用100行Python爬虫代码抓取公开的足球数据玩
在《用Python模拟2018世界杯夺冠之路》一文中，我选择从公开的足球网站用爬虫抓取数据，从而建模并模拟比赛，但是略过了爬虫的实施细节。虽然爬虫并不难做，但希望可以让更多感兴趣的朋友自己动手抓数据下来玩，提供便利，今天就把我抓取球探网的方法和Python源码拿出来分享给大家，不超过100行代码。希望球友们能快速get爬虫的技能。
是的，上面就是全部的代码，不到100行。首先，打开球探网2018世界杯球队页面，32个国家队名都列在这个页面里，每个国家点进去都是一页比赛列表数据，我们要爬取的就是这32个页面。那么我们必须分两部分完成：
第一步，找到32个国家队各自的网页链接；
第二步，分别进入32个链接，爬取各自的比赛记录数据。
主程序定义了一个Spider类，你可以理解它就是负责完成爬虫这件事的责任人。在它下面定义了一个方法叫get_team_ids，来完成第一步，它读取这个主页面地址main_url = 'http://zq.win007.com/cn/CupMatch/75.html'，通过xpath的方式先找到所有32个国家队名赋给teams变量，再进一步分解出各自的team_id和team_name，注意，球探网每一个球队的url都由一个team_id构造成，换句话说只要知道team_id便可找到确切的球队链接，这也是网站方便管理那么多链接的一个办法。（比如巴西队的id是778，注意链接http://zq.win007.com/cn/team/CTeamSche/778.html）
随后，Spider类下还定义了一个get_team_data方法，它需要传入两个参数team_id和team_name，就是球队链接和球队名。由它来负责进入一个给定的国家队页面，抓取这个队所有历史比赛数据。比如巴西队，可以看到比赛数据是一条一条列出来，内容是很整齐的，包括赛事名称、比赛时间、主队、客队、比分、还有一切让球、大小球盘口数据等。就像一个excel表格的网页版，实际上，我们真的可以把每一条数据整整齐齐地爬下来，存进一个excel格式里。而且这种整齐的html表单数据很容易爬取，因为格式是固定的。只要从html源码中找到每一个数字对应的源码就可以通过爬虫语言定位到数据。
最后，为了方便，Spider类下的方法get_all_team_data只是把上面两步整合在一起，完成整个数据抓取过程。在最后调用这个爬虫程序时，先初始化爬虫spider = Spider()，然后调用spider.get_all_team_data()即可开始自动爬取32个国家队的历史比赛数据咯。
由于采用了selenium的webdriver接口，它会让python自动模拟人的行为去打开你的浏览器，所以程序一旦运行你会看到你电脑的浏览器将自动打开、自动地跳转链接，跳转32个国家队的页面。最终，它将爬取下来的比赛数据保存进一张csv存到你电脑本地。
此外，这个爬虫程序稍作修改，可以爬取联赛的数据，比如英超2017-2018赛季，所有的比赛记录同样可以抓下来。更牛逼的地方是我发现它其实有100多个国家，3-10个级别联赛，近10年的比赛记录，粗略一算也有小10万场比赛。全部抓下来，比分、赛事、让球等等都有，应该还是挺有趣的。
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