CBA联赛正进行得如火如荼，而20支CBA球队各自的阵容深度究竟几何？
Scrapy框架 + MongoDB，获取CBA中国男篮所有球队球员的基本信息，以便往后的数据分析使用。

开发环境

• python3.7
• Scrapy框架及其组件
• json模块
• pymongo模块

获取分析：

1.获取球队链接
获取球队链接的网页是通过Ajax技术异步加载得到。
通过抓包发现，所需的数据正是json格式，是理想中的情况。

#解析球队链接：
def parse(self, response):    
        club0 = json.loads(response.text)
        clubs = club0['data']
        baseurl = "https://api-all.9h-sports.com/cba-data/api/cba/v1/league/player-history?clubId={}"
        for oneclub in clubs:
            clubname = oneclub['name']
            clubid = oneclub['club_id']
            cluburl = baseurl.format(clubid)
            print (clubname + cluburl)
            yield scrapy.Request(url=cluburl,callback=self.parsecluburl,dont_filter=True,meta={'clubname':clubname}) 

2.进入各支球队URL链接页面，获取球队名单下所有球员的数据。
通过抓包发现，所需要的球员数据同样是通过Ajax技术异步加载得到，且数据格式也和上一个页面相同，还是json格式的数据。

#解析球员数据
def parsecluburl(self,response0):
        players0 = json.loads(response0.text)
        players = players0['data']
        for player in players:
...

                allitem = items.CbaplayerItem( 
                          playername = playername,
                          playernumber = playernumber,
                          playercountry = playercountry,
                          playerposition = playerposition,
                          playerheight = playerheight,
                          playerweight = playerweight,
                          playerbirth = playerbirth,
                          playerclub = playerclub
                          )
                yield allitem

最后将获取到的所有球员的数据通过pipelines组件存入MongoDB数据库。

#pipelines入库
import pymongo
import json

class CbaplayerPipeline(object):
    def __init__(self):
        self.conn = pymongo.MongoClient(host='127.0.0.1',port=27017) #连接数据库
        self.dbb = self.conn.cbaplayers #创建数据库
        self.dbbcc = self.dbb.cbaplayer0 #创建集合

    def process_item(self, item, spider):
        item = dict(item)
        self.dbbcc.insert(item)
        return item

结果展示：

广东集合！