PythonとSeleniumでJRA重賞レース結果を自動取得してみよう
競馬のデータ分析や予想に活用できるJRAの重賞レース結果を、効率的に収集する方法を考えて見ました。
私自身、競馬予想を行っておりその予想精度を向上させるために、
過去のレース結果データを自分の予想と照らし合わせて分析したいと考えたことが、このプログラム作成のきっかけとなりました。
今回はPythonとseleniumライブラリを使用し、Webブラウザを自動操作しながらデータを取得していきます。
年末年始に何もしないのも暇なので本職を活かしたプログラミングです。
必要な環境と準備
まずは開発環境の準備から始めましょう。
Python 3.10以降のバージョンと、seleniumライブラリ。
そしてpandasライブラリをインストールする必要があります。
またGoogle Chromeと、そのバージョンに対応したChromeDriverも必要となります。
これらの環境が整ったら、いよいよプログラムの実装に入っていきます。
JRAの公式サイトから重賞レースの結果を取得するため、サイトの構造を確認しながら慎重に進めていきました。
データ取得の基本的な流れ
プログラムの実行はまずJRAの重賞レース一覧ページにアクセスすることから始まります。
このページから各レースの詳細な結果ページへと遷移していきます。
取得する情報は開催日やレース名、グレード、競馬場といった基本情報。
天候や馬場状態などのレースコンディション。
そして1着から3着までの馬の成績情報までを含みます。
各ページの遷移時には、人が操作する程度の適度な待機時間を設定することで、サーバーに負荷をかけないよう配慮しています。
またデータの取得はレース1件ごとに5秒程度の間隔を空けて実行します。
実装における重要なポイント
プログラムを実装する上で特に注意が必要なのは、芝レースとダートレースでページの構造が異なる点です。
それぞれに対応したHTMLセレクターを用意し、適切にデータを取得できるよう工夫しています。
またレース結果の取得中にエラーが発生した場合でも、プログラム全体が停止しないよう、エラーハンドリングにも十分な配慮を行っています。
一部のデータ取得に失敗しても他のレース情報は正常に取得できる仕組みを実装しました。
取得したデータの活用方法
収集したデータはCSVファイルとして保存されます。
このデータは、Excelなどの表計算ソフトで開くことができさまざまな分析に活用できます。
例えば特定の競馬場における馬場状態と勝ち馬のタイムの関係性を分析したり、
人気順と実際の着順の相関を調べたりすることが可能です。
また騎手や馬の成績推移を追跡することもできます。
今後の発展性について
このプログラムは、現在の年の重賞レース結果を取得するための基本的な機能を実装しています。
さらなる機能拡張も可能です。
過去のレース結果を一括取得する機能や、より詳細なレース情報の収集機能を追加することで、より充実したデータ分析が可能になるでしょう。
また定期的な自動実行を設定することで、最新のレース結果を自動的に蓄積していくことも可能です。
これにより長期的なデータの傾向分析や、AIを活用した予測モデルの構築なども視野に入れることができます。
コメント