data = json.loads(response.text)
    page += 1
    for item in data["data"]:
        # 比赛从8月16开始，小于这个时间生成excel，跳出循环
        if item["end_time"] < "018-08-16 00:00":
            //生成excel
            ...
        return
        //bp数据
        ...

bp数据

每项里面的bans、picks数据都要处理，每个英雄是一条记录，重复的就+1，所以给每个英雄count 的属性，记录次数。

# item 指radiant 或dire 的bans、picks列表数据
def bp(item, bp_dict):
    if item is None:
        return
    # 遍历bans 或picks 数据
    for i, bp in enumerate(item):
        key = bp["name"]
        # 如果这个英雄已存在，count+1
        if key in bp_dict.keys():
            bp_dict[key]["count"] = bp_dict[key]["count"] + 1
        else:  # 不存在就记录一条数据
            bp_dict[key] = copy.deepcopy(bp)
            bp_dict[key].update(count=1)
    return bp_dict

每条英雄数据是个键值对字典，键是name 属性即英文名字，值就是bans、picks里的各项英雄数据，顺便加上了count 属性。每个英雄数据存在dict()

{ //每条英雄数据
    name: "tiny",
    name_cn: "小小",
    id: 19,
    count:1
}

分别获取两只队伍bp数据存放

b_dict = dict()
p_dict = dict()
# ban的数据
bp(item["radiant"]["bans"], b_dict)
bp(item["dire"]["bans"], b_dict)
# pick的数据
bp(item["radiant"]["picks"], p_dict)
bp(item["dire"]["picks"], p_dict)

也可以统计所有英雄的出场次数，非搬即选bp_list。
还可以获取冠军队伍的bp情况，team_id 即队伍的id。

if item["radiant_win"] == 0:
    if item["dire"]["team_id"] == "2586976":
        bp(item["dire"]["bans"], b_win_dict)
        bp(item["dire"]["picks"], p_win_dict)
else:
    if item["radiant"]["team_id"] == "2586976":
        bp(item["radiant"]["bans"], b_win_dict)
        bp(item["radiant"]["picks"], p_win_dict)

生成excel

以上数据我们得到的是字典，里面有各英雄的bp次数，现在要对这些数据进行排序，按次数从大到小排序，这里就用到sorted()方法

# x[0]是根据键排序，x[1]是根据值，这里的值是字典，取["count"]项排序，得到的是元祖的list
new_b_dict = sorted(b_dict.items(), key=lambda x: x[1]["count"], reverse=True)

得到的是数组，生成表格在之前这篇文章中有过使用，这里使用的是xlsxwriter三方库来操作excel 表格的。

# 创建excel表格
file = xlsxwriter.Workbook("dota.xlsx")
# 创建工作表1
sheet1 = file.add_worksheet("sheet1")
# 创建表头
headers = ["图片", "英雄", "ban", "", "图片", "英雄", "pick", "", "图片", "英雄", "bp_all"]
for i, header in enumerate(headers):
    # 第一行为表头
    sheet1.write(0, i, header)

第一行是表头，对应的每一列填充数据

def insert_data(sheet1, headers, bp_list, col1, col2, col3):
    for row in range(len(bp_list)):  # 行
        # 设置行高
        sheet1.set_row(row + 1, 30)
        for col in range(len(headers)):  # 列
            if col == col1:  # 英雄图片，根据id获取
                url = "http://cdn.dotamore.com/heros_id_62_35/%d.png" % bp_list[row][1]["id"]
                image_data = BytesIO(urlopen(url).read())
                sheet1.insert_image(row + 1, col, url, {"image_data": image_data})
            if col == col2:  # 英雄名
                name = bp_list[row][1]["name_cn"]
                sheet1.write(row + 1, col, name)
            if col == col3:  # 统计次数
                count = bp_list[row][1]["count"]
                sheet1.write(row + 1, col, count)

excel 表格生成，还可以插入柱状图。

def insert_chart(file, sheet1, bp_list, name, M, col_x, col_y):
    chart = file.add_chart({"type": "column"})  # 柱状图
    chart.add_series({
        "categories": ["sheet1", 1, col_x, len(bp_list), col_x],  # 图表类别标签范围，x轴，这里取英雄的名字，即英雄名字那一列，行数根据数据列表确定
        "values": ["sheet1", 1, col_y, len(bp_list), col_y],  # 图表数据范围，y轴，即次数那一列，行数根据数据列表确定
        "data_labels": {"value": True},
    })
    chart.set_title({"name": name})  # 图表标题
    chart.set_size({"width": 2000, "height": 400})
    chart.set_x_axis({‘name‘: ‘英雄‘})  # x轴描述
    chart.set_y_axis({‘name‘: ‘次数‘})  # y轴描述
    chart.set_style(3)  # 直方图类型
    sheet1.insert_chart(M, chart)  # 在表格M处插入柱状图

效果图：

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