用Python分析了20万场吃鸡数据

首先，神枪镇楼

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背景

最近老板爱上了吃鸡（手游：全军出击），经常拉着我们开黑，只能放弃午休的时间，陪老板在沙漠里奔波。 上周在在微信游戏频道看战绩的时候突发奇想，是不是可以通过这个方式抓取到很多战斗数据，然后分析看看有什么规律。

秀一波战绩，开黑情况下我们团队吃鸡率非常高，近100场吃鸡次数51次

简单评估了一下，觉得可行，咱就开始。

Step 1 分析数据接口

第一步当然是把这些战绩数据采集下来，首先我们需要了解页面背后的故事。去看看页面是如何获取战斗数据的。

使用Charles抓包

抓包实现

在Mac下推荐使用工具Charles来从协议层抓取手机上的流量，原理就是在Mac上开启一个代*理*服务器，然后将手机的网络代*理设置为Mac，这样手机上的所有流量都会经过我们的代*理*服务器了。 大致流程如下：

https加密流量的处理

在实际操作的时候发现微信所有的流量都走了HTTPS，导致我们的抓到的都是加密数据，对我们没有任何参考意义。 经过研究，可以通过在手机和电脑都安装Charles根证书的方式来实现对Https流量的分析，具体操作可以参考：

  • charles mac下https抓包和iphone https抓包
  • 解决Charles无法正常抓包iOS 11中的Https请求

安装证书后，我们的流量大致是这样子的

经过上述的配置，我们已经可以读取到https的请求和响应数据了，如下图所示。

  • windows下用findler可以实现相同的功能
  • 其实这就是一个非常典型的中间人场景

数据接口

接下来就根据这些数据来找出我们需要的接口了，经过分析，主要涉及三个接口

  • 获取用户信息接口
  • 获取用户战绩列表接口
  • 获取用户指定战绩详细信息接口

下面我们一个一个看

1. 获取用户信息接口

  • request
API /cgi-bin/gamewap/getpubgmdatacenterindex
方法 GET
参数 openid、pass_ticket
cookie key pass_ticket、uin、pgv_pvid、sd_cookie_crttime、sd_userid
  • response
 
 
 
    
  
  
  
  1. { 
    2. 
  
  
  
  2.     "user_info": { 
    3. 
  
  
  
  3.         "openid": "oODfo0pjBQkcNuR4XLTQ321xFVws", 
    4. 
  
  
  
  4.         "head_img_url": "http://wx.qlogo.cn/mmhead/Q3auHgzwzM5hSWxxxxxUQPwW9ibxxxx9DlxLTsKWk97oWpDI0rg/96", 
    5. 
  
  
  
  5.         "nick_name": "望", 
    6. 
  
  
  
  6.         "role_name": "xxxx", 
    7. 
  
  
  
  7.         "zone_area_id": 0, 
    8. 
  
  
  
  8.         "plat_id": 1 
    9. 
  
  
  
  9.     }, 
    10. 
  
  
  
  10.     "battle_info": { 
    11. 
  
  
  
  11.         "total_1": 75, 
    12. 
  
  
  
  12.         "total_10": 336, 
    13. 
  
  
  
  13.         "total_game": 745, 
    14. 
  
  
  
  14.         "total_kill": 1669 
    15. 
  
  
  
  15.     }, 
    16. 
  
  
  
  16.     "battle_list": [{ 
    17. 
  
  
  
  17.         "map_id": 1, 
    18. 
  
  
  
  18.         "room_id": "6575389198189071197", 
    19. 
  
  
  
  19.         "team_id": 57, 
    20. 
  
  
  
  20.         "dt_event_time": 1530953799, 
    21. 
  
  
  
  21.         "rank_in_ds": 3, 
    22. 
  
  
  
  22.         "times_kill": 1, 
    23. 
  
  
  
  23.         "label": "前五", 
    24. 
  
  
  
  24.         "team_type": 1, 
    25. 
  
