OccilanStats

Description

OccilanStats est un outil d'analyse de statistiques pour les tournois League of Legends de l'Occilan. Il collecte et analyse les données des matchs pour générer un rapport détaillé.

Prérequis

• Python 3.10+
• Une clé API Riot Games
• Les dépendances listées dans requirements.txt

Installation

1. Clonez le repository
2. Installez les dépendances :

pip install -r requirements.txt

3. Créez un fichier .env avec votre clé API :

API_KEY=RGAPI-your-api-key-here

Structure du projet

OccilanStats/
├── data/                     # Données JSON et Excel
│   ├── pseudosOccilan#6.xlsx # Fichier des équipes
│   ├── teams.json           # Équipes formatées
│   ├── teams_with_puuid.json # Équipes avec PUUIDs
│   ├── tournament_matches.json # IDs des matchs
│   ├── match_details.json   # Détails des matchs
│   └── general_stats.json   # Statistiques finales
├── output/
│   └── OccilanStats.xlsx    # Rapport final
├── scripts/                 # Scripts Python
└── main.py                 # Point d'entrée

Flux de données

1. Chargement des équipes

• Script : load_teams.py
• Entrée : pseudosOccilan#6.xlsx
• Sortie : teams.json
• Description : Conversion du fichier Excel en format JSON

2. Récupération des PUUIDs

• Script : fetch_puuid.py
• Entrée : teams.json
• Sortie : teams_with_puuid.json
• Description : Ajout des identifiants Riot (PUUID)

3. Récupération des matchs

• Script : fetch_matches.py
• Entrée : teams_with_puuid.json
• Sortie : tournament_matches.json
• Description : Liste des matchs du tournoi

4. Détails des matchs

• Script : analyze_match_stats.py
• Entrée : tournament_matches.json
• Sortie : match_details.json
• Description : Données complètes des matchs

5. Statistiques générales

• Script : get_stats.py
• Entrée : match_details.json
• Sortie : general_stats.json
• Description : Toutes les statistiques calculées

6. Rapport Excel

• Script : create_excel.py
• Entrée : general_stats.json
• Sortie : OccilanStats.xlsx
• Description : Rapport final formatté

Statistiques calculées

• Statistiques par joueur
  • Kills/Deaths/Assists (total et moyenne)
  • KDA moyen
  • CS par minute
  • Score de vision
  • Champions joués
• Statistiques par match
  • Durée des parties
  • Nombre de kills
  • Vision score
  • CS par minute
• Statistiques des champions
  • Picks
  • Bans
  • Winrates

Utilisation

python main.py

Contribution

Les contributions sont les bienvenues via issues ou pull requests.

Licence

MIT