Descubre las Mejores Predicciones de Fútbol de Tercera División en América del Norte
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Actualizaciones Diarias de Partidos: No Te Pierdas Ningún Encuentro
Nuestra sección diaria de actualizaciones de partidos es el corazón de nuestro contenido. Cada día, ofrecemos resúmenes detallados de los partidos más recientes en la División 3 del fútbol, incluyendo estadísticas clave, goles, tarjetas y momentos decisivos. ¡Mantente al día con los resultados y no te pierdas una sola jugada!
Resúmenes rápidos de partidos
Estadísticas clave y análisis
Momentos decisivos protagonizados por tus equipos favoritos
Además, nuestra cobertura incluye entrevistas exclusivas con jugadores y entrenadores, además de opiniones de expertos que te proporcionan una perspectiva única de cada partido.
Análisis Detallado y Predicciones Expertas
Para aquellos que quieren llevar sus apuestas al siguiente nivel, nuestros análisis detallados y predicciones expertas son insustituibles. Desde formaciones tácticas hasta rendimiento individual de los jugadores, nuestro equipo de expertos se desglosa cada aspecto que puede influir en el resultado del partido. Con más de 10 años de experiencia en análisis deportivos, ofrecemos la confianza que necesitas para elegir tus apuestas.
Tácticas y Estrategias: Desglose de formaciones y cambios tácticos que pueden influir en el juego.
Estadísticas Históricas: Analizamos datos pasados para identificar tendencias que impactan en el futuro.
Condiciones del Partido: Consideración de factores como el clima, la condición del campo de juego, y lesiones.
Nuestros análisis son respaldados por datos estadísticos y un profundo conocimiento del deporte. Si buscas ganar en tus apuestas, este es tu destino.
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Además, también compartimos historias de éxito donde incluso los más escépticos han logrado mejorar sus resultados gracias a nuestras recomendaciones. Descubre cómo posicionarte entre los mejores apostadores con nuestro contenido educativo.
Infografías Divertidas y Educativas
¿Te gustan las infografías? En nuestras secciones destinadas a la visualización de datos encontrarás infografías creativas y educativas que explican estadísticas complejas de una manera sencilla y atractiva. Además de entretenerte, aprenderás mucho sobre las tendencias del fútbol en América del Norte.
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<|end_of_document|>[0]: import numpy as np
[1]: import pandas as pd
[2]: from selenium import webdriver
[3]: from selenium.common.exceptions import StaleElementReferenceException
[4]: from time import sleep
[5]: import warnings
[6]: warnings.filterwarnings("ignore")
[7]: # function to web scrape
[8]: def webscrape_links(email=None, password=None):
[9]: # function to wait until table fully loads and fix 'stale element' error
[10]: def wait_seconds(xpath):
[11]: while True:
[12]: try:
[13]: ele = driver.find_element_by_xpath(xpath)
[14]: return ele
[15]: except StaleElementReferenceException:
[16]: sleep(1)
[17]: # open up edge with geckodriver
[18]: if email is not None:
[19]: driver_path = '../drivers/geckodriver'
[20]: driver = webdriver.Firefox(executable_path=driver_path)
[21]: driver.get('https://www.moorerivercreekschool.org/default.aspx')
[22]: driver.find_element_by_id('ContentPlaceHolder1_LoginUser1_UserName').send_keys(email)
[23]: driver.find_element_by_id('ContentPlaceHolder1_LoginUser1_Password').send_keys(password)
[24]: driver.find_element_by_id('ContentPlaceHolder1_LoginUser1_LoginButton').click()
[25]: sleep(1)
[26]: # go to the website and find the url needed for each field trip
[27]: driver.get('https://www.moorerivercreekschool.org/Page/3065')
[28]: links = [] # stores each link as we get it
[29]: linklist = driver.find_elements_by_xpath("//a[@class='post-title-link']") # lists each link
[30]: for i in range(len(linklist)):
[31]: links.append(linklist[i].get_attribute("href")) # append the url to our list
[32]: return links
[33]: # function to return the list of rows/fields corresponding to links passed in
[34]: def scrape_table(links, links_to_scrape=None):
[35]: rows = []
[36]: for i in range(len(links)):
[37]: # scrape the information for each link
[38]: print( 'nScraping link ' + str(i+1) + ' ' + str(links[i]) + '...')