  
  
  25.         "award_gold": 677, 
    26. 
  
  
  
  26.         "mode": 0 
    27. 
  
  
  
  27.     }], 
    28. 
  
  
  
  28.     "appitem": { 
    29. 
  
  
  
  29.         "AppID": "wx13051697527efc45", 
    30. 
  
  
  
  30.         "IconURL": "https://mmocgame.qpic.cn/wechatgame/mEMdfrX5RU0dZFfNEdCsMJpfsof1HE0TP3cfZiboX0ZPxqh5aZnHjxPFXUGgsXmibe/0", 
    31. 
  
  
  
  31.         "Name": "绝地求生 全军出击", 
    32. 
  
  
  
  32.         "BriefName": "绝地求生 全军出击", 
    33. 
  
  
  
  33.         "Desc": "官方正版绝地求生手游", 
    34. 
  
  
  
  34.         "Brief": "枪战 | 808.2M", 
    35. 
  
  
  
  35.         "WebURL": "https://game.weixin.qq.com/cgi-bin/h5/static/detail_v2/index.html?wechat_pkgid=detail_v2&appid=wx13051697527efc45&show_bubble=0", 
    36. 
  
  
  
  36.         "DownloadInfo": { 
    37. 
  
  
  
  37.             "DownloadURL": "https://itunes.apple.com/cn/app/id1304987143", 
    38. 
  
  
  
  38.             "DownloadFlag": 5 
    39. 
  
  
  
  39.         }, 
    40. 
  
  
  
  40.         "Status": 0, 
    41. 
  
  
  
  41.         "AppInfoFlag": 45, 
    42. 
  
  
  
  42.         "Label": [], 
    43. 
  
  
  
  43.         "AppStorePopUpDialogConfig": { 
    44. 
  
  
  
  44.             "Duration": 1500, 
    45. 
  
  
  
  45.             "Interval": 172800, 
    46. 
  
  
  
  46.             "ServerTimestamp": 1531066098 
    47. 
  
  
  
  47.         }, 
    48. 
  
  
  
  48.         "HasEnabledChatGroup": false, 
    49. 
  
  
  
  49.         "AppType": 0, 
    50. 
  
  
  
  50.         "game_tag_list": ["绝地求生", "正版还原", "好友开黑", "百人对战", "超大地图"], 
    51. 
  
  
  
  51.         "recommend_reason": "正版绝地求生，荒野射击", 
    52. 
  
  
  
  52.         "size_desc": "808.2M" 
    53. 
  
  
  
  53.     }, 
    54. 
  
  
  
  54.     "is_guest": true, 
    55. 
  
  
  
  55.     "is_blocked": false, 
    56. 
  
  
  
  56.     "errcode": 0, 
    57. 
  
  
  
  57.     "errmsg": "ok" 
    58. 
  
  
  
  58. } 
    59.
  • 分析

openid是用户的惟一标识。

2. 获取用户战绩列表接口

  • request
API /cgi-bin/gamewap/getpubgmbattlelist
方法 GET
参数 openid、pass_ticket、plat_id、after_time、limit
cookie key pass_ticket、uin、pgv_pvid、sd_cookie_crttime、sd_userid
  • response
 
 
 
    
  
  
  
  1. { 
    2. 
  
  
  
  2. "errcode": 0, 
    3. 
  
  
  
  3. "errmsg": "ok", 
    4. 
  
  
  
  4. "next_after_time": 1528120556, 
    5. 
  
  
  
  5. "battle_list": [{ 
    6. 
  
  
  
  6.     "map_id": 1, 
    7. 
  
  
  
  7.     "room_id": "6575389198111172597", 
    8. 
  
  
  
  8.     "team_id": 57, 
    9. 
  
  
  
  9.     "dt_event_time": 1530953799, 
    10. 
  
  
  
  10.     "rank_in_ds": 3, 
    11. 
  
  
  
  11.     "times_kill": 1, 
    12. 
  
  
  
  12.     "label": "前五", 
    13. 
  
