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Se não, aqui está uma atualização: Vamos imaginar que temos uma lista dos seguintes times de futebol 'Barcelona,' 'Madrid' e 'Sevilla'. Se quisermos percorrer esta lista, escrevemos o seguinte. teams_example é o nome da lista de equipes que criamos for team in teams_example está passando por cada equipe da lista print(team) é executado uma vez para cada equipe em nossa lista 'times_example' Se executarmos este código, só obteremos 'Barcelona' porque dissemos ao Python 'imprimir apenas quando a equipe for Barcelona' Selecionando apenas 'futebol' Quebrando o código: Precisamos encontrar os 'eventos de linha única'. Para fazer isso, escreva isto: single_row_events representa cada evento. Normalmente, cada evento possui 1 linha grandparent.find_elements_by_class_name() nos ajuda a encontrar todos os jogos / eventos de futebol dentro do nó 'avós' (neste caso, seção de futebol). Para encontrar o código por trás de uma correspondência, faça o seguinte: Para obter os nomes das equipes e localizar onde estão as probabilidades (odd_events), temos que escrever o seguinte código: for match in single_row_events percorre todas as correspondências dentro da lista 'single_row_events' odd_events represente cada evento com as probabilidades disponíveis match.find_elements_by_class_name(‘EventOddGroup-styles-odd-groups’) nos ajuda a encontrar todos os 'odds_event' em cada partida. Para encontrar o código por trás da 'caixa de probabilidades', faça o seguinte: team.text obtém o atributo de texto dentro do elemento da equipe teams.append(team.text) armazena os nomes das equipes na teams lista que criamos no início. Quebrando o código: Parabéns! Você acabou de raspar seu primeiro site. Existem diferentes opções para ver e manipular os dados que você obteve. Você pode usar bibliotecas CSV para exportar as informações que obteve para o Excel, mas prefiro criar um dicionário a partir das listas que temos e usar o Pandas. O código completo que escrevemos e mais algumas linhas extras para exportá-lo para o Pandas é o seguinte: Este é o básico de web scraping. Com isso, você pode obter a maioria dos dados de sites. No entanto, para obter dados ”dinâmicos” como os encontrados em partidas ao vivo, seria necessário um pouco mais de conhecimento sobre o Selenium.
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