python获取游戏数据（python爬游戏数据）

本篇文章给大家谈谈python获取游戏数据，以及python爬游戏数据对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、python爬取大量数据(百万级)
• 2、python怎么获取可视pc软件的数据
• 3、python怎么爬取数据
• 4、python如何扒取数据
• 5、利用python进行《野蛮时代》游戏数据分析
• 6、python可以修改棋牌游戏数据吗

python爬取大量数据(百万级)

当用python爬取大量网页获取想要的数据时，最重要的问题是爬虫中断问题，python这种脚本语言，一中断

进程就会退出，怎么在中断后继续上次爬取的任务就至关重要了。这里就重点剖析这个中断问题。

第一个问题: 简单点的用动态代理池就能解决，在爬取大量数据的时候，为了速度不受影响，建议使用一些缓

存的中间件将有效的代理 ip 缓存起来，并定时更新。这里推荐 github 这个仓库

， 它会做ip有效性验证并将 ip 放入 redis ，不过实现过于复杂

了，还用到了 db ，个人觉得最好自己修改一下。困难点的就是它会使用别的请求来进行判断当前的ip是否

是爬虫，当我们过于聚焦我们的爬虫请求而忽略了其他的请求时，可能就会被服务器判定为爬虫，进而这个ip

会被列入黑名单，而且你换了ip一样也会卡死在这里。这种方式呢，简单点就用 selenium + chrome 一个一个

去爬，不过速度太慢了。还是自己去分析吧，也不会过复杂的。

第二个问题： 网络连接超时是大概率会遇到的问题，有可能是在爬取的时候本地网络波动，也有可能是爬

取的服务端对ip做了限制，在爬取到了一定量级的时候做一些延迟的操作，使得一些通用的 http 库超时

（ urllib ）。不过如果是服务端动的手脚一般延迟不会太高，我们只需要人为的设置一个高一点的

timeout 即可（30 秒），最好在爬取开始的时候就对我们要用的爬取库进行一层封装，通用起来才好改

动。

第三个问题: 在解析大量静态页面的时候，有些静态页面的解析规则不一样，所以我们就必须得做好断点

续爬的准备了（ PS : 如果简单的忽略错误可能会导致大量数据的丢失，这就不明智了）。那么在调试的过

程中断点续爬有个解决方案，就是生产者和消费者分离，生产者就是产生待爬 url 的爬虫，消费者就是爬取

最终数据的爬虫。最终解析数据就是消费者爬虫了。他们通过消息中间件连接，生产者往消息中间件发送待

爬取的目标信息，消费者从里面取就行了，还间接的实现了个分布式爬取功能。由于现在的消费中间件都有

ack 机制，一个消费者爬取链接失败会导致消息消费失败，进而分配给其他消费者消费。所以消息丢失的

概率极低。不过这里还有个 tips ， 消费者的消费超时时间不能太长，会导致消息释放不及时。还有要开启

消息中间价的数据持久化功能，不然消息产生过多而消费不及时会撑爆机器内存。那样就得不偿失了。

第四个问题： 这种情况只能 try except catch 住了，不好解决，如果单独分析的话会耗费点时间。但在

大部分数据 （99%） 都正常的情况下就这条不正常抛弃就行了。主要有了第三个问题的解决方案再出现这

种偶尔中断的问就方便多了。

希望能帮到各位。

python怎么获取可视pc软件的数据

python通过pygame的第三方库。

通过pygame的第三方库实现了《外星人入侵》的游戏开发这个项目只是让大家单纯地理解Python的相关知识，当然，也在一定程度上让大家理解游戏的开发过程，但也仅限于思想的理解层面。

