摘要：令人遺憾的是，中獎者最終未現身領獎，萬元大獎成為棄獎。經中山市福彩中心查證，這是中國福彩史上金額第二大的棄獎。根據彩票管理條例實施細則的有關規定，這次的萬元棄獎獎金將被納入彩票公益金。獲取的數據可以保存在本地。

目錄
0 引言
1 環境
2 需求分析
3 代碼實現
4 后記

上周被一則新聞震驚到了，《2454萬元大獎無人認領！福彩史上第二大棄獎在廣東中山產生 》，在2019年5月2日開獎的雙色球中，廣東中山一位彩民博中2454萬元，兌獎時間截至2019年7月1日。

令人遺憾的是，中獎者最終未現身領獎，2454萬元大獎成為棄獎。經中山市福彩中心查證，這是中國福彩史上金額第二大的棄獎。根據《彩票管理條例實施細則》的有關規定，這次的2454萬元棄獎獎金將被納入彩票公益金。

一直在為福彩做貢獻的我，啥時候能攤上這樣的好事啊。于是我用Python生成了一組雙色球的號碼……

操作系統：Windows

Python版本：3.7.3

隨機生成一組雙色球的號碼，我們可以借助random函數，如下：

import random

def ball():
    ball_list=[]
    while 1:
        a=random.randint(1,33)
        if a not in ball_list:
            ball_list.append(a)
        if len(ball_list)==6:
            break

    ball_list.sort()
    ball_list.append(random.randint(1,16))
    print(ball_list)


ball()

但要知道，這么搞的話，絲毫不會有什么中獎的，因為太隨機了……

經歷過高考的人，肯定都知道三年模擬五年高考。要知道彩票中獎概率很低的，所以我們在這里先分析下歷年的數據，借助往年的數據來“精準”地推算下一期中獎號碼。

我們通過這個網站來查詢彩票的歷史開獎信息。

http://kaijiang.zhcw.com/zhcw...

我們點擊下一頁，看看網址鏈接是否有規律

http://kaijiang.zhcw.com/zhcw...

http://kaijiang.zhcw.com/zhcw...

http://kaijiang.zhcw.com/zhcw...

http://kaijiang.zhcw.com/zhcw...

http://kaijiang.zhcw.com/zhcw...

不難發現，可以將目標網址拆分如下：

url_part = "http://kaijiang.zhcw.com/zhcw/html/ssq/list"
url = url_part + "_" + str(i) + ".html"

而 i 對應的正好是頁碼信息，我們借助開發調試工具，來看看頁數的信息怎么獲取：

記錄下這里的元素信息。

接下來，我們需要抓取每一頁中的具體開獎信息。我們繼續通過開發者工具分析出每期開獎信息。

我們依次記錄下每期的開獎日期對應的元素信息：

開獎的批次對應的元素信息：

中獎號碼對應的元素信息：

有了這些元素信息之后，接下來就是代碼的具體實現。

在這里，我們獲取網頁的請求使用 requests 模塊；解析網址借助 beautifulsoup4 模塊。因為都是第三方模塊，如環境中沒有可以使用 pip 進行安裝。

pip install requests
pip install beautifulsoup4
pip install lxml

模塊安裝好之后，進行導入

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

我們需要先在首頁中，拿到頁數信息

# 發起請求
basic_url = "http://kaijiang.zhcw.com/zhcw/html/ssq/list_1.html"
headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/75.0.3770.100 Safari/537.36"
}
response = requests.get(basic_url, headers=headers, timeout=10)
response.encoding = "utf-8"
htm = response.text

# 解析內容
soup = BeautifulSoup(htm, "html.parser")

# 獲取頁數信息
page = int(soup.find("p", attrs={"class": "pg"}).find_all("strong")[0].text)


接下來，我們就可以根據規律組裝好我們的URL：

url_part = "http://kaijiang.zhcw.com/zhcw/html/ssq/list"

for i in range(1, page+1):
    url = url_part + "_" + str(i) + ".html"

拿組裝后的url發起請求，并獲取每頁中各期的開獎信息：

res = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
res.encoding = "utf-8"
context = res.text
soups = BeautifulSoup(context, "html.parser")

if soups.table is None:
    continue
elif soups.table:
    table_rows = soups.table.find_all("tr")
    for row_num in range(2, len(table_rows)-1):
        row_tds = table_rows[row_num].find_all("td")
        ems = row_tds[2].find_all("em")
        result = row_tds[0].string +", "+ row_tds[1].string +", "+ems[0].string+" "+ems[1].string+" "+ems[2].string+" "+ems[3].string+" "+ems[4].string+" "+ems[5].string+", "+ems[6].string
        print(result)

這樣，我們就完成了對每一頁中各期開獎數據的獲取。獲取的數據可以保存在本地。

def save_to_file(content):
    with open("ssq.txt", "a", encoding="utf-8") as f:
        f.write(content + "
")

我們在獲取每期的開獎數據的同時，記錄下紅藍球出現的號碼信息。

# 定義兩個變量, 用于記錄歷史開獎信息中的紅球、藍球號碼信息
red_num = [] 
blue_num = []

red_num.append(ems[0].string) # 紅色球1
red_num.append(ems[1].string) # 紅色球2
red_num.append(ems[2].string) # 紅色球3
red_num.append(ems[3].string) # 紅色球4
red_num.append(ems[4].string) # 紅色球5
red_num.append(ems[5].string) # 紅色球6
blue_num.append(ems[6].string) # 藍色球

統計出各個號碼出現次數信息：

red_count = Counter(red_num)
blue_count = Counter(blue_num)

接下來我們可以根據紅藍號碼出現的頻率進行排序，并推測出幾組雙色球號碼信息：

# 按照出現頻率順序
red_sorted = sorted(red_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=False)
blue_sorted = sorted(blue_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=False)

red = red_sorted[0:6]
blue = blue_sorted[0:3]

red = list(map(lambda x:x[0], red))
blue = list(map(lambda x:x[0], blue))

red.sort()
blue.sort()

print("號碼高頻-1注："+str(red)+" | "+blue[0])
print("號碼高頻-2注："+str(red)+" | "+blue[1])
print("號碼高頻-3注："+str(red)+" | "+blue[2])

當然了，也可以輸出反序輸出，中獎號碼出現頻率較低的幾組，只需要設置 reverse=True 即可。

這里根據藍色球各號碼出現的次數，作了張直方圖，可以很直觀到藍色球各號碼出現的頻率。

有人會問了，這樣預測出的中獎號碼，中獎概率究竟有多大呢？

這個，我可說不清楚，只有買了才會知道……小心錯過一個億喲！

好了，以上就是本篇全部內容。

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