LOL战绩查询

lengyue869

我想根据ID爬取LOL对应的皮肤数量跟最后战绩,但是爬不到数据,路过的大婶帮忙看下
网址:https://fa8.pw/

https://chat18.aichatos.xyz/

1. import requests
   
2. import json
   
3. import pandas as pd
   
4. from datetime import datetime
   
5. import winreg,sys
   
6. from fake_useragent import UserAgent
   
7. 
   
8. #https://luck.92.edri.mobi/links/5DE54B72
   
9. 
   
10. key = winreg.OpenKey(winreg.HKEY_CURRENT_USER,
    
11.                      r'Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Explorer\Shell Folders')
    
12. deskPath = winreg.QueryValueEx(key, "Desktop")[0]
    
13. 
    
14. url_id = "https://luck.92.edri.mobi/shop/shop/getAccount"
    
15. myheaders = {
    
16.     "User-Agent": UserAgent().random
    
17. }
    
18. 
    
19. 
    
20. data_list = []
    
21. lastpage = 0
    
22. allowed_regions = ["卡拉曼达","暗影岛","征服之海","诺克萨斯","战争学院","雷瑟守备","艾欧尼亚","黑色玫瑰"]
    
23. dic_goods={"67310":"1807","67311":"1808","67320":"1817","67328":"1825","67321":"1818","67327":"1824","67313":"1810","67316":"1813","67318":"1815"}
    
24. # dic_goods={"67305":"1802"}#皮肤
    
25. 
    
26. for agent_goodsid,goodsid in dic_goods.items():
    
27.   #获取每个区的总页数
    
28.     mydata = {"agent_goodsid" : agent_goodsid , "goodsid": goodsid, "page": "1", "userid": "959", "type": "new"}
    
29.     html = requests.post(url_id, headers=myheaders, data=mydata).text
    
30.     page = -(-json.loads(html)['count']//10)
    
31.    
    
32.     if page==0:
    
33.         continue     
    
34.     else:
    
35.         daqu=json.loads(html)['data'][0]['number']['2']
    
36.         print(f"{daqu}，page：{page}")   
    
37.    
    
38.     for page_num in range(page):
    
39.         try:
    
40.             mydata = {"agent_goodsid" : agent_goodsid , "goodsid": goodsid, "page": page_num + 1, "userid": "959", "type": "new"}
    
41.             html = requests.post(url_id, headers=myheaders, data=mydata).text
    
42.             text = json.loads(html)['data']
    
43. 
    
44.             if len(text) > 0:
    
45.                 lastpage += 1
    
46. 
    
47.                 for item in text:
    
48.                     area = item['number']['2']
    
49.                     name = item['number']['3']
    
50.                     detail = item['number']['4']
    
51.                     detail=detail.replace('|','----')
    
52. 
    
53.                     if area not in allowed_regions:
    
54.                         continue  # Skip if region not in allowed list               
    
55. 
    
56.                     lst1 = [i for i in detail.split('----')]
    
57.                     if not "英雄:" in lst1[2]:
    
58.                         lst1[2] = "英雄:" + lst1[2]
    
59.                     lst = [i.split(':') for i in lst1 if ":" in i]
    
60. 
    
61.                     data_dict = {"大区": area, "ID": name, **{item[0]: item[1] for item in lst}}
    
62.                     data_dict['页码'] = page_num + 1  # 添加页码字段
    
63.                     data_list.append(data_dict)
    
64.         except Exception as e:
    
65.             print(f"Error occurred: {e}")
    
66.             continue  # Continue to the next iteration if an error occurs
    
67. 
    
68. df = pd.DataFrame(data_list)
    
69. 
    
70. if df.empty:
    
71.     print("没有数据，程序退出。")
    
72.     sys.exit()
    
73. 
    
74. numeric_columns = [column for column in df.columns]
    
75. df[numeric_columns] = df[numeric_columns].apply(pd.to_numeric, errors='ignore')
    
76. df = df[df['皮肤'] > 400]
    
77. 
    