  
  
  13.     "team_type": 1, 
    14. 
  
  
  
  14.     "award_gold": 677, 
    15. 
  
  
  
  15.     "mode": 0 
    16. 
  
  
  
  16. }, { 
    17. 
  
  
  
  17.     "map_id": 1, 
    18. 
  
  
  
  18.     "room_id": "6575336498940384115", 
    19. 
  
  
  
  19.     "team_id": 11, 
    20. 
  
  
  
  20.     "dt_event_time": 1530941404, 
    21. 
  
  
  
  21.     "rank_in_ds": 5, 
    22. 
  
  
  
  22.     "times_kill": 2, 
    23. 
  
  
  
  23.     "label": "前五", 
    24. 
  
  
  
  24.     "team_type": 1, 
    25. 
  
  
  
  25.     "award_gold": 632, 
    26. 
  
  
  
  26.     "mode": 0 
    27. 
  
  
  
  27. }], 
    28. 
  
  
  
  28. "has_next": true 
    29. 
  
  
  
  29. }
    30.
  • 分析

这个接口用after_time来进行分页，遍历获取时可以根据接口响应的has_next和next_after_time来判断是否还有下一页的数据。

列表里面的room_id是每一场battle的惟一标识。

3. 获取用户战绩详情接口

  • request
API /cgi-bin/gamewap/getpubgmbattledetail
方法 GET
参数 openid、pass_ticket、room_id
cookie key pass_ticket、uin、pgv_pvid、sd_cookie_crttime、sd_userid
  • request
 
 
 
    
  
  
  
  1. { 
    2. 
  
  
  
  2. "errcode": 0, 
    3. 
  
  
  
  3. "errmsg": "ok", 
    4. 
  
  
  
  4. "base_info": { 
    5. 
  
  
  
  5.     "nick_name": "柚茶", 
    6. 
  
  
  
  6.     "head_img_url": "http://wx.qlogo.cn/mmhead/xxxx/96", 
    7. 
  
  
  
  7.     "dt_event_time": 1528648165, 
    8. 
  
  
  
  8.     "team_type": 4, 
    9. 
  
  
  
  9.     "rank": 1, 
    10. 
  
  
  
  10.     "player_count": 100, 
    11. 
  
  
  
  11.     "role_sex": 1, 
    12. 
  
  
  
  12.     "label": "大吉大利", 
    13. 
  
  
  
  13.     "openid": "oODfo0s1w5lWjmxxxxxgQkcCljXQ" 
    14. 
  
  
  
  14. }, 
    15. 
  
  
  
  15. "battle_info": { 
    16. 
  
  
  
  16.     "award_gold": 622, 
    17. 
  
  
  
  17.     "times_kill": 6, 
    18. 
  
  
  
  18.     "times_head_shot": 0, 
    19. 
  
  
  
  19.     "damage": 537, 
    20. 
  
  
  
  20.     "times_assist": 3, 
    21. 
  
  
  
  21.     "survival_duration": 1629, 
    22. 
  
  
  
  22.     "times_save": 0, 
    23. 
  
  
  
  23.     "times_reborn": 0, 
    24. 
  
  
  
  24.     "vehicle_kill": 1, 
    25. 
  
  
  
  25.     "forward_distance": 10140, 
    26. 
  
  
  
  26.     "driving_distance": 5934, 
    27. 
  
  
  
  27.     "dead_poison_circle_no": 6, 
    28. 
  
  
  
  28.     "top_kill_distance": 223, 
    29. 
  
  
  
  29.     "top_kill_distance_weapon_use": 2924130819, 
    30. 
  
  
  
  30.     "be_kill_user": { 
    31. 
  
  
  
  31.         "nick_name": "小旭", 
    32. 
  
  
  
  32.         "head_img_url": "http://wx.qlogo.cn/mmhead/ibLButGMnqJNFsUtStNEV8tzlH1QpwPiaF9kxxxxx66G3ibjic6Ng2Rcg/96", 
    33. 
  
