摘要：創建表格創建工作表創建表頭圖片英雄圖片英雄圖片英雄第一行為表頭第一行是表頭，對應的每一列填充數據行設置行高列英雄圖片，根據獲取英雄名統計次數表格生成，還可以插入柱狀圖。

文章鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/phJzZEQojndY-iNe77RF_w

恭喜OG成為ti8冠軍，很可惜這次偶數年ti8中國隊LGD與冠軍失之交臂。

上學那會兒還是個dota的玩家，現在已經不玩了，對于這種國際性的賽事還是會比較關注的，這篇文章就是爬取ti8期間，bp英雄的統計（b是ban的簡稱：禁止一個英雄上場；p是pick的簡稱：挑選英雄上場）。

python爬蟲之前寫過幾篇文章的，都是用requests+ BeautifulSoup 進行頁面解析獲取數據的。

python itchat 爬取微信好友信息

python爬蟲學習：爬蟲QQ說說并生成詞云圖，回憶滿滿

一如既往的，找到這樣的頁面，但是卻解析不到這些數據。

再仔細一看，原來這些數據是js動態加載渲染的，可以看到是接口請求來的數據，慶幸的是這個接口不需要cookie之類的驗證信息的，直接get請求可以拿到數據，這樣處理起來就方便的，對照頁面可以知道json格式的各字段名。

數據來源是接口，直接

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

通過json.loads 去解析string類型的數據，主要數據格式如下：

{
    total: 402,
    data: [{
        match_id: 4080856812,
        radiant: {
            team_id: 15,
            name: "PSG.LGD",
            tag: "PSG.LGD",
            country_code: "CN",
            score: 34,
            bans: [{ //每個英雄數據
                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"
    }, ...]
}

每個item含radiant、dire ，其中radiant_win: 1,代表radiant 獲勝，0 則代表dire 獲勝。bans里面的是ban的英雄數據列表，picks里面是pick的英雄數據列表。

這里是用循環不斷去請求獲取的，每次的數據是20條，可以改變size改變條數。

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"]:
        # 比賽從8月16開始，小于這個時間生成excel，跳出循環
        if item["end_time"] < "018-08-16 00:00":
            //生成excel
            ...
        return
        //bp數據
        ...

每項里面的bans、picks數據都要處理，每個英雄是一條記錄，重復的就+1，所以給每個英雄count 的屬性，記錄次數。

# item 指radiant 或dire 的bans、picks列表數據
def bp(item, bp_dict):
    if item is None:
        return
    # 遍歷bans 或picks 數據
    for i, bp in enumerate(item):
        key = bp["name"]
        # 如果這個英雄已存在，count+1
        if key in bp_dict.keys():
            bp_dict[key]["count"] = bp_dict[key]["count"] + 1
        else:  # 不存在就記錄一條數據
            bp_dict[key] = copy.deepcopy(bp)
            bp_dict[key].update(count=1)
    return bp_dict

每條英雄數據是個鍵值對字典，鍵是name 屬性即英文名字，值就是bans、picks里的各項英雄數據，順便加上了count 屬性。每個英雄數據存在dict()

{ //每條英雄數據
    name: "tiny",
    name_cn: "小小",
    id: 19,
    count:1
}

分別獲取兩只隊伍bp數據存放

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

也可以統計所有英雄的出場次數，非搬即選bp_list。
還可以獲取冠軍隊伍的bp情況，team_id 即隊伍的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)

以上數據我們得到的是字典，里面有各英雄的bp次數，現在要對這些數據進行排序，按次數從大到小排序，這里就用到sorted()方法

# x[0]是根據鍵排序，x[1]是根據值，這里的值是字典，取["count"]項排序，得到的是元祖的list
new_b_dict = sorted(b_dict.items(), key=lambda x: x[1]["count"], reverse=True)

得到的是數組，生成表格在之前這篇文章中有過使用，這里使用的是xlsxwriter三方庫來操作excel 表格的。

# 創建excel表格
file = xlsxwriter.Workbook("dota.xlsx")
# 創建工作表1
sheet1 = file.add_worksheet("sheet1")
# 創建表頭
headers = ["圖片", "英雄", "ban", "", "圖片", "英雄", "pick", "", "圖片", "英雄", "bp_all"]
for i, header in enumerate(headers):
    # 第一行為表頭
    sheet1.write(0, i, header)

第一行是表頭，對應的每一列填充數據

def insert_data(sheet1, headers, bp_list, col1, col2, col3):
    for row in range(len(bp_list)):  # 行
        # 設置行高
        sheet1.set_row(row + 1, 30)
        for col in range(len(headers)):  # 列
            if col == col1:  # 英雄圖片，根據id獲取
                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:  # 統計次數
                count = bp_list[row][1]["count"]
                sheet1.write(row + 1, col, count)

excel 表格生成，還可以插入柱狀圖。

def insert_chart(file, sheet1, bp_list, name, M, col_x, col_y):
    chart = file.add_chart({"type": "column"})  # 柱狀圖
    chart.add_series({
        "categories": ["sheet1", 1, col_x, len(bp_list), col_x],  # 圖表類別標簽范圍，x軸，這里取英雄的名字，即英雄名字那一列，行數根據數據列表確定
        "values": ["sheet1", 1, col_y, len(bp_list), col_y],  # 圖表數據范圍，y軸，即次數那一列，行數根據數據列表確定
        "data_labels": {"value": True},
    })
    chart.set_title({"name": name})  # 圖表標題
    chart.set_size({"width": 2000, "height": 400})
    chart.set_x_axis({"name": "英雄"})  # x軸描述
    chart.set_y_axis({"name": "次數"})  # y軸描述
    chart.set_style(3)  # 直方圖類型
    sheet1.insert_chart(M, chart)  # 在表格M處插入柱狀圖

效果圖：

這里只是簡單的對數據進行篩選展示，這些數據還是可以用來做更多的數據分析的，數據來源：刀魔數據。
github地址：https://github.com/taixiang/py_dota

最后放上lgd的圖片，希望他們明年能在ti9上再干回來

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