Чтобы сравнить «ПСЖ» и «Баварию» с точки зрения примеров кода, я предполагаю, что вы имеете в виду сравнение «Пари Сен-Жермен» (ПСЖ) и «Баварии» из Мюнхена, двух известных футбольных клубов. Вот несколько способов приблизиться к такому сравнению:

Метод 1: Статистика личных встреч
Вы можете получить и сравнить статистику личных встреч между «ПСЖ» и «Баварией», используя API футбольной статистики. Вот пример использования Python и API Football-data.org:

import requests
def get_head_to_head_stats(team1, team2):
    url = f"https://api.football-data.org/v2/teams/{team1}/matches?head2head={team2}"
    headers = {"X-Auth-Token": "YOUR_API_KEY"}
    response = requests.get(url, headers=headers)
    data = response.json()
    # Extract relevant statistics from the response
    team1_wins = data["head2head"]["numberOfMatches"] - data["head2head"]["draws"] - data["head2head"]["awayTeam"]["wins"]
    team2_wins = data["head2head"]["awayTeam"]["wins"]
    draws = data["head2head"]["draws"]
    return team1_wins, team2_wins, draws
# Usage
team1 = 524  # PSG team ID
team2 = 5    # Bayern team ID
psg_wins, bayern_wins, draws = get_head_to_head_stats(team1, team2)
print(f"PSG wins: {psg_wins}")
print(f"Bayern wins: {bayern_wins}")
print(f"Draws: {draws}")

Метод 2: сравнение игроков
Вы можете сравнивать игроков «ПСЖ» и «Баварии» на основе различных статистических данных, таких как голы, передачи и общие рейтинги результативности. Вот пример использования Python и библиотеки pandas с открытым исходным кодом:

import pandas as pd
# PSG player stats
psg_players = {
    "Player": ["Neymar", "Kylian Mbappé", "Angel Di Maria"],
    "Goals": [10, 15, 5],
    "Assists": [8, 10, 12],
    "Rating": [8.2, 8.7, 7.9]
}
# Bayern player stats
bayern_players = {
    "Player": ["Robert Lewandowski", "Thomas Müller", "Leroy Sané"],
    "Goals": [20, 12, 7],
    "Assists": [5, 10, 8],
    "Rating": [8.9, 8.4, 7.7]
}
# Create dataframes
psg_df = pd.DataFrame(psg_players)
bayern_df = pd.DataFrame(bayern_players)
# Compare players based on goals
psg_goals_avg = psg_df["Goals"].mean()
bayern_goals_avg = bayern_df["Goals"].mean()
# Compare players based on assists
psg_assists_avg = psg_df["Assists"].mean()
bayern_assists_avg = bayern_df["Assists"].mean()
# Compare players based on rating
psg_rating_avg = psg_df["Rating"].mean()
bayern_rating_avg = bayern_df["Rating"].mean()
print("Goals Comparison:")
print(f"PSG average goals: {psg_goals_avg}")
print(f"Bayern average goals: {bayern_goals_avg}")
print("\nAssists Comparison:")
print(f"PSG average assists: {psg_assists_avg}")
print(f"Bayern average assists: {bayern_assists_avg}")
print("\nRating Comparison:")
print(f"PSG average rating: {psg_rating_avg}")
print(f"Bayern average rating: {bayern_rating_avg}")

Метод 3: анализ последних результатов
Вы можете проанализировать недавнюю игру обеих команд, сравнив их результаты в последних матчах. Вот пример использования Python и библиотеки BeautifulSoup для сбора данных с футбольного сайта:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def get_recent_results(team):
    url = f"https://www.example.com/results?team={team}"
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")
    # Extract recent match results
    results = soup.find_all("div", class_="result")
    return results
# Usage
psg_results = get_recent_results("PSG")
bayern_results = get_recent_results("Bayern")
print("PSG Recent Results:")
for result in psg_results:
    print(result.text)
print("\nBayern Recent Results:")
for result in bayern_results:
    print(result.text)