78. 
    
79. if '最后游戏' in df.columns:
    
80.     df = df[df.columns].sort_values(by=["皮肤","最后游戏", "等级"], ascending=[False,True, True])
    
81. else:
    
82.     df = df[df.columns].sort_values(by=["皮肤", "等级"], ascending=[False, True])
    
83. 
    
84. columns = ["页码", "大区", "ID", "等级", "英雄", "皮肤", "单", "组"]
    
85. df=df[columns]
    
86.    
    
87. exl_name = "EZ__PF" if goodsid == "1802" else "EZ"
    
88. 
    
89. current_time = datetime.now().strftime("%m%d__%H.%M")
    
90. with pd.ExcelWriter(f"{deskPath}\\{exl_name}__{current_time}.xlsx", engine='xlsxwriter') as writer:
    
91.     df.to_excel(writer, index=False, sheet_name='Sheet1')
    
92. 
    
93. print(f"共{lastpage}页,数据已保存到桌面。")
    
94. import winsound
    
95. winsound.Beep(440,1000)

复制代码

1. import os
   
2. import sys
   
3. import tkinter as tk
   
4. from tkinter import filedialog
   
5. from datetime import datetime,timedelta
   
6. import requests
   
7. import json
   
8. import pandas as pd
   
9. import hashlib
   
10. from fake_useragent import UserAgent
    
11. import re
    
12. 
    
13. def md5_hash(text):
    
14.     md5 = hashlib.md5()
    
15.     md5.update(text.encode('utf-8'))
    
16.     encrypted_text = md5.hexdigest()
    
17.     return encrypted_text
    
18. 
    
19. url_cx = "https://fa8.pw/api/api.php?act=cx"
    
20. head_cx = {
    
21.     "User-Agent": UserAgent().random,
    
22.     "Cookie": "__51vcke__KEAGaASdi4vVsbMk=1efc3001-fb11-50f9-9147-77f4f6eb3599; __51vuft__KEAGaASdi4vVsbMk=1712214416217; sign=8b8db337e75948fe5bb408040a5d9618; __51uvsct__KEAGaASdi4vVsbMk=15; swl=true; __vtins__KEAGaASdi4vVsbMk=%7B%22sid%22%3A%20%227009469d-4a54-519c-bd22-7eb46204f9e8%22%2C%20%22vd%22%3A%203%2C%20%22stt%22%3A%20199586%2C%20%22dr%22%3A%203335%2C%20%22expires%22%3A%201712976322096%2C%20%22ct%22%3A%201712974522096%7D",
    
23.     "Referer": "https://fa8.pw/"
    
24. }
    
25. 
    
26. dic_dq = {
    
27.     '艾欧尼亚': '1',
    
28.     '比尔吉沃特': '2',
    
29.     '祖安': '3',
    
30.     '诺克萨斯': '4',
    
31.     '德玛西亚': '6',
    
32.     '班德尔城': '5',
    
33.     '皮尔特沃夫': '7',
    
34.     '战争学院': '8',
    
35.     '弗雷尔卓德': '9',
    
36.     '巨神峰': '10',
    
37.     '雷瑟守备': '11',
    
38.     '无畏先锋': '12',
    
39.     '裁决之地': '13',
    
40.     '黑色玫瑰': '14',
    
41.     '暗影岛': '15',
    
42.     '钢铁烈阳': '17',
    
43.     '恕瑞玛': '16',
    
44.     '水晶之痕': '18',
    
45.     '影流': '22',
    
46.     '守望之海': '23',
    
47.     '扭曲丛林': '20',
    
48.     '征服之海': '24',
    
49.     '卡拉曼达': '25',
    
50.     '皮城警备': '27',
    
51.     '巨龙之巢': '26',
    
52.     '均衡教派': '19',
    
53.     '男爵领域': '30',
    
54.     '峡谷之巅': '31'
    
55. }
    
56. 
    
