Comments 6
"Доходы", надо сказать ,скромные)
Да вроде как кажется, что доходов то и нет. А только расходы)
Я на самом деле тоже писал что-то подобное. Но только парсил я футбольные стату (голы, угловые, оффсайды, фолы, пенальти и тд) с championat.com! А там ребята выставляли лимиты на запросы и приходилось долго упорно подбирать таймауты. И делалось это на aiohttp, celery. Результаты разбирал с помощью BeatifulSoup!
Ну а так тема для меня интересна. Буду ждать следующую статью
Да это я в сарказм попытался)
Много сервисов существует достойных со статистикой, по футболу flashscore опять же(soccer24.com), whoscored.com, sofascore.com - они берут данные у поставщиков типо sportradar и тд, и судя по всему могут позволить выдержать лишних пару десятков тысяч запросов за день от всяких любителей парсеров)) championat более интересен как новостной протал имхо.
Спасибо за проявленный интерес)
Интересная статья и тема. Есть ли что-то подобное для большого тенниса?
Да вообщем-то без проблем можно этот же парсер, с этого же сайта(flashscore, клон для тенниса - tennis24.com) подстроить.
0)Оформляем понимание что именно будем парсить(какие данные конкретно) - чтоб понять, как будут выглядеть таблицы. В теннис возможно будут интересны очки внутри гейма, очки тай-брейка и тд
1) в статье есть ссылка на репу github
2) так же собираются руками ссылки на интересующие теннисные чемпионаты(например, мужские ATP Australian Open и тд, женские WTA Australian Open и тд)
3)link_collector - тот же самый остается, можно променять количество сезонов если хочется
4)в папку sport_handler создаем новый класс tennis_handler, меняем там под теннис методы(относительно basketball_handler) для создания таблиц, обработки счета, обработки коэффициентов(если нужно).
5)В принципе все - проблемы будут только с парным теннисом если пытаться собрать статистику на каждого игрока отдельно(придется писать некоторую дополнительную логику), если пару рассматривать как команду - проблем нет.
Python для gambling'a. Часть 1 — Сбор данных