import requests import json import csv import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt url='https://china.nba.cn/stats2/league/playerstats.json' def getJson(url): headers={ 'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/95.0.4638.69 Safari/537.36 Edg/95.0.1020.53' } response = requests.get(url,headers=headers) json_Data = json.loads(response.text) return json_Data def getData(json_data): playerList=[] for item in json_data['payload']['players']: player_dataDict={} #球员名字 name=item['playerProfile']['displayName'] #中文名 #names=item['playerProfile']['displayName'] #出场次数 games=item['statAverage']['games'] #先发 gamesStarted=item['statAverage']['gamesStarted'] #分钟 mins=item['statAverage']['minsPg'] #三分命中 tpm=item['statAverage']['tppct'] #罚球命中 ftm=item['statAverage']['ftpct'] #进攻 offRebs=item['statAverage']['offRebsPg'] #防守 defRebs=item['statAverage']['defRebsPg'] #篮板 rebs=item['statAverage']['rebsPg'] #助攻 assists=item['statAverage']['assistsPg'] #抢断 steals=item['statAverage']['stealsPg'] #盖帽 blocks=item['statAverage']['blocksPg'] #失误 turnovers=item['statAverage']['turnoversPg'] #犯规 fouls=item['statAverage']['foulsPg'] #得分 points=item['statAverage']['pointsPg'] player_dataDict['球员']=name #player_dataDict['球员'] = names player_dataDict['场次']=games player_dataDict['先发']=gamesStarted player_dataDict['出场时间']=mins player_dataDict['三分命中率']=tpm player_dataDict['罚球命中率']=ftm player_dataDict['进攻效率']=offRebs player_dataDict['防守效率']=defRebs player_dataDict['篮板']=rebs player_dataDict['助攻']= assists player_dataDict['抢断']=steals player_dataDict['盖帽']=blocks player_dataDict['失误']=turnovers player_dataDict['犯规']=fouls player_dataDict['得分']=points print(player_dataDict) playerList.append(player_dataDict) return playerList def writeData(playerList): #写入数据 with open('player_data.csv','w',encoding='utf-8',newline='')as f: write=csv.DictWriter(f, fieldnames=['球员','场次','先发','出场时间','三分命中率','罚球命中率', '进攻效率','防守效率','篮板','助攻', '抢断','盖帽','失误','犯规','得分']) write.writeheader() for each in playerList: write.writerow(each) if name == "main": json_Data = getJson(url) playerList=[] playerList += getData(json_Data) writeData(playerList) 为我尽可能详细的解释上述代码并加上注释，要尽可能地详细，里面涉及到地方法，python库等知识点都需要详细讲解

时间: 2023-10-04 09:07:15 浏览: 209
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数据处理Pandas-读取Excel、文本、CSV等不同类型数据-Python实例源码.zip

