小狐狸事務所: Python 學習筆記 : 網頁爬蟲實戰 (十五) NBA 球員分頁資料

[' ', 'PLAYER', 'TEAM', 'AGE', 'GP', 'W', 'L', 'MIN', 'PTS', 'FGM', 'FGA', 'FG%', '3PM', '3PA', '3P%', 'FTM', 'FTA', 'FT%', 'OREB', 'DREB', 'REB', 'AST', 'TOV', 'STL', 'BLK', 'PF', 'FP', 'DD2', 'TD3', '+/-', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '']

>>> len(header)

可見 th 元素在 "+/-" 欄位之後有一堆空的欄位, 這些都是 hidden 不顯示的欄位 :

可以用串列生成式刪除這些隱藏的空欄位 :

>>> header=[th.text for th in ths if th.text != '']

>>> header

>>> len(header)

關於串列生成式用法參考 :

# Python 學習筆記 : 串列, 字典, 與集合的生成式 (comprehension)

接下來檢視表格內容, 它們都是放在 td 元素裡面, 檢視其中第一列, 即 trs[1] 的內容 :

>>> tds1=trs[1].find_elements('tag name', 'td')

>>> len(tds1)

>>> [td.text for td in tds1]

['1', 'Joel Embiid', 'PHI', '30', '6', '2', '4', '41.4', '33.0', '9.8', '22.2', '44.4', '2.2', '6.5', '33.3', '11.2', '13.0', '85.9', '3.2', '7.7', '10.8', '5.7', '4.2', '1.2', '1.5', '3.3', '58.3', '4.0', '1.0', '7.7']

可見每列的欄位數與上面表格標題一致, 都是 30 欄. 接下來可以建立一個串列來儲存第一頁的表個內容, 先建一個 rows 串列來儲存各列內容, 先把前面擷取的表格標題放在第一列 :

>>> rows=[]

>>> rows.append(header)

>>> rows

[[' ', 'PLAYER', 'TEAM', 'AGE', 'GP', 'W', 'L', 'MIN', 'PTS', 'FGM', 'FGA', 'FG%', '3PM', '3PA', '3P%', 'FTM', 'FTA', 'FT%', 'OREB', 'DREB', 'REB', 'AST', 'TOV', 'STL', 'BLK', 'PF', 'FP', 'DD2', 'TD3', '+/-']]

然後用迴圈走訪表格第二列到第一頁的最後一列, 分別將每列的各儲存格內容 td.text 放入 cols 串列中, 到列尾再將整列放入 rows 串列中 :

>>> for tr in trs[1:]: # 從第二列開始至表格尾端

cols=[] # 儲存各欄位內容之串列

tds=tr.find_elements('tag name', 'td')

for td in tds:

cols.append(td.text)

rows.append(cols)

>>> len(rows)

可見含表格標頭共 51 列 (每頁有 50 個球員資料). 檢視列內容 :

>>> rows[1]

>>> rows[2]

['2', 'Jalen Brunson', 'NYK', '27', '13', '7', '6', '39.8', '32.4', '11.6', '26.2', '44.4', '2.0', '6.5', '31.0', '7.2', '9.2', '77.5', '0.6', '2.7', '3.3', '7.5', '2.7', '0.8', '0.2', '2.0', '47.6', '3.0', '0.0', '0.9']

>>> rows[50]

['50', 'Brandon Ingram', 'NOP', '26', '4', '0', '4', '36.4', '14.3', '4.8', '13.8', '34.5', '0.5', '2.0', '25.0', '4.3', '4.8', '89.5', '0.3', '4.3', '4.5', '3.3', '2.3', '1.0', '1.3', '2.0', '29.0', '0.0', '0.0', '-11.0']

這樣就可以來將第一個分頁的資料儲存到 csv 檔了 :

>>> import csv

>>> csv_file='nba_players_stata_page_1.csv'

>>> with open(csv_file, 'w', newline='') as f:

writer=csv.writer(f)

writer.writerows(rows)

注意, 此處 open() 務必傳入 newline='', 否則用 Excel 開啟 csv 檔時會多出一個空列. 開啟 nba_players_stata_page_1.csv 檔結果如下 :

可見已順利將第一頁存成 csv 檔了.

