FPL_Data_Visualization
1.0.0
Zoe Olson, Kyle Holmberg y Ryan Collier se propusieron aprender sobre recopilación, análisis y visualización de datos.
Elegimos la Premier League inglesa como nuestra fuente de datos, con énfasis en mejorar los puntajes de la Fantasy Premier League.
https://www.cs.uoregon.edu/Classes/16F/cis451/final.html
Punto final de la API de arranque de FPL
Puntos finales de FPL Player API (de 1 a un número variable alrededor de 656)
Proyecto similar
Solicitudes HTTP asincrónicas en Python 3.5+
Realizar 1 millón de solicitudes con python-aiohttp
Instale entornos virtuales.
Rascador de telas
$ pip3 install -r requirements.txt$ python3 fpl_csv_converter.pyAplicación matraz
$ brew install mysql$ mysql -u <username> -p <password> <database name> < create_fpl_models.sql$ cd app$ pip3 install -r requirements.txt$ python3 entry.wsgi.pyPara ver nuestro Jupyter Notebook, haga clic AQUÍ
├── LICENSE
├── README.md
├── app
│ ├── entry.wsgi.py
│ ├── requirements.txt
│ ├── static
│ └── templates
├── create_fpl_model.sql
├── docs
│ ├── CIS407_Retrospective.pdf
│ ├── CIS451_Final_Report.pdf
│ ├── Retrospective.pdf
│ └── create_fpl_model.sql
├── jupyter_notebook
│ ├── Jupyter_viz.ipynb
│ ├── README.md
│ └── jupyter_viz_files
├── mysql_dump.sql
└── webscraper
├── CurrentSeasonStats.csv
├── History.csv
├── Managers.csv
├── Player.csv
├── PlayerResultStats.csv
├── Result.csv
├── Teams.csv
├── TotalPastStats.csv
├── fpl_csv_converter.py
└── requirements.txt
MIT © Kyle Holmberg