  
  
  33.         "weapon_use": 20101000001, 
    34. 
  
  
  
  34.         "openid": "oODfo0qrPLExxxxc0QKjFPnPxyI" 
    35. 
  
  
  
  35.     }, 
    36. 
  
  
  
  36.     "label": "大吉大利" 
    37. 
  
  
  
  37. }, 
    38. 
  
  
  
  38. "team_info": { 
    39. 
  
  
  
  39.     "user_list": [{ 
    40. 
  
  
  
  40.         "nick_name": "ooo", 
    41. 
  
  
  
  41.         "times_kill": 6, 
    42. 
  
  
  
  42.         "assist_count": 3, 
    43. 
  
  
  
  43.         "survival_duration": 1638, 
    44. 
  
  
  
  44.         "award_gold": 632, 
    45. 
  
  
  
  45.         "head_img_url": "http://wx.qlogo.cn/mmhead/Q3auHgzwzM4k4RXdyxavNxxxxUjcX6Tl47MNNV1dZDliazRKRg", 
    46. 
  
  
  
  46.         "openid": "oODfo0xxxxf1bRAXE-q-lEezK0k" 
    47. 
  
  
  
  47.     }, { 
    48. 
  
  
  
  48.         "nick_name": "我吃炒肉", 
    49. 
  
  
  
  49.         "times_kill": 2, 
    50. 
  
  
  
  50.         "assist_count": 2, 
    51. 
  
  
  
  51.         "survival_duration": 1502, 
    52. 
  
  
  
  52.         "award_gold": 583,
    53. 
  
  
  
  53.         "head_img_url": "http://wx.qlogo.cn/mmhead/sTJptKvBQLKd5SAAjOF0VrwiapUxxxxFffxoDUcrVjYbDf9pNENQ", 
    54. 
  
  
  
  54.         "openid": "oODfo0gIyDxxxxZpUrSrpapZSDT0" 
    55. 
  
  
  
  55.     }] 
    56. 
  
  
  
  56. }, 
    57. 
  
  
  
  57. "is_guest": true, 
    58. 
  
  
  
  58. "is_blocked": false 
    59. 
  
  
  
  59. }
    60.
  • 分析
  • 这个接口响应了战斗的详细信息，包括杀*敌数、爆*头数、救人数、跑动距离等等，足够我们分析了。
  • 这个接口还响应了是被谁杀死的以及组团成员的openid，利用这个特性我们这可无限深度的发散爬取更多用户的数据。

至于cookie中的息pass_ticket等信息肯定是用于权限认证的，在上述的几次请求中这些信息都没有变化，所以我们不需要深研其是怎么算出来的，只需要抓包提取到默认信息后填到代码里面就可以用了。

Step 2 爬取数据

接口已经确定下来了，接下来就是去抓取足够量的数据了。

使用requests请求接口获取数据

 
 
 
    
  
  
  
  1. url = 'https://game.weixin.qq.com/cgi-bin/gamewap/getpubgmdatacenterindex?openid=%s&plat_id=0&uin=&key=&pass_ticket=%s' % (openid, settings.pass_ticket) 
    2. 
  
  
  
  2.     r = requests.get(url=url, cookies=settings.def_cookies, headers=settings.def_headers, timeout=(5.0, 5.0)) 
    3. 
  
  
  
  3.     tmp = r.json() 
    4. 
  
  
  
  4.     wfile = os.path.join(settings.Res_UserInfo_Dir, '%s.txt' % (rediskeys.user(openid)))  
    5. 
  
  
  
  5. 
  
  
  
  6.     with codecs.open(wfile, 'w', 'utf-8') as wf: 
    7. 
  
  
  
  7.         wf.write(simplejson.dumps(tmp, indent=2, sort_keys=True, ensure_ascii=False))
    8.