因为一般而言，游戏是需要性能测试的，更多时候用的是C语言、c++Python几乎不可能去用作开发，更不用说做游戏了其实Python最实用范围最广的是数据分析以及算法方面，尤其是NLP(自然语言处理)、CV(计算机视觉)、数据挖掘等方面。

python怎么爬取数据

根据你要抓取页面的源码字段来进行爬取。根据对应的源码找到你的需求数据，主要用到requests+BeautifulSoup，其中requests用于请求页面，BeautifulSoup用于解析页面。

python如何扒取数据

网络爬虫（英语：web crawler），也叫网上蜘蛛（spider），是一种用来自动浏览万维网的网络机器人。其目的一般为编纂网络索引。

这里提到的编纂网络索引，就是搜索引擎干的事情。我们对搜索引擎并不陌生，Google、百度等搜索引擎可能每天都在帮我们快速获得

信息。搜索引擎的工作过程是怎样的呢？

首先，就是有网络爬虫不断抓取各个网站的网页，存放到搜索引擎的数据库；

接着，索引程序读取数据库的网页进行清理，建立倒排索引；

最后，搜索程序接收用户的查询关键词，去索引里面找到相关内容，并通过一定的排序算法（Pagerank等）把最相关最好的结果排在最前面呈现给用户。

看上去简简单单的三个部分，却构成了强大复杂的搜索引擎系统。而网络爬虫是其中最基础也很重要的一部分，它决定着搜索引擎数据的完整性和丰富性。我们也看到网络爬虫的主要作用是获取数据。

由此简单地说，网络爬虫就是获取互联网公开数据的自动化工具。

这里要强调一下，网络爬虫爬取的是互联网上的公开数据，而不是通过特殊技术非法入侵到网站服务器获取的非公开数据。

推荐学习《python教程》。

利用python进行《野蛮时代》游戏数据分析

数据包含近229万条记录，109个字段，以下取较重要的字段进行说明。

字段说明：user_id：用户编码，用户唯一标识

                   bd_stronghold_level：要塞等级，相当于游戏账号等级

                   wood_reduce_value：木头消耗数量

                    stone_reduce_value：石头消耗数量

                    ivory_reduce_value：象牙消耗数量

                    meat_reduce_value：肉消耗数量

                    magic_reduce_value：魔法消耗数量

                    general_acceleration_reduce_value：通用加速消耗数量

                    building_acceleration_reduce_value：建筑加速消耗数量

                    reaserch_acceleration_reduce_value：科研加速消耗数量

                    training_acceleration_reduce_value：训练加速消耗数量

                    treatment_acceleration_reduce_value：治疗加速消耗数量

                    pvp_battle_count：玩家对玩家次数

                    pve_battle_count：玩家对机器次数

                    avg_online_minutes：日均在线时间

                    pay_price: 消费金额

                    pay_count：消费次数

分析思路：用户注册时间分布情况？

                    用户的付费情况（付费率，ARPU，ARPPU）？

                    各等级用户的付费情况？

                    用户的消费习惯？

                    可视化数据

分析过程：

①导入数据

import numpy as np

import pandas as pd

from pandas import read_csv

from sklearn.cluster import KMeans

import matplotlib.pyplotas plt

import pylab as pl

from matplotlib.font_managerimport FontManager, FontProperties

pd.set_option('display.max_columns',None)

#为了数据安全，copy一份数据

df=df0

#检查是否有空值

print(df.isnull().any().any())

#观察数据构成

print(df.head())

②清洗数据

#以user_id为维度，删除重复数据，并查看用户总数

df=df.drop_duplicates(subset='user_id')

print('用户总数：',len(df['user_id']))

→用户总数：2288007

③计算用户注册时间分布

#首先将注册时间精确到天

register_date=[]

for i in df['register_time']:

    date=i[5:10]

    register_date.append(date)

df['register_time']=register_date

#计算每天的注册人数

df_register=df.groupby('register_time').size()

df_register.columns=['日期','注册人数']

print(df_register)

（可视化）

plt.plot(df_register)

plt.grid(True)

pl.xticks(rotation=90)

font=FontProperties(fname='/System/Library/Fonts/PingFang.ttc')

plt.title('用户注册分布图',fontproperties=font)

plt.show()

△可以看出，用户注册数在2月19日有一次的大的高峰，其他时间也分别有几次小高峰，且高峰的持续时间很短，可以推测是因为游戏推出一些奖励活动或公司对游戏的推广取得了效果进而使注册用户激增。

