使用已学习的爬虫知识，爬取https://nba.hupu.com/stats/players网址中的球员数据，

好的，我可以为您提供一些指导来帮助您爬取这个网站上的数据。

首先，我们需要分析该网站的结构和数据。在该网站上，每个球员的数据都被包含在一个表格中，包括球员的头像、姓名、球队、位置和各种统计指标，如得分、篮板、助攻等等。这些表格被放置在网站的不同页面中，我们需要针对每个页面进行爬取。

接下来，我们需要选择一个合适的爬虫工具。Python中有很多强大的爬虫框架，如Scrapy、BeautifulSoup和Requests等。在这里，我们可以使用Requests和BeautifulSoup结合的方式进行爬取。

下面是一个基本的爬虫代码框架，您可以根据需要进行修改和完善：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 定义目标网站的URL和请求头信息
url = 'https://nba.hupu.com/stats/players'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}

# 发送HTTP请求并获取网页内容
r = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser')

# 解析表格数据
table = soup.find('table', {'class': 'players_table'})
rows = table.find_all('tr')
for row in rows:
    data = row.find_all('td')
    if data:
        # 提取数据并保存到数据库或文件中
        print(data[0].text, data[1].text, data[2].text, data[3].text, data[4].text, data[5].text, data[6].text, data[7].text, data[8].text, data[9].text, data[10].text, data[11].text, data[12].text, data[13].text, data[14].text, data[15].text, data[16].text, data[17].text)

这段代码会向https://nba.hupu.com/stats/players发送一个HTTP请求，并获取网页内容。然后，它使用BeautifulSoup解析HTML代码，并找到名为“players_table”的表格。接下来，它会遍历表格中的每一行，并提取每个单元格中的数据。最后，它将数据输出到控制台上。

您可以根据需要修改代码，将数据保存到数据库或文件中，或者对数据进行其他处理。另外，请注意，网站的数据可能会随时发生变化，因此请确保您的爬虫代码能够处理这些变化，并保持良好的爬虫行为。