参照这种方式我们可以很快把另外两个接口写好。

使用redis来标记已经爬取过的信息

在上述接口中我们可能从用户A的入口进去找到用户B的openid，然后从用户B的入口进去又找到用户A的openid，为了避免重复采集，所以我们需要记录下哪些信息是我们采集过的。 核心代码片断：

 
 
 
    
  
  
  
  1. # rediskeys.user_battle_list 根据openid获取存在redis中的key值 
    2. 
  
  
  
  2. def user_battle_list(openid): 
    3. 
  
  
  
  3.     return 'ubl_%s' % (openid) 
    4. 
  
  
  
  4. # 在提取battle list之前，首先判断这用用户的数据是否已经提取过了 
    5. 
  
  
  
  5. if settings.DataRedis.get(rediskeys.user_battle_list(openid)): 
    6. 
  
  
  
  6.         return True 
    7. 
  
  
  
  7. # 在提取battle list之后，需要在redis中记录用户信息 
    8. 
  
  
  
  8. settings.DataRedis.set(rediskeys.user_battle_list(openid), 1)
    9.

使用celery来管理队列

celery是一个非常好用的分布式队列管理工具，我这次只打算在我自己的电脑上运行，所以并没有用到分布式的功能。 我们创建三个task和三个queue

 
 
 
    
  
  
  
  1. task_queues = ( 
    2. 
  
  
  
  2.     Queue('queue_get_battle_info', exchange=Exchange('priority', type='direct'), routing_key='gbi'), 
    3. 
  
  
  
  3.     Queue('queue_get_battle_list', exchange=Exchange('priority', type='direct'), routing_key='gbl'),
    4. 
  
  
  
  4.     Queue('queue_get_user_info', exchange=Exchange('priority', type='direct'), routing_key='gui'), 
    5. 
  
  
  
  5. )   
    6. 
  
  
  
  6. 
  
  
  
  7. task_routes = ([ 
    8. 
  
  
  
  8.     ('get_battle_info', {'queue': 'queue_get_battle_info'}), 
    9. 
  
  
  
  9.     ('get_battle_list', {'queue': 'queue_get_battle_list'}), 
    10. 
  
  
  
  10.     ('get_user_info', {'queue': 'queue_get_user_info'}), 
    11. 
  
  
  
  11. ],)
    12.

然后在task中控制API请求和Redis数据实现完整的任务逻辑，如：

 
 
 
    
  
  
  
  1. @app.task(name='get_battle_list') 
    2. 
  
  
  
  2. def get_battle_list(openid, plat_id=None, after_time=0, update_time=None): 
    3. 
  
  
  
  3.     # 判断是否已经取过用户战绩列表信息
    4. 
  
  
  
  4.     if settings.DataRedis.get(rediskeys.user_battle_list(openid)): 
    5. 
  
  
  
  5.         return True  
    6. 
  
  
  
  6. 
  
  
  
  7.     if not plat_id: 
    8. 
  
  
  
  8.         try: 
    9. 
  
  
  
  9.             # 提取用户信息 
    10. 
  
  
  
  10.             us = handles.get_user_info_handles(openid) 
    11. 
  
  
  
  11.             plat_id=us['plat_id'] 
    12. 
  
  
  
  12.         except Exception as e: 
    13. 
  
  
  
  13.             print 'can not get user plat_id', openid, traceback.format_exc() 
    14. 
  
  
  
  14.             return False 
    15. 
  
  
  
  15.     # 提取战绩列表 
    16. 
  
  
  
  16.     battle_list = handles.get_battle_list_handle(openid, plat_id, after_time=0, update_time=None)     
    17. 
  
  
  
  17. 
  
  
  
  18.     # 为每一场战斗创建异步获取详情任务 
    19. 
  
  
  
  19.     for room_id in battle_list: 
    20. 
  
  
  
  20.         if not settings.DataRedis.get(rediskeys.user_battle(openid, room_id)): 
    21. 
  
  
  
  21.             get_battle_info.delay(openid, plat_id, room_id)
    22. 
  
  
  
  22. 
  
