一个dota玩家与英雄契合度的计算器（查看效果），包括两部分代码：
1.python的scrapy爬虫，总体思路是page->model->result，从网页中提取数据，组成有意义的数据结构，再拿这数据结构做点什么。
在这个项目中，爬虫的用处是从游久网dota数据库上抓取dota英雄和物品的数据和照片存到本地磁盘，数据存为json格式，方便在网页应用中直接使用。
2.网页应用，使用dota英雄数据、自己编写的小伙伴们的特征数据、自己编写的契合度计算公式，来计算对每个小伙伴来说最契合他的英雄。
算法主要用到的英雄数据是【英雄标签】和【英雄事务评分】，前者说明了该英雄是近战还是远程，主属性是什么，是否能打辅助、Gank、后期等，后者则是对该英雄在Dps、Gank、Support等方面的能力的打分。
这两个数据都来自网络，抓取到本地之后做了一些调整，例如将原来的“眩晕”“控制”两个标签改为了“小控”“小团控”“团控”三个标签，“后期”标签变为“后期”“大后期”两个标签，增加了“不稳定”“多线”“特殊”等特点， 这让计算出的契合度更准确了一点，当然这也远远不是尽善尽美，例如同样是减速，冰女和暗牧的减速当然不同，但还没做更进一步的细分。
另外，对英雄的标签也进行了一些修改和补充，这个工作也还没做完。
我都是边计算契合度，边发现需要改的地方，改的目的就是使计算出的结果与实际情况相符，但又不是硬去凑这个数字。
说说技术吧
只有爬虫值得一说，网页那部分只是做实验和玩儿的，没太多可说，算法自行参考代码就好。
scrapy爬虫，非常强大，基本的需求都覆盖到了，逻辑流程也已经定义好了，只需要程序员在特定的点编写特定角色组件的定义代码。 这种方式很熟悉，每个框架都是这么玩的，控制流是定义好的，而且在它的手里，只有涉及业务的地方需要程序员给出自己的实现。
这个中文文档还是不错的，跟着其中的教程写helloworld，跑通了之后一点点改你的helloworld，遇到困难的地方就查文档，或者百度一下。
关键类：scrapy爬虫类，item模型类，pipeline处理器类。
在本例中就是：
显然前2步是抓取和解析，其后两步是做成模型对象，最后三步是处理模型对象。 顺序非常清楚。
由于我python不熟，都是边写代码边查，基本语法，库的使用，可能有的地方写得比较蠢，请不要在意这些细节。
英雄数据的格式
（英语水平见笑啦）
来个图——