Python爬虫实战：研究Pandas，构建最新网游数据采集与智能推荐系统

1. 引言

1.1 研究背景与意义

近年来，中国网络游戏市场持续增长，根据中国音数协游戏工委 (GPC) 发布的数据，2024 年中国网络游戏市场实际销售收入超过 3000 亿元，同比增长约 8.5%。随着市场规模的扩大，游戏种类日益丰富，目前市场上各类网游已达数万款。面对如此庞大的游戏库，合作者（包括游戏主播、电竞战队、游戏测评机构等）如何选择合适的网游进行合作成为一个重要问题。

网游战队网作为国内知名的游戏战队与玩家社区，提供了全面的网游排行榜、游戏评分、玩家评价等信息，这些数据对于合作者选择合适的网游具有重要参考价值。然而，手动收集和分析这些数据不仅效率低下，而且难以进行系统性的比较和评估。因此，开发一套自动化的数据爬取、分析与推荐系统具有重要的实际应用价值。

1.2 研究目标与内容

本研究的主要目标是：

1. 设计并实现一个能够自动爬取网游战队网公开的热门网游排行榜及相关评分数据的爬虫系统
2. 对爬取的数据进行清洗、处理和多维度分析