  
  
  23. 
  
  
  
  24.     return True
    25.

开始抓取

因为我们是发散是爬虫，所以需要给代码一个用户的入口，所以需要手动创建一个用户的采集任务

 
 
 
    
  
  
  
  1. from tasks.all import get_battle_list   
    2. 
  
  
  
  2. my_openid = 'oODfo0oIErZI2xxx9xPlVyQbRPgY' 
    3. 
  
  
  
  3. my_platid = '0'   
    4. 
  
  
  
  4. get_battle_list.delay(my_openid, my_platid, after_time=0, update_time=None)
    5.

有入口之后我们就用celery来启动worker去开始爬虫

 
 
 
    
  
  
  
  1. # 启动获取用户详情worker 
    2. 
  
  
  
  2. celery -A tasks.all worker -c 5 --queue=queue_get_user_info --loglevel=info -n get_user_info@%h  
    3. 
  
  
  
  3. 
  
  
  
  4. # 启动获取战绩列表worker 
    5. 
  
  
  
  5. celery -A tasks.all worker -c 5 --queue=queue_get_battle_list --loglevel=info -n get_battle_list@%h   
    6. 
  
  
  
  6. 
  
  
  
  7. # 启动获取战绩详情worker 
    8. 
  
  
  
  8. celery -A tasks.all worker -c 30 --queue=queue_get_battle_info --loglevel=info -n get_battle_info@%h
    9.

这样我们的爬虫就可以愉快的跑起来了。再通过celery-flower来查看执行情况。

 
 
 
    
  
  
  
  1. celery flower -A tasks.all --broker=redis://:$REDIS_PASS@$REDIS_HOST:$REDIS_PORT/10
    2.

通过flower，我们可以看到运行的效率还是非常不错的。

在执行过程中会发现get_battle_list跑太快，导致get_battle_info即使开了30个并发都还会积压很多，所以需要适时的去停一下这些worker。 在我们抓到20万条信息之后就可以停下来了。

Step 3 数据分析

分析方案

20万场战斗的数据已经抓取好了，全部分成json文件存在我本地磁盘上，接下来就做一些简单的分析。 python在数据分析领域也非常强大，有很多非常优秀的库，如pandas和NumPy，可惜我都没有学过，而且对于一个高考数学只考了70几分的人来说，数据分析实在是难，所以就自己写了一个非常简单的程序来做一些浅度分析。 需要进行深度分析，又不想自己爬虫的大牛可以联系我打包这些数据。

 
 
 
    
  
  
  
  1. # coding=utf-8 
    2. 
  
  
  
  2. import os
    3. 
  
  
  
  3. import json 
    4. 
  
  
  
  4. import datetime 
    5. 
  
  
  
  5. import math  
    6. 
  
  
  
  6. 
  
  
  
  7. from conf import settings   
    8. 
  
  
  
  8. 
  
  
  
  9. class UserTeamTypeData: 
    10. 
  
  
  
  10.     def __init__(self, team_type, player_count): 
    11. 
  
  
  
  11.         self.team_type = team_type
    12. 
  
  
  
  12.         self.player_count = player_count 
    13. 
  
  
  
  13.         self.label = {} 
    14. 
  
  
  
  14.         self.dead_poison_circle_no = {} 
    15. 
  
  
  
  15.         self.count = 0 
    16. 
  
  
  
  16.         self.damage = 0 
    17. 
  
  
  
  17.         self.survival_duration = 0  # 生存时间 
    18. 
  
  
  
  18.         self.driving_distance = 0 
    19. 
  
  
  
  19.         self.forward_distance = 0 
    20. 
  
  
  
  20.         self.times_assist = 0  # 助攻 
    21. 
  
  
  
  21.         self.times_head_shot = 0 
    22. 
  
  
  
  22.         self.times_kill = 0 
    23. 
  
  
  
  23.         self.times_reborn = 0  # 被救次数 
    24. 
  
  
  
  24.         self.times_save = 0  # 救人次数 
    25. 
  
