Python 爬虫实战:英雄联盟赛事数据爬取(Scrapy+Playwright + 多源数据融合)

引言

在电竞数据分析领域,英雄联盟(League of Legends)赛事数据具有极高的商业价值。本文将通过一个完整的实战案例,演示如何使用Scrapy框架结合Playwright库,实现多源赛事数据的爬取与融合。项目涵盖动态渲染页面处理、分布式爬虫架构、数据清洗整合等核心技术点,最终构建一个可扩展的电竞数据采集平台。

一、技术选型分析

1.1 为什么选择Scrapy+Playwright组合?

  • Scrapy优势

    • 内置请求调度、中间件、管道等组件
    • 支持异步IO处理,性能优异
    • 完善的扩展机制(如自动限速、重试策略)
  • Playwright必要性

    • 无头浏览器自动化测试工具
    • 完美处理JavaScript渲

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