④用户的付费情况（付费率，ARPU，ARPPU）

#付费率（付费人数/活跃人数）

df_pay_user=df[(df['pay_price']0)]

pay_rate=df_pay_user['user_id'].count()/df_active_user['user_id'].count()

print('付费率：%.2f'%(pay_rate))

#ARPU（总付费金额/活跃人数）

arpu=df_pay_user['pay_price'].sum()/df_active_user['user_id'].count()

print('ARPU:%.2f'%(arpu))

#ARPPU（总付费金额/付费人数）

arppu=df_pay_user['pay_price'].sum()/df_pay_user['user_id'].count()

print('ARPPU:%.2f'%(arppu))

△目前盈利较好的手游的ARPU超过5元，一般手游在3~5元之间，盈利较差的低于3元，该游戏的ARPU为8.55元，说明盈利水平较高。

⑤不同等级用户的付费情况

df_user=df[['user_id','bd_stronghold_level','pay_price','pay_count']]

df_table=pd.pivot_table(df_user,index=['bd_stronghold_level'],

values=['user_id','pay_price','pay_count'],

aggfunc={'user_id':'count','pay_price':'sum','pay_count':'sum'})

df_stronghold_pay=pd.DataFrame(df_table.to_records())

#各等级付费人数

df_stronghold_pay['pay_num']=df_user[(df_user['pay_price']0)].groupby('bd_stronghold_level').user_id.count()

#各等级付费转化率

df_stronghold_pay['pay_rate']=df_stronghold_pay['pay_num']/df_stronghold_pay['user_id']

#各等级平均付费金额

df_stronghold_pay['avg_pay_price']=df_stronghold_pay['pay_price']/df_stronghold_pay['user_id']

#各等级平均付费次数

df_stronghold_pay['avg_pay_count']=df_stronghold_pay['pay_count']/df_stronghold_pay['user_id']

#重命名列名

df_stronghold_pay.columns=['要塞等级','总付费次数','总付费金额','总人数',

'付费人数','付费转化率','人均付费金额','人均付费次数']

df_stronghold_pay=df_stronghold_pay[['要塞等级','总人数','付费人数','付费转化率',

'总付费金额','人均付费金额','总付费次数','人均付费次数']]

df_stronghold_pay=df_stronghold_pay.round(2)

print(df_stronghold_pay)

（可视化）

#要塞等级—付费转化率

x=df_stronghold_pay['要塞等级']

y=df_stronghold_pay['付费转化率']

plt.xticks(x,range(0,len(x),1))

plt.plot(x,y)

plt.grid(True)

plt.title('不同等级用户付费转化率',fontproperties=font)

plt.show()

#要塞等级-人均付费金额

x=df_stronghold_pay['要塞等级']

y=df_stronghold_pay['人均付费金额']

plt.xticks(x,range(0,len(x),1))

plt.plot(x,y)

plt.grid(True)

plt.title('不同等级用户人均付费jine',fontproperties=font)

plt.show()

x=df_stronghold_pay['要塞等级']

y=df_stronghold_pay['人均付费金额']

plt.xticks(x,range(0,len(x),1))

plt.plot(x,y)

plt.grid(True)

plt.title('不同等级用户人均付费jine',fontproperties=font)

plt.show()

#要塞等级-人均付费次数

x=df_stronghold_pay['要塞等级']

y=df_stronghold_pay['人均付费次数']

plt.xticks(x,range(0,len(x),1))

plt.plot(x,y)

plt.grid(True)

plt.title('不同等级用户人均付费次数',fontproperties=font)

plt.show()

△用户等级到达10级时，付费率接近60%，等级到达13级时，付费率接近100%，且人均付费金额和次数两项指标也在用户达到10级后增长迅速，因此可以认定10级以上用户为游戏的核心用户。

