利用Python實時獲取steam特惠游戲數(shù)據(jù)
前言
Steam是由美國電子游戲商Valve于2003年9月12日推出的數(shù)字發(fā)行平臺,被認為是計算機游戲界最大的數(shù)碼發(fā)行平臺之一,Steam平臺是全球最大的綜合性數(shù)字發(fā)行平臺之一。玩家可以在該平臺購買、下載、討論、上傳和分享游戲和軟件。

而每周的steam會開啟了一輪特惠,可以讓游戲打折,而玩家就會購買心儀的游戲

傳說每次有大折扣,無數(shù)的玩家會去購買游戲,可以讓G胖虧死

不過,由于種種原因,我總會錯過一些想玩的游戲的特惠價?。。?/p>
所以,我就在想,可不可以用Python收集steam所有每周特惠游戲的數(shù)據(jù)
代碼部分
開發(fā)環(huán)境
Python 3.8
Pycharm
先導入本次所需的模塊
import random import time import requests import parsel import csv
模塊可以pycharm里直接安裝,輸入pip install XXX(模塊名)就行

請求數(shù)據(jù)
url = f'https://store.steampowered.com/contenthub/querypaginated/specials/TopSellers/render/?query=&start=1&count=15&cc=TW&l=schinese&v=4&tag='
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/101.0.0.0 Safari/537.36'
}
response = requests.get(url=url, headers=headers)
獲取請求的數(shù)據(jù)
html_data = response.json()['results_html'] print(html_data)
這樣網(wǎng)頁源代碼就獲取到了

解析數(shù)據(jù)
selector = parsel.Selector(html_data)
lis = selector.css('a.tab_item')
for li in lis:
href = li.css('::attr(href)').get()
title = li.css('.tab_item_name::text').get()
tag_list = li.css('.tab_item_top_tags .top_tag::text').getall()
tag = ''.join(tag_list)
price = li.css('.discount_original_price::text').get()
price_1 = li.css('.tab_item_discount .discount_final_price::text').get()
discount = li.css('.tab_item_discount .discount_pct::text').get()
print(title, tag, price, price_1, discount, href)

保存數(shù)據(jù)
先把數(shù)據(jù)保存進字典里面
dit = {
'游戲': title,
'標簽': tag,
'原價': price,
'售價': price_1,
'折扣': discount,
'詳情頁': href,
}
csv_writer.writerow(dit)
最后保存到csv里
f = open('游戲_1.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='')
csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=[
'游戲',
'標簽',
'原價',
'售價',
'折扣',
'詳情頁',
])
csv_writer.writeheader()
最后結(jié)果

到此這篇關(guān)于利用Python實時獲取steam特惠游戲數(shù)據(jù)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python獲取steam游戲數(shù)據(jù)內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
相關(guān)文章
Python實現(xiàn)對特定列表進行從小到大排序操作示例
這篇文章主要介紹了Python實現(xiàn)對特定列表進行從小到大排序操作,涉及Python文件讀取、計算、正則匹配、排序等相關(guān)操作技巧,需要的朋友可以參考下2019-02-02
在Keras中利用np.random.shuffle()打亂數(shù)據(jù)集實例
這篇文章主要介紹了在Keras中利用np.random.shuffle()打亂數(shù)據(jù)集實例,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2020-06-06
Python虛擬環(huán)境virtualenv創(chuàng)建及使用過程圖解
這篇文章主要介紹了Python虛擬環(huán)境virtualenv創(chuàng)建及使用過程圖解,文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友可以參考下2020-12-12
Python面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計構(gòu)造函數(shù)和析構(gòu)函數(shù)用法分析
這篇文章主要介紹了Python面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計構(gòu)造函數(shù)和析構(gòu)函數(shù)用法,結(jié)合具體實例形式分析了Python面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計中構(gòu)造函數(shù)與析構(gòu)函數(shù)的概念、原理、功能及相關(guān)使用技巧,需要的朋友可以參考下2019-04-04
python程序?qū)崿F(xiàn)BTC(比特幣)挖礦的完整代碼
這篇文章主要介紹了python程序?qū)崿F(xiàn)BTC(比特幣)挖礦的完整代碼,本文給大家介紹的非常詳細,對大家的學習或工作具有一定的參考借鑒價值,需要的朋友可以參考下2021-01-01
Python實現(xiàn)批量讀取圖片并存入mongodb數(shù)據(jù)庫的方法示例
這篇文章主要介紹了Python實現(xiàn)批量讀取圖片并存入mongodb數(shù)據(jù)庫的方法,涉及Python文件讀取及數(shù)據(jù)庫寫入相關(guān)操作技巧,需要的朋友可以參考下2018-04-04
Win10系統(tǒng)下安裝labelme及json文件批量轉(zhuǎn)化方法
這篇文章主要介紹了Win10系統(tǒng)下安裝labelme及json文件批量轉(zhuǎn)化的方法,文中較詳細的給大家介紹了安裝過程 ,需要的朋友可以參考下2019-07-07
Tensorflow之構(gòu)建自己的圖片數(shù)據(jù)集TFrecords的方法
本篇文章主要介紹了Tensorflow之構(gòu)建自己的圖片數(shù)據(jù)集TFrecords的方法,小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,也給大家做個參考。一起跟隨小編過來看看吧2018-02-02