  
  
  25.         self.top_kill_distance = [] 
    26. 
  
  
  
  26.         self.top_kill_distance_weapon_use = {} 
    27. 
  
  
  
  27.         self.vehicle_kill = 0  # 车辆杀死 
    28. 
  
  
  
  28.         self.award_gold = 0 
    29. 
  
  
  
  29.         self.times_reborn_by_role_sex = {0: 0, 1: 0}  # 0 男 1 女 
    30. 
  
  
  
  30.         self.times_save_by_role_sex = {0: 0, 1: 0}  # 0 男 1 女  
    31. 
  
  
  
  31. 
  
  
  
  32.     def update_dead_poison_circle_no(self, dead_poison_circle_no): 
    33. 
  
  
  
  33.         if dead_poison_circle_no in self.dead_poison_circle_no: 
    34. 
  
  
  
  34.             self.dead_poison_circle_no[dead_poison_circle_no] += 1 
    35. 
  
  
  
  35.         else: 
    36. 
  
  
  
  36.             self.dead_poison_circle_no[dead_poison_circle_no] = 1  
    37. 
  
  
  
  37. 
  
  
  
  38.     def update_times_reborn_and_save_by_role_sex(self, role, times_reborn, times_save): 
    39. 
  
  
  
  39.         if role not in self.times_reborn_by_role_sex: 
    40. 
  
  
  
  40.             return  
    41. 
  
  
  
  41. 
  
  
  
  42.         self.times_reborn_by_role_sex[role] += times_reborn 
    43. 
  
  
  
  43.         self.times_save_by_role_sex[role] += times_save  
    44. 
  
  
  
  44. 
  
  
  
  45.     def update_top_kill_distance_weapon_use(self, weaponid): 
    46. 
  
  
  
  46.         if weaponid not in self.top_kill_distance_weapon_use: 
    47. 
  
  
  
  47.             self.top_kill_distance_weapon_use[weaponid] = 1 
    48. 
  
  
  
  48.         else: 
    49. 
  
  
  
  49.             self.top_kill_distance_weapon_use[weaponid] += 1 
    50. 
  
  
  
  50.  
    51. 
  
  
  
  51. 
  
  
  
  52. class UserBattleData:  
    53. 
  
  
  
  53. 
  
  
  
  54.     def __init__(self, openid): 
    55. 
  
  
  
  55.         self.openid = openid 
    56. 
  
  
  
  56.         self.team_type_res = {} 
    57. 
  
  
  
  57.         self.label = {} 
    58. 
  
  
  
  58.         self.hour_counter = {} 
    59. 
  
  
  
  59.         self.weekday_counter = {} 
    60. 
  
  
  
  60.         self.usetime = 0 
    61. 
  
  
  
  61.         self.day_record = set() 
    62. 
  
  
  
  62.         self.battle_counter = 0  
    63. 
  
  
  
  63. 
  
  
  
  64.     def get_avg_use_time_per_day(self): 
    65. 
  
  
  
  65.         # print "get_avg_use_time_per_day:", self.openid, self.usetime, len(self.day_record), self.usetime / len(self.day_record) 
    66. 
  
  
  
  66.         return self.usetime / len(self.day_record)  
    67. 
  
  
  
  67. 
  
  
  
  68.     def update_label(self, lable): 
    69. 
  
  
  
  69.         if lable in self.label: 
    70. 
  
  
  
  70.             self.label[lable] += 1
    71. 
  
  
  
  71.          else: 
    72. 
  
  
  
  72.             self.label[lable] = 1  
    73. 
  
  
  
  73. 
  
  
  
  74.     def get_team_type_data(self, team_type, player_count): 
    75. 
  
  
  
  75.         player_count = int(math.ceil(float(player_count) / 10)) 
    76. 
  
  
  
  76.         team_type_key = '%d_%d' % (team_type, player_count)  
    77. 
  
  
  
  77. 
  