△但是观察用户等级分布，发现绝大部分用户还是处在10级以下的水平，因此如何使用户达到10级是游戏运营接下来需要考虑的事。

⑥不同玩家的消费习惯

该游戏充值主要可以获得道具类（木头、石头、象牙、肉、魔法）和加速券类（通用、建筑、科研、训练、医疗）。根据用户的充值金额大小，分别分析两类消费品的消耗情况。

#将等级=10级的玩家划分为：消费=500为高消费玩家，500为普通玩家

df_eli_user=df[(df['pay_price']=500)(df['bd_stronghold_level']=10)]

df_nor_user=df[(df['pay_price']500)(df['bd_stronghold_level']10)]

#不同玩家的道具消耗情况

wood_avg=[df_eli_user['wood_reduce_value'].mean(),df_nor_user['wood_reduce_value'].mean()]

stone_avg=[df_eli_user['stone_reduce_value'].mean(),df_nor_user['stone_reduce_value'].mean()]

ivory_avg=[df_eli_user['ivory_reduce_value'].mean(),df_nor_user['ivory_reduce_value'].mean()]

meat_avg=[df_eli_user['meat_reduce_value'].mean(),df_nor_user['meat_reduce_value'].mean()]

magic_avg=[df_eli_user['magic_reduce_value'].mean(),df_nor_user['magic_reduce_value'].mean()]

props_data={'high_value_player':[wood_avg[0],stone_avg[0],ivory_avg[0],meat_avg[0],magic_avg[0]],

                        'normal_player':[wood_avg[1],stone_avg[1],ivory_avg[1],meat_avg[1],magic_avg[1]]}

df_props=pd.DataFrame(props_data,index=['wood','stone','ivory','meat','magic'])

df_props=df_props.round(2)

print(df_props)

#可视化

ax=df_props.plot(kind='bar',title='Props Reduce',

                grid=True,legend=True)

plt.show()

△普通玩家和高消费玩家对木头、石头、肉的消耗都较大，魔法的消耗都较小，而在象牙的消耗上，高消费玩家和普通玩家的消耗差距较大。

#不同玩家的加速券消耗情况

general_avg=[df_eli_user['general_acceleration_reduce_value'].mean(),

            df_nor_user['general_acceleration_reduce_value'].mean()]

building_avg=[df_eli_user['building_acceleration_reduce_value'].mean(),

              df_nor_user['building_acceleration_reduce_value'].mean()]

research_avg=[df_eli_user['reaserch_acceleration_reduce_value'].mean(),

              df_nor_user['reaserch_acceleration_reduce_value'].mean()]

training_avg=[df_eli_user['training_acceleration_reduce_value'].mean(),

              df_nor_user['training_acceleration_reduce_value'].mean()]

treatment_avg=[df_eli_user['treatment_acceleration_reduce_value'].mean(),

              df_nor_user['treatment_acceleration_reduce_value'].mean()]

acceleration_data={'high_value_player':[general_avg[0],building_avg[0],research_avg[0],

                          training_avg[0],treatment_avg[0]],

                  'normal_player':[general_avg[1],building_avg[1],research_avg[1],

                          training_avg[1],treatment_avg[1]]}

df_acceleration=pd.DataFrame(acceleration_data,index=['general','building','researching','training','treatment'])

print(df_acceleration.round(2))

#可视化

ax=df_acceleration.plot(kind='bar',title='Acceleration Reduce',

                grid=True,legend=True)

plt.show()

△两类玩家对对治疗加速券消耗都很小，对通用加速券的消耗差异较大，其他三种加速券消耗差别不大。

结论：1.该游戏具有较大的用户基数，且新用户注册受游戏活动、新版本等因素影响较大。

             2.该游戏的ARPU为8.55，说明该游戏的盈利能力较高。

             3.用户等级达到10级后，付费意愿明显上升，且达到13级时付费率将近100%。但是绝大多数用户仍然停留在10级以下，如何使用户平滑升至10级尤为重要。

             4.消费习惯上，高消费玩家对象牙和通用加速券的需求远多于一般玩家。

python可以修改棋牌游戏数据吗

是可以的。

通过 任务管理器 或者其他方式得到需要修改的游戏进程。然后通过 OpenProcess 注入该进程。

关于python获取游戏数据和python爬游戏数据的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。