NFLgame 开源项目教程

NFLgame 开源项目教程

nflgame A working snapshot of nflgame (for historic purposes). This project is no longer active. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/nfl/nflgame

1. 项目介绍

NFLgame 是一个开源的 Python 项目，用于检索和读取 NFL 数据。该项目可以解析 NFL.com 的实时游戏中心所使用的 JSON 数据，因此可以在游戏进行中报告统计数据。NFLgame 包含了从 2009 年至今的所有季前赛和常规赛数据。不过需要注意的是，由于 NFL 停止了相关数据馈送，该项目目前只能用于历史数据分析。

2. 项目快速启动

首先，确保您的系统已安装 Python 3，因为该项目不再支持 Python 2。

创建 Python 虚拟环境

python3 -m venv ~/python3
source ~/python3/bin/activate

安装 nflgame

在您的 Python 3 虚拟环境中安装 nflgameRedux（一个兼容 nflgame 的更新分支）。

pip install nflgame-redux

更新球员数据

由于球员的元数据（如球队、位置或状态）在整个赛季中会发生变化，需要偶尔更新 JSON 球员数据库。

nflgame-update-players

这将从 NFL.com 发送请求以更新数据库。

3. 应用案例和最佳实践

以下是一个查询 2013 年第一周五大跑卫的示例代码：

import nflgame

games = nflgame.games(2013, week=1)
players = nflgame.combine_game_stats(games)

for p in players.rushing().sort('rushing_yds').limit(5):
    msg = '{} {} carries for {} yards and {} TDs'
    print(msg.format(p, p.rushing_att, p.rushing_yds, p.rushing_tds))

输出示例

L.McCoy 31 carries for 184 yards and 1 TDs
T.Pryor 13 carries for 112 yards and 0 TDs
S.Vereen 14 carries for 101 yards and 0 TDs
A.Peterson 18 carries for 93 yards and 2 TDs
R.Bush 21 carries for 90 yards and 0 TDs

4. 典型生态项目

NFLgame 的一个相关生态项目是 nfldb，它是一个数据库，可以用来存储 NFLgame 的数据，并提供更复杂的查询和分析功能。NFLgame 2.0 已经集成在 nfldb 中，可以方便地使用。

以上就是关于 NFLgame 开源项目的教程。希望对您有所帮助！

nflgame A working snapshot of nflgame (for historic purposes). This project is no longer active. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/nfl/nflgame