파이썬으로 피파랭킹 크롤링을 해보도록하겠습니다.
먼저 전체 피파랭킹은 피파 공식 홈페이지에서 확인 할 수 있습니다.
그럼 해당 웹페이를 활용해 전체 피파랭킹을 크롤링 해보도록 하겠습니다.
table 태그로 구성되어있으며 rank-table이라는 id값이 지정되어있습니다.
해당 id값으로 데이터를 긁어 오겠습니다.
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
fifa_rank = "https://www.fifa.com/fifa-world-ranking/ranking-table/men/"
fifa_rank_html = requests.get(fifa_rank)
fifa_rank_html_list = BeautifulSoup(fifa_rank_html.content ,"html.parser" ,from_encoding='utf=8')
fifa_rank_list = fifa_rank_html_list.select('#rank-table >tbody>tr')
for obj in fifa_rank_list :
print(obj.find('td', {'class': 'fi-table__rank'}).text,'위 : ', obj.find('span', {'class': 'fi-t__nText'}).text )
아래와 같이 전체 피파랭킹 순위를 확인 할 수 있습니다.
한국의 순위만 따로 뽑고 싶은 경우,
for문 검색으로 한국일경우 break시켜 확인을 할 수 있습니다.
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
fifa_rank = "https://www.fifa.com/fifa-world-ranking/ranking-table/men/"
fifa_rank_html = requests.get(fifa_rank)
fifa_rank_html_list = BeautifulSoup(fifa_rank_html.content ,"html.parser" ,from_encoding='utf=8')
fifa_rank_list = fifa_rank_html_list.select('#rank-table >tbody>tr')
for obj in fifa_rank_list :
if obj.find('span', {'class': 'fi-t__nTri'}).text == 'KOR':
print('한국 피파랭킹 : ' , obj.find('td', {'class': 'fi-table__rank'}).text,'위')
break;
아래 한국피파랭킹을 조회하는 페이지를 직접 호출해서 랭킹을 크롤링 할 수 있습니다.
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
fifa_rank = "https://www.fifa.com/fifa-world-ranking/associations/association/KOR/men/"
fifa_rank_html = requests.get(fifa_rank)
fifa_rank_html_list = BeautifulSoup(fifa_rank_html.content ,"html.parser" ,from_encoding='utf=8')
fifa_rank_list = fifa_rank_html_list.select('.fi-ranking-bignumber')[0]
print('한국피파랭킹 : ',fifa_rank_list.find('span',{'class':'fi-ranking-bignumber--data'}).text.strip() ,'위')
LIST
'python > 크롤링' 카테고리의 다른 글
[python] 파이썬 웹 크롤링 - 5 : 네이트 판 톡커들의 선택 랭킹 (2) | 2019.11.12 |
---|---|
[python] 파이썬 웹 크롤링 - 4 : 프리미어리그 전체 팀 순위 조회(Selenium, BeautifulSoup) (0) | 2019.10.10 |
[python] 파이썬 웹 크롤링 - 3 : 프리미어리그 팀 순위 (0) | 2019.10.10 |
[python] 파이썬 웹 크롤링 - 2 : 네이버 실시간 검색어 (0) | 2019.10.10 |
[python] 파이썬 웹 크롤링 -1 : 네이버 스포츠 댓글많은 뉴스(jupyter notebook, BeautifulSoup) (0) | 2019.10.09 |
최근댓글