selenium爬取NBA并将数据存储到MongoDB

from selenium import webdriver
driver = webdriver.Chrome()
url = 'https://www.basketball-reference.com/leagues/NBA_2019.html'
driver.get(url)
# 操作等待
driver.implicitly_wait(3)
list_name = driver.find_elements_by_xpath('//*[@id="team-stats-per_game"]/tbody/tr/td[1]/a')
# 三分球命中次数
list_3p = driver.find_elements_by_xpath('//*[@id="team-stats-per_game"]/tbody/tr/td[7]')
# 三分球投射次数
list_3pa = driver.find_elements_by_xpath('//*[@id="team-stats-per_game"]/tbody/tr/td[8]')
# 二分球命中次数
list_2p = driver.find_elements_by_xpath('//*[@id="team-stats-per_game"]/tbody/tr/td[10]')
# 二分球投射次数
list_2pa = driver.find_elements_by_xpath('//*[@id="team-stats-per_game"]/tbody/tr/td[11]')

# 导包
from pymongo import MongoClient
# 链接mongo
con = MongoClient(host='127.0.0.1',port=27017)
# 链接数据库
db = con['python']
# 授权
db.authenticate(name='lu',password='123456',source='admin')
# 链接集合
coll = db['NBA']
length = len(list_name)
for i in range(length):
　　# 将selenium对象转成文本
    name = list_name[i].text
    p3 = list_3p[i].text
    pa3 = list_3pa[i].text
    p2 = list_2p[i].text
    pa2 = list_2pa[i].text
    ret = coll.insert_one({'team队伍':name,'p3三分球命中次数':p3,'p3a三分球投射次数':pa3,'p2二分球命中次数':p2,'p2a三分球投射次数':pa2})

selenium：浏览器自动化测试框架 ，Selenium测试直接运行在浏览器中，就像真正的用户在操作一样。

mongodb：是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。

业务需求：

将某网站的数据用python爬虫技术爬取下来，并且存储到mongodb数据库。