本文用Python從撈月狗網(wǎng)站上面抓取國服各區(qū)及外服王者數(shù)據(jù)信息，然后用R軟件進行數(shù)據(jù)初探及淺析。旨在發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)后面的有趣的東西！愛生活，愛數(shù)據(jù)！

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Python爬取撈月狗數(shù)據(jù)

要抓取的數(shù)據(jù)如下圖所示：

主要包括王者游戲ID，所在區(qū)服，勝點，勝場，負場，勝率，最近狀態(tài)，擅長位置，本命英雄等。由于撈月狗的數(shù)據(jù)是每天更新的，所以不同時間爬取數(shù)據(jù)可能會有所不同。

所用的Python代碼如下：

導入所需要的模塊：

import requests

import re

import pandas as pd

設置頭部信息：

head={'User-Agent':'你自己的頭部信息'}

設置正則來獲取國服王者信息:

rem=re.compile(r'class="subStrTitle"(.*?)/span.*?server"(.*?)/div.*?class="icon-dan"em(.*?)/em.*?span(.*?)em class="color-win"(.*?).*?\tspan//span.*?span(.*?)em class="color-defeat"(.*?)/em.*?"percentage"(.*?)/span.*?/score/(.*?).png.*?color-zhongdan"(.*?)/span.*?alt="(.*?)"/.*?alt="(.*?)"/.*?alt="(.*?)"/',re.S)

展開全文

外服正則用于獲取外服王者信息:

reh=re.compile(r'span class="subStrTitle"(.*?)/span.*?player-server"(.*?)/div.*?em(.*?)/em.*?span(.*?)em.*?win"(.*?)/em/span.*?span.*?span(.*?)em.*?feat"(.*?)/em.*?"percentage"(.*?)/span.*?score/(.*?).png.*?"color-zhongdan"(.*?)/span.*?src="(.*?)".*?src="(.*?)".*?src="(.*?)"',re.S)

獲取國服對應的戰(zhàn)區(qū)，存放在zhanqu_list_cn中:

url_cn='http://www.laoyuegou.com/x/zh-cn/lol/lol/godrank.html?region=cnarea=1'

html_cn = requests.get(url_cn,headers = head)

reg=re.compile(r'class="cn-li.*?href="(.*?)"',re.S)

zhanqu_list_cn=re.findall(reg,html_cn.text)#國服戰(zhàn)區(qū)

獲取外服對應的戰(zhàn)區(qū)，存放在zhanqu_list_en中:

url_en='http://www.laoyuegou.com/x/zh-cn/lol/lol/godrank.html?region=foreignarea=kr'

html_en = requests.get(url_en,headers = head)

ren=re.compile(r'class=" foreign-li.*?href="(.*?)"',re.S)

zhanqu_list_en=re.findall(ren,html_en.text)

定義下載中國戰(zhàn)區(qū)數(shù)據(jù)的函數(shù):

def updown_cn(zhanqu_list_cn):

for zhanqu in zhanqu_list_cn:

for m in range(1,11):

url=zhanqu+'page='+str(m)

im = requests.get(url,headers = head)

if im.status_code == 200:

data=re.findall(rem,im.text) #得到數(shù)據(jù)rem代表國服數(shù)據(jù)

data=pd.DataFrame(data)

data.to_csv('/home/wajuejiprince/文檔/LOLDT/LOLDT.csv', header=False, index=False,mode='a+')#寫入csv文件,'a+'是追加模式

data=[]

定義下載外服戰(zhàn)區(qū)數(shù)據(jù)的函數(shù):

def updown_en(zhanqu_list_en):

for zhanqu in zhanqu_list_en:

for m in range(1,11):

url=zhanqu+'page='+str(m)

im = requests.get(url,headers = head)

if im.status_code == 200:

data=re.findall(reh,im.text) #得到數(shù)據(jù)reh代表外服數(shù)據(jù)

data=pd.DataFrame(data)

data.to_csv('/home/wajuejiprince/文檔/LOLDT/LOLDT.csv', header=False, index=False,mode='a+')#寫入csv文件,'a+'是追加模式

data=[]

下載數(shù)據(jù):

updown_cn(zhanqu_list_cn) #下載中國戰(zhàn)區(qū)數(shù)據(jù)

updown_en(zhanqu_list_en) #下載外服戰(zhàn)區(qū)數(shù)據(jù)

下載下來的數(shù)據(jù)保存格式是CSV格式，內容如下圖所示：

經(jīng)過翻看數(shù)據(jù)，只找到幾條格式異常數(shù)據(jù)（已經(jīng)手動刪除）。

R語言數(shù)據(jù)初探

下面用R軟件來分析數(shù)據(jù)，看看能否發(fā)現(xiàn)一些有趣的事情！

導入分析是要用的R語言程序包：

library(data.table)

library(plotly)

library(magrittr)

library(wordcloud2)

導入數(shù)據(jù):

dt=fread(file.choose())

國服數(shù)據(jù):

dt_cn=dt[1:2500] #也就是前2500個

外服數(shù)據(jù):

dt_en=dt[2501:4480]

各個戰(zhàn)區(qū)王者數(shù)量(國服):

dt_cn[,.(.N),by=.(所在戰(zhàn)區(qū))]

所在戰(zhàn)區(qū) N

1: 艾歐尼亞 90

2: 祖安 80

3: 諾克薩斯 80

4: 班德爾城 90

5: 皮爾特沃夫 90

...................