57. # 创建tkinter应用程序
    
58. root = tk.Tk()
    
59. root.withdraw()  # 隐藏tkinter主窗口
    
60. 
    
61. # 获取桌面路径
    
62. desktop_path = os.path.join(os.path.join(os.environ['USERPROFILE']), 'Desktop')
    
63. 
    
64. # 打开文件选择对话框，默认选择桌面路径
    
65. file_path = filedialog.askopenfilename(initialdir=desktop_path)
    
66. root.destroy()
    
67. 
    
68. if file_path == "":
    
69.     sys.exit()
    
70. 
    
71. df = pd.DataFrame(columns=["页码", "大区", "ID", "等级", "英雄", "皮肤", "单", "组", "最后游戏","备注"])
    
72. df1 = pd.read_excel(file_path)
    
73. 
    
74. with pd.ExcelWriter(file_path) as writer:
    
75.     # 将原始数据保存在Excel文件的第二张表中
    
76.     df1.to_excel(writer, sheet_name='原始数据', index=False)
    
77. 
    
78.     # 处理数据并保存在第一张表中
    
79.     pattern = r'\d{4}-\d{2}-\d{2} \d{2}:\d{2}'
    
80. 
    
81.     # 在循环中添加条件
    
82.     for index, row in df1.iterrows():
    
83.         my_skin = row["皮肤"]
    
84.         if my_skin < 450:
    
85.             continue
    
86.         mydq = row["大区"]
    
87.         mydq_num = dic_dq.get(row["大区"], "")  # 获取大区名称对应的编号，如果找不到，默认为空字符串
    
88.         myname = row["ID"]
    
89.         mysc = md5_hash(f"name={myname}dq-{mydq_num}")
    
90. 
    
91.         mydata = {
    
92.             "name": myname,
    
93.             "dq": mydq_num,
    
94.             "start": "0",
    
95.             "end": "10",
    
96.             "type": "lol",
    
97.             "tag": "1",
    
98.             "sc": mysc
    
99.         }
    
100. 
     
101.         html = requests.post(url_cx, data=mydata, headers=head_cx)
     
102.         data = json.loads(html.text)
     
103. 
     
104.         if data['zhanji'] is None:
     
105.             continue
     
106. 
     
107.         if '已过免费查询时间段' in data['zhanji']:
     
108.             print("已过免费查询时间段，程序退出。")
     
109.             sys.exit()
     
110.             
     
111.         if '没有这个召唤师' in data['zhanji']:
     
112.             continue         
     
113.             
     
114. 
     
115.         # 正则匹配战绩中的第一个时间(最后游戏时间)
     
116.         last_match = re.search(pattern, data['zhanji'])[0]
     
117. 
     
118.         skin_count = int(data['skin'].split("|")[1].split("</font>")[0].split("皮 肤:")[1])  # 皮肤数量
     
119.         ds = data['dsdj']  # 单双排
     
120.         zp = data['lhdj']  # 组排
     
121. 
     
122.         # 在这里对应DataFrame的行索引与循环中的index值
     
123.         df.at[index, '皮肤'] = skin_count
     
124.         df.at[index, '单'] = ds
     
125.         df.at[index, '组'] = zp
     
126.         df.at[index, '最后游戏'] = last_match
     
127. 
     
128.         # 计算最后游戏时间和当前时间的差值
     
129.         last_game_date = datetime.strptime(last_match, '%Y-%m-%d %H:%M')
     
130.         time_difference = datetime.now() - last_game_date
     
131. 
     
132.         # 如果最后游戏时间在一个月以内，则添加备注
     
133.         if time_difference <= timedelta(days=30):
     
134.             df.at[index, '备注'] = 'NG'
     
135. 
     
136.     # 将其他字段也放在循环外面，避免重复赋值
     
137.     df["页码"] = df1["页码"]
     
138.     df["大区"] = df1["大区"]
     
139.     df["ID"] = df1["ID"]
     
140.     df["等级"] = df1["等级"]
     
141.     df["英雄"] = df1["英雄"]
     
142. 
     
