def crear_calendario(temp, path):
global partidos_df
page_soup = BS(uOpen(path).read(), 'html.parser')
rounds = page_soup.find_all('div',
{'class': 'jornada calendarioInternacional'})
for r in rounds:
rnd = r.caption.text # Get the name of the round i.e. Jornada 1
matches = r.findAll('tr') # Find all the matches in that round
for j, match in enumerate(matches[1:]):
loc = match.find('td', {'class': 'local'}).span.text
away = match.find('td', {'class': 'visitante'}).span.text
loc, away = limpiar_nombre(loc), limpiar_nombre(away)
loc, away = buscar_equivalencia(loc), buscar_equivalencia(away)
res = pd.DataFrame([[rnd, j + 1, loc, away]],
columns=list(partidos_df))
partidos_df = partidos_df.append(res)
partidos_df = partidos_df.reset_index()
partidos_df.drop('index', axis=1, inplace=True)
def crear_calendario(temp, path):
global partidos_df
page_soup = BS(uOpen(path).read(), 'html.parser')
jornadas = page_soup.find_all('div',{'class': 'jornada-calendario-historico'})
for jornada in jornadas:
numero_jornada_y_fecha = jornada.div.text
jor, fecha = filtrar_jornada(numero_jornada_y_fecha)
partidos = jornada.findAll('td')
for j, partido in enumerate(partidos):
resultado = partido.text
eq_loc, eq_vis, gol_loc, gol_vis = filtrar_resultado(resultado)
eq_loc, eq_vis = limpiar_nombre(eq_loc), limpiar_nombre(eq_vis)
eq_loc, eq_vis = buscar_equivalencia(eq_loc), buscar_equivalencia(eq_vis)
res = pd.DataFrame([[temp, jor, j+1, fecha, eq_loc, eq_vis, gol_loc, gol_vis]],
columns=list(partidos_df))
partidos_df = partidos_df.append(res)
partidos_df = partidos_df.reset_index()
partidos_df.drop('index', axis=1, inplace=True)
def limpiar_accion(minuto, jugador):
mi = minuto.replace('Min. ', '')
ju = jugador.replace(minuto, '')
ju = limpiar_nombre(ju, [], stopwords=matches_stopwords)
ju = ju.replace('()', '').rstrip()
return mi, ju
refs_page = BS(uOpen(url_std).read(), 'html.parser')
tabla = refs_page.find('table', {'class': 'standard_tabelle'})
filas = tabla.findAll('tr')[1:-1]
for fila in filas:
#fila = filas[0]
temporada = temp
datos = fila.findAll('td')
nombre = datos[1].text
sub_url = datos[1].a['href']
sub_page = BS(uOpen('http://www.livefutbol.com' + sub_url).read(), 'html.parser')
cuadro = sub_page.find('table', {'class': 'standard_tabelle yellow'})
equipo = buscar_equivalencia(limpiar_nombre(cuadro.findAll('a')[-1].text))
capacidad = int(datos[5].text.replace('.', ''))
estadio = pd.DataFrame([[temporada, nombre, equipo, capacidad]], columns=list(estadios_df))
estadios_df = estadios_df.append(estadio)
except: print('Error para url: ' + url_std)
estadios_df = estadios_df.reset_index()
estadios_df.drop('index', axis=1, inplace=True)
# Exportar a Excel
url = url_jornadas[0]
page = BS(uOpen(url).read(), 'html.parser')
page.find('main')
partidos = page.find('div', {'class': 'resultados borde-caja'})
partidos = partidos.find('table')
partidos = partidos.findAll('tr')
for n, partido in enumerate(partidos):
eq_loc = partido.find('td', {'class':'equipo-local'}).text
eq_vis = partido.find('td', {'class':'equipo-visitante'}).text
eq_loc, eq_vis = limpiar_nombre(eq_loc), limpiar_nombre(eq_vis)
eq_loc, eq_vis = buscar_equivalencia(eq_loc), buscar_equivalencia(eq_vis)
resultado = partido.find('td', {'class':'resultado'}).text
gol_loc, gol_vis = resultado.split('-')
link_a_stats = partido.attrs['onclick'].split('/')[-2]
url_stats = url + '/' + link_a_stats
try:
stats_page = BS(uOpen(url_stats).read(), 'html.parser')
INFO_PARTIDO = {'class': 'partido borde-caja'}
INFO_ESTADIS = {'table'}
INFO_ARBITRO = {'class': 'col-der'}
client.close()
page_soup = BS(page, 'html.parser')
equipos = page_soup.findAll('li', {'id': 'nombreEquipo'})
print('Tenemos %d equipos' % len(equipos))
teams = list()
equipos_df = pd.DataFrame(columns=['Nombre', 'Escudo', 'Es_url'])
jugadores = list()
jugadores_df = pd.DataFrame(columns=['Equipo', 'Jugador', 'Dorsal'])
for equipo in equipos:
# Extraer información global del equipo
nombre = buscar_equivalencia(limpiar_nombre(equipo.h2.text))
es_url = equipo.img['src']
start1 = time.time()
escudo = url_to_image('http:' + es_url)
teams.append(nombre)
nuevo_equipo = pd.DataFrame([[nombre, escudo, es_url]],
columns=list(equipos_df))
equipos_df = equipos_df.append(nuevo_equipo)
# Extraer la plantilla de jugadores
plantilla = equipo.findAll('li')
# p = plantilla[0]
for p in plantilla: