[PYTHON] Ich möchte League of Legends-Daten erhalten ①

Ich möchte die Daten von League of Legends erhalten

Dies ist der erste Beitrag zum Gedenken.

Einführung

In diesem Artikel wollte ich die Daten von "League of Legends" (im Folgenden: LOL), dem Spiel, von dem ich abhängig bin, abrufen und die Gewinnrate und die Champions, in denen ich gut bin, numerisch ausdrücken. (Nun, Websites wie OPGG und YOURGG existieren bereits, aber meine eigenen Zum Lernen)

Umgebung

Stand 29. Januar 2020 OS:windows10 Anaconda:4.8.1 python:3.7.6

Vorbereitungen

Da die API beim Sammeln von LOL-Daten offiziell bereitgestellt wird, werden wir sie dieses Mal verwenden. Geben Sie dazu den folgenden Befehl ein, um *** riotwather *** zu installieren.

python -m pip install riotwatcher

Da Sie den API-SCHLÜSSEL erhalten müssen, melden Sie sich von hier an und merken Sie sich den ENTWICKLUNGS-API-SCHLÜSSEL. (Dieser API-SCHLÜSSEL muss aktualisiert und neu geschrieben werden, wenn er aufgrund des Ablaufdatums von 1 Tag unbrauchbar wird.)

Daten bekommen

(https://qiita.com/hyo_07/items/f106efbde82aeb47c8a0) Ich habe auf diesen Artikel verwiesen.

sample_1.py

from riotwatcher import RiotWatcher

API_KEY="{API KEY früher erworben}"
wather = RiotWatcher(API_KEY)
region = "jp1" #Serverauswahl: Japan Saba ist jp1
name = "Macha-Kun" #Geben Sie den Namen des Beschwörers ein
summoner = watcher.summoner.by_name(region,name) #Erfassung von Spielerdaten
print(summoner)

Wenn dies ausgeführt wird, kann der Inhalt des Beschwörertyp-Beschwörers ausgegeben werden. Tatsächlich lautet der Inhalt ["id": str, "accountId": str, "puuid": str, "fileIconId": int, "revisionDate": int, "summonerLevel": int].

sample_1.py

recentmatchlists = watcher.match.matchlist_by_account(region,summoner["accountId"]) #Holen Sie sich eine Liste der Daten für die letzten 20 Spiele
matches = recentmatchlists["matches"]
match_data = watcher.match.by_id(region,matches[0]["gameId"]) #Extrahieren Sie nur eine Übereinstimmung
print(match_data)

Fügen Sie diese dem vorherigen Code hinzu und geben Sie die Daten für ein Spiel aus. Wie Sie daran sehen können, gibt es selbst in einem Spiel eine große Datenmenge. (Ich konnte nicht drücken, weil es nicht auf den Bildschirm passte)

Untersuchen Sie den Inhalt der Daten

Schauen wir uns den Inhalt von ** match_data ** einzeln an.

Die Daten, die ich dieses Mal möchte, sind die Anzahl der Siege und Verluste, die Anzahl der Kills, die Anzahl der Todesfälle, die Anzahl der Assists, die Kill-Beteiligungsrate, der verwendete Champion, der Champion, der gespielt hat, die Lane, CS, das verdiente Gold, der dem Champion zugefügte Schaden, die Zeit des Spiels. Gehen. Der Spielmodus wird auf Rang eingegrenzt.

Lassen Sie uns den Artikel finden, der gerade aus der vorherigen Ausgabe erwähnt wurde. (Es ist schwer mit vielen Buchstaben zu finden: D) Match_data ist übrigens ein Diktattyp.

Es sieht wie oben aus, wenn es grob geteilt ist. Zu diesem Zeitpunkt sind die gewünschten Informationen jedoch nur für ** gameDuration ** und ** gameMode ** klar. ** temas **, ** teilnehmer ** und ** partielle identitäten ** sind vom * listentyp *, daher müssen sie genauer hinsehen.

Schauen wir uns also nacheinander den Inhalt von ** Teams ** an.

match_data["teams"][0] #Team 1
match_data["teams"][1] #Team 2

** Bans ** ist ein * Listentyp *, also lasst uns tiefer gehen.

match_data["teams"][0]["bans"] #Team 1 BAN
match_data["teams"][1]["bans"] #Team 2 BAN

Schauen wir uns nun ** Teilnehmer ** an.

match_data["participants"][0] #Nehmen Sie Daten für eine Person

Es gibt ** Statistiken ** und ** Zeitachse ** vom Typ * Dikt *. Überprüfen Sie die Details anhand des Beispiels.

match_data["participants"][0]["stats"] #Ausgabestatistiken für eine Person

Die Menge ist erstaunlich und ich habe keine Ahnung, was die Daten von der Mitte darstellen.

Lassen Sie uns einen zweiten Blick darauf werfen und die ** Zeitleiste ** auf die gleiche Weise betrachten.

match_data["participants"][0]["timeline"] #

Wenn es sich um einen * Diktat-Typ * handelt, werden Daten in Intervallen von 10 Minuten wie * "0-10" * und * "10-20" * in * Float-Typ * gespeichert.

Lassen Sie uns abschließend ** Teilidentitäten ** untersuchen.

match_data["participantIdentities"][0] #

Überprüfen Sie den Inhalt von ** player **.

match_data["participantIdentities"][0]["player"] #Spielerinformationen für einen Spieler

Schließlich

Es erfordert viel Geduld, diese Datenmenge einzeln zu überprüfen. Der Ort, an dem die Erklärung der Daten leer ist, ist diesmal nicht erforderlich. Ich möchte es eines Tages füllen: D.

Als nächstes möchte ich mit der Analyse dieser extrahierten Daten beginnen.