1. Получение расписаний матчей.
   Чтобы оставаться в курсе матчей чемпионата мира по футболу в Мексике, вы можете использовать методы веб-скрапинга для получения расписаний матчей с официальных веб-сайтов FIFA или надежных поставщиков спортивных данных. Вот фрагмент кода Python, использующий библиотеку BeautifulSoup для очистки расписаний совпадений:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = "https://www.fifa.com/worldcup/matches/"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
# Extract match schedules
match_schedules = soup.find_all("div", class_="fi-mu-list")
for match in match_schedules:
    date = match.find("div", class_="fi-mu-list__head").text
    teams = match.find_all("div", class_="fi-t__n")
    team1 = teams[0].text.strip()
    team2 = teams[1].text.strip()

    print(f"{date}: {team1} vs {team2}")

2. Анализ статистики команды.
   Для более глубокого анализа игры участвующих команд вы можете использовать API или наборы данных, которые предоставляют полные футбольные данные. Давайте воспользуемся библиотекой requestsна Python для получения статистики команды с помощью Open Football API:

import requests
# Replace {team_id} with the desired team's ID
team_id = "mexico"
url = f"https://api.openfootball.com/teams/{team_id}/statistics.json"
response = requests.get(url)
team_stats = response.json()
# Extract team statistics
goals_scored = team_stats["goals"]["scored"]
goals_conceded = team_stats["goals"]["conceded"]
wins = team_stats["wins"]
losses = team_stats["losses"]
print(f"Goals Scored: {goals_scored}")
print(f"Goals Conceded: {goals_conceded}")
print(f"Wins: {wins}")
print(f"Losses: {losses}")

3. Визуализация данных о совпадениях.
   Чтобы лучше понять динамику совпадений, вы можете создавать визуализации с помощью библиотек Python, таких как Matplotlib или Plotly. Вот пример построения графиков голов, забитых сборной Мексики на протяжении всего турнира:

import matplotlib.pyplot as plt
# Replace {goals_data} with a list of goals scored in each match
goals_data = [2, 1, 3, 0, 2, 1, 2] 
match_numbers = range(1, len(goals_data) + 1)
plt.plot(match_numbers, goals_data, marker="o")
plt.xlabel("Match Number")
plt.ylabel("Goals Scored")
plt.title("Mexico World Cup 2026: Goals Scored")
plt.show()

Чемпионат мира в Мексике призван очаровать любителей футбола со всего мира своей напряженной конкуренцией и захватывающими матчами. Используя такие методы, как парсинг веб-страниц, анализ данных и визуализацию данных, вы можете оставаться в курсе событий, анализировать выступления команд и погрузиться в азарт этого престижного турнира.