25: 扭曲叢林 99

26: 教育網(wǎng)專區(qū) 25

27: 巨龍之巢 90

28: 男爵領域 90

29: 峽谷之巔 80

所在戰(zhàn)區(qū) N

概覽數(shù)據(jù)(國服):

summary(dt_cn[,.(.N),by=.(所在戰(zhàn)區(qū))])

所在戰(zhàn)區(qū) N

Length:29 Min. : 25.00

Class :character 1st Qu.: 80.00

Mode :character Median : 90.00

Mean : 86.21

3rd Qu.: 90.00

Max. :100.00

#王者最少的區(qū)

dt_cn[,.(.N),by=.(所在戰(zhàn)區(qū))][N==25]

所在戰(zhàn)區(qū) N

1: 教育網(wǎng)專區(qū) 25

#王者有100人的區(qū)(最多也就100人)

dt_cn[,.(.N),by=.(所在戰(zhàn)區(qū))][N==100]

所在戰(zhàn)區(qū) N

1: 均衡教派 100

2: 守望之海 100

外服王者數(shù)量:

plot_ly(dt_en[,.(.N),by=.(所在戰(zhàn)區(qū))],x=~所在戰(zhàn)區(qū),y=~N,type="bar")

外服王者數(shù)量較多(相對于國服一個區(qū)),可能原因是有的外服就一個服務器,比如韓國,另外也和撈月狗統(tǒng)計的數(shù)據(jù)有關.

國服各區(qū)平均勝點：

dt_cn[,.(mean=mean(勝點)),by=.(所在戰(zhàn)區(qū))]

這里并不能看出艾歐尼亞是最強的戰(zhàn)區(qū)。

王者平常都是處于什么游戲狀態(tài):

wordcloud2(dt_cn[,.(.N),by=.(最近狀態(tài))])

英雄聯(lián)盟的評價等級是這樣遞增的D-，D，D+；C-，C，C+；B-，B，B+；A-，A，A+；S-，S，S+！大部分王者的最近狀態(tài)往往都是S級別的狀態(tài)?？上У氖窃摂?shù)據(jù)集中沒有其他段位的數(shù)據(jù),如果有的話還可以比較一下各個段位玩家的平時的游戲狀態(tài)。

王者擅長的位置：

各個大區(qū)的王者比較喜歡打野和上單的位置。這兩個位置也是英雄聯(lián)盟中承受傷害比較多的位置，也可以說他們可能更傾向于玩"肉"一點的英雄吧。這樣的英雄也是在職業(yè)聯(lián)賽中經(jīng)常說的容錯率比較高。換句話說也就是:又肉又有輸出型的英雄。

王者玩家本命英雄(當前版本2017.08.05)：

#由于在爬去數(shù)據(jù)的時候有的本命英雄不是我們預想的,在這里將其刪除(也就3~4個).

dt_all=fread(file.choose())

dt_cn-dt_all[1:2497]

dt_1-dt_cn[,本命英雄1]

dt_2-dt_cn[,本命英雄2]

dt_3-dt_cn[,本命英雄3]

all_hero-c(dt_1,dt_2,dt_3) #所有的英雄

table(all_hero)%%data.frame()%%wordcloud2(shape='star')

#以星型方式繪制云圖。

不愧是王者玩家，玩盲僧這樣”騷氣“操作的英雄。。。。。。（由于外服的本命英雄在爬取的時候爬到的都是一些圖片鏈接，不方便可視化，所以以上云圖不含外服數(shù)據(jù)）

總結：

朋友們聽我一句勸，放下游戲吧， 出去走走， 讀幾頁自己喜歡的書，去自己喜歡的地方走走，陪陪喜歡的人，晚上無聊的時候 約幾個朋友出去喝喝茶，聊聊天， 真的一天下來，你會發(fā)現(xiàn)還是玩游戲有意思！

關于作者：

姓名：麥艷濤網(wǎng)名：挖掘機小王子個人網(wǎng)站：挖掘機小王子微信：Gorgon---MedusaQQ郵箱：WaJueJiPrince@qq.com個人簡介：數(shù)據(jù)分析愛好者