استخراج بيانات لاعبي RotoWire باستخدام Python وعرضها كـ DataFrame

في عصر البيانات المتزايد، أصبح استخراج المعلومات من الويب (Web Scraping) أداة أساسية للباحثين والمطورين. يعتبر تجريف بيانات اللاعبين في عالم الرياضة من المواضيع الفرعية المشوقة التي تجذب كثيرين، وخاصة في مجالات الرهانات الرياضية وتحليل الأداء. سنتناول في هذا المقال كيفية استخدام بايثون لجمع معلومات عن اللاعبين من موقع يوفر بيانات الرهانات، مع تحويل هذه البيانات إلى إطار بيانات يمكن استخدامه لاحقًا.

التعرف على الموقع وأهمية البيانات

يهدف الموقع الذي سنتعامل معه إلى توفير معلومات دقيقة وموثوقة عن رهانات اللاعبين، مما يجعله مقصدًا رئيسيًا لمتابعي الرياضة والمراهنين. إن استخراج المعلومات من مثل هذه الصفحات يمكن أن يوفر تحليلات مفيدة ويعزز من فرص اتخاذ قرارات مستنيرة.

الأدوات المطلوبة لعمليات التجريف

للمضي قدمًا في استخراج البيانات، سنحتاج إلى استخدام مكتبتين أساسيتين في بايثون، وهما requests وBeautifulSoup لتجريف البيانات، بالإضافة إلى استخدام Selenium للتعامل مع المحتوى الديناميكي على الشبكة. يمكن استخدام Selenium بشكل خاص عندما يكون المحتوى المطلوب غير متاح بشكل مباشر في HTML.

خطوات استخراج بيانات اللاعبين

سنقوم أولًا بإنشاء بيئة عمل تشمل المكتبات التي نحتاجها. يجب علينا استيراد المكتبات المطلوبة:

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
import pandas as pd

نبدأ بتحضير دالة get_nba_props لجمع البيانات من صفحة اللاعبين:

def get_nba_props():
    driver = webdriver.Chrome()
    driver.get("https://www.rotowire.com/betting/nba/player-props.php")
    data = []
    markets = driver.find_elements(By.CLASS_NAME, "prop-table")
    for market in markets:
        bodies = market.find_elements(By.CLASS_NAME, "webix_ss_body")
        for body in bodies:
            cells = body.find_elements(By.CLASS_NAME, "webix_cell")
            for cell in cells:
                cell_text = cell.text
                data.append(cell_text)
    df = pd.DataFrame(data, columns=['Value'])
    driver.quit()
    return df

هذه الدالة تبدأ بتشغيل متصفح Chrome وتفتح الصفحة المستهدفة، ثم تبحث عن العناصر المختلفة في الجداول. يتم تخزين النص في قائمة بعدها يتم تحويلها إلى إطار بيانات.

التعامل مع البيانات المستخرجة

بعد الحصول على إطار البيانات، يمكننا فرزها أو معالجتها بمختلف الطرق. يمكننا إضافة أعمدة جديدة تشير إلى الأسواق المختلفة أو إجراء تحليلات أخرى مثل حساب المتوسطات أو الإحصائيات المفيدة.

استخدامات إضافية

على الرغم من أن استخدام أدوات مثل Selenium يمكن أن يكون مفيدًا، إلا أنه يجب أيضًا أخذ في الاعتبار أن هناك طرقًا بديلة مثل استخدام واجهات برمجة التطبيقات إذا كانت متاحة. مثل هذا سيوفر علينا الوقت وجهد كتابة الكود لجلب البيانات.

الخاتمة

استخراج البيانات من مواقع مثل هذه يتطلب بعض المهارات الفنية، ولكن بمجرد إتقان الخطوات الأساسية، يمكن الحصول على معلومات قيمة لدعم التحليلات الرياضية والتنبؤات. باستخدام بيثون لجلب بيانات اللاعبين، يمكنك تخصيص المعلومات لتلبية احتياجاتك، مما يعزز من تجربتك ويدعم قراراتك في مجال الرياضة. تعتبر عملية "python – Scraping RotoWire Player Props and Returning Them as a DataFrame" أداة قوية يمكنك استخدامها في العديد من السيناريوهات، مما يجعلها موهبة قيمة لأي مطور أو محلل بيانات.

باختيارك استخدام هذه التقنيات، تفتح أمامك أبواب جديدة للاستفادة من البيانات المتاحة على الإنترنت وتطوير منظومات تحليلات أكثر قوة وفاعلية.