개발은 처음이라 개발새발

지난 글에서 네이버 분데스리가 팀순위 페이지까지 연동하는 것을 해봤는데요. 코드는 아래와 같습니다. from selenium import webdriver import pandas as pd #open webdriver chrome_driver = './chromedriver.exe' driver = webdriver.Chrome(chrome_driver) df_bundes_team = pd.DataFrame(columns = ['rank', 'team', 'game', 'win_pt', 'win', 'draw', 'lose', 'gf', 'ga', 'goal_diff']) bundes_football = "https://sports.news.naver.com/wfootball/record/index?c..

이제 본격적으로 크롤링을 진행해보겠습니다. 우선 전에 적었던 크롬드라이버를 여는 코드까지는 아래와 같습니다. from selenium import webdriver #open webdriver chrome_driver = './chromedriver.exe' driver = webdriver.Chrome(chrome_driver) 제가 이번에 크롤링 해볼 것은 네이버의 해외축구 팀순위 테이블입니다. 그중에서도 저는 분데스리가의 바이에른 뮌헨 팬이라 분데스리가 팀순위를 크롤링 해 이를 데이터 프레임에 저장해 표출해 보도록 하겠습니다. 이를 위해서는 크롤링을 진행하기 전에 컬럼이 들어가 있는 데이터 프레임을 만들어야 하는데요. 우선 네이버 분데스리가 팀순위 테이를 보시죠. 2021/22시즌의 순위 테이블을 ..