这几天想搞到一个三阶魔方排行榜的数据，官网居然不能导出Excel文件，刚好这几天学了个爬虫，于是爬着玩玩（应该不会进去）。

目标网站：

https://www.worldcubeassociation.org/results/rankings/333/average

准备库

## 准备的库
import pandas as pd # 数据分析库
import requests # 用于发送 HTTP 请求
from lxml import etree # 可以将xml格式的文件转为树状结构

申请访问

如下图：点击 “网络” => “文档” => “average”

点击预览，就能看到排行榜的数据信息. 我们要爬的数据就在这里

点击“标头”，获取 url 和 标头

## 标头
headers = 'user-agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/105.0.0.0 Safari/537.36 Edg/105.0.1343.27'

## 访问地址
url = 'https://www.worldcubeassociation.org/results/rankings/333/average'

r = requests.get(url,headers)

# r.text xml格式 又臭又长就不展示了

data_ml = etree.HTML(r.text) #转成树状结构

寻找规律

接下来就是无聊的寻找环节，点击“元素”

经过不懈的努力，终于看到了 Tymon 的大名，意味着我找到了排行榜的数据。。接下来的工作就轻松了

获取选手排名列表

（话说排行榜的rank不就是1-100的自然数序列么，其实只要 range(1,101) 就行。。）

先看下世界第一 Tymon 的世界排名。。
在目标位置右击，赋值完整的XPath

data_ml.xpath('/html/body/main/div[3]/div[2]/div/div/table/tbody/tr[1]/td[1]/text()')[0] #第一位选手的排名

[out]: '1'

这说明世界第一的Tymon的世界排名是1，太棒了完全吻合

再看看世界第二的 MaxPark，同样的赋值 XPath 信息

data_ml.xpath('/html/body/main/div[3]/div[2]/div/div/table/tbody/tr[2]/td[1]/text()')[0] #第二位选手的排名

[out]: '2'

又完美匹配，同时找到规律，tr[k]就是第k名选手的信息。按照这个规律我们可以得到前100名选手的排名序列：

## 爬取前一百名选手的排名序列
rank_cuber = []
for i in range(100):
    rank_cuber.append(
        int(data_ml.xpath('/html/body/main/div[3]/div[2]/div/div/table/tbody/tr'+'['+str(i+1) + ']'+'/td[1]/text()')[0])
    )
# rank_cuber

获取选手姓名列表

有了上一个试验，下面就得心应手了。同样地，我们先看下世界排名第一Tymon的姓名

data_ml.xpath('/html/body/main/div[3]/div[2]/div/div/table/tbody/tr[1]/td[2]/a/text()') #第一位选手的姓名

[out]: ['Tymon Kolasiński']

完美吻合，下面只需改tr[k]就能知道第k名选手的姓名了。不妨试验一下，中国第一的许瑞航的世界排名是4，我们尝试爬取第4名选手的姓名信息

data_ml.xpath('/html/body/main/div[3]/div[2]/div/div/table/tbody/tr[4]/td[2]/a/text()') #第一位选手的姓名

[out]: ['Ruihang Xu (许瑞航)']

完全正确，下面写个循环爬取前100名选手的姓名

name_cuber = []
for i in range(100):
    name_cuber.append(
        data_ml.xpath('/html/body/main/div[3]/div[2]/div/div/table/tbody/tr'+'['+str(i+1)+']'+'/td[2]/a/text()')[0]
    )
# name_cuber

爬取选手的国籍

过程和上面完全一样，直接上代码

country_cuber = []
for i in range(100):
    country_cuber.append(
        data_ml.xpath('/html/body/main/div[3]/div[2]/div/div/table/tbody/tr'+'['+str(i+1)+']'+'/td[4]/text()')[1]
    )
# country_cuber

爬取成绩

WCA赛事中，选手每一轮都会有五次复原，从而会有五个成绩，这五次成绩的去尾平均就是该选手本轮比赛的平均成绩。下面我将爬取排名前100名选手的最佳的五次成绩和平均成绩。

过程也差不多，不多赘述，直接上代码

solve_cuber = [] # 五次成绩
for i in range(100):
    l = []
    # 取出五次成绩
    for j in range(5):
        l.append(
            data_ml.xpath('/html/body/main/div[3]/div[2]/div/div/table/tbody/tr'+'['+str(i+1)+']'+'/td'+'['+str(6+j)+']'+'/text()')[0]
        )
    solve_cuber.append(l)
# solve_cuber

solve_average_cuber = [] #平均成绩
for i in range(100):
    solve_average_cuber.append(
        data_ml.xpath('/html/body/main/div[3]/div[2]/div/div/table/tbody/tr'+'['+str(i+1)+']'+'/td[3]/text()')[0]
    )
# solve_average_cuber

注：DNF说明该选手这把成绩因某种原因无效

整合成 excel 文件

# 合成数据框
cuber_data = pd.DataFrame({
    '排名' : rank_cuber,
    '姓名' : name_cuber,
    '国籍' : country_cuber,
    '五次成绩' : solve_cuber,
    '去尾平均' : solve_average_cuber,
    })

cuber_data.head()

# 导出为excel文件
cuber_data.to_excel("前100名选手成绩.xlsx")