好的，下面是对该Python代码的详细解释和注释： ```python # 导入需要用到的Python库 import requests import json import csv import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 定义获取Json数据的函数 def getJson(url): headers={ 'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/95.0.4638.69 Safari/537.36 Edg/95.0.1020.53' } response = requests.get(url,headers=headers) # 使用requests库发起GET请求获取数据 json_Data = json.loads(response.text) # 将获取到的数据转换为Json格式 return json_Data # 定义处理Json数据的函数 def getData(json_data): playerList=[] # 定义一个列表用来存储每个球员的数据 for item in json_data['payload']['players']: # 遍历Json数据中的每个球员 player_dataDict={} # 定义一个字典用来存储每个球员的数据 name=item['playerProfile']['displayName'] # 获取球员的名字 games=item['statAverage']['games'] # 获取球员的出场次数 gamesStarted=item['statAverage']['gamesStarted'] # 获取球员的先发次数 mins=item['statAverage']['minsPg'] # 获取球员的出场时间 tpm=item['statAverage']['tppct'] # 获取球员的三分命中率 ftm=item['statAverage']['ftpct'] # 获取球员的罚球命中率 offRebs=item['statAverage']['offRebsPg'] # 获取球员的进攻效率 defRebs=item['statAverage']['defRebsPg'] # 获取球员的防守效率 rebs=item['statAverage']['rebsPg'] # 获取球员的场均篮板数 assists=item['statAverage']['assistsPg'] # 获取球员的场均助攻数 steals=item['statAverage']['stealsPg'] # 获取球员的场均抢断数 blocks=item['statAverage']['blocksPg'] # 获取球员的场均盖帽数 turnovers=item['statAverage']['turnoversPg'] # 获取球员的场均失误数 fouls=item['statAverage']['foulsPg'] # 获取球员的场均犯规数 points=item['statAverage']['pointsPg'] # 获取球员的场均得分数 player_dataDict['球员']=name # 将球员名字存储在字典中 player_dataDict['场次']=games # 将球员出场次数存储在字典中 player_dataDict['先发']=gamesStarted # 将球员先发次数存储在字典中 player_dataDict['出场时间']=mins # 将球员出场时间存储在字典中 player_dataDict['三分命中率']=tpm # 将球员三分命中率存储在字典中 player_dataDict['罚球命中率']=ftm # 将球员罚球命中率存储在字典中 player_dataDict['进攻效率']=offRebs # 将球员进攻效率存储在字典中 player_dataDict['防守效率']=defRebs # 将球员防守效率存储在字典中 player_dataDict['篮板']=rebs # 将球员场均篮板数存储在字典中 player_dataDict['助攻']= assists # 将球员场均助攻数存储在字典中 player_dataDict['抢断']=steals # 将球员场均抢断数存储在字典中 player_dataDict['盖帽']=blocks # 将球员场均盖帽数存储在字典中 player_dataDict['失误']=turnovers # 将球员场均失误数存储在字典中 player_dataDict['犯规']=fouls # 将球员场均犯规数存储在字典中 player_dataDict['得分']=points # 将球员场均得分数存储在字典中 print(player_dataDict) # 输出每个球员的数据 playerList.append(player_dataDict) # 将每个球员的数据字典添加到列表中 return playerList # 定义将数据写入CSV文件的函数 def writeData(playerList): # 写入数据 with open('player_data.csv','w',encoding='utf-8',newline='')as f: write=csv.DictWriter(f, fieldnames=['球员','场次','先发','出场时间','三分命中率','罚球命中率', '进攻效率','防守效率','篮板','助攻', '抢断','盖帽','失误','犯规','得分']) write.writeheader() # 写入CSV文件的表头 for each in playerList: # 遍历每个球员的数据字典 write.writerow(each) # 将每个球员的数据写入CSV文件中 # 主函数 if name == "main": url='https://china.nba.cn/stats2/league/playerstats.json' # 定义NBA官网的数据API接口 json_Data = getJson(url) # 获取Json格式的NBA官网数据 playerList=[] # 定义一个空列表用来存储每个球员的数据 playerList += getData(json_Data) # 处理Json数据，将每个球员的数据添加到列表中 writeData(playerList) # 将每个球员的数据写入CSV文件中 ``` 该代码主要用来从NBA官网获取每个球员的数据并将其写入CSV文件中。下面是该代码的具体步骤： 1. 导入需要用到的Python库：`requests`、`json`、`csv`、`pandas`、`numpy`、`matplotlib.pyplot`。 2. 定义一个函数 `getJson(url)`，用来获取NBA官网的Json数据。其中，`url` 是 NBA 官网的数据API接口，使用 requests 库发送 GET 请求获取数据，然后将获取到的数据转换为 Json 格式并返回。 3. 定义一个函数 `getData(json_data)`，用来处理得到的 Json 数据，提取每个球员的数据并将其存储在一个字典中，最后将每个球员的数据字典添加到一个列表中并返回。在处理每个球员的数据时，需要从 `json_data` 中提取出该球员的各项数据，并将其存储在一个字典中。这里我们只提取了球员的名字、出场次数、先发次数、出场时间、三分命中率、罚球命中率、进攻效率、防守效率、篮板、助攻、抢断、盖帽、失误、犯规、得分等15个数据。 4. 定义一个函数 `writeData(playerList)`，用来将每个球员的数据写入 CSV 文件。在该函数中，首先使用 `csv.DictWriter()` 函数创建一个写入器对象，然后使用 `writeheader()` 函数写入表头，最后遍历每个球员的数据字典，使用 `writerow()` 函数将每个球员的数据写入 CSV 文件中。 5. 在主函数中，定义 NBA 官网的数据API接口，然后使用 `getJson()` 函数获取 Json 格式的NBA官网数据，接着使用 `getData()` 函数处理数据，将每个球员的数据字典添加到一个列表中，最后使用 `writeData()` 函数将每个球员的数据写入 CSV 文件中。 这段代码的核心思想是：使用 requests 库获取 NBA 官网的数据，然后使用 json 库将数据转换为 Json 格式，最后提取每个球员的数据并将其存储在一个字典中，最终将每个球员的数据写入 CSV 文件中。
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import numpy as np 2. 读取数据 python url = 'https://www.dxsbb.com/news/7566.html' df = pd.read_html(url)[0] 3. 删除无用列 python df.drop(['序号'], axis=1, inplace=True) 4. 对...