[39]: driver.get(links[i])
[40]: rows.append(scrape_now(link=links[i], table_len=len(driver.find_elements_by_tag_name("tr"))))
[41]: return rows
[42]: # function to actually scrape the given link/page
[43]: def scrape_now(link, table_len):
[44]: headers=['link', 'fieldtrip date', 'duration', 'cost', 'date range', 'grades']
[45]: columns = pd.DataFrame(columns=headers)
[46]: # find number of rows in the table to know how much to increment the xpath by
[47]: i = len(columns)
[48]: n = table_len - i
[49]: if 'admin' in link: # if on admin page then add the last row of headers/headers
[50]: i += 1
[51]: n += 1
[52]: # iterate through the rows of the table based off of length we calculated above
[53]: for j in range(n):
[54]: xpath_row = '//*[@id="ContentPlaceHolder1_GridView1"]/tbody/tr[' + str(i+j) + ']'
[55]: try:
[56]: fieldtrip_date = wait_seconds(xpath_row+'/td[1]').text
[57]: duration = wait_seconds(xpath_row+'/td[2]').text
[58]: cost = wait_seconds(xpath_row+'/td[3]').text
[59]: grade_range = wait_seconds(xpath_row+'/td[5]').text
[60]: date_range = wait_seconds(xpath_row+'/td[6]').text
[61]: # add row to dataframe
[62]: try:
[63]: columns.loc[len(columns)] = [link, fieldtrip_date, duration, cost, date_range, grade_range]
[64]: except:
[65]: print('nCould not add row to table. Skipping field trip link ' + link)
[66]: except:
[67]: print('nNo such element with xpath: ' + xpath_row)
[68]: return columns
***** Tag Data *****
ID: 2
description: The `scrape_table` function iterates over a list of web links and collects
data by calling another function `scrape_now`. The complexity arises from handling
each link separately and managing data aggregation effectively.
start line: 34
end line: 41
dependencies:
- type: Function
name: scrape_now
start line: 43
end line: 68
context description: This function orchestrates data collection from multiple links
and manages the workflow of scraping individual pages.
algorithmic depth: 4
algorithmic depth external: N
obscurity: 3
advanced coding concepts: 3
interesting for students: 5
self contained: N
*************
## Suggestions for complexity
1. **Parallel Processing for Efficiency**: Implement a concurrent or asynchronous approach to scraping multiple links simultaneously to improve performance and speed up the scraping process.
2. **Dynamic Header Management**: Modify the headers dynamically based on the content of each link’s HTML table structure rather than using a static list of headers.
3. **Error Handling with Retry Mechanism**: Add sophisticated error handling with a retry mechanism for network issues or transient errors when accessing a link or table elements.
4. **Data Cleaning and Transformation**: Integrate advanced data cleaning and transformation steps post-scraping, such as normalizing date formats or converting fields to appropriate data types.
5. **Link Validation and Filtering**: Implement logic to validate and filter links prior to scraping based on certain criteria like URL patterns or page metadata ensuring only relevant pages are scraped.
## Conversation
<|user|>I need help with the following piece of code that I have: [SNIPPET]<|end|>
<|assistant|>Sure, I see you have a function `scrape_table` that iterates over links and calls `scrape_now` to scrape data from each link. How can I assist you with this code? Are you looking to add new functionality or modify something specific?<|end|>
<|user|>Need make it faster. Can we do parallel scraping?<|end|>
<|assistant|>Yes, we can use Python's `concurrent.futures` module to achieve parallel scraping. Here's how you can modify your `scrape_table` function:
python
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
def scrape_table(links, links_to_scrape=None):
rows = []
with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
futures = [executor.submit(scrape_now, link=links[i], table_len=len(driver.find_elements_by_tag_name("tr"))) for i in range(len(links))]
for i, future in enumerate(futures):
try:
print(f'nScraping link {i+1} {links[i]}...')
rows.append(future.result())
except Exception as e:
print(f'Error scraping link {i+1}: {links[i]} - {e}')
return rows
This modification will run multiple scraping tasks concurrently, which should make the process faster.<|end|>
<|user|>What if some links are invalid or the table lengths change? How can we handle these better?<|end|>
<|assistant|>We can enhance the error handling by adding custom exceptions and retry mechanisms. Here's an example on how you can handle invalid links or changes in table lengths:
python
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import time
class ScrapingError(Exception):
pass
def scrape_table(links, max_retries=3):
rows = []
def scrape_with_retries(link):
retries = 0
while retries < max_retries:
try:
print(f'nScraping link {link}...')
table_len = len(driver.find_elements_by_tag_name("tr"))
return scrape_now(link=link, table_len=table_len)
except (ScrapingError, Exception) as e:
retries += 1
print(f'Retry {retries}/{max_retries} for link {link} - Error: {e}')
time.sleep(2) # wait before retrying
raise ScrapingError(f'Failed to scrape link {link} after {max_retries} retries')
with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
futures = [executor.submit(scrape_with_retries, link) for link in links]
for future in futures:
try:
rows.append(future.result())
except ScrapingError as e:
print(f'Error: {e}')
return rows
This modification adds a retry mechanism for failed scrapes and custom error handling to make the scraping more robust.<|end|>
<|user|>Instead of fixed headers, can we adjust headers dynamically based on content?<|end|>
<|assistant|>Yes, we can inspect the table headers dynamically and adjust them accordingly. Here's an updated version of `scrape_now` to do that:
python
import pandas as pd
def scrape_now(link):
driver.get(link)
table = driver.find_element_by_id('ContentPlaceHolder1_GridView1')
headers = [header.text for header in table.find_elements_by_tag_name('th')]
rows = []
i = len(headers)
n = len(table.find_elements_by_tag_name('tr')) - i
columns = pd.DataFrame(columns=headers)
if 'admin' in link:
i += 1
n += 1
for j in range(n):
xpath_row = f'//*[@id="ContentPlaceHolder1_GridView1"]/tbody/tr[{i+j}]'
try:
row_data = [wait_seconds(xpath_row + f'/td[{k}]').text for k in range(1, len(headers) +