上面操作的完整程式碼如下 :

# nba_players_stats_1.py

from selenium import webdriver

import csv

driver=webdriver.Firefox()

driver.implicitly_wait(20)

url='https://www.nba.com/stats/players/traditional'

driver.get(url)

try:

accept_btn=driver.find_element('id', 'onetrust-accept-btn-handler')

accept_btn.click()

except Exception as e:

pass

table=driver.find_element('class name', 'Crom_table__p1iZz')

trs=table.find_elements('tag name', 'tr')

ths=trs[0].find_elements('tag name', 'th')

header=[th.text for th in ths if th.text != '']

rows=[]

rows.append(header)

for tr in trs[1:]:

cols=[]

tds=tr.find_elements('tag name', 'td')

for td in tds:

cols.append(td.text)

rows.append(cols)

csv_file='nba_players_stata_page_1.csv'

with open(csv_file, 'w', newline='') as f:

writer=csv.writer(f)

writer.writerows(rows)

如果要將全部分頁都各自存檔可按下一頁鈕重複上面操作. 此按鈕再表格右上方, 在開發人員工具視窗的 Element 頁籤搜尋 "Next Page Button" 即可找到, 它具有 "Pagination_button__sqGoH" 的樣式類別, 搜尋此 class 只找到兩個, 第一個是前一頁按鈕, 第二個便是此下一頁按鈕了 :

此下一頁按鈕 HTML 碼如下 :

所以只要找出具有此樣式類別的按鈕, 按第二個即可 :

>>> page_buttons=driver.find_elements('class name', 'Pagination_button__sqGoH')

>>> len(page_buttons)

>>> page_buttons[0].get_attribute('title')

'Previous Page Button'

>>> page_buttons[1].get_attribute('title') # 確認第二個即是下一頁按鈕

'Next Page Button'

>>> page_buttons[1].click()

這時 Seleneium 開啟的網頁果然已切換至第二頁了 :

重複執行上面的程式碼即可將第二頁球員資料存入 csv 檔中. 但問題是按到最後一頁時下一頁的按鈕雖然還在, 但是按下去沒作用, 如果要用迴圈來做重複按下一頁按鈕的動作, 必須知道總共有幾頁資料, 這可以從前面的下拉式選單的選項數目取得. 在 Element 頁籤中搜尋可知此下拉式選單有一個 class 名稱 DropDown_select__4pIg9 :

但具有此樣式類別名稱的元素有 26 個 :

而分頁選單是其中最後一個 (索引 25), 因此只要取得最後一個下拉式選單的 option 數目, 即可得到頁數 (要減 1, 因第一個選項是 All) :

>>> selects=driver.find_elements('class name', 'DropDown_select__4pIg9')

>>> len(selects)

>>> options=selects[25].find_elements('tag name', 'option')

>>> len(options)

>>> [option.text for option in options]

['All', '1', '2', '3', '4', '5']

>>> pages=len(options) - 1

>>> pages

完整程式碼如下 :

# nba_players_stats_2.py

from selenium import webdriver

import csv

import time

driver=webdriver.Firefox()

driver.implicitly_wait(10)

url='https://www.nba.com/stats/players/traditional'

driver.get(url)

try:

accept_btn=driver.find_element('id', 'onetrust-accept-btn-handler')

accept_btn.click()

except Exception as e:

pass

selects=driver.find_elements('class name', 'DropDown_select__4pIg9')

options=selects[25].find_elements('tag name', 'option')

pages=len(options) - 1

print(f'總頁數: {pages}')

for page in range(pages):

print(f'擷取第 {page + 1} 頁 ...')