  
  
  78.         if team_type_key not in self.team_type_res: 
    79. 
  
  
  
  79.             userteamtypedata = UserTeamTypeData(team_type, player_count) 
    80. 
  
  
  
  80.             self.team_type_res[team_type_key] = userteamtypedata 
    81. 
  
  
  
  81.         else: 
    82. 
  
  
  
  82.             userteamtypedata = self.team_type_res[team_type_key]  
    83. 
  
  
  
  83. 
  
  
  
  84.         return userteamtypedata  
    85. 
  
  
  
  85. 
  
  
  
  86.     def update_user_time_property(self, dt_event_time): 
    87. 
  
  
  
  87.         dt_event_time = datetime.datetime.fromtimestamp(dt_event_time) 
    88. 
  
  
  
  88.         hour = dt_event_time.hour 
    89. 
  
  
  
  89.         if hour in self.hour_counter: 
    90. 
  
  
  
  90.             self.hour_counter[hour] += 1 
    91. 
  
  
  
  91.         else: 
    92. 
  
  
  
  92.             self.hour_counter[hour] = 1  
    93. 
  
  
  
  93. 
  
  
  
  94.         weekday = dt_event_time.weekday() 
    95. 
  
  
  
  95.         if weekday in self.weekday_counter: 
    96. 
  
  
  
  96.             self.weekday_counter[weekday] += 1 
    97. 
  
  
  
  97.         else: 
    98. 
  
  
  
  98.             self.weekday_counter[weekday] = 1  
    99. 
  
  
  
  99. 
  
  
  
  100.         self.day_record.add(dt_event_time.date()) 
    101. 
  
  
  
  101.  
    102. 
  
  
  
  102. 
  
  
  
  103.     def update_battle_info_by_room(self, roomid): 
    104. 
  
  
  
  104.         # print '  load ', self.openid, roomid 
    105. 
  
  
  
  105.         file = os.path.join(settings.Res_UserBattleInfo_Dir, self.openid, '%s.txt' % roomid)  
    106. 
  
  
  
  106. 
  
  
  
  107.         with open(file, 'r') as rf: 
    108. 
  
  
  
  108.             battledata = json.load(rf)  
    109. 
  
  
  
  109. 
  
  
  
  110.         self.battle_counter += 1 
    111. 
  
  
  
  111.         base_info = battledata['base_info'] 
    112. 
  
  
  
  112.         self.update_user_time_property(base_info['dt_event_time']) 
    113. 
  
  
  
  113.         battle_info = battledata['battle_info']  
    114. 
  
  
  
  114. 
  
  
  
  115.         userteamtypedata = self.get_team_type_data(base_info['team_type'], base_info['player_count']) 
    116. 
  
  
  
  116.         userteamtypedata.count += 1 
    117. 
  
  
  
  117.         userteamtypedata.award_gold += battle_info['award_gold'] 
    118. 
  
  
  
  118.         userteamtypedata.damage += battle_info['damage'] 
    119. 
  
  
  
  119.         userteamtypedata.update_dead_poison_circle_no(battle_info['dead_poison_circle_no']) 
    120. 
  
  
  
  120.         userteamtypedata.driving_distance += battle_info['driving_distance'] 
    121. 
  
  
  
  121.         userteamtypedata.forward_distance += battle_info['forward_distance'] 
    122. 
  
  
  
  122.         self.update_label(battle_info['label']) 
    123. 
  
  
  
  123.         userteamtypedata.survival_duration += battle_info['survival_duration'] 
    124. 
  
  
  
  124.         self.usetime += battle_info['survival_duration']/60 
    125. 
  
  
  
  125.         userteamtypedata.times_assist += battle_info['times_assist']
    126. 
  
  
  
  126.         userteamtypedata.times_head_shot += battle_info['times_head_shot'] 
                本文标题：用Python分析了20万场吃鸡数据
                
    
                标题路径：http://www.csdahua.cn/qtweb/news36/495236.html
            
    
            
    
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