FPL_Data_Visualization 다운로드 - FPL_Data_Visualization 소스 코드 다운로드

FPL_Data_Visualization

웹사이트 데이터

1.0.0

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판타지 프리미어 리그 데이터 탐색

Zoe Olson, Kyle Holmberg 및 Ryan Collier는 데이터 수집, 분석 및 시각화에 대해 배우는 목표를 세웠습니다.

우리는 Fantasy Premier League 점수 향상에 중점을 두고 영국 프리미어 리그를 데이터 소스로 선택했습니다.

사용된 자원

https://www.cs.uoregon.edu/Classes/16F/cis451/final.html

FPL 부트스트랩 API 엔드포인트

FPL 플레이어 API 엔드포인트(1 ~ 656 주변의 변수 번호)

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설치하다

가상환경을 설치해주세요.

웹스크레이퍼

저장소를 복제합니다.
repo/webscraper/ 내에서 터미널 열기
가상 환경을 만들고 활성화하세요.
$ pip3 install -r requirements.txt
$ python3 fpl_csv_converter.py

플라스크 앱

홈브류 설치
터미널을 열고 $ brew install mysql 사용하십시오.
저장소를 복제합니다.
터미널의 디렉터리를 repo/로 변경합니다.
$ mysql -u <username> -p <password> <database name> < create_fpl_models.sql
$ cd app
(임시) Entry.wsgi.py의 23행을 로컬 MySQL DB 위치로 편집합니다.
가상 환경을 만들고 활성화하세요.
$ pip3 install -r requirements.txt
$ python3 entry.wsgi.py

내용물

Jupyter Notebook을 보려면 여기를 클릭하세요.

 ├── 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