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管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
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【KUKA系统变量进阶】：揭秘从理论到实践的5大关键技巧

![【KUKA系统变量进阶】：揭秘从理论到实践的5大关键技巧](https://giecdn.blob.core.windows.net/fileuploads/image/2022/11/17/kuka-visual-robot-guide.jpg) 参考资源链接：[KUKA机器人系统变量手册（KSS 8.6 中文版）：深入解析与应用](https://wenku.csdn.net/doc/p36po06uv7?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. KUKA系统变量的理论基础 ## 理解系统变量的基本概念 KUKA系统变量是机器人控制系统中的一个核心概念，它允许
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如何使用Python编程语言创建一个具有动态爱心图案作为背景并添加文字'天天开心（高级版）'的图形界面？

要在Python中创建一个带动态爱心图案和文字的图形界面，可以结合使用Tkinter库（用于窗口和基本GUI元素）以及PIL（Python Imaging Library）处理图像。这里是一个简化的例子，假设你已经安装了这两个库： 首先，安装必要的库： ```bash pip install tk pip install pillow ``` 然后，你可以尝试这个高级版的Python代码： ```python import tkinter as tk from PIL import Image, ImageTk def draw_heart(canvas): heart = I
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基于Swift开发的嘉定单车LBS iOS应用项目解析

资源摘要信息:"嘉定单车汇(IOS app).zip" 从标题和描述中，我们可以得知这个压缩包文件包含的是一套基于iOS平台的移动应用程序的开发成果。这个应用是由一群来自同济大学软件工程专业的学生完成的，其核心功能是利用位置服务（LBS）技术，面向iOS用户开发的单车共享服务应用。接下来将详细介绍所涉及的关键知识点。 首先，提到的iOS平台意味着应用是为苹果公司的移动设备如iPhone、iPad等设计和开发的。iOS是苹果公司专有的操作系统，与之相对应的是Android系统，另一个主要的移动操作系统平台。iOS应用通常是用Swift语言或Objective-C（OC）编写的，这在标签中也得到了印证。 Swift是苹果公司在2014年推出的一种新的编程语言，用于开发iOS和macOS应用程序。Swift的设计目标是与Objective-C并存，并最终取代后者。Swift语言拥有现代编程语言的特性，包括类型安全、内存安全、简化的语法和强大的表达能力。因此，如果一个项目是使用Swift开发的，那么它应该会利用到这些特性。 Objective-C是苹果公司早前主要的编程语言，用于开发iOS和macOS应用程序。尽管Swift现在是主要的开发语言，但仍然有许多现存项目和开发者在使用Objective-C。Objective-C语言集成了C语言与Smalltalk风格的消息传递机制，因此它通常被认为是一种面向对象的编程语言。 LBS（Location-Based Services，位置服务）是基于位置信息的服务。LBS可以用来为用户提供地理定位相关的信息服务，例如导航、社交网络签到、交通信息、天气预报等。本项目中的LBS功能可能包括定位用户位置、查找附近的单车、计算骑行路线等功能。 从文件名称列表来看，包含的三个文件分别是： 1. ios期末项目文档.docx：这份文档可能是对整个iOS项目的设计思路、开发过程、实现的功能以及遇到的问题和解决方案等进行的详细描述。对于理解项目的背景、目标和实施细节至关重要。 2. 移动应用开发项目期末答辩.pptx：这份PPT文件应该是为项目答辩准备的演示文稿，里面可能包括项目的概览、核心功能演示、项目亮点以及团队成员介绍等。这可以作为了解项目的一个快速入门方式，尤其是对项目的核心价值和技术难点有直观的认识。 3. LBS-ofo期末项目源码.zip：这是项目的源代码压缩包，包含了完成单车汇项目所需的全部Swift或Objective-C代码。源码对于理解项目背后的逻辑和实现细节至关重要，同时也是评估项目质量、学习最佳实践、复用或扩展功能的基础。 综合上述信息，"嘉定单车汇(IOS app).zip"不仅仅是一个应用程序的压缩包，它还代表了一个团队在软件工程项目中的完整工作流程，包含了项目文档、演示材料和实际编码，为学习和评估提供了一个很好的案例。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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PROTEUS符号定制指南：个性化元件创建与修改的全面攻略

![PROTEUS符号定制指南：个性化元件创建与修改的全面攻略](https://circuits-diy.com/wp-content/uploads/2020/05/74LS00-pinout.png) 参考资源链接：[Proteus电子元件符号大全：从二极管到场效应管](https://wenku.csdn.net/doc/1fahxsg8um?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. PROTEUS符号定制基础知识 PROTEUS符号定制是电子工程设计中不可或缺的一环，它允许设计者创建和修改电路元件符号，以符合特定的设计需求。本章将为你提供关于PROTEUS符号
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https://www.lagou.com/wn/爬取该网页职位名称，薪资待遇，学历，企业类型，工作地点数据保存为CSV文件的python代码

首先，你需要使用Python的requests库来获取网页内容，然后使用BeautifulSoup解析HTML，提取所需信息。由于这个链接指向的是拉勾网的搜索结果页面，通常这类网站会有反爬虫机制，所以你可能需要设置User-Agent，模拟浏览器访问，并处理可能的登录验证。 以下是一个基本的示例，注意这只是一个基础模板，实际操作可能需要根据网站的具体结构进行调整： ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import csv # 模拟浏览器头信息 headers = { 'User-Agent': 'Mozi