nba数据中心（NBA官方怎么保存录像每场比赛的录像都保存下来吗）

本文目录

• NBA官方怎么保存录像每场比赛的录像都保存下来吗
• 如何用python爬取nba数据中心的数据
• 哪个网站能看到NBA本赛季各个球员的合同和薪水情况

NBA官方怎么保存录像每场比赛的录像都保存下来吗

不是官方保存录像，而是每只球队都有摄像师，他们报自己拍摄的而录像交给球队共球队专门使用。比如回去分析球员在场上的跑位一记投篮时机，还有就是阅读对方的防守，研究对方球员的技术特点以供下一场交锋的时候使用。有时候nba官方为了向海外推销nba也自己剪辑一些录像以供使用。这些录像使用完以后就销毁了。

如何用python爬取nba数据中心的数据

爬取的网站为：stat-nba.com，本文爬取的是NBA2016-2017赛季常规赛至2017年1月7日的数据

改变url_header和url_tail即可爬取特定的其他数据。

源代码如下：

 view plain copy

• #coding=utf-8  

• import sys  

• reload(sys)  

• sys.setdefaultencoding(’utf-8’)  

• import requests  

• import time  

• import urllib  

• from bs4 import BeautifulSoup  

• import re  

• from pyExcelerator import *  

• def getURLLists(url_header,url_tail,pages):  

• """ 

• 获取所有页面的URL列表 

• """  

• url_lists =   

• url_0 = url_header+’0’+url_tail  

• print url_0  

• url_lists.append(url_0)  

• for i in range(1,pages+1):  

• url_temp = url_header+str(i)+url_tail  

• url_lists.append(url_temp)  

• return url_lists  

• def getNBAAllData(url_lists):  

• """ 

• 获取所有2017赛季NBA常规赛数据 

• """  

• datasets =   

• for item in url_lists:  

• data1 = getNBASingleData(item)  

• datasets.extend(data1)  

• #去掉数据里的空元素  

• for item in datasets:  

• if len(item) == 0:  

• datasets.remove(item)  

• return datasets  

• def getNBASingleData(url):  

• """ 

• 获取1个页面NBA常规赛数据 

• """  

• QueryType=game&order=1&crtcol=date_out&GameType=season&PageNum=3000&Season0=2016&Season1=2017’  

• # html = requests.get(url).text  

• html = urllib.urlopen(url).read()  

• # print html  

• soup = BeautifulSoup(html)  

• data = soup.html.body.find(’tbody’).text  

• list_data = data.split(’\n’)  

• # with open(’nba_data.txt’,’a’) as fp:  

• #     fp.write(data)  

• # for item in list_data:  

• #     if len(item) == 0:  

• #         list_data.remove(item)  

• return list_data  

• def saveDataToExcel(datasets,sheetname,filename):  

• book = Workbook()  

• sheet = book.add_sheet(sheetname)  

• sheet.write(0,0,u’序号’)  

• sheet.write(0,1,u’球队’)  

• sheet.write(0,2,u’时间’)  

• sheet.write(0,3,u’结果’)  

• sheet.write(0,4,u’主客’)  

• sheet.write(0,5,u’比赛’)  

• sheet.write(0,6,u’投篮命中率’)  

• sheet.write(0,7,u’命中数’)  

• sheet.write(0,8,u’出手数’)  

• sheet.write(0,9,u’三分命中率’)  

• sheet.write(0,10,u’三分命中数’)  

• sheet.write(0,11,u’三分出手数’)  

• sheet.write(0,12,u’罚球命中率’)  

• sheet.write(0,13,u’罚球命中数’)  

• sheet.write(0,14,u’罚球出手数’)  

• sheet.write(0,15,u’篮板’)  

• sheet.write(0,16,u’前场篮板’)  

• sheet.write(0,17,u’后场篮板’)  

• sheet.write(0,18,u’助攻’)  

• sheet.write(0,19,u’抢断’)  

• sheet.write(0,20,u’盖帽’)  

• sheet.write(0,21,u’失误’)  

• sheet.write(0,22,u’犯规’)  

• sheet.write(0,23,u’得分’)  

• num = 24  

• row_cnt = 0  

• data_cnt = 0  

• data_len = len(datasets)  

• print ’data_len:’,data_len  

• while(data_cnt《 data_len):  

• row_cnt += 1  

• print ’序号:’,row_cnt  

• for col in range(num):  

• # print col  

• sheet.write(row_cnt,col,datasets)  

• data_cnt += 1  

• book.save(filename)  

• def writeDataToTxt(datasets):  

• fp = open(’nba_data.txt’,’w’)  

• line_cnt = 1  

• for i in range(len(datasets)-1):  

• #球队名称对齐的操作：如果球队名字过短或者为76人队是 球队名字后面加两个table 否则加1个table  

• if line_cnt % 24 == 2 and len(datasets == u’费城76人’:  

• fp.write(datasets+’\t\t’)  

• else:  

• fp.write(datasets+’\t’)  

• line_cnt += 1  

• if line_cnt % 24 == 1:  

• fp.write(’\n’)  

• fp.close()  

• if __name__ == "__main__":  

• pages = int(1132/150)  

• url_header = ’hp?page=’  

• url_tail = ’&QueryType=game&order=1&crtcol=date_out&GameType=season&PageNum=3000&Season0=2016&Season1=2017#label_show_result’  

• url_lists = getURLLists(url_header,url_tail,pages)  

• datasets = getNBAAllData(url_lists)  

• writeDataToTxt(datasets)  

• sheetname = ’nba normal data 2016-2017’  

• str_time = time.strftime(’%Y-%m-%d’,time.localtime(time.time()))  

• filename = ’nba_normal_data’+str_time+’.xls’  

• saveDataToExcel(datasets,sheetname,filename)  

哪个网站能看到NBA本赛季各个球员的合同和薪水情况

网易NBA频道就能看到，点开每一支球队的球员列表，都有显示该球员当季的薪水NBA每个球员的薪水是需要公布出来的，这跟足球不同，足球员薪水都是媒体通过一些渠道得到的，准确性虽然也比较高，但NBA好歹是官方公布的。