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    Simplificando, para toda uma tag que abre outra fecha. Ao analisar o código da página consegui identificar as tags que continham os dados que eu queria capturar: data, hora, local do jogo, placar e times. Cedido por betting 180 correct score Alphonso Davies. Até recomendo utilizarem o Colab ou o Databricks porque não precisarão instalar nada na máquina e possibilita o desenvolvimento e execução do código em qualquer dispositivo com conexão à internet, mas fica ao seu critério. Vamos ao código… Como eu disse lá no começo do texto, o site da CBF disponibiliza os dados com as temporadas a partir de 2012 a atual, além das diversas séries. Como vi que as páginas da série A e B do campeonato são idênticas, resolvi ousar um pouco e expandir o código para capturar os dados também da série B. Para isso utilizei três loops for para construir o link de cada jogo que deveria ser capturado: Exemplo do link que deve ser acessado: Utilizei as funções do BeautifulSoup para acessar as tags que eram do meu interesse na página do jogo: soup.find(class_='color-white block text-1') b) Data, hora e local do jogo. [ Rei Pelé - Maceio - AL , Domingo, 08 de Dezembro de 2019 , 16:00 , Premiere ] soup.find_all(class_='time-nome color-white') d) Gols dos times. Raspe os Estados, Cidades e Praias que Você Já Visitou e betting 180 correct score Deixe seu Mapa Mais. lista = [ elemento1 , elemento2 , . , elementon ] Retomando o nosso exemplo dos jogos, a lista abaixo armazena os times que disputaram o jogo: Para acessar somente o mandante do jogo deve-se utilizar: E para acessar o visitante: Esse foi o mesmo padrão para as demais tags que foram capturadas, já que todas elas retornaram listas. lista_times[1].get_text() 'São Paulo - SP' Os dados em sua origem costumam não estar padronizados, seja por erro no input, incompatibilidade do encoding (UTF-8, ANSI…), diferença entre os ambientes de captura e armazenamento etc. E em 99,9% das vezes é necessário efetuar diversos tratamentos no dado para adequá-lo ao ambiente em que ele será carregado, para criar um novo campo a ser utilizado numa análise etc. 'São Paulo - SP' #Armazenando o mandante do jogo em uma variável mandante = lista_times[1].get_text() #Exibindo o mandante do jogo 'São Paulo - SP' ##Separando o time da UF mandante.split(”-”) ['São Paulo ', ' SP'] Cada uma das tags retornou dados que precisaram de algum tipo de tratamento, seja o split, remoção de acentos ou remoção de espaços à direita e à esquerda, padronização do campo de data, conversão de strings em numéricos etc.

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