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用Python实时获取steam特惠游戏数据

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松鼠爱吃饼干
发布2022-09-01 15:07:25
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发布2022-09-01 15:07:25
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文章被收录于专栏:Python分享

前言

Steam是由美国电子游戏商Valve于2003年9月12日推出的数字发行平台,被认为是计算机游戏界最大的数码发行平台之一,Steam平台是全球最大的综合性数字发行平台之一。玩家可以在该平台购买、下载、讨论、上传和分享游戏和软件。

而每周的steam会开启了一轮特惠,可以让游戏打折,而玩家就会购买心仪的游戏

传说每次有大折扣,无数的玩家会去购买游戏,可以让G胖亏死

不过,由于种种原因,我总会错过一些想玩的游戏的特惠价!!!
所以,我就在想,可不可以用Python收集steam所有每周特惠游戏的数据

代码部分

开发环境

  • Python 3.8
  • Pycharm

先导入本次所需的模块

代码语言:javascript
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import randomimport timeimport requestsimport parselimport csv

模块可以pycharm里直接安装,输入pip install XXX(模块名)就行

请求数据

代码语言:javascript
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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)

获取请求的数据

代码语言:javascript
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html_data = response.json()['results_html']print(html_data)

这样网页源代码就获取到了

解析数据

代码语言:javascript
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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)

保存数据

先把数据保存进字典里面

代码语言:javascript
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dit = {
    '游戏': title,
    '标签': tag,
    '原价': price,
    '售价': price_1,
    '折扣': discount,
    '详情页': href,}csv_writer.writerow(dit)

最后保存到csv里

代码语言:javascript
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f = open('游戏_1.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='')csv_writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=[
    '游戏',
    '标签',
    '原价',
    '售价',
    '折扣',
    '详情页',])csv_writer.writeheader()

最后结果

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原始发表:2022-06-24,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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  • 前言
  • 代码部分
    • 开发环境
      • 先导入本次所需的模块
        • 请求数据
          • 获取请求的数据
            • 解析数据
              • 保存数据
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