table=driver.find_element('class name', 'Crom_table__p1iZz')

trs=table.find_elements('tag name', 'tr')

ths=trs[0].find_elements('tag name', 'th')

header=[th.text for th in ths if th.text != '']

rows=[]

rows.append(header)

for tr in trs[1:]:

cols=[]

tds=tr.find_elements('tag name', 'td')

for td in tds:

cols.append(td.text)

rows.append(cols)

csv_file=f'nba_players_stata_page_{page + 1}.csv'

with open(csv_file, 'w', newline='') as f:

writer=csv.writer(f)

writer.writerows(rows)

print(f'第 {page + 1} 頁已存檔 {csv_file}')

class_name='Pagination_button__sqGoH'

page_buttons=driver.find_elements('class name', class_name)

page_buttons[1].click()

time.sleep(1)

print('NBA 球員資料已擷取存檔完成!')

driver.close()

執行結果 :

>>> %Run nba_players_stats_2.py

總頁數: 5

擷取第 1 頁 ...

第 1 頁已存檔 nba_players_stata_page_1.csv

擷取第 2 頁 ...

第 2 頁已存檔 nba_players_stata_page_2.csv

擷取第 3 頁 ...

第 3 頁已存檔 nba_players_stata_page_3.csv

擷取第 4 頁 ...

第 4 頁已存檔 nba_players_stata_page_4.csv

擷取第 5 頁 ...

第 5 頁已存檔 nba_players_stata_page_5.csv

NBA 球員資料已擷取存檔完成!

也可以操控下拉式選單來依序選擇分頁, 這就要用到 Select 類別了, 參考 :

# Python 學習筆記 : Selenium 4 用法 (中)

# nba_players_stats_3.py

from selenium import webdriver

from selenium.webdriver.support.select import Select

import csv

import time

driver=webdriver.Firefox()

driver.implicitly_wait(10)

url='https://www.nba.com/stats/players/traditional'

driver.get(url)

try:

accept_btn=driver.find_element('id', 'onetrust-accept-btn-handler')

accept_btn.click()

except Exception as e:

pass

selects=driver.find_elements('class name', 'DropDown_select__4pIg9')

page_select=Select(selects[25]) # 分頁下拉式選單

options=page_select.options # 選項 option 物件串列

pages=len(options) - 1 # 要扣掉第一個 All 選項

print(f'總頁數: {pages}')

for page in range(pages):

page_select.select_by_visible_text(str(page + 1)) # 選擇分頁

print(f'擷取第 {page + 1} 頁 ...')

table=driver.find_element('class name', 'Crom_table__p1iZz')

trs=table.find_elements('tag name', 'tr')

ths=trs[0].find_elements('tag name', 'th')

header=[th.text for th in ths if th.text != '']

rows=[]

rows.append(header)

for tr in trs[1:]:

cols=[]

tds=tr.find_elements('tag name', 'td')

for td in tds:

cols.append(td.text)

rows.append(cols)

csv_file=f'nba_players_stata_page_{page + 1}.csv'

with open(csv_file, 'w', newline='') as f:

writer=csv.writer(f)

writer.writerows(rows)

print(f'第 {page + 1} 頁已存檔 {csv_file}')

print('NBA 球員資料已擷取存檔完成!')

driver.close()

此處使用 selenium.webdriver.support.select.Select 類別來建立分頁下拉式選單的 Select 物件, 透過其 options 屬性值串列長度即可得到總頁數, 然後在迴圈中呼叫 Select 物件的 select_by_visible_text() 方法切換分頁.

這個範例非常具有挑戰性, 使用了許多 Selenium 爬蟲技巧. 要注意的是, 此網站除了隱私權聲明地跳出視窗外, 還會不定時跳出邀請註冊或其他公告之跳出視窗, 但因種類不確定且不是每次都會出現, 所以就不個別處理了.

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