python dota2数据 3 下载胜负数据

目标：下载每场比赛获胜方或战败方的5个英雄，用于后续分析。

由于get_match_history()返回的内容中并不包括比赛胜负，还需要对每一场比赛使用get_match_details()查询，效率较低。
使用另一个查询比赛的API，get_match_history_by_seq_num()：

{status1 - Success8 - Matches_requested must be greater than 0statusDetail        - Message explaining a status that is not equal to 1[matches]           - See get_match_details()
}

该函数可直接查询从指定sequence_id开始的比赛，返回的内容包含了get_match_details()中的比赛详细信息。（sequence_id与match_id不同）

取起始比赛sequence_id为3100000000，经查询为2017年11月16日，7.07版本发布后几天。
将该数字存在一个文件latest.dat中，用于每次查询前后读取和更新，便于中断和继续下载。

获取数据后对其进行处理，使每一行先存储获胜方5个英雄的ID，再存储战败方5个英雄的ID，最后为比赛的sequence_id，以这种形式存储在matches.dat中。

import dota2api
import time
api = dota2api.Initialise()counter = 0while 1:#读取已下载的最新比赛的sequence_idf_latest = open('latest.dat', 'r')latest = int(f_latest.readline())latest += 1f_latest.close()#调用API获取比赛信息while(1):try:data_got = api.get_match_history_by_seq_num(matches_requested = 50, start_at_match_seq_num = latest)except (Exception):print('error, wait 3 seconds.******************************************')time.sleep(3)continueelse:breakmatches = data_got['matches']#写入文件f_data = open('matches.dat', 'a')#对获取的每场比赛for m in matches:#比赛IDid = m['match_id']heroes = []#获胜方win = m['radiant_win']#所有玩家players = m['players']#排除人数不为10的，如soloif len(players) != 10:print('player num error: ', len(players))continue#获取所有上场英雄for p in players:hero_id = p['hero_id']heroes.append(hero_id)#天辉英雄radiant_team = heroes[0:5]#夜魇英雄dire_team = heroes[5:10]#按ID排序radiant_team.sort()dire_team.sort()#排除英雄ID错误if radiant_team[0] == 0:print('player hero error: 0')continueif dire_team[0] == 0:print('player hero error: 0')continue#按获胜方和战败方存储英雄IDif win: win_team = radiant_teamlose_team = dire_teamelse:win_team = dire_teamlose_team = radiant_team#当前比赛的sequence_idlatest = m['match_seq_num']counter += 1print(counter, id, win, win_team, lose_team, latest)#写入文件for h in win_team:f_data.write(str(h) + ' ')for h in lose_team:f_data.write(str(h) + ' ')f_data.write(str(latest))f_data.write('\n')#更新latest.datf_update = open('latest.dat', 'w')f_update.writelines(str(latest))f_update.close()f_data.close()

运行后的matches.dat：

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