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Para isso utilizei três loops for para construir o link de cada jogo que deveria ser capturado: Exemplo do link que deve ser acessado: Utilizei as funções do BeautifulSoup para acessar as tags que eram do meu interesse na página do jogo: soup.find(class_='color-white block text-1') b) Data, hora e local do jogo. [ Rei Pelé - Maceio - AL , Domingo, 08 de Dezembro de 2019 , 16:00 , Premiere ] soup.find_all(class_='time-nome color-white') d) Gols dos times. [ 1 , 2 ] Como viram as funções do BeautifulSoup , por conta de como o site foi desenvolvido, retornaram listas e como queremos trabalhar apenas com os dados, precisaremos efetuar alguns tratamentos. lista = [ elemento1 , elemento2 , . , elementon ] Retomando o nosso exemplo dos jogos, a lista abaixo armazena os times que disputaram o jogo: Para acessar somente o mandante do jogo deve-se utilizar: E para acessar o visitante: Esse foi o mesmo padrão para as demais tags que foram capturadas, já que todas elas retornaram listas. lista_times[1].get_text() 'São Paulo - SP' Os dados em sua origem costumam não estar padronizados, seja por erro no input, incompatibilidade do encoding (UTF-8, ANSI…), diferença entre os ambientes de captura e armazenamento etc. Alfredo Saraiva Filho 29 quem criou a primeira pipa mai 2022 - 11:16. 'São Paulo - SP' #Armazenando o mandante do jogo em uma variável mandante = lista_times[1].get_text() #Exibindo o mandante do jogo 'São Paulo - SP' ##Separando o time da UF mandante.split(”-”) ['São Paulo ', ' SP'] Cada uma das tags retornou dados que precisaram de algum tipo de tratamento, seja o split, remoção de acentos ou remoção de espaços à direita e à esquerda, padronização do campo de data, conversão de strings em numéricos etc. Bloco do Trata das Funções (Allah-la-ô!) Para cada jogo pesquisado, armazenei em uma lista (sim, ela de novo!) todos os campos que criei a partir das tags: Na verdade, utilizei duas listas, a primeira armazena somente o jogo atual que o loop esta pesquisando e na outra eu “appendei” o histórico de todos os jogos que o programa capturou: Se você exibir um registro da lista o resultado seria: Poderia ter utilizado um dicionário também, mas bati cabeça e não consegui fazer funcionar, então optei por ficar com a lista mesmo. df = pd.DataFrame( ##Passando a lista onde foram armazenados os jogos capturados. listaFinal ##Nomeando as colunas do Dataframe , columns = ['Temporada', 'Série', 'Número do Jogo' ,'Rodada','Turno', 'Estádio', 'Cidade', 'UF' , 'Data', 'Dia da Semana', 'Hora' , 'Mandante', 'UF Mandante', 'Gol Mandante' , 'Gol Visitante', 'Visitante', 'UF Visitante' , 'Gols no Jogo', 'Resultado' , 'Resultado Mandante', 'Resultado Visitante' , 'Placar', 'Link do Jogo' , 'Data de Início da Consulta' , 'Data de Fim da Consulta']) Aproveitei para salvar o resultado em um arquivo Excel e facilitar caso alguém só queira analisar os dados como era a minha intenção no início. Para não prolongar ainda mais o texto, vou parando por aqui, mas no notebook com o código ainda tem alguns complementos relacionados a profiling e visualização de dados que em posts futuros irei abordar com mais profundidade.
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