143.     if df.empty:
     
144.         print("没有数据，程序退出。")
     
145.         sys.exit()
     
146. 
     
147. #     df = df[df['皮肤'] > 400]
     
148. 
     
149.     df['最后游戏'] = df['最后游戏'].fillna('').str.slice(0, 10)
     
150.     df['最后游戏'] = df['最后游戏'].str.replace('-', '/')
     
151.     df.to_excel(writer, sheet_name='处理后数据', index=False)
     
152. 
     
153. import winsound
     
154. winsound.Beep(440, 1000)
     
155. 
     

复制代码

1. // 定义一个函数，用于连续点击链接元素
   
2. function clickLinkMultipleTimesWithDelay(numClicks, delay) {
   
3.     // 获取链接元素
   
4.     var linkElement = document.getElementById('getE');
   
5.        
   
6.    
   
7.     // 如果链接元素存在，则执行点击操作
   
8.     if (linkElement) {
   
9.         var i = 0;
   
10.         function clickNext() {
    
11.             if (i < numClicks) {
    
12.                 linkElement.click(); // 模拟点击链接元素
    
13.                 i++;
    
14.                 setTimeout(clickNext, delay); // 设置延迟后继续点击
    
15.             }
    
16.         }
    
17.         clickNext();
    
18.     } else {
    
19.         console.log('找不到链接元素。');
    
20.     }
    
21. }
    
22. 
    
23. // 调用函数，点击链接元素10次，每次点击间隔100毫秒（0.1秒）
    
24. clickLinkMultipleTimesWithDelay(10, 100);

复制代码

FishC

根据你提供的代码和网址，我发现你的程序中有几个问题。

首先，你的headers中的cookie和referer可能已经失效了。你可以通过打开浏览器的开发者工具，查看LOL战绩查询网站的网络请求，找到对应的cookie和referer，然后替换掉你的headers中的这两项。

其次，你使用的网址"https://fa8.pw/api/api.php?act=cx"可能不正确。你可以仔细查看LOL战绩查询网站的网络请求，确认正确的API接口地址。

最后，你可以尝试使用json模块来解析返回的json数据。将`text`转换成字典对象，然后提取出需要的数据。

下面是修改后的代码示例：

1. import requests
   
2. import json
   
3. 
   
4. url = "https://fa8.pw/api/your_api_url"  # 替换为正确的API接口地址
   
5. 
   
6. myname = 'Tibet丶神僧'
   
7. daqu = '4'
   
8. mysc = '2a7f02090001495f55385ea2ee3a0a46'
   
9. 
   
10. mydata = {
    
11.     "name": myname,
    
12.     "daqu": daqu,
    
13.     "start": '0',
    
14.     "end": '10',
    
15.     "type": "lol",
    
16.     "tag": '1',
    
17.     "sc": mysc
    
18. }
    
19. 
    
20. myheaders = {
    
21.     "user-agent":
    
22.     'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.198 Safari/537.36',
    
23.     "cookie": 'your_cookie',
    
24.     "referer": 'your_referer'
    
25. }
    
26. 
    
27. html = requests.post(url, data=mydata, headers=myheaders)
    
28. data = json.loads(html.text)
    
29. 
    
30. skin_count = data['data']['num']  # 皮肤数量
    
31. last_match_result = data['data']['match'][0]  # 最后一场战绩
    
32. 
    
33. print(f"皮肤数量：{skin_count}")
    
34. print(f"最后一场战绩：{last_match_result}")

复制代码

记得将`url`替换为正确的API接口地址，将`myheaders`中的`cookie`和`referer`替换为正确的值。

希望能帮到你！如果还有其他问题，请随时提问。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

lengyue869

help,help........

FishC

lengyue869 发表于 2024-04-10 13:25
help,help........

嗨，有什么问题我可以帮你解决吗？请告诉我具体的问题，我会尽力提供帮助。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。