本屌精心研究数年，终于破解了足彩密码，专供屌丝赚钱使用。_足彩吧_百度贴吧
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本屌精心研究数年，终于破解了足彩密码，专供屌丝赚钱使用。
1、该方法仅供屌丝使用，总启动资金需要400元左右。2、目前能供屌丝盈利的办法只有两种。下面我讲一下办法：1、十四场坚决不能玩，玩十四场没个几十万的资金根本就玩不通。2、任九也不能碰，任九最少需要五万的资金。3、只能买二串一。上下单双、比分什么的全不要买。三串一也不能买，多串一下就多一下风险。二串一是最适合的，买单场利润太薄了，玩不转。4、买二串一要采取倍投的策略。5、只能买竞彩，不能买北单，因为北单不能预估利润。6、只能买平手盘，因为平手盘的二串一利润在七倍左右，很稳定。7、平手盘，出平的概率很小，因为走盘对庄家来说是损失。8、平手盘只买客胜。因为庄家开平手盘就是不看好主队，主队半都让不起，也就靠主场优势勉强开了个平手盘，只要客队状态好，出下盘的机率大。9、四百元阶梯式递长资金，可以买到二十次。也就是说只要二十次有一次中就能赚钱。
走盘是损失？？？？
试试看 发财了 请楼主护失足！！
方法二、找便宜盘。1、博彩公司对100场的比赛中，能准确的预测出结果的比赛大约有20场，可认预测出倾向性的比赛大约有50场（意思是博彩公司对某场比赛的结果能预判，但没有百分之百的把握），预测不出的比赛大约有30场。2、对能预测的比赛，庄家会赤裸裸的引诱你去错误的方向。主要比现，强队主场打保级队不让球，或仅让平半等。对不能准确预测的比赛庄家基本已本衡水位为原则，但并不介意部分注码流向庄家不看好的球队。对于不能预测的比赛，庄家完全是平衡水位。3、庄家开出便宜盘的另一用意就是对赌徒回报，让赌徒尝到甜头，二是让赌徒做广告，你想光输不赚谁还赌球。
什么是平手盘？？
贴吧开始推荐的很多刚开始说的很动听
赌侠话斋,,,除了出千,,没什么是稳赢的!!!
如何找便宜盘：1、一周之内庄家会开出便宜盘十场左右，比较容易发现的也就那么两三场，一但发现，重注。2、一天之内的比赛要分清哪是主绝，哪是配绝。比如某天大部分是乙级联赛，杯赛，友谊赛，却有一场曼城的比赛。那么这场比赛就是主角，庄家会下很大功夫的。
求推荐今晚
3、对于便宜盘，要毫不犹豫的下重注。
第一种办法，叫无限倍投二串一。二十次。总资金四百元左右。买平手盘下盘。守株待兔。平手盘二串一出下盘的极限是十六次。也就是说十六次不双出下盘的概率已经很小了。扩展到二十次可以说是稳赚不培。第二种办法，就是打便宜盘，没把握的不下，一周之内就下一两场有把握的。重注。
你这是在赌，不是赢钱，风险大，效益低
如何找便宜盘，举个例子。女王公园主场对曼城。那一场，倒第一，找正第二。仅受让半一，最大才开到一球。可以预估女王不败。北单又让一球。买北单重注稳赚不赔。果然零比零打平。
400元怎么买20次啊
你这方法还不如我的方法...不看盘..不看赔率..不看对战双方..什么都不看..稳稳的 004
天天这样买....2串1..翻倍投..没8场比赛不偷..
买彩只要资金充足，分期投入合理，心态放正。不会赔钱的。十四场什么的没个几十万的启动资金必赔。任九也要五万左右。
我想大多数屌丝是赔钱的，你为什么赔钱？一是启动资金少，二是方法不对。
梭哈下局点400元2秒的事情
七八两条毫无根据
说的是，个人认为只买竟彩，2串1，选五大联赛或自己比较熟悉的联赛，倍投，每次最大投氵 额控制在2000块，每次只买自己看好的2串1，SP在2.0以上，赢利还是比较不错，就怕有的人老想高串数，总想一夜暴富，这样的人就亏损的大了
那些天天叫着赔钱的，个人认为都是SB，玩足彩，第一要懂足球，第二要懂彩票，如果连以上两点都弄不明白，纯粹就是一SB，
我没看错吧 就中一次就有的回 笑了9、四百元阶梯式递长资金，可以买到二十次。也就是说只要二十次有一次中就能赚钱。
虽然看不懂
倒是觉得不错 顶楼
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著者何海群
出版社电子工业出版社
正文语言中文
字数523000
用纸胶版纸
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在《用Python模拟2018世界杯夺冠之路》一文中，我选择从公开的足球网站用爬虫抓取数据，从而建模并模拟比赛，但是略过了爬虫的实施细节。虽然爬虫并不难做，但希望可以让更多感兴趣的朋友自己动手抓数据下来玩，提供便利，今天就把我抓取的方法和Python源码拿出来分享给大家，不超过100行代码。希望球友们能快速get爬虫的技能。
#-*- coding: utf-8 -*-
from __future__ import print_function, division
from selenium import webdriver
import pandas as pd
class Spider(object):
def __init__(self):
#self.base_url = base_url
self.driver = webdriver.Chrome()
self.driver.implicitly_wait(30)
self.verificationErrors = []
self.accept_next_alert = True
def get_all_team_data(self):
# 先通过世界杯主页获取所有32只队的ID（构成球队URL）
self.get_team_ids()
# 循环爬取每一支队的比赛数据
for i, [team_id, team_name] in enumerate(self.team_list):
#if i == 1:
print(i, team_id, team_name)
df = self.get_team_data(team_id, team_name)
data.append(df)
output = pd.concat(data)
output.reset_index(drop=True, inplace=True)
#print(output)
output.to_csv('data_2018WorldCup.csv', index=False, encoding='utf-8')
self.driver.close()
def get_team_ids(self):
main_url = 'http://zq.win007.com/cn/CupMatch/75.html'
self.driver.get(main_url)
