本教程旨在解决从NBA官网动态页面爬取选秀体测数据时遇到的挑战。针对传统HTML解析工具难以获取JavaScript动态加载内容的问题，文章将深入探讨如何通过分析网络请求，直接调用NBA官方API接口来获取结构化的JSON数据，并利用`pandas`库将其高效转换为易于处理的数据帧，从而实现稳定且高效的数据采集。
例如，对于NBA选秀体测数据页面（https://www.nba.com/stats/draft/combine-anthro），如果直接使用BeautifulSoup去查找
标签，很可能一无所获。这是因为页面上的数据表格是在浏览器端执行JavaScript代码后，通过AJAX请求从一个独立的API接口获取JSON数据，然后动态构建出来的。
2. 解决方案：识别并调用后端API
要解决这类问题，最有效的方法是绕过前端
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检查网络请求： 使用浏览器开发者工具（通常按F12打开），切换到“Network”（网络）选项卡。刷新页面，观察在数据加载过程中发出的XHR/Fetch请求。定位数据接口： 筛选这些请求，查找返回JSON数据且包含目标数据的请求。这些请求的URL通常会包含“stats”、“api”等关键词。分析请求参数与响应结构： 仔细查看该请求的URL、请求方法（GET/POST）、请求头（Headers）和请求体（Payload/Params）。同时，分析其JSON响应的结构，以了解数据是如何组织的。
对于NBA选秀体测数据，通过开发者工具分析发现，页面数据实际上来源于一个名为draftcombineplayeranthro的API接口。
3. 实现数据爬取
一旦确定了API接口及其调用方式，我们就可以使用Python的requests库来模拟浏览器请求，直接获取JSON数据。
3.1 导入所需库
首先，我们需要导入requests库来发送HTTP请求，以及pandas库来处理和组织获取到的数据。
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import requestsimport pandas as pd
3.2 定义API接口与请求参数
NBA的统计API通常需要特定的参数来过滤数据，例如LeagueID和SeasonYear。同时，为了模拟真实浏览器行为，避免被服务器识别为爬虫并拒绝访问，我们还需要设置一些HTTP请求头，如Referer和User-Agent。
# API接口URLurl = "https://stats.nba.com/stats/draftcombineplayeranthro"# 请求参数，用于指定联赛ID和赛季年份# LeagueID: "00" 通常代表NBA# SeasonYear: 例如 "2022-23" 表示2022-2023赛季payload = { "LeagueID": "00", "SeasonYear": "2022-23" # 根据需要修改赛季年份}# 请求头，模拟浏览器行为headers = { "Referer": "https://www.nba.com/", # 模拟请求来源 "User-Agent": "Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36" # 模拟用户代理}
注意： User-Agent字符串应尽可能使用最新的浏览器版本，可以从你的浏览器开发者工具中复制。
3.3 发送请求并解析JSON数据
使用requests.get()方法发送GET请求，并通过params参数传递payload，通过headers参数传递headers。API返回的数据是JSON格式，可以直接通过.json
# 发送GET请求并获取JSON响应response = requests.get(url, params=payload, headers=headers)response.raise_for_status() # 检查请求是否成功（状态码200）data = response.json()
3.4 将JSON数据转换为DataFrame
NBA统计API的JSON响应通常包含一个resultSets列表，其中每个元素代表一个数据集。每个数据集又包含headers（列名）和rowSet（数据行）。我们可以利用这些信息，方便地将数据转换为pandas.DataFrame。
# 从JSON数据中提取列名和数据行# resultSets[0]通常是第一个（或唯一）数据集columns = data["resultSets"][0]["headers"]rows = data["resultSets"][0]["rowSet"]# 创建DataFramedf = pd.DataFrame(rows, columns=columns)
3.5 完整代码示例
import requestsimport pandas as pddef get_nba_combine_anthro_data(season_year="2022-23"): """ 从NBA官方API获取指定赛季的选秀体测数据。 Args: season_year (str): 赛季年份，例如 "2022-23"。 Returns: pd.DataFrame: 包含选秀体测数据的DataFrame。 如果获取失败，则返回None。 """ url = "https://stats.nba.com/stats/draftcombineplayeranthro" payload = { "LeagueID": "00", "SeasonYear": season_year } # 推荐使用最新的User-Agent字符串 headers = { "Referer": "https://www.nba.com/", "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36" } try: response = requests.get(url, params=payload, headers=headers, timeout=10) response.raise_for_status() # 如果状态码不是200，则抛出HTTPError异常 data = response.json() columns = data["resultSets"][0]["headers"] rows = data["resultSets"][0]["rowSet"] df = pd.DataFrame(rows, columns=columns) return df except requests.exceptions.RequestException as e: print(f"请求失败: {e}") return None except KeyError as e: print(f"JSON解析错误，可能API响应结构发生变化: {e}") return None# 调用函数获取数据nba_combine_df = get_nba_combine_anthro_data(season_year="2022-23")if nba_combine_df is not None: print("成功获取NBA选秀体测数据：") print(nba_combine_df.head()) print(f"n数据总行数: {len(nba_combine_df)}") print(f"数据总列数: {len(nba_combine_df.columns)}")
3.6 示例输出
运行上述代码，你将得到一个包含NBA选秀体测数据的pandas.DataFrame，其部分内容如下所示：
成功获取NBA选秀体测数据： TEMP_PLAYER_ID PLAYER_ID FIRST_NAME ... BODY_FAT_PCT HAND_LENGTH HAND_WIDTH0 1630534 1630534 Ochai ... 5.40 8.75 9.501 1631116 1631116 Patrick ... 8.90 8.75 9.502 1631094 1631094 Paolo ... NaN NaN NaN3 1631109 1631109 Mark ... 5.40 9.00 9.754 1630592 1630592 Jalen ... NaN NaN NaN[5 rows x 18 columns]数据总行数: 83数据总列数: 18
4. 注意事项与总结
API稳定性： 官方API接口的URL、参数和JSON响应结构可能会随时间变化。如果代码突然失效，请重新检查NBA官网的网络请求，以获取最新的API信息。请求频率与限制： 频繁或高速的请求可能会触发网站的反爬机制，导致IP被封禁。在实际应用中，应设置合理的请求间隔（例如使用time.sleep()），并考虑使用代理IP池。User-Agent： 保持User-Agent字符串更新，以模拟最新的浏览器行为，有助于降低被识别为爬虫的风险。错误处理： 在实际项目中，应加入更完善的错误处理机制，例如对网络请求失败、JSON解析异常等情况进行捕获和处理。道德与法律： 在进行网络爬取时，务必遵守网站的服务条款（Terms of Service）和当地的法律法规。仅获取公开数据，不进行恶意攻击或滥用资源。
通过直接调用后端API，我们能够高效且稳定地获取NBA选秀体测数据，避免了前端JavaScript渲染带来的复杂性。这种方法不仅适用于NBA官网，也适用于许多其他采用动态加载内容的网站，是现代网络数据采集的重要技术之一。
以上就是Python进阶：高效爬取NBA选秀体测数据的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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