teams = self.driver.find_elements_by_xpath("//td[@style='background-color:#text-align:']")
for team in teams:
team_id = int(team.find_element_by_xpath(".//a").get_attribute('href').split('/')[-1].split('.')[0])
team_name = team.find_element_by_xpath(".//a").text
print(team_id, team_name)
data.append([team_id, team_name])
self.team_list = data
#self.team_list = pd.DataFrame(data, columns=['team_name', 'team_id'])
#self.team_list.to_excel('国家队ID.xlsx', index=False)
def get_team_data(self, team_id, team_name):
"""获取一个国家队的比赛数据。TODO：没有实现翻页"""
url = 'http://zq.win007.com/cn/team/CTeamSche/%d.html'%team_id
self.driver.get(url)
table = self.driver.find_element_by_xpath("//div[@id='Tech_schedule' and @class='data']")
matches = table.find_elements_by_xpath(".//tr")
print(len(matches))
# 抓取比赛数据，并保存成DataFrame
for i, match in enumerate(matches):
if i == 0:
headers = match.find_elements_by_xpath(".//th")
h1, h2, h3, h4, h5 = headers[0].text, headers[1].text, headers[2].text, headers[3].text, headers[4].text
print(h1, h2, h3, h4, h5)
info = match.find_elements_by_xpath(".//td")
cup = str(info[0].text.encode('utf-8'))
match_time = str(info[1].text.encode('utf-8'))
home_team = str(info[2].text.encode('utf-8'))
fts = info[3].text
#print('-', cup, '-')
fs_A, fs_B = int(fts.split('-')[0]), int(fts.split('-')[1])
away_team = str(info[4].text.encode('utf-8'))
print(cup, match_time, home_team, away_team, fs_A, fs_B)
data.append([cup, match_time, home_team, away_team, fs_A, fs_B, team_name])
df = pd.DataFrame(data, columns=['赛事', '时间', '主队', '客队', '主队进球', '客队进球', '国家队名'])
if __name__ == "__main__":
spider = Spider()
# 第一步：抓2018世界杯球队的ID。第二部：循环抓取每一支队的比赛数据。
spider.get_all_team_data()
是的，上面就是全部的代码，不到100行。首先，打开，32个国家队名都列在这个页面里，每个国家点进去都是一页比赛列表数据，我们要爬取的就是这32个页面。那么我们必须分两部分完成：
第一步，找到32个国家队各自的网页链接；
第二步，分别进入32个链接，爬取各自的比赛记录数据。
主程序定义了一个Spider类，你可以理解它就是负责完成爬虫这件事的责任人。在它下面定义了一个方法叫get_team_ids，来完成第一步，它读取这个主页面地址main_url = ''，通过xpath的方式先找到所有32个国家队名赋给teams变量，再进一步分解出各自的team_id和team_name，注意，球探网每一个球队的url都由一个team_id构造成，换句话说只要知道team_id便可找到确切的球队链接，这也是网站方便管理那么多链接的一个办法。（比如
的id是778，注意链接）
随后，Spider类下还定义了一个get_team_data方法，它需要传入两个参数team_id和team_name，就是球队链接和球队名。由它来负责进入一个给定的国家队页面，抓取这个队所有历史比赛数据。比如，可以看到比赛数据是一条一条列出来，内容是很整齐的，包括赛事名称、比赛时间、主队、客队、比分、还有一切让球、大小球盘口数据等。就像一个excel表格的网页版，实际上，我们真的可以把每一条数据整整齐齐地爬下来，存进一个excel格式里。而且这种整齐的html表单数据很容易爬取，因为格式是固定的。只要从html源码中找到每一个数字对应的源码就可以通过爬虫语言定位到数据。
最后，为了方便，Spider类下的方法get_all_team_data只是把上面两步整合在一起，完成整个数据抓取过程。在最后调用这个爬虫程序时，先初始化爬虫spider = Spider()，然后调用spider.get_all_team_data()即可开始自动爬取32个国家队的历史比赛数据咯。
由于采用了selenium的webdriver接口，它会让python自动模拟人的行为去打开你的浏览器，所以程序一旦运行你会看到你电脑的浏览器将自动打开、自动地跳转链接，跳转32个国家队的页面。最终，它将爬取下来的比赛数据保存进一张csv存到你电脑本地。
此外，这个爬虫程序稍作修改，可以爬取联赛的数据，比如，所有的比赛记录同样可以抓下来。更牛逼的地方是我发现它其实有 ，3-10个级别联赛，近10年的比赛记录，粗略一算也有小10万场比赛。全部抓下来，比分、赛事、让球等等都有，应该还是挺有趣的。
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